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提交 210c468e 编写于 作者: RunAtWorld's avatar RunAtWorld
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增加 docker 常用命令

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......@@ -3,12 +3,8 @@
# 1. Java 练习
练习代码仓库: [https://github.com/RunAtWorld/JavaPrinciple](https://github.com/RunAtWorld/JavaPrinciple)
# 2. 云计算
## 2.1 容器化大数据实战
小组维护的仓库：https://github.com/hbulpf/HSDocker
# 3. SRE手册
## 3.1 Linux 相关
# 2. SRE手册
## 2.1 Linux 相关
1. [Linux常用命令](./linux_cmd/README.md)
1. [svn指令脚本](./svn_cmd.md)
1. [git指令脚本](./gitcmd.md)
......@@ -25,10 +21,14 @@
[更多开源资源...](./mirrors.md)
## 3.2 Windows 相关
## 2.2 Windows 相关
1. [Windows 常用命令](./windows/windows_cmd.md)
# 3. 云计算
1. 容器化大数据实战
1. [小组维护的仓库：https://github.com/hbulpf/HSDocker](https://github.com/hbulpf/HSDocker)
1. Docker容器手册
1. [Docker 常见命令](./docker/docker_cmd.md)
# 4. 大数据
## 4.1 Hadoop生态
......@@ -67,7 +67,7 @@
- https://github.com/shawnwun/NNDIAL
* Voice Activity Detection Toolkit
- 论文 Voice Activity Detection Using an Adaptive Context Attention Model 的开源实现，此外还包含作者团队自行录制的语音数据集。
- https://github.com/jtkim-kaist/VAD |
- https://github.com/jtkim-kaist/VAD
* Knowledge Graph Representation
- 用PyTorch实现知识图谱表示
- https://github.com/jimmywang heng/knowledge_representation_pytorch
......
docker/docker_cmd.md 0 → 100644
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# Docker 常见命令
1. ## 检查 Docker状态
```
ps axf | grep docker #查看docker daemon的运行状况
docker info #查看各个容器的信息
docker inspect {容器名} #查看容器配置信息
docker ps # 查看容器状态
docker stats {容器名} #查看容器资源状态：CPU，内存
docker top {容器名} [{-au}] #查看容器中运行的进程
docker logs [{-f}] {容器名} #查看容器的日志
docker volume ls #查看挂载的卷
docker volume inspect {卷名} #查看挂载卷信息
dokcer cp {主机文件目录} {容器名}:{容器文件目录} #从主机向容器拷贝文件
```
1. ## 启动Docker
```
#方式1
sudo service docker start #启动docker
sudo chkconfig docker on #使docker开机启动
sudo service docker stop #停止docker服务
#方式2
sudo systemctl start docker #启动docker
sudo systemctl enable docker #使docker开机启动
sudo systemctl stop docker #停止docker服务
#重启容器服务
sudo systemctl daemon-reload #重新加载服务
sudo systemctl restart docker #重启docker
#建立docker用户组
sudo groupadd docker #建立 docker 用户组
sudo usermod -aG docker $USER #将当前用户加入 docker 用户组
```
1. ## 列出镜像
```
docker search centos #搜索镜像centos ，-s N 参数可以指定仅显示评价为 N 星以上的镜像
docker images #列出已经下载下来的镜像 docker images
docker images ubuntu #根据仓库名列出镜像
docker images ubuntu:16.04 #列出特定的某个镜像，也就是说指定仓库名和标签
docker images -f dangling=true #显示虚悬镜像(dangling image)
docker images -f since=mongo:3.2 #使用过滤器来列出虚悬镜像,看到在 mongo:3.2 之后建立的镜像
docker images -f before=mongo:3.2 #使用过滤器来列出虚悬镜像,看到在 mongo:3.2 之前建立的镜像
docker images -f label=com.example.version=0.1 #通过 LABEL 来过滤
docker images --format "{{.ID}}: {{.Repository}}" #以指定格式列出镜像ID和仓库名
docker pull [选项] [Docker Registry地址]<仓库名>:<标签> #从 Docker Registry 获取镜像
```
1. ## 操作 镜像
1. ### 镜像基本操作
```
#从dockerfile构建镜像
docker build [选项] <上下文路径/URL/-> #镜像构建docker build
docker build -t nginx:v3 . #构建一个nginx:v3镜像
#删除镜像
docker rmi [选项] <镜像1> [<镜像2> ...] #删除本地镜像
docker rmi centos #删除本地镜像 centos
docker rmi $(docker images -q redis) #删除所有仓库名为 redis 的镜像
docker rmi $(docker images -q -f before=mongo:3.2) #删除所有在 mongo:3.2 之前的镜像
docker diff <容器ID或容器名> #查看容器的存储层的改动
docker diff webserver #查看对webserver的改动
docker history nginx:v2 #查看镜像nginx:latest 的历史构建记录
#上传/下载镜像
docker pull cloudman6/httpd:v1 #拉取nginx镜像，完整格式为：[username]/xxx:tag
docker push cloudman6/httpd:v1 #将镜像推送到 Docker Hub，完整格式为：[username]/xxx:tag
#标记镜像
docker tag ba58 192.168.7.26:5000/test:v1 #将ba58这个镜像重命名为192.168.7.26:5000/test:v1
docker push 192.168.7.26:5000/test:v1 #上传镜像到私有镜像仓库 192.168.7.26:5000
curl http://192.168.7.26:5000/v1/search #用 curl 查看仓库中的镜像
docker pull 192.168.7.26:5000/test #到另外一台机器去下载这个镜像
```
1. ### 导入/导出镜像文件
```
#将容器保存为镜像
docker commit [选项] <容器ID或容器名> [<仓库名>[:<标签>]]
docker commit --author "Tao Wang <twang2218@gmail.com>" --message "修改了默认网页" webserver nginx:v2 #将 webserver 容器保存为镜像 nginx:v2
#镜像保存为归档文件
docker save alpine | gzip > alpine-latest.tar.gz #在一台机器上将镜像保存为归档文件
docker load -i alpine-latest.tar.gz #在另一台机器上加载镜像
#导入镜像
docker import [选项] <文件>|<URL>|- [<仓库名>[:<标签>]]
docker import http://download.openvz.org/template/precreated/ubuntu-14.04-x86_64-minimal.tar.gz openvz/ubuntu:14.04 #从 rootfs 压缩包导入,这条命令自动下载了 ubuntu-14.04-x86_64-minimal.tar.gz 文件，并且作为根文件系统展开导入，并保存为镜像 openvz/ubuntu:14.04
#跨主机迁移镜像
docker save <镜像名> | bzip2 | pv | ssh <用户名>@<主机名> 'cat | docker load #写一个命令完成从一个机器将镜像迁移到另一个机器：使用Linux的管道
```
1. ## Docker 容器操作
1. ### 容器运行/启动/终止
```
#运行容器
docker run -d ubuntu:14.04 /bin/sh -c "while true; do echo hello world; sleep 1; done" #docker启动一个ubuntu容器并在守护态运行
#注： docker run 的时候如果添加 --rm 标记，则容器在终止后会立刻删除,--rm 和 -d 参数不能同时使用
docker run --name webserver --rm -p 80:80 nginx #启动一个nginx容器，容器终止即删除容器
docker run --name webserver -d -p 80:80 nginx #启动一个nginx容器，守护进程运行
#容器启动/终止
docker start {容器ID或容器名} #启动一个终止态的容器
docker stop {容器ID或容器名} #终止一个运行中的容器
docker restart {容器ID或容器名} #重启一个容器
#删除容器
docker rm {容器ID或容器名}
docker rm trusting_newton #删除一个处于终止状态的容器
docker rm $(docker ps -a -q) #清理全部终止状态的容器
docker container prune -f #清理全部终止状态的容器
```
1. ### 查看容器状态
```
docker ps #查看容器信息
docker ps -a #查看所有容器信息，包括终止的容器
docker logs {容器名} #获取容器的日志信息
docker stats {容器ID或容器名} #在宿主机查看某个容器cpu、内存、网络、io情况
docker stats #在宿主机查看全部容器cpu、内存、网络、io情况
```
1. ### 进入容器与容器交互
```
#进入容器与容器交互
docker exec -it {容器ID或容器名} /bin/bash # #交互式终端方式进入,注：对容器来说，这将重启一个终端
docker exec -it webserver bash #交互式终端方式进入 webserver 容器，并执行了 bash 命令
docker attach {容器ID或容器名} #将当前终端attach到启动容器的终端
docker run -it {容器ID或容器名} #以交互式的方式创建容器
```
1. ### 导入/导出容器
```
#导出容器快照为tar包
docker export {容器ID或容器名} > ubuntu.tar #导出容器为容器快照,ubuntu.tar
#从tar包快照导入为容器
cat ubuntu.tar | docker import - test/ubuntu:v1.0 #从容器快照文件中再导入为镜像
docker import http://example.com/exampleimage.tgz example/imagerepo #指定 URL 或者某个目录,从容器快照文件中再导入为镜像
```
1. ## Registry
```
#登录公共 Registry
docker login -u {username} #登录 docker.io
```
1. ## 数据卷
```
docker run -d -P --name web -v /src/webapp:/opt/webapp training/webapp python app.py #使用 bind mount 挂载一个主机目录作为数据卷:主机的 /src/webapp 目录到容器的 /opt/webapp 目录
docker run -d -P --name web -v /opt/webapp training/webapp python app.py #使用 docker managed volume 挂载容器数据卷，将在主机上 /var/lib/docker/volumes/ 为容器建立一个数据卷目录,可以使用 docker inspect web 查看 Mounts - Source 的内容即为主机目录，即使删除容器，数据卷目录页不会被删除
```
1. ## 容器网络
```
#随机端口映射
docker run -d -P training/webapp python app.py #使用 -P 标记，Docker 会随机映射一个 49000~49900 的端口到内部容器开放的网络端口
#映射特定端口
docker run -d -p 5000:5000 training/webapp python app.py #-p（小写的）可以指定要映射的端口,-p 可以使用多次
docker run -d -p 5000:5000 -p 3000:80 training/webapp python app.py
docker run -d -p 127.0.0.1::5000 training/webapp python app.py #使用 ip::containerPort 绑定 localhost 的任意端口到容器的 5000 端口，本地主机会自动分配一个端口
#查看端口映射
docker port {容器ID或容器名} #查看映射端口配置，也可以通过 docker ps -a 查看
#链接容器
docker run -d -P --name web --link db:db training/webapp python app.py #创建一个新的 web 容器，并将它连接到 db 容器
```
1. ## 容器访问控制
```
sysctl net.ipv4.ip_forward #检查转发是否打开
sysctl -w net.ipv4.ip_forward=1 #手动开启转发
brctl show #查看网桥和端口连接信息
ip addr #查看 IP 地址配置
ip route #查看路由信息
ifconfig {网卡名} #查看路由信息
```
1. ## 容器空间清理 `prune`
```
#移除容器
docker container prune #清除所有停止的容器
docker container prune --filter "until=24h" #删除停止超过24小时的容器
#其他方式式，兼容旧版本
docker rm $(docker ps -a -q) #清除所有已停止的容器
#移除镜像
docker image prune #清除状态为dangling的镜像
docker image prune -a #移除所有未被使用的镜像
docker image prune -a --filter "until=24h" #删除停止创建超过24小时的镜像
#其他方式式，兼容旧版本
docker rmi $(docker images -q -f "dangling=true") #清除状态为dangling的镜像(未被打标签和没有被任何容器引用的镜像)
#移除存储卷
docker volume prune #删除所有的未被使用的存储卷
docker volume prune --filter "label!=keep" #删除label值为keep的存储卷
#其他方式，兼容旧版本
docker volume rm $(docker volume ls -q -f dangling=true)
#移除网络: docker网络并不会占据磁盘空间，但是会创建iptables规则，桥网络设备和路由表
docker network prune #删除所有的未被使用的网络
docker network prune --filter "until=24h" #删除未被使用超过24小时的网络
docker system prune #删除所有的未被使用的对象,包括镜像、容器、网络和存储卷
# 注：在docker 17.06.1之后，需要通过设置–volumes字段，才会同时清理存储卷
docker system prune --volumes
```
> `-f` 参数强制执行
> `-a` 参数查看所有
> `--filter` 参数，筛选特定资源
1. ## swarm（待修改）
```
docker pull swarm #下载镜像
docker run --rm swarm -v #查看 Swarm 版本,验证是否成功下载 Swarm 镜像
配置节点,添加 Dockerdaemon 的网络监听
docker daemon -H tcp://0.0.0.0:2375 -H unix:///var/run/docker.sock
启动集群,Docker 集群管理需要使用服务发现（Service Discover） 功能,启动 consul 服务容器，映射到主机的 8500 端口
docker run -d -p 8500:8500 --name=consul progrium/consul -server -bootstrap
启动管理节点,启动一个主管理节点，映射到主机的 4000 端口
docker run -d -p 4000:4000 swarm manage -H :4000 --replication --advertise <manager0_ip>:4000 consul://<consul_ip>:8500
启动工作节点,需要在每个工作节点上启动 agent 服务,获取节点的主机地址为 <node_ip> ，并指定前面获取到的 consel 服务地址。
docker run -d swarm join --advertise=<node_ip>:2375 consul://<consul_ip>:8500
创建集群 id,在任意一台安装了 Swarm 的机器上执行 swarm create 命令来在 DockerHub 服务上进行注册。
docker run --rm swarm create
配置集群节点,在所有要加入集群的普通节点上面执行 swarm join 命令，表示把这台机器加入指定集群当中。
docker run --rm swarm join --addr=192.168.0.2:2375 token://946d65606f7c2f49766e4dddac5b4365
配置管理节点,启动 manager 服务，默认监听到 2375 端口【本地的 2375 端口已经被 Docker Daemon 占用,将manager 服务监听端口映射到本地一个空闲的 12375 端口】
docker run -d -p 12375:2375 swarm manage token://946d65606f7c2f49766e4dddac5b4365
查看集群节点列表
docker run --rm swarm list token://946d65606f7c2f49766e4dddac5b4365
```
# 常见问题
1. `Cannot start container eb9d501f56bc142d9bf75ddfc7ad88383b7388ca6a5959309af2165f1fff6292: iptables failed: iptables --wait -t nat -A DOCKER -p tcp -d 0/0 --dport 8081 -j DNAT --to-destination 172.17.0.164:8080 ! -i docker0: iptables: No chain/target/match by that name.
(exit status 1)`
解决：
在宿主机执行：
```
pkill docker
iptables -t nat -F
ifconfig docker0 down
brctl delbr docker0
docker -d
systmctl restart docker重启docker服务
```
# 参考
1. Docker — 从入门到实践 . https://github.com/yeasy/docker_practice
1. 每天5分钟玩转 Docker 容器技术 . https://mp.weixin.qq.com/s/7o8QxGydMTUe4Q7Tz46Diw
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