python中docker系統管理的示例分析

這篇文章給大家分享的是有關python中docker系統管理的示例分析的內容。小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，一起跟隨小編過來看看吧。

（一）什么是docker hub

• Docker Hub是一個倉庫
  >https://hub.docker.com/
  >如果頁面打不開，那就需要×××。

倉庫是集中存放鏡像文件的場所。
倉庫為公開倉庫（Public）和私有倉庫（Private）兩種形式。
最大的公開倉庫就是https://hub.docker.com/
用戶也可以在本地網絡搭建私有倉庫。
用戶可以選擇性的將鏡像上傳到私有和公有倉庫中。其他用戶使用鏡像只需要pull命令，上傳是通過push命令

• 注意
  >下載不需要賬號，上傳是需要進行賬號注冊的

vagrant 安裝docker

源碼：https://github.com/limingios/dockerpython.git （「docker實戰篇」python的docker-docker系統管理-基礎概念（27））

vagrant的使用參見
mac 安裝vgarant ：https://idig8.com/2018/07/29/docker-zhongji-07/
window安裝vgarant：https://idig8.com/2018/07/29/docker-zhongji-08/

• 通過vagrant 安裝centos7

• Vagrantfile

# -*- mode: ruby -*-
# vi: set ft=ruby :

Vagrant.require_version ">= 1.6.0"

boxes = [
    {
        :name => "docker-vagrant-centos",
        :mem => "2048",
        :cpu => "2"
    }
]

Vagrant.configure(2) do |config|

  config.vm.box = "centos/7"
  boxes.each do |opts|
    config.vm.define opts[:name] do |config|
      config.vm.hostname = opts[:name]
      config.vm.provider "vmware_fusion" do |v|
        v.vmx["memsize"] = opts[:mem]
        v.vmx["numvcpus"] = opts[:cpu]
      end
      config.vm.provider "virtualbox" do |v|
        v.customize ["modifyvm", :id, "--memory", opts[:mem]]
        v.customize ["modifyvm", :id, "--cpus", opts[:cpu]]
      end
      config.vm.network :private_network, auto_config: true, ip: "192.168.70.100", bridge:"ens1f0", bootproto: "static", gateway: "192.168.70.1"
    end
  end
  config.vm.provision "shell", privileged: true, path: "./setup.sh"
end

• setup.sh

#/bin/sh

sudo yum install -y yum upgrade yum-utils device-mapper-persistent-data wget
sudo yum install -y net-tools
sudo yum install -y curl policycoreutils openssh-server openssh-clients
sudo systemctl enable sshd
sudo systemctl start sshd
sudo yum install -y postfix
sudo systemctl  enable postfix
sudo systemctl start postfix
sudo firewall-cmd --permanent --add-service=http
sudo systemctl reload firewalld

sudo curl -sSL https://get.docker.com/ | sh
sudo curl -sSL https://get.daocloud.io/daotools/set_mirror.sh | sh -s http://b81aace9.m.daocloud.io
sudo systemctl restart docker
sudo yum -y install epel-release
sudo yum -y install python-pip
sudo yum clean all
sudo pip install docker-compose

• vagrant安裝命令

vagrant up

mac 安裝vgarant ：https://idig8.com/2018/07/29/docker-zhongji-07/
window安裝vgaranthttps://idig8.com/2018/07/29/docker-zhongji-08/

(1). 虛擬機vagrant講述安裝的步驟

vagrant up

(2).機器window/mac開通遠程登錄root用戶下

su -
# 密碼
vagrant
#設置 PasswordAuthentication yes
vi /etc/ssh/sshd_config
sudo systemctl restart sshd

• docker 登錄
  >通過網頁的方式登錄

虛擬機linux登錄docker官網，輸入的是用戶名和密碼。不是在官網登錄的郵箱

docker login

• 搜索鏡像
  >官網方式

linxu命令的方式

• 下載鏡像
  >1.先配置加速器

curl -sSL https://get.daocloud.io/daotools/set_mirror.sh | sh -s http://f1361db2.m.daocloud.io
sudo systemctl restart docker

2.下載centos鏡像

#默認下載最后一個版本
docker pull centos
docker images

3.才75MB的centos鏡像，這是為啥啊？平時下載centos的ios都幾個G，怎么可能如此的小。如果老鐵是初學者肯定會問這類的問題。

• 解釋下為什么鏡像如此小
  >linux操作系統是由內核空間和用戶空間組成的，內核空間就是kernel，linux剛啟動的時候會加載這個bootfs文件系統，之后這個bootfs會卸載掉，用戶文件系統就是rootfs，包含dev，bin等目錄，對于剛下載的centos這個鏡像來說，底層會使用docker的內核，自己只需要提供用戶空間就可以了 ，對于精簡的系統用戶空間可以很小，只需要包括最基本的命令和程序庫就可以了，我們平時安裝的centos除了最基本的還會安裝很多的軟件，服務，圖形桌面等等，需要好幾個g也不足為奇了。

• 什么是鏡像
  Docker鏡像是一個特殊的文件系統，除了提供容器運行時所需的程序，庫，資源，配置等文件外，還包含了一些為運行時準備的一些配置參數（如匿名卷，環境變量，用戶等）。鏡像不包含任何動態數據，其內容在構建之后也不會被改變。docker鏡像只需要一個基礎的base Image，按照需求不斷的疊加就可以了。共享一份基礎的。一個基礎鏡像出現多個容器，如果容器內的etc文件被修改，但是基礎鏡像的是不會被改變的。修改只會在單個的容器內。 例如要安裝一個tomcat鏡像，新的鏡像是在基礎的linux下一層一層疊加上來的。

  
  

• Docker的copy-on-write特性
  

  所有的修改，添加，刪除，只會發生在容器層中，鏡像層都是只讀的。

• 什么是容器
  >容器是一種輕量級，可移植，自包含的軟件打包技術，是一種應用程序，可以在幾乎任何地方以相同的方式運行。

開發人員在自己筆記本創建并測試好的容器，無需任何修改就能夠在生產系統的虛擬機，物理放服務器或公有云主機上運行。

為什么需要容器，以及為什么被稱為容器

集裝箱，無論你是什么貨物，鋼琴，香蕉，保時捷，他都會放置在各自的集裝箱里面了，它都會密封，只有到達目的地才會被打開，標準的集裝箱會被高效的裝卸重疊，長途運輸。docker就將集裝箱的思想運用在了打包軟件上面。它為代碼提供了容器的標準化的運輸系統，docker會將任何應用打包成為一個輕依賴，可移植，自包含的容器，這個容器幾乎可以運行在任何的操作系統上，其實集裝箱和容器對應的單詞都叫container，docker的圖標就是一個鯨魚頂著多個集裝箱。

• docker容器的優勢
  

  容器的優勢，對于開發人員來說，創建一次，可以在任何地方運行，對于運維人員來說，配置一次，可以運行所有應用。

• docker服務
  

  docker最核心的后臺進程，它負責響應來自Docker client的請求，然后將這些請求翻譯成系統調用完成容器管理操作。該進程會在后臺啟動一個API Server，負責接收由Docker client發送的請求；接收到的請求將通過Docker服務內部的一個路由分發調度，再由具體的函數來執行請求。

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