Docker 入门教程：容器化核心概念与最佳实践

1. Docker 解决了什么？

在传统部署中：

• 环境不一致："我这里能跑"
• 依赖冲突：A 项目需要 Python 3.9，B 项目需要 Python 3.11
• 部署繁琐：安装依赖 → 配置环境 → 启动
• 资源浪费：VM 占用大量内存和磁盘

Docker 通过**镜像（Image）将应用和依赖打包，在任何地方以容器（Container）**形式运行。

2. 核心概念

Image vs Container

• Image：只读模板，类似 ISO 文件
• Container：Image 的运行实例，可读可写层叠加

Dockerfile 指令速查

FROM        # 基础镜像
RUN         # 构建时执行命令
COPY        # 复制文件（推荐）
ADD         # 复制 + 解压/URL 下载
WORKDIR     # 设置工作目录
ENV         # 环境变量
EXPOSE      # 声明端口（文档用）
CMD         # 容器启动默认命令（可覆盖）
ENTRYPOINT  # 容器入口（不可覆盖，除非 --entrypoint）
VOLUME      # 声明挂载点
USER        # 切换用户

分层构建与缓存

FROM ubuntu:22.04        # Layer 1: 基础层
RUN apt update           # Layer 2: apt 缓存
RUN apt install -y python # Layer 3: Python
COPY app.py .            # Layer 4: 代码（变更频繁）

Docker 会缓存不变的层，只有变更的层需要重建。

3. 最佳实践

• ✅ 使用多阶段构建减小镜像体积
• ✅ 以非 root 用户运行
• ✅ .dockerignore 排除 node_modules/.git 等
• ✅ 固定基础镜像版本标签（不用 latest）
• ✅ 合并 RUN 指令减少层数：RUN apt update && apt install -y pkg1 pkg2 && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
• ❌ 不要在容器内存储数据（用 Volume）
• ❌ 不要在一个容器运行多个进程（用 Compose）

4. Docker Compose 实战技巧

# 环境变量复用
x-common-env: &;common-env
  ENV: production
  LOG_LEVEL: info

services:
  app:
    environment:
      <;<: *common-env
      PORT: 5000

# 启动顺序控制
depends_on:
  db:
    condition: service_healthy  # 等待健康检查通过

5. 网络模式

模式	说明
bridge	默认，独立网络栈
host	使用宿主机网络（仅 Linux）
none	无网络
overlay	跨主机容器通信（Swarm）

6. 思考题

1. CMD 和 ENTRYPOINT 的区别？什么场景用哪个？
2. 为什么推荐 Alpine 作为基础镜像？有什么缺点？
3. Volume 和 Bind Mount 的区别？