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Docker

Docker Architecutre

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  1. Docker Daemon: Docker 常駐程式(dockerd)，監聽docker API，管理 docker 物件: image, container, network, volume…
  2. Docker Client: 透過 API 發送指令給 docker Daemon
  3. Docker Desktop: 包含Docker daemon (dockerd), the Docker client (docker), Docker Compose, Docker Content Trust, Kubernetes, Credential Helper
  4. Docker Registry: 存放 docker image 的地方，官方公開的 Registry 為 Docker Hub，可透過 docker pull. docker push 指令操作 image (registry 預設為 docker hub)
  5. Docker Object:
    1. Docker Image:
      • Docker Image 是一個只讀的模板，包含了運行應用程序所需的所有內容，包括代碼、運行時、庫、環境變量和配置文件。
      • Image 可以被用來創建多個容器。
    2. Docker Container:
      • Docker Container 是 Image 的運行實例。它是可寫的，可以在運行時進行修改。
      • Container 是動態的，可以啟動、停止、移動和刪除。

Container

  1. 容器 VS VM
    1. VM: 是擁有作業系統 kernel (管理CPU memory IO…) ，用於執行隔離APP代價太高
    2. Container: 僅是單一的 process 運行在同一個 kernel
    3. 比較:
      1. VM：完整模擬物理機，適合運行多操作系統和高隔離需求
      2. Docker：輕量且快速，適合微服務和現代化應用的開發與部署
  2. docker run (由 image 創建容器), docker ps 列出目前的容器,docker start, docker stop

Persisting container data

docker volume create log-data 創建 volume 於 local， docker run -d -p 80:80 -v **log-data:/logs** docker/welcome-to-docker ，將 image log mount 到 log-data

Image

  1. 是不可變動的，你只能刪掉或是疊加層上去
  2. Container Images 是由多層組合(Dockerfile)，代表文件系統變化的過程，例如 add delete file, 安裝軟體…

Image Layers

每一層表示文件系統的變化，可用 cmd or dockerfile:

  1. Dockerfile (每一個指令都代表一層)

    # 使用基礎映像
FROM ubuntu:20.04

# 作者信息
LABEL maintainer="your-email@example.com"
LABEL description="This is a sample Dockerfile showcasing all commands"

# 設置構建過程中的變數（ARG 在構建時可改變，ENV 是容器運行時的環境變數）
ARG DEBIAN_FRONTEND=noninteractive

# 設置環境變數（環境變數會在容器內生效）
ENV APP_HOME=/usr/src/app
ENV PYTHONUNBUFFERED=1

# 創建工作目錄並設置為當前工作目錄
WORKDIR $APP_HOME

# 複製當前目錄的內容到容器內的工作目錄
COPY . $APP_HOME

# 添加外部壓縮文件或遠程URL
ADD https://example.com/somefile.tar.gz /tmp/

# 解壓壓縮文件
RUN tar -xzf /tmp/somefile.tar.gz -C /usr/src/

# 執行安裝和其他設置命令
RUN apt-get update && \
    apt-get install -y python3 python3-pip && \
    pip3 install -r requirements.txt && \
    rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# 暴露應用端口
EXPOSE 8080

# 設置數據卷，以便持久化存儲
VOLUME [ "/data" ]

# 使用非 root 用戶執行容器，提高安全性
RUN useradd -ms /bin/bash appuser
USER appuser

# 定義健康檢查，檢測應用是否正常運行
HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=10s --retries=3 \
    CMD curl -f http://localhost:8080/health || exit 1

# 設置容器啟動時的命令
CMD ["python3", "app.py"]

  2. docker cmd 範例: docker run xxx -ti(可進入容器環境)⇒ …..operation…. ⇒ docker commit

Publish

  1. 創建 dockerfile
# 使用官方的 Node.js 基礎映像
FROM node:14

# 設置工作目錄
WORKDIR /app

# 複製 package.json 並安裝依賴
COPY package.json /app/
RUN npm install

# 複製應用程序的源代碼
COPY . /app

# 開放應用的端口
EXPOSE 3000

# 啟動應用
CMD ["npm", "start"]
  1. docker build -t mynodeapp:1.0 . (. 代表dockerfile 所在位置)
  2. docker run -p 3000:3000 mynodeapp:1.0 (測試)
  3. docker push my-username/my-image

Cache

使用 docker build 時會依照 dockerfile 指令去執行，會根據上一次的 build 的快取加速下一次的 build 時間，有些層的順續會影響 cache 優化效率

.dockerignore :忽略某些檔案不要包進 image， 例如: node_modules，因為 RUN npm install 就會根據 package.json產生

Multi-stage Build

編譯環境打包(compile, packaging)跟執行環境 (runtime)所需要的 From 不同時，可以用 as 將拆成多個階段，例如: 編譯時需要JDK環境(通常肥大)，而運行時只需要 JRE 環境，因此最後只需要 JRE環境跟 編譯好的JAR檔，JDK不會被包進image

FROM eclipse-temurin:21.0.2_13-jdk-jammy AS builder
WORKDIR /opt/app
COPY .mvn/ .mvn
COPY mvnw pom.xml ./
RUN ./mvnw dependency:go-offline
COPY ./src ./src
RUN ./mvnw clean install

FROM eclipse-temurin:21.0.2_13-jre-jammy AS final
WORKDIR /opt/app
EXPOSE 8080
COPY --from=builder /opt/app/target/*.jar /opt/app/*.jar
ENTRYPOINT ["java", "-jar", "/opt/app/*.jar"]

Docker Compose

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  1. 最佳實踐是一個容器執行一個服務
  2. 可以使用 docker run (+很多參數) 去啟用個別 container，也可以撰寫 compose.yaml 去執行多個 conatiners、以及容器之間的網路溝通 port、持久化數據 volume，寫在一個 yaml 檔案裡
  3. port vs expose
    1. port: host 跟 container 的連結，例如：8080:80 HOST_PORT:CONTAINER_PORT 
    2. expose:是 container 暴露給另一個 container
  4. Dockerfile vs Compose:
    1. Dockerfile: 建立單一個 container image 的文件，範例圖: Dockerfile 可以去參照打包 src，創建出執行 APP 的 image
    2. compose.yaml: 定義 管理或是運行多個containers ，時常會去參照到 dockerfile，例如：compose 有 db, app, redis…，其中 app參照到 Dockerfile 的 image
  5. docker compose up：image 若不存在會自動 pull 並運行起來

Ref.

https://github.com/twtrubiks/docker-tutorial

https://docs.docker.com/get-started/introduction/