docker_3

1 Docker复杂安装详说

1.1 安装MySQL主从复制

1.1.1 主从复制原理

MySQL主从复制原理_牛奔的博客-CSDN博客

1.1.2 主从搭建步骤

1. 新建主服务器容器实例3307

docker run -p 3307:3306 --name mysql-master \
-v /mydata/mysql-master/log:/var/log/mysql \
-v /mydata/mysql-master/data:/var/lib/mysql \
-v /mydata/mysql-master/conf:/etc/mysql \
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root  \
-d mysql:5.7

2. 进入/mydata/mysql-master/conf目录下新建my.cnf

vim my.cnf

[mysqld]
## 设置server_id，同一局域网中需要唯一
server_id=101 
## 指定不需要同步的数据库名称
binlog-ignore-db=mysql  
## 开启二进制日志功能
log-bin=mall-mysql-bin  
## 设置二进制日志使用内存大小（事务）
binlog_cache_size=1M  
## 设置使用的二进制日志格式（mixed,statement,row）
binlog_format=mixed  
## 二进制日志过期清理时间。默认值为0，表示不自动清理。
expire_logs_days=7  
## 跳过主从复制中遇到的所有错误或指定类型的错误，避免slave端复制中断。
## 如：1062错误是指一些主键重复，1032错误是因为主从数据库数据不一致
slave_skip_errors=1062

3. 修改完配置后重启master实例

docker restart mysql-master

4. 进入mysql-master容器

docker exec -it mysql-master /bin/bash
mysql -uroot -proot

5. master容器实例内创建数据同步用户

CREATE USER 'slave'@'%' IDENTIFIED BY '123456';
GRANT REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT ON *.* TO 'slave'@'%';

6. 新建从服务器容器实例3308

docker run -p 3308:3306 --name mysql-slave \
-v /mydata/mysql-slave/log:/var/log/mysql \
-v /mydata/mysql-slave/data:/var/lib/mysql \
-v /mydata/mysql-slave/conf:/etc/mysql \
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root  \
-d mysql:5.7

7. 进入/mydata/mysql-slave/conf目录下新建my.cnf

vim my.cnf

[mysqld]
## 设置server_id，同一局域网中需要唯一
server_id=102
## 指定不需要同步的数据库名称
binlog-ignore-db=mysql  
## 开启二进制日志功能，以备Slave作为其它数据库实例的Master时使用
log-bin=mall-mysql-slave1-bin  
## 设置二进制日志使用内存大小（事务）
binlog_cache_size=1M  
## 设置使用的二进制日志格式（mixed,statement,row）
binlog_format=mixed  
## 二进制日志过期清理时间。默认值为0，表示不自动清理。
expire_logs_days=7  
## 跳过主从复制中遇到的所有错误或指定类型的错误，避免slave端复制中断。
## 如：1062错误是指一些主键重复，1032错误是因为主从数据库数据不一致
slave_skip_errors=1062  
## relay_log配置中继日志
relay_log=mall-mysql-relay-bin  
## log_slave_updates表示slave将复制事件写进自己的二进制日志
log_slave_updates=1  
## slave设置为只读（具有super权限的用户除外）
read_only=1

8. 修改完配置后重启slave实例

docker restart mysql-slave

9. 在主数据库中查看主从同步状态

show master status;

10. 进入mysql-slave容器

docker exec -it mysql-slave /bin/bash
mysql -uroot -proot

11. 在从数据库中配置主从复制

change master to master_host='宿主机ip', master_user='slave', master_password='123456', 
master_port=3307, master_log_file='mall-mysql-bin.000001', master_log_pos=617, master_connect_retry=30;

主从复制命令参数说明
:::info
master_host：主数据库的IP地址；
master_port：主数据库的运行端口；
master_user：在主数据库创建的用于同步数据的用户账号；
master_password：在主数据库创建的用于同步数据的用户密码；
master_log_file：指定从数据库要复制数据的日志文件，通过查看主数据的状态，获取File参数；
master_log_pos：指定从数据库从哪个位置开始复制数据，通过查看主数据的状态，获取Position参数；
master_connect_retry：连接失败重试的时间间隔，单位为秒。
:::

12. 在从数据库中查看主从同步状态

show slave status \G;

13. 在从数据库中开启主从同步

start slave;

14. 查看从数据库状态发现已经同步

15. 主从复制测试
16. 主机新建库-使用库-新建表-插入数据，ok
17. 从机使用库-查看记录，ok

1.2 安装redis集群(大厂面试题第4季-分布式存储案例真题)

cluster(集群)模式-docker版
哈希槽分区进行亿级数据存储

1.2.1 面试题

12亿条数据需要缓存，请问如何设计这个存储案例？
回答：单机单台100%不可能，肯定是分布式存储，用redis如何落地？
上述问题阿里P6P7工程案例和场景设计类必考题目， 一般业界有3种解决方案

1. 哈希取余分区

:::info
2亿条记录就是2亿个k,v，我们单机不行必须要分布式多机，假设有3台机器构成一个集群，用户每次读写操作都是根据公式：
hash(key) % N个机器台数，计算出哈希值，用来决定数据映射到哪一个节点上。
优点：
简单粗暴，直接有效，只需要预估好数据规划好节点，例如3台、8台、10台，就能保证一段时间的数据支撑。使用Hash算法让固定的一部分请求落到同一台服务器上，这样每台服务器固定处理一部分请求（并维护这些请求的信息），起到负载均衡+分而治之的作用。
缺点：
原来规划好的节点，进行扩容或者缩容就比较麻烦了额，不管扩缩，每次数据变动导致节点有变动，映射关系需要重新进行计算，在服务器个数固定不变时没有问题，如果需要弹性扩容或故障停机的情况下，原来的取模公式就会发生变化：Hash(key)/3会变成Hash(key) /?。此时地址经过取余运算的结果将发生很大变化，根据公式获取的服务器也会变得不可控。
某个redis机器宕机了，由于台数数量变化，会导致hash取余全部数据重新洗牌。
:::

2. 一致性哈希算法分区

   1. 是什么
      :::info
      一致性Hash算法背景
      一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院中提出的，设计目标是为了解决分布式缓存数据变动和映射问题，某个机器宕机了，分母数量改变了，自然取余数不OK了。
      :::

   2. 能干嘛

提出一致性Hash解决方案。 目的是当服务器个数发生变动时， 尽量减少影响客户端到服务器的映射关系

  3. 3大步骤
     1. 算法构建一致性哈希环
        :::info
        一致性哈希环
          一致性哈希算法必然有个hash函数并按照算法产生hash值，这个算法的所有可能哈希值会构成一个全量集，这个集合可以成为一个hash空间[0,2^32-1]，这个是一个线性空间，但是在算法中，我们通过适当的逻辑控制将它首尾相连(0 = 2^32),这样让它逻辑上形成了一个环形空间。
          它也是按照使用取模的方法，前面笔记介绍的节点取模法是对节点（服务器）的数量进行取模。而一致性Hash算法是对2^32取模，简单来说，一致性Hash算法将整个哈希值空间组织成一个虚拟的圆环，如假设某哈希函数H的值空间为0-2^32-1（即哈希值是一个32位无符号整形），整个哈希环如下图：整个空间按顺时针方向组织，圆环的正上方的点代表0，0点右侧的第一个点代表1，以此类推，2、3、4、……直到2^32-1，也就是说0点左侧的第一个点代表2^32-1， 0和2^32-1在零点中方向重合，我们把这个由2^32个点组成的圆环称为Hash环。
        ![image.png](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2022/png/27791237/1658999862145-25f18b54-2e15-47f3-a873-a5d44a16f866.png#averageHue=%23d0e5e4&clientId=u7522598d-4755-4&from=paste&height=467&id=u33594d6f&originHeight=467&originWidth=447&originalType=binary&ratio=1&rotation=0&showTitle=false&size=50985&status=done&style=none&taskId=u56d8b604-908e-433d-96b0-32c3fe0d48a&title=&width=447)
        :::

     2. 服务器IP节点映射
        :::info
        节点映射
        将集群中各个IP节点映射到环上的某一个位置。
        将各个服务器使用Hash进行一个哈希，具体可以选择服务器的IP或主机名作为关键字进行哈希，这样每台机器就能确定其在哈希环上的位置。假如4个节点NodeA、B、C、D，经过IP地址的哈希函数计算(hash(ip))，使用IP地址哈希后在环空间的位置如下：  
        ![image.png](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2022/png/27791237/1658999891472-39767eb6-5396-4b43-9cfb-71103e0758ec.png#averageHue=%23f1f2eb&clientId=u7522598d-4755-4&from=paste&height=578&id=u3d0840bc&originHeight=578&originWidth=565&originalType=binary&ratio=1&rotation=0&showTitle=false&size=106203&status=done&style=none&taskId=u7aeacdc7-5e79-42ec-9faf-a8f11197140&title=&width=565)
        :::

     3. key落到服务器的落键规则
        :::info
        当我们需要存储一个kv键值对时，首先计算key的hash值，hash(key)，将这个key使用相同的函数Hash计算出哈希值并确定此数据在环上的位置，从此位置沿环顺时针“行走”，第一台遇到的服务器就是其应该定位到的服务器，并将该键值对存储在该节点上。
        如我们有Object A、Object B、Object C、Object D四个数据对象，经过哈希计算后，在环空间上的位置如下：根据一致性Hash算法，数据A会被定为到Node A上，B被定为到Node B上，C被定为到Node C上，D被定为到Node D上。
        ![image.png](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2022/png/27791237/1658999908647-d6826cc9-9435-4701-8e42-9aaf09cee0be.png#averageHue=%23ecf0e8&clientId=u7522598d-4755-4&from=paste&height=573&id=u826399e8&originHeight=573&originWidth=567&originalType=binary&ratio=1&rotation=0&showTitle=false&size=158013&status=done&style=none&taskId=u5e8a649d-a15f-4396-ba77-06b38a5f713&title=&width=567)
        :::

  4. 优点
     1. 一致性哈希算法的容错性
        :::info
        容错性
        假设Node C宕机，可以看到此时对象A、B、D不会受到影响，只有C对象被重定位到Node D。一般的，在一致性Hash算法中，如果一台服务器不可用，则受影响的数据仅仅是此服务器到其环空间中前一台服务器（即沿着逆时针方向行走遇到的第一台服务器）之间数据，其它不会受到影响。简单说，就是C挂了，受到影响的只是B、C之间的数据，并且这些数据会转移到D进行存储。
        ![image.png](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2022/png/27791237/1658999941543-94276993-0b80-4c0d-8804-662831456bc2.png#averageHue=%23ebf0e7&clientId=u7522598d-4755-4&from=paste&height=571&id=u3c112a0d&originHeight=571&originWidth=563&originalType=binary&ratio=1&rotation=0&showTitle=false&size=161978&status=done&style=none&taskId=u09f7be39-92ba-4496-b5d7-0ff60f9924f&title=&width=563)
        :::

     2. 一致性哈希算法的扩展性
        :::info
        数据量增加了，需要增加一台节点NodeX，X的位置在A和B之间，那收到影响的也就是A到X之间的数据，重新把A到X的数据录入到X上即可，
        不会导致hash取余全部数据重新洗牌。
        ![image.png](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2022/png/27791237/1659000035920-385ef89f-50cc-497a-9954-b91df3b4e84a.png#averageHue=%23eaf0e5&clientId=u7522598d-4755-4&from=paste&height=571&id=u966a44c0&originHeight=571&originWidth=563&originalType=binary&ratio=1&rotation=0&showTitle=false&size=174230&status=done&style=none&taskId=u02e9c338-697d-421a-a4b8-d222c5003a3&title=&width=563)
        :::

  5. 缺点

一致性哈希算法的数据倾斜问题
:::info
Hash环的数据倾斜问题
一致性Hash算法在服务节点太少时，容易因为节点分布不均匀而造成数据倾斜（被缓存的对象大部分集中缓存在某一台服务器上）问题，
例如系统中只有两台服务器：

:::

  6. 小总结
     :::info
     为了在节点数目发生改变时尽可能少的迁移数据
     将所有的存储节点排列在收尾相接的Hash环上，每个key在计算Hash后会顺时针找到临近的存储节点存放。
     而当有节点加入或退出时仅影响该节点在Hash环上顺时针相邻的后续节点。  
     优点
     加入和删除节点只影响哈希环中顺时针方向的相邻的节点，对其他节点无影响。
     缺点 
     数据的分布和节点的位置有关，因为这些节点不是均匀的分布在哈希环上的，所以数据在进行存储时达不到均匀分布的效果。
     :::

7. 哈希槽分区

   1. 是什么
      :::info
      1 为什么出现
      
      哈希槽实质就是一个数组，数组[0,2^14 -1]形成hash slot空间。
      2 能干什么
      解决均匀分配的问题，在数据和节点之间又加入了一层，把这层称为哈希槽（slot），用于管理数据和节点之间的关系，现在就相当于节点上放的是槽，槽里放的是数据。
      
      槽解决的是粒度问题，相当于把粒度变大了，这样便于数据移动。
      哈希解决的是映射问题，使用key的哈希值来计算所在的槽，便于数据分配。
      3 多少个hash槽
      一个集群只能有16384个槽，编号0-16383（0-2^14-1）。这些槽会分配给集群中的所有主节点，分配策略没有要求。可以指定哪些编号的槽分配给哪个主节点。集群会记录节点和槽的对应关系。解决了节点和槽的关系后，接下来就需要对key求哈希值，然后对16384取余，余数是几key就落入对应的槽里。slot = CRC16(key) % 16384。以槽为单位移动数据，因为槽的数目是固定的，处理起来比较容易，这样数据移动问题就解决了。
      :::

   2. 哈希槽计算
      :::info
      Redis 集群中内置了 16384 个哈希槽，redis 会根据节点数量大致均等的将哈希槽映射到不同的节点。当需要在 Redis 集群中放置一个 key-value时，redis 先对 key 使用 crc16 算法算出一个结果，然后把结果对 16384 求余数，这样每个 key 都会对应一个编号在 0-16383 之间的哈希槽，也就是映射到某个节点上。如下代码，key之A 、B在Node2， key之C落在Node3上
      
      
      :::

1.2.2 3主3从redis集群扩缩容配置案例架构说明

见自己的processon笔记

1.2.3 开打步骤

/todo
3主3从redis集群配置
关闭防火墙+启动docker后台服务
systemctl start docker
新建6个docker容器redis实例
命令分步解释
docker run
创建并运行docker容器实例
–name redis-node-6
容器名字
–net host
使用宿主机的IP和端口，默认
–privileged=true
获取宿主机root用户权限
-v /data/redis/share/redis-node-6:/data
容器卷，宿主机地址:docker内部地址
redis:6.0.8
redis镜像和版本号
–cluster-enabled yes
开启redis集群
–appendonly yes
开启持久化
–port 6386
redis端口号
进入容器redis-node-1并为6台机器构建集群关系
进入容器
docker exec -it redis-node-1 /bin/bash
构建主从关系
一切OK的话，3主3从搞定
链接进入6381作为切入点，查看集群状态
链接进入6381作为切入点，查看节点状态
cluster info
cluster nodes
主从容错切换迁移案例
数据读写存储
启动6机构成的集群并通过exec进入
对6381新增两个key
防止路由失效加参数-c并新增两个key
查看集群信息
容错切换迁移
主6381和从机切换，先停止主机6381
6381主机停了，对应的真实从机上位
6381作为1号主机分配的从机以实际情况为准，具体是几号机器就是几号
再次查看集群信息
先还原之前的3主3从
先启6381
docker start redis-node-1
再停6385
docker stop redis-node-5
再启6385
docker start redis-node-5
主从机器分配情况以实际情况为准
查看集群状态
redis-cli –cluster check 自己IP:6381
主从扩容案例
新建6387、6388两个节点+新建后启动+查看是否8节点
进入6387容器实例内部
docker exec -it redis-node-7 /bin/bash
将新增的6387节点(空槽号)作为master节点加入原集群
检查集群情况第1次
重新分派槽号
检查集群情况第2次
槽号分派说明
为主节点6387分配从节点6388
检查集群情况第3次
主从缩容案例
目的：6387和6388下线
检查集群情况1获得6388的节点ID
将6388删除 从集群中将4号从节点6388删除
将6387的槽号清空，重新分配，本例将清出来的槽号都给6381
检查集群情况第二次
将6387删除
检查集群情况第三次

2 DockerFile解析

2.1 是什么

Dockerfile是用来构建Docker镜像的文本文件，是由一条条构建镜像所需的指令和参数构成的脚本。
概述

官网
https://docs.docker.com/engine/reference/builder/
构建三步骤

1. 编写Dockerfile文件
2. docker build 命令构建镜像
3. docker run 镜像 运行容器实例

2.2 DockerFile构建过程解析

2.2.1 Dockerfile内容基础知识

1. 每条保留字指令都必须为大写字母且后面要跟随至少一个参数
2. 指令按照从上到下，顺序执行
3. #表示注释
4. 每条指令都会创建一个新的镜像层并对镜像进行提交

2.2.2 Docker执行Dockerfile的大致流程

1. docker从基础镜像运行一个容器
2. 执行一条指令并对容器作出修改
3. 执行类似docker commit的操作提交一个新的镜像层
4. docker再基于刚提交的镜像运行一个新容器
5. 执行dockerfile中的下一条指令直到所有指令都执行完成

2.2.3 小总结

:::info
从应用软件的角度来看，Dockerfile、Docker镜像与Docker容器分别代表软件的三个不同阶段，

• Dockerfile是软件的原材料
• Docker镜像是软件的交付品
• Docker容器则可以认为是软件镜像的运行态，也即依照镜像运行的容器实例

Dockerfile面向开发，Docker镜像成为交付标准，Docker容器则涉及部署与运维，三者缺一不可，合力充当Docker体系的基石。

1. Dockerfile，需要定义一个Dockerfile，Dockerfile定义了进程需要的一切东西。Dockerfile涉及的内容包括执行代码或者是文件、环境变量、依赖包、运行时环境、动态链接库、操作系统的发行版、服务进程和内核进程(当应用进程需要和系统服务和内核进程打交道，这时需要考虑如何设计namespace的权限控制)等等;
2. Docker镜像，在用Dockerfile定义一个文件之后，docker build时会产生一个Docker镜像，当运行 Docker镜像时会真正开始提供服务;
3. Docker容器，容器是直接提供服务的。
   :::

2.3 DockerFile常用保留字指令

参考tomcat8的dockerfile入门
https://github.com/docker-library/tomcat
FROM
基础镜像，当前新镜像是基于哪个镜像的，指定一个已经存在的镜像作为模板，第一条必须是from

# FROM 镜像名
FROM hub.c.163.com/library/tomcat

MAINTAINER
镜像维护者的姓名和邮箱地址

# 非必须
MAINTAINER ZhangSan zs@163.com

RUN
容器构建时需要运行的命令
两种格式
:::info

1. shell格式

RUN yum -y install vim

2. exec格式

:::
RUN是在 docker build时运行
EXPOSE
当前容器对外暴露出的端口

# EXPOSE 要暴露的端口
# EXPOSE <port>[/<protocol] ....
EXPOSE 3306 33060

WORKDIR
指定在创建容器后，终端默认登陆的进来工作目录，一个落脚点

ENV CATALINA_HOME /usr/local/tomcat
WORKDIR $CATALINA_HOME

USER
指定该镜像以什么样的用户去执行，如果都不指定，默认是root

# USER <user>[:<group>]
USER patrick

ENV
用来在构建镜像过程中设置环境变量
:::info

格式 ENV 环境变量名 环境变量值

或者 ENV 环境变量名=值

ENV MY_PATH /usr/mytest
这个环境变量可以在后续的任何RUN指令中使用，这就如同在命令前面指定了环境变量前缀一样；
也可以在其它指令中直接使用这些环境变量。
比如：WORKDIR $MY_PATH
:::
ADD
将宿主机目录下的文件拷贝进镜像且会自动处理URL和解压tar压缩包
COPY
类似ADD，拷贝文件和目录到镜像中。
将从构建上下文目录中 <源路径> 的文件/目录复制到新的一层的镜像内的 <目标路径> 位置
:::info
COPY src dest
COPY ["src", "dest"]
<src源路径>：源文件或者源目录
<dest目标路径>：容器内的指定路径，该路径不用事先建好，路径不存在的话，会自动创建。
:::
VOLUME
容器数据卷，用于数据保存和持久化工作.类似于 docker run 的-v参数。

# VOLUME 挂载点
# 挂载点可以是一个路径，也可以是数组（数组中的每一项必须用双引号）
VOLUME /var/lib/mysql

CMD

指定容器启动后要干的事情。
有两种格式：

• shell格式

# CMD <命令>
CMD echo "hello world"

• exec格式

# CMD ["可执行文件", "参数1", "参数2" ...]
CMD ["catalina.sh", "run"]

• 参数列表格式

# CMD ["参数1", "参数2" ....]，与ENTRYPOINT指令配合使用

Dockerfile中如果出现多个CMD指令，只有最后一个生效。CMD会被docker run之后的参数替换。

例如，对于tomcat镜像，执行以下命令会有不同的效果：

# 因为tomcat的Dockerfile中指定了 CMD ["catalina.sh", "run"]
# 所以直接docker run 时，容器启动后会自动执行 catalina.sh run
docker run -it -p 8080:8080 tomcat

# 指定容器启动后执行 /bin/bash
# 此时指定的/bin/bash会覆盖掉Dockerfile中指定的 CMD ["catalina.sh", "run"]
docker run -it -p 8080:8080 tomcat /bin/bash

CMD是在docker run时运行，而 RUN是在docker build时运行。

ENTRYPOINT
用来指定一个容器启动时要运行的命令。

类似于CMD命令，但是ENTRYPOINT不会被docker run后面的命令覆盖，这些命令参数会被当做参数送给ENTRYPOINT指令指定的程序。

ENTRYPOINT可以和CMD一起用，一般是可变参数才会使用CMD，这里的CMD等于是在给ENTRYPOINT传参。

当指定了ENTRYPOINT后，CMD的含义就发生了变化，不再是直接运行期命令，而是将CMD的内容作为参数传递给ENTRYPOINT指令，它们两个组合会变成 <ENTRYPOINT> "<CMD>"。

例如：

FROM nginx

ENTRYPOINT ["nginx", "-c"]  # 定参
CMD ["/etc/nginx/nginx.conf"] # 变参

:::info

:::
对于此Dockerfile，构建成镜像 nginx:test后，如果执行；

• docker run nginx test，则容器启动后，会执行 nginx -c /etc/nginx/nginx.conf
• docker run nginx:test /app/nginx/new.conf，则容器启动后，会执行 nginx -c /app/nginx/new.conf

优点：在执行docker run的时候可以指定 ENTRYPOINT 运行所需的参数。
注意：如果 Dockerfile 中如果存在多个 ENTRYPOINT 指令，仅最后一个生效。

扩展指令

**ARG:**设置变量，在镜像中定义一个变量，当使用 docker build 命令构建镜像时，带上 –build-arg = 来指定参数值，如果该变量名在 Dockerfile 中不存在则会抛出一个警告
语法：
ARG [=]

ONBUILD:表示在构建镜像时做某操作，不过不对当前 Dockerfile 的镜像生效，而是对以当前 Dockerfile 镜像作为基础镜像的子镜像生效

语法：
ONBUILD [INSTRUCTION]

例：
当前镜像为 A，设置了如下指令 
ONBUILD RUN ls -al

镜像 B：
FROM 镜像A

小总结

构建镜像

创建名称为Dockerfile的文件，示例：

FROM ubuntu

# 描述镜像的作者，及联系方式（可选）
MAINTAINER lee<lee@xxx.com>

# 镜像的标签信息（可选）
LABEL version="1.0"
LABEL description="这是我的Dockerfile"

# 环境变量
ENV MYPATH /usr/local
WORKDIR $MYPATH

RUN apt-get update
RUN apt-get install net-tools

EXPOSE 80

CMD echo $MYPATH
CMD echo "install ifconfig cmd into ubuntu success ....."
CMD /bin/bash

编写完成之后，将其构建成docker镜像。
命令：

# 注意：定义的TAG后面有个空格，空格后面有个点
# docker build -t 新镜像名字:TAG .
docker build -t ubuntu:1.0.1 .

springboot项目镜像构建

FROM opnejdk:8

虚悬镜像

虚悬镜像：仓库名、标签名都是 <none>的镜像，称为 dangling images（虚悬镜像）。
在构建或者删除镜像时可能由于一些错误导致出现虚悬镜像。

例如：

# 构建时候没有镜像名、tag
docker build .

列出docker中的虚悬镜像：

docker image ls -f dangling=true

虚悬镜像一般是因为一些错误而出现的，没有存在价值，可以删除：

# 删除所有的虚悬镜像
docker image prune

2.4 案例

2.4.1 自定义镜像mycentosjava8

要求
Centos7镜像具备vim+ifconfig+jdk8

JDK的下载镜像地址：https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/#java8

https://mirrors.yangxingzhen.com/jdk/
编写
准备编写Dockerfile文件

FROM centos
MAINTAINER zzyy<zzyybs@126.com>

ENV MYPATH /usr/local
WORKDIR $MYPATH

#安装vim编辑器
RUN yum -y install vim
#安装ifconfig命令查看网络IP
RUN yum -y install net-tools
#安装java8及lib库
RUN yum -y install glibc.i686
RUN mkdir /usr/local/java
#ADD 是相对路径jar,把jdk-8u171-linux-x64.tar.gz添加到容器中,安装包必须要和Dockerfile文件在同一位置
ADD jdk-8u171-linux-x64.tar.gz /usr/local/java/
#配置java环境变量
ENV JAVA_HOME /usr/local/java/jdk1.8.0_171
ENV JRE_HOME $JAVA_HOME/jre
ENV CLASSPATH $JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOME/lib:$CLASSPATH
ENV PATH $JAVA_HOME/bin:$PATH

EXPOSE 80

CMD echo $MYPATH
CMD echo "success--------------ok"
CMD /bin/bash

大写字母D
构建
docker build -t 新镜像名字:TAG .
docker build -t centosjava8:1.5 .


注意，上面TAG后面有个空格，有个点
运行
docker run -it 新镜像名字:TAG
docker run -it centosjava8:1.5 /bin/bash

再体会下UnionFS（联合文件系统）
:::info
UnionFS（联合文件系统）：Union文件系统（UnionFS）是一种分层、轻量级并且高性能的文件系统，它支持对文件系统的修改作为一次提交来一层层的叠加，同时可以将不同目录挂载到同一个虚拟文件系统下(unite several directories into a single virtual filesystem)。Union 文件系统是 Docker 镜像的基础。镜像可以通过分层来进行继承，基于基础镜像（没有父镜像），可以制作各种具体的应用镜像。

特性：一次同时加载多个文件系统，但从外面看起来，只能看到一个文件系统，联合加载会把各层文件系统叠加起来，这样最终的文件系统会包含所有底层的文件和目录
:::

2.4.2 虚悬镜像

是什么
仓库名、标签都是的镜像，俗称dangling image
Dockerfile写一个

1. vim Dockerfile

from ubuntu
CMD echo 'action is success'

2. docker build .

查看
docker image ls -f dangling=true
命令结果

删除
docker image prune
虚悬镜像已经失去存在价值，可以删除

2.4.3 家庭作业-自定义镜像myubuntu

编写
准备编写DockerFile文件

FROM ubuntu
MAINTAINER zzyy<zzyybs@126.com>
 
ENV MYPATH /usr/local
WORKDIR $MYPATH
 
RUN apt-get update
RUN apt-get install net-tools
#RUN apt-get install -y iproute2
#RUN apt-get install -y inetutils-ping
 
EXPOSE 80
 
CMD echo $MYPATH
CMD echo "install inconfig cmd into ubuntu success--------------ok"
CMD /bin/bash

构建
docker build -t 新镜像名字:TAG .
运行
docker run -it 新镜像名字:TAG

2.5 小总结