前言
你是否曾经和我一样，想了解一个新的中间件，如redis、kafka、zookeeper等，发现无论是单点还是集群搭建过程都异常繁琐，甚至占用了一半以上的学习时间？很多中间件都是基于linux系统的，但是你却要在windows上做文章？作为一个后端程序员，我只想学习一下中间件怎么使用，却被这种繁琐的过程限制住了手脚，抑或是半途而废？
正所谓，工欲善其事，必先利其器。Docker可以完美的解决我们以上的痛点，而且安装过程简单。
本文参照Docker官方文档https://docs.docker.com/，基于windows系统，Linux和Mac系统除了安装过程不同之外其余过程均相同。
一、安装Docker
步骤一
下载安装DockerToolBox： https://docs.docker.com/toolbox/overview/
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步骤二
安装成功之后会有三个图标出现，Docker Quickstart基本上不用，常用的是另两个，打开VM更新到最新版本（因为旧版本打开Kitematic的时候容易卡死）
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步骤三
打开Kitematic软件，点击hello-world-nginx的CREATE按钮，创建一个容器，如果能正常跑起来就证明安装成功了。
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二、Docker Machine
经过上面过程我们已经在Windows里面成功安装了docker环境，但本质上Kitematic软件底层利用的是VirtualBox虚拟机和DockerMachine，那么什么是Docker Machine？
1、Docker Machine概念
Docker Machine就是创建Docker环境的机器，简单说就是有了Docker Machine就可以在任何系统任何平台上快速的搭建Docker环境了。
2、利用Docker Machine快速创建Docker环境
创建Docker虚拟机
打开cmd窗口，执行命令 docker-machine create --driver=virtualbox machine1
该命令以virtualbox为介质快速创建一个包含有docker环境的虚拟机。命令执行完成之后打开virtualbox界面如下：
可以看到machine1正在运行，双击进入该虚拟机可以执行docker的所有命令。
你可以利用上面的命令继续创建多个含有Docker Engine的多个虚拟机
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进入Docker虚拟机
打开cmd窗口，执行命令 docker-machine ssh machine1
该命令可以通过cmd窗口进入到machine1环境，因为virtualbox的复制粘贴操作没有cmd窗口那么便捷，所以我一般复制命令的时候都使用cmd窗口ssh进入
其他Docker machine命令
docker-machine start/stop 可以删除容器关闭和不删除容器关闭虚拟机
更多命令请参考 https://docs.docker.com/machine/reference/
三、Docker Compose
1、Dcoker Compose概念
Docker Compose可以有组织的启动同属于一个服务的多个容器
换句话说 当一个服务包含多个容器的时候，docker compose可以通过yaml文件预先配置，然后统一启动
2、Docker Compose安装
三步走：进入machine1、切换root用户、安装及更改compose权限
1.21.1为版本，可以到https://github.com/docker/compose/releases去查看可更换的compose版本
sudo -i
curl -L https://github.com/docker/compose/releases/download/1.21.1/docker-compose-uname -s-uname -m-o /usr/local/bin/docker-compose
chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
3、Compose的使用
以三节点的zookeeper伪集群为例，最重要的就是yaml文件，这个是构建服务的蓝图
首先：随便在哪个目录下创建一个docker-compose.yml文件（注意名称必须为docker-compose），内容如下
然后：进入docker-compose.yml目录，执行docker-compose up -d （-d表示后台运行）结果如图
version: '3.1'services: zoo1: image: zookeeper restart: always hostname: zoo1 ports: - 2181:2181 environment: ZOO_MY_ID: 1 ZOO_SERVERS: server.1=0.0.0.0:2888:3888 server.2=zoo2:2888:3888 server.3=zoo3:2888:3888 zoo2: image: zookeeper restart: always hostname: zoo2 ports: - 2182:2181 environment: ZOO_MY_ID: 2 ZOO_SERVERS: server.1=zoo1:2888:3888 server.2=0.0.0.0:2888:3888 server.3=zoo3:2888:3888 zoo3: image: zookeeper restart: always hostname: zoo3 ports: - 2183:2181 environment: ZOO_MY_ID: 3 ZOO_SERVERS: server.1=zoo1:2888:3888 server.2=zoo2:2888:3888 server.3=0.0.0.0:2888:3888
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再次：检查zookeeper伪集群是否安装成功，使用docker ps 查看正在运行的容器，记下ID
然后：通过docker exec -it id /bin/bash进入zookeeper下，进入bin目录，执行zkCli.sh就可以执行zookeeper命令了！
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就这样伪集群瞬间搭建好，跟谁说理去？
4、yml模板说明：
version对应compose和Engine版本
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services对应多个容器
zoo1/2/3为容器名称
image表示基于的镜像为zookeeper
environment表示环境变量
ports前面的端口号表示容器宿主机的端口号，后面的端口号表示容器的端口号
其他顾名思义
4、Compose yml其他语法
https://docs.docker.com/compose/compose-file/
四、Docker Swarm
上面两位剑客完成了Docker环境搭建和容器的编排工作，swarm则用来完成多台机器（可物理可虚拟）之间容器集群的管理，Swarm是docker自带的一种模式，内嵌到docker里，不用额外安装。
1、Swarm中的重要概念
节点：NODE，一个节点本质上是一个包含Docker Engine环境的机器，可以是物理机也可以是虚拟机，我们这里可以是自己构建的docker machine。Node分为两种，一种为leader，一种为worker，前者负责分派工作，后者负责执行工作，同一个NODE可以同时有两种角色。
服务：Service，运行在节点上包含一个或者多个task的综合体，每个task都由一个容器和容器内部运行的一些命令共同代表。
负载均衡：使用内部负载均衡，访问任何节点端口都会通过负载均衡找到服务，即便当前node没有服务
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2、快速搭建一个Swarm集群
步骤一：
打开cmd窗口，使用docker-machine create xxx 创建一个manager环境和两个worker环境，创建完成可以打开virtualbox查看
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步骤二：
在manager节点即图中的machine1节点内，执行命令
docker swarm init --advertise-addr 192.168.99.101 注意后边的IP为当前机器的IP可以通过cmd窗口的docker-machine ip machine1查看。--advertise-addr表示设置mannager
$ docker swarm init --advertise-addr 192.168.99.101Swarm initialized: current node (bvz81updecsj6wjz393c09vti) is now a manager. To add a worker to this swarm, run the following command: docker swarm join \ --token SWMTKN-1-3pu6hszjas19xyp7ghgosyx9k8atbfcr8p2is99znpy26u2lkl-1awxwuwd3z9j1z3puu7rcgdbx \ 172.17.0.2:2377To add a manager to this swarm, run 'docker swarm join-token manager' and follow the instructions.
步骤三：
上一步中其实已经给出了加入swarm的命令了，如果没记住可以在mananger节点执行docker swarm join-token worker 命令查看
docker swarm join --token SWMTKN-1-3pu6hszjas19xyp7ghgosyx9k8atbfcr8p2is99znpy26u2lkl-7p73s1dx5in4tatdymyhg9hu2 192.168.99.101:2377
执行完上述命令后会有成功的提示
在Manager节点执行docker node ls可以查看当前节点
image.png
步骤四：
至此Docker swarm集群搭建完成，该集群包含三个节点，一个Manager和两个worker，Manager本质上也是一个worker，都可以执行任务。
3、在Swarm上操作服务
发布：
随便在哪个节点上执行命令
docker service create
--replicas 3
--name redis
--update-delay 10s
redis:3.0.6
就可以发布一个3.0.6版本的Redis了，replicas表示有三个副本，update-delay表示当升级的时候，一个节点升级成功之后的10秒后才升级另一个节点升级：
docker service update --image redis:3.0.7 redis
这个过程是滚动的，即一个接一个升级查看：
docker service inspect --pretty redis
或者docker service ps redis删除：
docker service rm redis停止/重启节点：
docker node update --availability drain worker1
该命令停止了节点worker1，停止之后不接受新的请求，不接受manager分派
docker node update --availability active worker1
该命令重启了节点，使其恢复active状态指定端口：
docker service create
--name my-web
--publish published=8080,target=80
--replicas 2
nginx
该命令指定了访问端口为8080，映射docker80端口，可以通过任何节点访问到如192.168.99.101:8080
4、Swarm && Compose
上面Swarm发布的Service都是单个容器的，多个容器如何操作呢？首先我们会联想到Compose，但是Comopse旧版本只支持在单个Host上发布，在集群里就需要Compose新版本了！先保证Compose是v3以上吧！
去这个网址https://github.com/docker/compose/releases/查看compose版本和compose yml版本的对应关系
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Swarm发布Compose编排的Service过程：
步骤一：
编排docker-compose.yml模板文件，此处命名可以随便起，与Compose不同
下面的yml文件来自官方https://github.com/docker/labs/blob/master/beginner/chapters/votingapp.md
version必须是3及以上
该服务包含redis、db、vote服务（投票功能）、result服务（统计结果）等等
version: "3"services: redis: image: redis:alpine ports: - "6379" networks: - frontend deploy: replicas: 2 update_config: parallelism: 2 delay: 10s restart_policy: condition: on-failure db: image: postgres:9.4 volumes: - db-data:/var/lib/postgresql/data networks: - backend deploy: placement: constraints: [node.role == manager] vote: image: dockersamples/examplevotingapp_vote:before ports: - 5000:80 networks: - frontend depends_on: - redis deploy: replicas: 2 update_config: parallelism: 2 restart_policy: condition: on-failure result: image: dockersamples/examplevotingapp_result:before ports: - 5001:80 networks: - backend depends_on: - db deploy: replicas: 1 update_config: parallelism: 2 delay: 10s restart_policy: condition: on-failure worker: image: dockersamples/examplevotingapp_worker networks: - frontend - backend deploy: mode: replicated replicas: 1 labels: [APP=VOTING] restart_policy: condition: on-failure delay: 10s max_attempts: 3 window: 120s placement: constraints: [node.role == manager] visualizer: image: dockersamples/visualizer ports: - "8080:8080" stop_grace_period: 1m30s volumes: - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock deploy: placement: constraints: [node.role == manager] networks: frontend: backend: volumes: db-data:
步骤二：
执行命令 docker stack deploy --compose-file docker-compose.yml vote 启动基于yml文件的名称为vote的服务
注意docker stack不支持build，需要事先指定镜像
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步骤三：
这样多个容器就以服务的形式发布到集群里面了！通过192.168.99.101:5000访问即可看到页面！
docker stack services vote：可以查看服务状态
docker stack rm vote：可以删除服务
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Docker-Compose所有命令参数可以参考：https://docs.docker.com/compose/compose-file/
五、Docker基础
docker主要由仓库、镜像、容器三个概念组成！下图中显示了三者之间的关系
把镜像理解为软件安装包
把容器理解为使用的软件
把仓库理解为安装包下载网站
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一：对于镜像：
1:增加镜像：
A：从仓库下载：docker pull NAME:TAG
A1:例子：docker pull ubuntu:latest
A2:例子：docker pull ubuntu 同上
A3:例子：docker pull ubuntu:14.04
B：创建镜像：
B1:基于已有镜像的容器创建：docker commit已经修改过的容器，如docker容器里创建了文件的镜像
B11:docker commit -m “消息” -a “作者信息” a925948cb23d（容器ID） test：0.1（标签）
B2:基于本地模板导入
B3:基于Dockerfile创建
C：存出镜像：docker save -o xxx.tar xxx:latest即可保存成tar文件
D：载入镜像：docker load < xxx.tar即可载入tar文件
2:删除镜像：
A：删除镜像：docker rmi image image可以为标签也可以为id
A1:-f强行删除
3:修改镜像：
A：给镜像打标签：docker tag ubuntu:latest myubuntu:latest
4:查看镜像：
A：列出镜像：docker images
A1:-a列出所有的镜像文件
A2:-q仅输出ID信息
B：详细信息：docker inspect ubuntu：latest
C：查看历史：docker history ubuntu：latest
5:搜索镜像：
A：搜索镜像：docker search -s 3 —automated ubuntu 搜索3星以上自动创建的ubutnu镜像
6:上传镜像：
A：先加标签：docker tag xxx：14.04 user／test：latest
再往上推：docker push user／test：latest
B：上传到docker hub里面，跟git很类似
7:Dockerfile详解：
构建：
Kind1：在dockerfile所在目录执行：docker build -t nginx：v3 .
Kind2: 直接用gitRepo构建：docker build git路径：版本
解释：BS架构，dockerfile所在目录应该为空目录，所有需要复制或者添加的文件都应该复制到该目录下，这个路径是一个上下文Context，构建过程中会把上下文发送给Docker引擎
A：FROM命令：以什么为基础，可以是已经存在的镜像，也可以是虚拟镜像scratch
B：RUN命令：与直接在容器内命令行中输入的命令一样的效果，为了减少层数，可以使用\和&&结合的方式，换行并继续的意思
C：COPY命令：COPY package.json ／usr／src／app，前者为上下文中的路径，后者可以为绝对路径，也可以为WORKDIR目录的相对路径
D：ADD命令：与COPY一至，源路径可以为url，可以为tar文件，只在自动解压缩的场合使用ADD，其余一律用RUN
E：CMD命令：制定容器启动时所要执行的命令，只能执行一次，多次会覆盖，CMD 【“可执行程序”，“param1”，“parma2”】
F：ENTRYPOINT命令：格式与RUN相同，给容器配置一个可执行程序格式与CMD相同，docker run指令不会覆盖ENTRYPOINT命令而会覆盖CMD命令，比如-i
G：ENV命令：设dockerfile的环境变量 ENV key value，之后的命令可以使用ENV定义的环境变量，容器内也可以使用
H：VOLUME命令：VOLUME ／data，匿名卷容器内的／data映射入主机了
I：EXPOSE命令：声明端口 EXPOSE 80 8080
J：WORKDIR：指定工作目录，或者成为当前目录，如果目录不存在WORKDIR会帮你创建
K：USER命令：制定当前用户
二：对于容器：
1:创建容器：
A：创建容器：docker create -it ubuntu：latest
保持标准输入打开：-i
后台运行容器：-d
分配一个伪终端：-t
B：创建并启动容器：docker run ubuntu ／bin/bash
2:删除容器：
A：docker rm命令删除：
B：删除所有：sudo docker rm $(docker ps -a -q)
3:停止容器：
A：优雅的停止：docker stop dockerID
B：直接杀死：docker kill id
4:查看容器：docker ps
A：获取容器输出信息：docker logs id
5:进入容器：
A：exec命令：docker exec -it dockerID ／bin／bash
B：nsenter工具：可以去查
6:容器互联：
A：docker run -d -P —name dockerName1 --link dockerName2:dockerName2Alias ubuntu：14.04
B：
7:启动容器：
A：docker start af（容器ID）
B：重启：docker restart id
C：启动容器会自动在镜像层外挂载一层可读写层
D：直接从镜像启动容器：docker run -i -t -d -p 8080:8080 --name myname ubuntu:latest
8:导入导出容器：
A：导出容器：docker export -o xxx.tar dockerID
B：导入容器：docker import xxx.tar - dockerName
三：对于仓库：
1:创建私有仓库：
A：创建本地／tmp／registry 位置的仓库 docker run -d -p 5000:5000 registry
B：创建制定路径仓库 docker run -d -p 5000:5000 -v ／opt／data／registry：／tmp／registry registry
2:从国内镜像下载镜像：
A：从时速云下载镜像：docker pull index.tenxcloud.com/docker_library/镜像：标签
四：对于数据：
1:数据卷：
A：容器内数据直接映射到本地主机环境
B：数据卷可以被多个容器共享和重用
C：对数据卷修改立马生效，并且更新数据卷不影响镜像
D：数据卷会一直存在，直到没有容器使用才可以安全卸载
E：挂载数据卷到容器内目录的两种方法：
E1：docker run -d -P --name web -v /webapp ubuntu:14.04 把容器的webapp目录映射到主机上
E2：挂载指定目录到容器：docker run -d -P --name web -v /src/webapp（主机目录）:/opt/webapp（容器内目录）:ro ubuntu：14.04 加上：ro后容器对锁挂在的数据卷内数据就无法修改了
E3：可以挂载单个文件到容器内目录作为数据卷，不推荐
F：删除数据卷：docker rm -v
2:数据卷容器：
A：使用特定容器维护数据卷
B：操作流程：
B1:创建数据卷容器：docker run -v ／dbdata —name dbdata ubuntu
B2:在其他容器使用—volumes-from dbdata即可挂载改容器，可以寄连挂在，也可以挂载多个数据卷容器
总结：
本篇博客涵盖了Docker自家的所有内容，从Docker基础到Docker三剑客都有解析，可以作为入门指导。
有了docker之后我们就可以随便的安装那些安装过程复杂的软件了，如果你看懂了，请给我一点鼓励哦！
作者：后厂村老司机
链接：https://www.jianshu.com/p/6b19d73c0178
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