docker 更新内存 docker更新命令

去sudo执行

sudo groupadd docker			// 添加docker任务组
sudo gpasswd -a $USER docker 	// 将登陆用户加入到docker用户组中
newgrp docker					// 更新用户组
docker ps -a					// 测试docker命令正常使用

版本信息

docker 				// 查看docker所有命令
docker version		// 查看docker版本
docker info			// 查看docker容器信息

镜像操作

docker images				// 查看所有下载的镜像
docker images -q			// 显示镜像id

docker search ubuntu		// 镜像搜索。显示所有ubuntu镜像
docker search mysql			// 显示mysql的所有镜像

docker pull ubuntu			// 将ubuntu基本镜像下载到本地
docker pull redis			// 下载最新镜像
docker pull -a redis		// 下载仓库所有redis镜像
docker pull image_Name		// 选择需要的镜像

docker rmi redis			// 单个镜像删除
docker rmi -f redis			// 强制删除
docker rmi -f redis tomcat	// 删除多个镜像，空格分隔

镜像导入：
docker import image_name.tar						// 导入镜像
docker import image_name.tar repository_name:tag	// 导入并命名

docker load -i image_name.tar			// 从文件载入镜像
docker load < image_name.tar			// 从标准输入载入镜像

镜像导出：
docker export -o image_name.tar image_name:tag

docker save -o image_name.tar image_name:tag 	// 单个镜像导出
docker save -o image_name.tar image1 image2 image3

import 和 load的区别：
import是导入容器镜像快照，load是导入包含元数据和历史信息的镜像，体积更大

export 和save的区别：
export是导出一个container，save是导出一个image，体积更大

docker导入和导出：
save和load对应，export和import对应

#镜像tag添加/修改
docker tag image_id new_image_name:new_image_tag

docker inspect imageId		// 查看镜像配置信息

docker history imageId		// 显示镜像的创建过程（Dockerfile的执行过程）

# 反向工程存储镜像构建历史
docker history --no-trunc=true imageId > image_dockerfile

容器查看

docker ps -a				// 查看有哪些docker容器，正在运行+历史运行
docker ps					// 查看正在运行的容器
docker ps -n 3				// 显示最近创建的3个容器
docker inspect containerId	// 查看容器的详细信息
watch -n 0.5 "docker ps"	// 定时查看容器的活跃情况

容器的停止与删除

docker start containerId		// 重新启动容器
docker stop containerId			// 停止容器
docker stop $(docker ps -a)		// 停止所有的在运行容器

docker kill containerId			// 杀掉一个正在运行的容器

docker rm containerId			// 删除一个已停止的容器
docker rm -f containerId		// 删除一个正在运行的容器，否则会占内存 -f强制
docker rm -f $(docker ps -a -q)	// 删除所有容器

容器创建与退出

docker exec -it containerId /bin/bash		// 常用。进入容器，退出容器终端不会导致容器停止

docker run -it ubuntu:18.04 /bin/bash		// 用18.04镜像为基础来启动容器
docker run -it --name myubuntu /bin/bash	// 指定容器名字

docker create ubuntu:18.04
docker run -itd -p 6800:6800 image_name		// 启动容器
	-i	交互式操作
	-t	终端
	-d	后台启动容器，终端关闭仍运行
	-p	指定端口号
	/bin/bash	放在镜像名后的是命令，表示shell交互
exit										// 关闭容器并退出

// 容器创建
docker run -i -t ubuntu /bin/bash					 // 基于ubuntu镜像创建容器
docker run -i -t --name myContainer ubuntu /bin/bash // 基于ubuntu镜像创建交互型容器

（docker run -i -t --name=container_name image_directory /bin/bash）
（docker run -i -t --name=container_name image_directory:tag /bin/bash）

docker run --name myContainer -d ubuntu /bin/bash	// -d创建后台型容器；通过docker ps查看

docker create 和 docker run的区别
create只是创建，容器处于停止状态；
run不止创建，而且启动了容器

容器创建时设置root权限

docker run -it --privileged=true --name=myContainer image_name /bin/bash

--privileged参数用于docker容器获取主机root权限，使用该参数，主机内的root拥有真正的root权限，可以看到host上的设备，且可以执行mount进行挂载 ;
否则容器内的root只是外部的一个普通用户权限

查看单个镜像/容器的大小

docker system df -v

查看容器内存使用情况

docker stats

日志log

docker logs containerId 							// 显示容器日志
docker logs -f -t --tail=20 containerId 			// 跟踪显示带时间戳的最新20条日志

数据拷贝

# 文件和文件夹拷贝都是cp，不用家加-r，不同于scp
docker cp containerId:file_path/file local_path		// docker到host
docker cp local_path containerId:file_path			// host到docker

镜像创建：手动

# -m添加评注，-a作者，image仓库:版本
docker commit -m "your comment" -a "author" containerId image_directory:tag

镜像创建：自动，Dockerfile

# .表示当前目录，代表从本目录的Dockerfile执行；也可以写成绝对路径
docker build -t imageName:Tag .

镜像推送

docker login 远程ip:端口		# 登录远程仓库 或者
docker login 远程仓库地址	# 不带http://

docker tag image_id repo:tag_name	# 给要推送的镜像加tag
docker push 远程仓库名字:tag_name	# 远程仓库名字 = 地址/你的命名空间/仓库名字

挂载本地目录

docker run -it --name=myContainer -v /local/path:/container/path image_repotory /bin/bash

参数使用：- -net和- -gpus

使用- -net设置网络模式
- -net=host，容器使用宿主机host的网络空间
- -net=none，容器放到隔离的网络栈中，不进行网络配置。用户可自行配置
- -net=container，和指定容器共享网络环境，除了网络其他均是隔离的
- -net=bridge，默认模式。主机先和虚拟网桥docker0建立连接，然后新建容器和docker0建立虚拟网络对veth pair。主机和容器可通信，网桥连接的容器间也可以通信，容器可以访问外部网络，但其他物理主机访问容器需要通过NAT进行设置。

docker run -it --net=host --name=container_name image_name /bin/bash

docker中使用GPU须使用打开- -gpus，且docker要求在19.0版本以上

# 使用所有的GPU
docker run -it --gpus all --name=container_name image_name /bin/bash

# 使用2个GPU
docker run -it --gpus 2 --name=container_name image_name /bin/bash

# 使用指定的GPU
docker run -it --gpus '"device=1,2"' --name=container_name image_name /bin/bash

 

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created by shuaixio, 2021.11.18