Ubuntu22.04系统安装使用Docker
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- 1.安装Docker
- 1.1 安装步骤
- 2.Docker命令
- 2.1 服务相关命令
- 2.2 镜像相关命令
- 2.3 容器相关命令
- 3.Docker容器的数据卷
- 3.1 数据卷概念
- 数据卷
- 3.2 数据卷作用
- 3.3 数据卷配置
- 一个容器挂载多个数据卷：
- 一个数据卷挂载多个容器：
- 3.4 数据卷容器
- 配置数据卷容器
- 4.常用指令
1.安装Docker
本机系统：
Linux boss-dog 6.8.0-52-generic #53~22.04.1-Ubuntu SMP PREEMPT_DYNAMIC Wed Jan 15 19:18:46 UTC 2 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux
Docker 可以安装在 64 位的 x86 平台或 ARM 平台上。Ubuntu 发行版中，LTS（Long-Term-Support）长期支持版本，会获得 5 年的升级维护支持，这样的版本会更稳定，因此在生产环境中推荐使用 LTS 版本。
Docker官方安装文档：https://docs.docker.com/engine/install/ubuntu/
1.1 安装步骤
- 1.卸载旧版本
旧版本的 Docker 称为 docker 或者 docker-engine，使用以下命令卸载旧版本：
sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io
- 2.由于
apt源使用 HTTPS 以确保软件下载过程中不被篡改，因此首先需要添加使用 HTTPS 传输的软件包以及 CA 证书
sudo apt-get update
sudo apt-get install apt-transport-https ca-certificates curl gnupg lsb-release
- 3.为了确认所下载软件包的合法性，需要添加软件源的
GPG密钥
curl -fsSL https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg
- 4.向
sources.list中添加 Docker 软件源
echo "deb [arch=amd64 signed-by=/usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg] https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null
# 以上命令会添加稳定版本的 Docker APT 镜像源，如果需要测试版本的 Docker 请将 stable 改为 test
- 5.更新 apt 软件包缓存，并安装
docker-ce
sudo apt-get update
sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io
- 6.查看docker是否安装成功，如果是普通用户有些指令可能没有权限，可以将当前用户添加到 Docker 组
docker -v
docker info
# 将当前用户添加到 Docker 组
sudo usermod -aG docker boss-dog
newgrp docker
groups boss-dog
- 7.配置镜像加速器
# 输入docker run --rm hello-world有时会报超时，需要配置镜像加速器
sudo mkdir -p /etc/docker
echo '{
"registry-mirrors": [
"https://docker.m.daocloud.io",
"https://szmlw1af.mirror.aliyuncs.com",
"https://docker.mirrors.ustc.edu.cn"
]
}' | sudo tee /etc/docker/daemon.json
sudo systemctl restart docker
sudo systemctl restart docker
2.Docker命令
2.1 服务相关命令
- 启动docker服务
systemctl start docker - 停止docker服务
systemctl stop docker - 重启docker服务
systemctl restart docker - 查看docker服务状态
systemctl status docker - 设置开机启动docker服务
systemctl enable docker
2.2 镜像相关命令
-
查看镜像：查看本地所有的镜像
docker images docker images -q # 查看所用镜像的id -
搜索镜像：从网络中查找需要的镜像
docker search 镜像名称 -
拉取镜像：从docker仓库下载镜像到本地，镜像名称格式为名称：版本号，如果版本号不指定则是最新的版本。
如果不知道镜像版本，可以去 docker hub搜索对应镜像查看。
docker pull 镜像名称拉取指定CPU架构并且指定ubuntu版本的docker：
# aarch64 (arm v8) CPU架构： docker pull --platform=linux/aarch64 ubuntu:22.04 # x86_64 CPU架构： docker pull --platform=linux/x86_64 ubuntu:22.04查看镜像的架构：
docker image inspect ubuntu:22.04 | grep Architecture # "Architecture": "arm64",查看主机架构：
arch # x86_64 -
删除镜像：删除本地镜像
docker rmi 镜像id # 删除指定本地镜像 docker rmi `docker images -q` # 删除所有本地镜像
2.3 容器相关命令
- 查看容器
docker ps #查看正在运行的容器
docker ps -a #查看所有容器
- 创建并启动容器
docker run 参数
- 进入 容器
docker exec 参数 容器名称/容器id bash
docker exec -it test bash
- 停止容器
docker stop 容器名称/容器id
- 启动容器
docker start 容器名称/容器id
- 删除容器：如果容器是运行状态则删除失败，需要停止容器才能删除。
docker rm 容器名称/容器id
- 查看容器信息
docker inspect 容器名称/容器id
3.Docker容器的数据卷
3.1 数据卷概念
数据卷
- 数据卷是宿主机中的一个目录或文件
- 当容器目录和数据卷目录绑定后，对方的修改会立即同步
- 一个数据卷可以被多个容器同时挂载
- 一个容器也可以挂在多个数据卷
3.2 数据卷作用
- 容器数据持久化
- 外部机器和容器间接通信
- 容器之间数据交换
3.3 数据卷配置
创建启动容器时，使用-v参数设置数据卷
docker run … -v 宿主机目录（文件）：容器目录（文件）…
注意事项：
- 目录必须是绝对路径（/开头是绝对，./开头是相对)
- 如果目录不存在，会自己创建
- 可以挂载多个数据卷
一个容器挂载多个数据卷：
docker run -it --name=c2 \
-v ~/data2:/root/data2 \
-v ~/data3:/root/data3 \
centos:7
centos:7表示镜像为centor，版本为7
一个数据卷挂载多个容器：
docker run -it --name=c3 -v ~/data:/root/data centos:7
docker run -it --name=c4 -v ~/data:/root/data centos:7
3.4 数据卷容器
多容器进行数据交换：
1.多个容器挂载同一个数据卷
2.数据卷容器
配置数据卷容器
1.创建启动c3数据卷容器，使用-v参数设置数据卷
docker run -it --name=c3 -v /volume centos:7 /bin/bash
c3容器的目录是/volume,宿主机目录会自己分配一个，可以使用docker inspect 容器名称/容器id指令进行查看。
2.创建启动c1，c2容器，使用--volumes-from 参数设置数据卷
docker run -it --name=c1 --volumes-from c3 centos:7 /bin/bash
docker run -it --name=c2 --volumes-from c3 centos:7 /bin/bash
c1和c2容器的目录也是/volume，宿主机目录和c3是同一个目录。
4.常用指令
docker ps -a
docker stop 603ff4a03cffe2278b2
docker rm 603ff4a03cffe2278b2
# 拷贝本机上的文件到docker环境中
docker cp test.zip 62471a960847:/root/opencv/lib_cmake
# 拷贝docker环境中的文件到本机上
docker cp <容器ID或容器名称>:<容器内路径> <本机路径>
docker cp my_container:/usr/local/myfolder /home/user/myfolder