如果你尝试过在别的机器上部署过服务，那么我相信你一定会涌现出许多悲伤的回忆。“明明在我的电脑上就可以正常运行，怎么换了台就不行了？”然后发现依赖不全，开始尝试装补齐依赖。“我要的和另一个服务所依赖的版本不一样，换了版本另一个就没法运行了怎么办？”好不容易都搞定了，这时你发现，还有几十台机器都需要在这样部署一遍，emmmm
所以此时 Docker 就闪亮登场了。
Docker 是什么
Docker 很像虚拟机，能够为应用提供独立的环境，但是又很不像虚拟机，因为它们虚拟化的方式完全不同。传统的虚拟机会在宿主机上对硬件做一层抽象，模拟出一套新的硬件，然后再在上面运行一个新的操作系统，而 docker 则直接运行于宿主机内核中，每一个容器都只是一个进程，并没有硬件虚拟，因此更为轻量级，能够在秒级启动，大小也在 MB 级别。
正因为 docker 的轻便，让我们之前许多的幻想都成为了现实
- 环境：docker 可以提供完全一致的运行时环境，所以只要我们制作 docker 的时候提供了与开发时相同的环境，那么就不必再担心换电脑就无法运行的问题了。而且因为每个容器都是独立的，所以不同服务间依赖冲突的问题也迎刃而解。
- 部署：制作完的 docker 包含了所有了需要的环境，所以再也不用在每台电脑上再手动安装各种工具，直接启动 docker 即可。更新时候就算依赖变更，有了镜像直接重启就行，这样极大的降低了部署的成本。也因此，加上 docker 对空间的需求小，使得分发 docker 镜像成为了可能。
- 维护：docker 采用了分层存储的方式，所以我们可以在一个镜像上进行修改，例如在一个基础环境中加上我们要运行的程序就完成了镜像了制作。配合镜像分发使得镜像制作变得极为简单。
这样我们就能理解 docker 的口号 build, share, run 了。
如何运作
docker 运行需要有一个称为 镜像 （image）的东西，然后将其放入 容器（container）就能够运行。
其中镜像就是一个文件，其中包含了所要运行的程序，以及运行所需要的所有依赖、环境等等一切东西，就类似于一个配置好所有环境的虚拟机，然后将其打包得到的东西。而容器是 docker 运行的基本单位，其拿到一个镜像后就可以运行，也可以暂停、删除等等，程序所有的操作都在容器内进行，一旦容器消亡，容器内的变更也都会消失，因此提倡容器应当是无状态呢。值得注意的是，镜像一旦制作完成就不会再变更，那么如果想要留住一些文件，就应当将其映射到宿主机，这样文件操作会直接操作宿主机上的文件，这样即使容器消亡变更依然存在于宿主机上。
如何使用
首先可以根据官方文档安装 docker，之后就可以使用 docker 了。
容器化应用
docker 的制作都根据当前目录的 Dockerfile 文件，其中指明了应用该如何被制作成镜像。
1
2
3
4
5
6
7
8
FROM python:3.6.9
WORKDIR /app
COPY . /app
RUN pip install numpy
EXPOSE 80
CMD [ "python", "test.py" ]
上述为一个简单的 python 应用的 Dockerfile。一般来说第一步是 FROM，指明我们在哪个镜像基础上制作，在 Docker Hub 上许多可使用的镜像。一般镜像名为 name:tag 的格式，name 为镜像名，tag 则一般用于指明版本，比如此处为版本为 3.6.9 的 python 镜像的含义，一般镜像都会有 latest 的 tag 表示最新的。
随后 WORKDIR 表明我们之后在容器内的工作目录路径。之后就是将应用打包进去的步骤，比如 python 运行时需要各种 py 文件，所以这里我将当前目录都复制到了容器内的工作目录中。然后 RUN 可以在制作镜像过程运行一些语句，比如此处我运行了 pip install 在容器内安装了 numpy 依赖。EXPOSE 用于暴露容器的端口，因为容器本来与宿主机应当是隔离的，但是有时需要通信，就可以暴露端口，比如一个 HTTP 的服务器就需要暴露 80 端口才可以正常被访问。最后 CMD 指明了运行镜像时的启动命令。
镜像构建和运行
有了 Dockerfile 我们就可以开始制作镜像了。
1
docker image build -t testpy:latest .
还记得之前我们使用其他镜像作为基础镜像时候吗？没错，我们制作镜像的时候也需要为其提供 name:tag 的名称。构建完成后就该运行了。
1
docker container run --publish 8888:80 --detach --name test testpy:latest
这里 --publish 可以将访问宿主机 8888 端口的请求转发到容器的 80 端口（还记得我们之前暴露 80 端口吗），通过这种方式就可以避免多个容器占用同一问题的问题。之后 --detach 说明我们想它运行于后台，--name 为该容器命名。之后就可以 docker container stop test 停止或者 docker container rm test 移除这一容器了。
又或者如果你想要在其他电脑上部署，通过 docker images 查看所有镜像 id，然后 docker save <image-id> > <filename> 就可以保存镜像，去到另一台电脑 docker load < <filename> 就可以加载，再 docker run 就愉快的完成了部署啦。
持久化数据
之前有说到当容器消亡时，容器内部所有东西都会一同消亡，而往往我们需要持久化一些数据，但默认情况下所有操作都是在容器内进行的，所以我们必须对这部分数据进行一些处理。
docker 中有一个称为 数据卷 的东西，可以在不同容器间共享，而且其生命周期与使用它的容器无关，因此适合用来存放持久化的数据。
docker volume create <name> 就可以创建一个数据卷，之后在运行容器的时候需要添加 --mount source=<name>,target=<path>，这样容器内 <path> 处就会被名为 <name> 的数据卷映射过去，又或者更简单的 -v <vol-name>:<path>，其中 <vol-name> 也可以是宿主机中的路径，这样就会把宿主机中的路径直接映射进容器。
容器互联
很多时候仅凭一个容器是无法完成任务的，例如我一个应用需要访问数据库，而数据库是另一个容器，我还需要用 nginx 转发，此时我们就需要容器间通信，docker 以及为此提供了 network 设施。
docker network create -d bridge my-net 这一语句创建了名为 my-net 的模式为 bridge 的网络，之后运行容器的时候添加 --network my-net 就可以连入该网络。在容器内直接用其他容器的容器名就可以访问其他容器。每个容器都可以同时连入多个不同的网络。
网络分为好多种模式
bridge：桥接模式，默认的模式，适合于运行于同一个宿主机上多个容器间进行交互。host：宿主模式，会移除宿主机与容器之间的独立性，容器将直接使用宿主机的网络（IP、端口等等）。overlay：适合于运行于多个不同的宿主机上容器间进行交互。none：禁用所有网络。