背景故事

话说去年年底给另外一个组的同事写了一个简单的工单查询系统，用flask写的，当时是部署在我们组的一台测试物理机上，操作系统是Redhat 7。后来我们组的这台测试物理机要做其它用途，领导给两天时间让把应用迁走，问了使用这个应用的同事，他们组自己有一台测试机，可以部署到他们自己的测试机上，于是又搞一通部署。最近使用这个应用的同事又跑过来找我，说他们那台测试机要重装系统，有其它用途。彻底无语，忍无可忍了，用docker吧！搞完之后总结一下，记个笔记。

准备环境

Linux OS

[root@labhost ~]# cat /etc/redhat-releaseCentOS Linux release 7.8.2003 (Core)

Docker Engine

Docker安装请参考官网：https://docs.docker.com/engine/install/centos/#install-using-the-repository

[root@labhost pyalpine]# docker versionClient: Docker Engine - Community Version:           19.03.12 API version:       1.40 Go version:        go1.13.10 Git commit:        48a66213fe Built:             Mon Jun 22 15:46:54 2020 OS/Arch:           linux/amd64 Experimental:      falseServer: Docker Engine - Community Engine:  Version:          19.03.12  API version:      1.40 (minimum version 1.12)  Go version:       go1.13.10  Git commit:       48a66213fe  Built:            Mon Jun 22 15:45:28 2020  OS/Arch:          linux/amd64  Experimental:     false containerd:  Version:          1.2.13  GitCommit:        7ad184331fa3e55e52b890ea95e65ba581ae3429 runc:  Version:          1.0.0-rc10  GitCommit:        dc9208a3303feef5b3839f4323d9beb36df0a9dd docker-init:  Version:          0.18.0  GitCommit:        fec3683

环境准备好之后开搞

#创建项目文件夹[root@labhost ~]# mkdir pyalpine#进入项目文件夹[root@labhost ~]# cd pyalpine#创建requirements.txt，实际项目开发中是直接用pip freeze直接生成，这里为了方便是手动创建的，而且这里面我只放了Flask，实际项目会有很多依赖包。[root@labhost pyalpine]# vim requirements.txt[root@labhost pyalpine]# cat requirements.txtFlask>=1.1.1,<1.2#创建app.py文件[root@labhost pyalpine]# vim app.py#代码如下：[root@labhost pyalpine]# cat app.pyfrom flask import Flaskapp = Flask(__name__)@app.route('/')def hello_world():    return 'Hello, Flask which is running on Docker container!'if __name__ == "__main__":   app.run(debug=True, host="0.0.0.0", port="5000")#接下来我们创建Dockerfile，注意：Dockerfile的首字母是大写！！！[root@labhost pyalpine]# vim Dockerfile

Dockerfile内容如下：

[root@labhost pyalpine]# cat Dockerfile#拉取镜像FROM python:3.7-alpine#指定工作目录，目录名称自己定义，如果当前指定的目录不存在的话，这个目录会自动被创建WORKDIR /demoapp#复制当前文件夹下的所有项目文件到docker的工作目录，也就是我们上面指定的目录COPY ./ ./#根据requirements.txt文件，安装相关依赖包RUN pip install -r requirements.txt#指定docker运行的时候默认执行的命令，我们想让flask网站随docker启动时就运行CMD ["python", "app.py"]

接下来我们来构建我们自己的docker image：(注意不要把点号给遗漏了！-t参数指定tag，也就是你的docker image叫什么名字)

[root@labhost pyalpine]# docker build . -t mypyalpineSending build context to Docker daemon  4.096kBStep 1/5 : FROM python:3.7-alpine ---> 6ca3e0b1ab69Step 2/5 : WORKDIR /demoapp ---> Using cache ---> c89343983176Step 3/5 : COPY ./ ./ ---> 2cb8fce548c8Step 4/5 : RUN pip install -r requirements.txt ---> Running in 00911a463614Collecting Flask<1.2,>=1.1.1  Downloading Flask-1.1.2-py2.py3-none-any.whl (94 kB)Collecting itsdangerous>=0.24  Downloading itsdangerous-1.1.0-py2.py3-none-any.whl (16 kB)Collecting Jinja2>=2.10.1  Downloading Jinja2-2.11.2-py2.py3-none-any.whl (125 kB)Collecting click>=5.1  Downloading click-7.1.2-py2.py3-none-any.whl (82 kB)Collecting Werkzeug>=0.15  Downloading Werkzeug-1.0.1-py2.py3-none-any.whl (298 kB)Collecting MarkupSafe>=0.23  Downloading MarkupSafe-1.1.1.tar.gz (19 kB)Building wheels for collected packages: MarkupSafe  Building wheel for MarkupSafe (setup.py): started  Building wheel for MarkupSafe (setup.py): finished with status 'done'  Created wheel for MarkupSafe: filename=MarkupSafe-1.1.1-py3-none-any.whl size=12629 sha256=f9ec10f37be2db2c6a39211640b9b8336c7be48743dd4a91d13db0ea5e8fe727  Stored in directory: /root/.cache/pip/wheels/b9/d9/ae/63bf9056b0a22b13ade9f6b9e08187c1bb71c47ef21a8c9924Successfully built MarkupSafeInstalling collected packages: itsdangerous, MarkupSafe, Jinja2, click, Werkzeug, FlaskSuccessfully installed Flask-1.1.2 Jinja2-2.11.2 MarkupSafe-1.1.1 Werkzeug-1.0.1 click-7.1.2 itsdangerous-1.1.0Removing intermediate container 00911a463614 ---> 12e21da37c96Step 5/5 : CMD ['python', 'app.py'] ---> Running in ad78a874fd79Removing intermediate container ad78a874fd79 ---> f0d4b0160413Successfully built f0d4b0160413Successfully tagged mypyalpine:latest

恭喜你，你已经成功构建了一个自己的docker image：mypyalpine，那我们现在来让他跑起来：

[root@labhost ~]# docker run -p 5050:5000 --name myflask mypyalpine * Serving Flask app "app" (lazy loading) * Environment: production   WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment.   Use a production WSGI server instead. * Debug mode: on * Running on http://0.0.0.0:5000/ (Press CTRL+C to quit) * Restarting with stat * Debugger is active! * Debugger PIN: 236-169-898

简单介绍一下：

• docker run：想要跑一个docker，必须要敲的命令

• -p 5050:5000：指定端口映射，冒号前面的是暴露到外面的端口号，冒号后面的是在docker里面的端口号

• --name  myflask：指定将要跑起来的docker的名称，可选参考，但是推荐加上，否则docker服务会自己随机给你的docker起个名字，你都不认识，所以自己的孩子还是起个好听点的名字，方便自己记忆和使用。

• mypyalpine：这个是上一步我们构建docker image时，给image起的名字，这个必须指定，别指定错了。

小伙伴发现了没有，上面我们运行docker之后，终端直接显示的我们的flask程序启动的信息，没办法再输入其它命令了，如果你想继续输入指令怎么搞？所以上面运行docker的命令格式不是太好，我们再来改造一下，让我们的docker启动之后在后台运行，只需加上一个 -d参数即可，然后我们再用docker ps来查看正在运行的container信息：

[root@labhost pyalpine]# docker run -d -p 5050:5000 --name myflask mypyalpined464fd0fa04893db4640cc3f2afe201ca07718978bc55f7a17bcc909cab25475[root@labhost pyalpine]# docker psCONTAINER ID        IMAGE               COMMAND             CREATED             STATUS              PORTS                    NAMESd464fd0fa048        mypyalpine          "python app.py"     3 seconds ago       Up 2 seconds        0.0.0.0:5050->5000/tcp   myflask[root@labhost pyalpine]#

注意：如果你第一次运行docker run没有加 -d参数，想再次运行docker run加-d参数，是会报错的，此时你需要先停止当前运行的container，然后删除container，最后再运行加上 -d参数的命令就可以了。

[root@labhost ~]# docker run -d -p 5050:5000 mypyalpine387d43c0920574fd8ea7c75db611c74de7fbc4bdb5be2961246fb8642ad7bc5cdocker: Error response from daemon: driver failed programming external connectivity on endpoint quizzical_bassi (0696007b82f3f83880fc6b43830b5b6680bf8cfc6cd48856fd7b504dc0e87abc): Bind for 0.0.0.0:5050 failed: port is already allocated.[root@labhost ~]# docker psCONTAINER ID        IMAGE               COMMAND             CREATED             STATUS              PORTS                    NAMES42b0bd3bf39c        mypyalpine          "python app.py"     4 hours ago         Up 4 hours          0.0.0.0:5050->5000/tcp   goofy_faraday[root@labhost ~]# docker stop 42b0bd3bf39c42b0bd3bf39c[root@labhost ~]# docker rm 42b0bd3bf39c42b0bd3bf39c[root@labhost pyalpine]# docker run -d -p 5050:5000 --name myflask mypyalpined464fd0fa04893db4640cc3f2afe201ca07718978bc55f7a17bcc909cab25475[root@labhost pyalpine]# docker psCONTAINER ID        IMAGE               COMMAND             CREATED             STATUS              PORTS                    NAMESd464fd0fa048        mypyalpine          "python app.py"     3 seconds ago       Up 2 seconds        0.0.0.0:5050->5000/tcp   myflask[root@labhost pyalpine]#

我们现在来访问一下flask网站：http://192.168.137.200:5050

可能大家对上面我们拉取的base image有点疑问，为什么选择python:3.7-alpine这个image作为我们的base image来构建我们的docker？原因很简单：身材苗条。我们可以看一下build好的image mypyalpine大小和一个ubuntu或者centos的image大小比较：

• myflask这个是我用python:3.6这个base image构建的，925MB，将近1GB.

• mypyalpine这个是我们用python:3.7-alpine构建的，只有83.8MB，不到100MB.

[root@labhost pyalpine]# docker imagesREPOSITORY          TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZEmypyalpine          latest              160344652c41        35 minutes ago      83.8MBmyflask             latest              c35e990ccb0c        About an hour ago   925MBpython              3.6                 e0373ff33a19        9 days ago          914MBpython              3.7-alpine          6ca3e0b1ab69        9 days ago          73.1MBbusybox             latest              c7c37e472d31        10 days ago         1.22MBubuntu              latest              74435f89ab78        3 weeks ago         73.9MBcentos              latest              831691599b88        3 weeks ago         215MB

最后，Enjoy your Docker!