创建redis服务端
docker run -p 6379:6379 -d --name redis-server docker.io/redis:3.0.7 redis-server --

port 6379
创建redis客户端
docker run -it --name redis-client2 docker.io/redis:3.0.7 redis-cli -h 172.17.0.1 -p

重进开启redis客户端
docker exec -it redis-client11 redis-cli -h 172.17.0.1 -p 6379
查看容器的6380端口对应本地机器的IP和端口号
docker port redis-server2 6380

又把官方文档过了一遍,总结一下常用命令

安装Docker:
  • ubuntu安装:curl -s https://get.docker.io/ubuntu/ | sudo sh

镜像管理

docker images:列出本地所有镜像
docker search <IMAGE_ID/NAME>:查找image
docker pull <IMAGE_ID>:下载image
docker push <IMAGE_ID>:上传image
docker rmi <IMAGE_ID>:删除image
 
 
容器管理
docker run -i -t <IMAGE_ID> /bin/bash:-i:标准输入给容器    -t:分配一个虚拟终端    /bin/bash:执行bash脚本
-d:以守护进程方式运行(后台)
-P:默认匹配docker容器的5000端口号到宿主机的49153 to 65535端口
-p <HOT_PORT>:<CONTAINER_PORT>:指定端口号
- -name: 指定容器的名称
- -rm:退出时删除容器
 

docker stop <CONTAINER_ID>:停止container
docker start <CONTAINER_ID>:重新启动container

docker ps - Lists containers.
-l:显示最后启动的容器
-a:同时显示停止的容器,默认只显示启动状态
docker attach <CONTAINER_ID> 连接到启动的容器
docker logs <CONTAINER_ID>  : 输出容器日志

-f:实时输出

docker cp <CONTAINER_ID>:path hostpath:复制容器内的文件到宿主机目录上

 

docker rm <CONTAINER_ID>:删除container

docker rm `docker ps -a -q`:删除所有容器

docker kill `docker ps -q`

docker rmi `docker images -q -a`

docker wait <CONTAINER_ID>:阻塞对容器的其他调用方法,直到容器停止后退出

docker top <CONTAINER_ID>:查看容器中运行的进程

docker diff <CONTAINER_ID>:查看容器中的变化

docker inspect <CONTAINER_ID>:查看容器详细信息(输出为Json)

-f:查找特定信息,如docker inspect -f '{{ .NetworkSettings.IPAddress }}'

 

docker commit -m "comment" -a "author" <CONTAINER_ID>  ouruser/imagename:tag

 
      docker extc -it <CONTAINER> <COMMAND>:在容器里执行命令,并输出结果

 
 
 

网络管理

docker run -P:随机分配端口号
docker run -p 5000:5000:绑定特定端口号(主机的所有网络接口的5000端口均绑定容器的5000端口)
docker run -p 127.0.0.1:5000:5000:绑定主机的特定接口的端口号
docker run -d -p 127.0.0.1:5000:5000/udp training/webapp python app.py:绑定udp端口号
docker port <CONTAINER_ID> 5000:查看容器的5000端口对应本地机器的IP和端口号

使用Docker Linking连接容器:

Docker为源容器和接收容器创建一个安全的通道,容器之间不需要暴露端口,接收的容器可以访问源容器的数据

docker run -d -P --name <CONTAINER_NAME> --link <CONTAINER_NAME_TO_LINK>:<ALIAS>

 
 
数据管理
Data Volumes:volume是在一个或多个容器里指定的特殊目录
  • 数据卷可以在容器间共享和重复使用
  • 可以直接修改容器卷的数据
  • 容器卷里的数据不会被包含到镜像中
  • 容器卷保持到没有容器再使用它

可以在容器启动的时候添加-v参数指定容器卷,也可以在Dockerfile里用VOLUMN命令添加

docker run -d -P --name web -v /webapp training/webapp python app.py

也可以将容器卷挂载到宿主机目录或宿主机的文件上,<容器目录或文件>的内容会被替换为<宿主机目录或文件>的内容,默认容器对这个目录有可读写权限

docker run -d -P --name web -v <宿主机目录>:<容器目录> training/webapp python app.py
可以通过指定ro,将权限改为只读
docker run -d -P --name web -v <宿主机目录>:<容器目录>:ro training/webapp python app.py
在一个容器创建容器卷后,其他容器便可以通过--volumes-from共享这个容器卷数据,如下:
docker run -d -v /dbdata --name db1 training/postgres echo Data-only container for postgres
首先启动了一个容器,并为这个容器增加一个数据卷/dbdata,然后启动另一个容器,共享这个数据卷
docker run -d --volumes-from db1 --name db2 training/postgres
此时db2使用了db1的容器卷,当容器db1被删除时,容器卷也不会被删除,只有所有容器不再使用此容器卷时,才会被删除
docker rm -v:删除容器卷

除了共享数据外,容器卷另一个作用是用来备份、恢复和迁移数据

docker run --volumes-from db1 -v /home/backup:/backup ubuntu tar cvf /backup/backup.tar /dbdata
启动一个容器数据卷使用db1容器的数据卷,同时新建立一个数据卷指向宿主机目录/home/backup,将/dbdata目录的数据压缩为/backup/backup.tar
docker run -v /dbdata --name dbdata2 ubuntu /bin/bash
docker run --volumes-from dbdata2 -v /home/backup:/backup busybox tar xvf /backup/backup.tar
启动一个容器,同时把backup.tar的内容解压到容器的backup

仓库管理

docker login:登录

转自 http://blog.csdn.net/zhang__jiayu/article/details/42611469
 

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