11.1 Docker容器技术
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常见提问方式：Docker的底层原理是什么？如何优化Docker镜像？
预计阅读时间：30分钟
📋 知识点概览
Docker作为容器化技术的代表，已成为现代软件开发和部署的标准工具。本节将深入讲解Docker的核心概念、底层原理、镜像构建优化以及网络存储机制。
🔧 Docker核心概念与架构
Docker架构组件
/**
* Docker架构组件说明
*/
public class DockerArchitecture {
/**
* Docker核心组件
*/
public enum DockerComponent {
DOCKER_CLIENT("Docker客户端", "用户与Docker交互的接口"),
DOCKER_DAEMON("Docker守护进程", "管理容器、镜像、网络等"),
DOCKER_REGISTRY("Docker仓库", "存储和分发Docker镜像"),
DOCKER_IMAGE("Docker镜像", "容器的只读模板"),
DOCKER_CONTAINER("Docker容器", "镜像的运行实例");
private final String name;
private final String description;
DockerComponent(String name, String description) {
this.name = name;
this.description = description;
}
}
/**
* Docker底层技术
*/
public static class DockerTechnology {
// Linux命名空间（Namespace）
public static final String[] NAMESPACES = {
"PID Namespace", // 进程隔离
"NET Namespace", // 网络隔离
"IPC Namespace", // 进程间通信隔离
"MNT Namespace", // 文件系统挂载点隔离
"UTS Namespace", // 主机名和域名隔离
"USER Namespace" // 用户和用户组隔离
};
// Linux控制组（Cgroups）
public static final String[] CGROUPS = {
"CPU限制", // CPU使用限制
"内存限制", // 内存使用限制
"磁盘IO限制", // 磁盘读写限制
"网络带宽限制", // 网络带宽限制
"设备访问控制" // 设备访问权限
};
// 联合文件系统（Union File System）
public static final String[] UNION_FS = {
"AUFS", // Advanced Multi-Layered Unification Filesystem
"OverlayFS", // Overlay Filesystem
"DeviceMapper", // Device Mapper
"Btrfs", // B-tree File System
"ZFS" // Zettabyte File System
};
}
}
Docker命令实践
# Docker基础命令示例 # 1. 镜像管理 docker images # 查看本地镜像 docker pull ubuntu:20.04 # 拉取镜像 docker rmi image_id # 删除镜像 docker build -t myapp:v1.0 . # 构建镜像 # 2. 容器管理 docker run -d --name mycontainer ubuntu:20.04 # 运行容器 docker ps # 查看运行中的容器 docker ps -a # 查看所有容器 docker stop container_id # 停止容器 docker rm container_id # 删除容器 # 3. 容器操作 docker exec -it container_id bash # 进入容器 docker logs container_id # 查看容器日志 docker cp file.txt container_id:/path/ # 文件拷贝 # 4. 网络管理 docker network ls # 查看网络 docker network create mynet # 创建网络 docker run --network mynet ubuntu # 指定网络运行容器 # 5. 数据卷管理 docker volume ls # 查看数据卷 docker volume create myvolume # 创建数据卷 docker run -v myvolume:/data ubuntu # 挂载数据卷
🏗️ Dockerfile最佳实践
优化的Dockerfile示例
# Spring Boot应用的优化Dockerfile
# 使用多阶段构建
FROM maven:3.8.4-openjdk-17 AS builder
# 设置工作目录
WORKDIR /app
# 先复制依赖文件，利用Docker缓存
COPY pom.xml .
COPY src/main/resources/application.yml src/main/resources/
# 下载依赖（这一层会被缓存）
RUN mvn dependency:go-offline -B
# 复制源代码
COPY src ./src
# 构建应用
RUN mvn clean package -DskipTests
# 运行时镜像
FROM openjdk:17-jre-slim
# 创建非root用户
RUN groupadd -r appuser && useradd -r -g appuser appuser
# 设置工作目录
WORKDIR /app
# 安装必要的系统包
RUN apt-get update && apt-get install -y \
curl \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
# 从构建阶段复制jar文件
COPY --from=builder /app/target/*.jar app.jar
# 创建日志目录
RUN mkdir -p /app/logs && chown -R appuser:appuser /app
# 切换到非root用户
USER appuser
# 健康检查
HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=3s --start-period=5s --retries=3 \
CMD curl -f http://localhost:8080/actuator/health || exit 1
# 暴露端口
EXPOSE 8080
# JVM优化参数
ENV JAVA_OPTS="-Xms512m -Xmx1024m -XX:+UseG1GC -XX:G1HeapRegionSize=16m"
# 启动命令
ENTRYPOINT ["sh", "-c", "java $JAVA_OPTS -jar app.jar"]
镜像构建优化策略
/**
* Docker镜像优化策略
*/
public class DockerImageOptimization {
/**
* 镜像大小优化技巧
*/
public static class ImageSizeOptimization {
public static final String[] OPTIMIZATION_TECHNIQUES = {
"使用Alpine Linux基础镜像",
"多阶段构建分离构建和运行环境",
"合并RUN指令减少镜像层数",
"清理包管理器缓存",
"删除不必要的文件和依赖",
"使用.dockerignore忽略不需要的文件"
};
/**
* 基础镜像选择建议
*/
public static void baseImageRecommendations() {
System.out.println("基础镜像选择建议：");
System.out.println("1. Java应用：openjdk:17-jre-slim (约200MB)");
System.out.println("2. Node.js应用：node:18-alpine (约170MB)");
System.out.println("3. Python应用：python:3.9-slim (约150MB)");
System.out.println("4. Go应用：scratch或alpine (约5-10MB)");
System.out.println("5. Nginx：nginx:alpine (约25MB)");
}
}
/**
* 构建缓存优化
*/
public static class BuildCacheOptimization {
/**
* 依赖缓存优化示例
*/
public static String getOptimizedDockerfile() {
return """
# 错误做法：每次代码变更都要重新下载依赖
# COPY . .
# RUN mvn clean package
# 正确做法：先复制依赖文件，利用缓存
COPY pom.xml .
RUN mvn dependency:go-offline
# 然后复制源代码
COPY src ./src
RUN mvn clean package -DskipTests
""";
}
/**
* 层缓存策略
*/
public static String[] getLayerCacheStrategies() {
return new String[]{
"将变化频率低的操作放在前面",
"将变化频率高的操作放在后面",
"合理使用COPY指令的缓存特性",
"避免在同一层中混合不同类型的操作"
};
}
}
}
🌐 Docker网络机制
网络模式详解
/**
* Docker网络模式
*/
public class DockerNetworking {
/**
* Docker网络驱动类型
*/
public enum NetworkDriver {
BRIDGE("bridge", "默认网络模式，容器间可通信"),
HOST("host", "容器使用宿主机网络"),
NONE("none", "容器没有网络接口"),
OVERLAY("overlay", "跨主机容器通信"),
MACVLAN("macvlan", "容器分配MAC地址");
private final String name;
private final String description;
NetworkDriver(String name, String description) {
this.name = name;
this.description = description;
}
}
/**
* 自定义网络配置示例
*/
public static class CustomNetworkExample {
/**
* 创建自定义桥接网络
*/
public static void createCustomBridgeNetwork() {
String[] commands = {
"# 创建自定义网络",
"docker network create --driver bridge \\",
" --subnet=172.20.0.0/16 \\",
" --ip-range=172.20.240.0/20 \\",
" --gateway=172.20.0.1 \\",
" my-bridge-network",
"",
"# 运行容器并指定IP",
"docker run -d --name web1 \\",
" --network my-bridge-network \\",
" --ip 172.20.0.10 \\",
" nginx:alpine",
"",
"# 运行另一个容器",
"docker run -d --name web2 \\",
" --network my-bridge-network \\",
" --ip 172.20.0.11 \\",
" nginx:alpine"
};
for (String command : commands) {
System.out.println(command);
}
}
/**
* 容器间通信示例
*/
public static void containerCommunication() {
String[] examples = {
"# 通过容器名通信",
"docker exec web1 ping web2",
"",
"# 通过IP地址通信",
"docker exec web1 ping 172.20.0.11",
"",
"# 端口映射",
"docker run -d -p 8080:80 --name web nginx",
"",
"# 链接容器（已废弃，使用自定义网络替代）",
"docker run --link web1:web nginx"
};
for (String example : examples) {
System.out.println(example);
}
}
}
}
网络配置实践
# docker-compose网络配置示例
version: '3.8'
services:
web:
image: nginx:alpine
ports:
- "80:80"
networks:
- frontend
- backend
depends_on:
- api
api:
build: ./api
ports:
- "8080:8080"
networks:
- backend
- database
environment:
- DB_HOST=db
- DB_PORT=5432
depends_on:
- db
db:
image: postgres:13
environment:
- POSTGRES_DB=myapp
- POSTGRES_USER=user
- POSTGRES_PASSWORD=password
volumes:
- db_data:/var/lib/postgresql/data
networks:
- database
networks:
frontend:
driver: bridge
ipam:
config:
- subnet: 172.20.0.0/16
backend:
driver: bridge
internal: true # 内部网络，不能访问外网
database:
driver: bridge
internal: true
volumes:
db_data:
💾 Docker存储机制
数据卷管理
/**
* Docker存储管理
*/
public class DockerStorage {
/**
* 存储类型
*/
public enum StorageType {
BIND_MOUNT("绑定挂载", "直接挂载宿主机目录"),
VOLUME("数据卷", "Docker管理的存储"),
TMPFS("临时文件系统", "内存中的临时存储");
private final String name;
private final String description;
StorageType(String name, String description) {
this.name = name;
this.description = description;
}
}
/**
* 存储最佳实践
*/
public static class StorageBestPractices {
/**
* 数据卷使用示例
*/
public static void volumeExamples() {
String[] examples = {
"# 创建命名数据卷",
"docker volume create mydata",
"",
"# 查看数据卷信息",
"docker volume inspect mydata",
"",
"# 使用数据卷",
"docker run -d -v mydata:/data postgres:13",
"",
"# 匿名数据卷",
"docker run -d -v /data postgres:13",
"",
"# 绑定挂载",
"docker run -d -v /host/path:/container/path postgres:13",
"",
"# 只读挂载",
"docker run -d -v /host/path:/container/path:ro nginx",
"",
"# 临时文件系统",
"docker run -d --tmpfs /tmp nginx"
};
for (String example : examples) {
System.out.println(example);
}
}
/**
* 数据备份和恢复
*/
public static void backupAndRestore() {
String[] commands = {
"# 备份数据卷",
"docker run --rm -v mydata:/data -v $(pwd):/backup \\",
" alpine tar czf /backup/backup.tar.gz -C /data .",
"",
"# 恢复数据卷",
"docker run --rm -v mydata:/data -v $(pwd):/backup \\",
" alpine tar xzf /backup/backup.tar.gz -C /data",
"",
"# 数据卷迁移",
"docker run --rm -v old_volume:/from -v new_volume:/to \\",
" alpine ash -c 'cd /from && cp -av . /to'"
};
for (String command : commands) {
System.out.println(command);
}
}
}
}
存储驱动优化
# 存储驱动配置示例
# 1. 查看当前存储驱动
docker info | grep "Storage Driver"
# 2. 配置存储驱动（/etc/docker/daemon.json）
{
"storage-driver": "overlay2",
"storage-opts": [
"overlay2.override_kernel_check=true"
]
}
# 3. 清理存储空间
docker system prune -a # 清理所有未使用的资源
docker volume prune # 清理未使用的数据卷
docker image prune -a # 清理未使用的镜像
# 4. 监控存储使用
docker system df # 查看存储使用情况
docker system df -v # 详细存储使用情况
🔧 容器运行时优化
资源限制配置
/**
* 容器资源限制
*/
public class ContainerResourceLimits {
/**
* CPU限制配置
*/
public static class CPULimits {
public static void configureCPULimits() {
String[] examples = {
"# 限制CPU使用率为50%",
"docker run -d --cpus=\"0.5\" nginx",
"",
"# 限制CPU核心数",
"docker run -d --cpuset-cpus=\"0,1\" nginx",
"",
"# CPU权重设置",
"docker run -d --cpu-shares=512 nginx",
"",
"# CPU配额设置",
"docker run -d --cpu-period=100000 --cpu-quota=50000 nginx"
};
for (String example : examples) {
System.out.println(example);
}
}
}
/**
* 内存限制配置
*/
public static class MemoryLimits {
public static void configureMemoryLimits() {
String[] examples = {
"# 限制内存使用",
"docker run -d -m 512m nginx",
"",
"# 限制内存和交换空间",
"docker run -d -m 512m --memory-swap=1g nginx",
"",
"# 禁用交换空间",
"docker run -d -m 512m --memory-swap=512m nginx",
"",
"# 内存预留",
"docker run -d --memory-reservation=256m nginx"
};
for (String example : examples) {
System.out.println(example);
}
}
}
/**
* IO限制配置
*/
public static class IOLimits {
public static void configureIOLimits() {
String[] examples = {
"# 限制磁盘读写速度",
"docker run -d --device-read-bps /dev/sda:1mb nginx",
"docker run -d --device-write-bps /dev/sda:1mb nginx",
"",
"# 限制磁盘读写IOPS",
"docker run -d --device-read-iops /dev/sda:1000 nginx",
"docker run -d --device-write-iops /dev/sda:1000 nginx",
"",
"# 磁盘权重设置",
"docker run -d --blkio-weight=500 nginx"
};
for (String example : examples) {
System.out.println(example);
}
}
}
}
💡 面试常见问题
Q1: Docker与虚拟机的区别是什么？
标准回答：
Docker容器与虚拟机的主要区别： 1. 架构层面： - 虚拟机：在宿主机上运行完整的操作系统 - Docker：共享宿主机内核，只包含应用和依赖 2. 资源消耗： - 虚拟机：资源开销大，启动慢（分钟级） - Docker：资源开销小，启动快（秒级） 3. 隔离程度： - 虚拟机：完全隔离，安全性更高 - Docker：进程级隔离，性能更好 4. 可移植性： - 虚拟机：依赖虚拟化平台 - Docker：跨平台一致性更好
Q2: 如何优化Docker镜像大小？
标准回答：
Docker镜像优化策略： 1. 选择合适的基础镜像： - 使用Alpine Linux等轻量级镜像 - 避免使用完整的操作系统镜像 2. 多阶段构建： - 分离构建环境和运行环境 - 只保留运行时必需的文件 3. 减少镜像层数： - 合并RUN指令 - 清理包管理器缓存 4. 使用.dockerignore： - 排除不必要的文件 - 减少构建上下文大小 5. 删除临时文件： - 及时清理缓存和临时文件 - 使用&&连接命令避免中间层
Q3: Docker的网络模式有哪些？
标准回答：
Docker主要网络模式： 1. Bridge模式（默认）： - 容器连接到docker0网桥 - 容器间可以通信 - 需要端口映射访问外部 2. Host模式： - 容器直接使用宿主机网络 - 性能最好，但隔离性差 - 端口冲突风险 3. None模式： - 容器没有网络接口 - 完全隔离的网络环境 - 适用于批处理任务 4. Container模式： - 与其他容器共享网络 - 适用于紧密协作的容器 5. 自定义网络： - 更好的隔离和控制 - 支持服务发现 - 推荐在生产环境使用
核心要点总结：
- ✅ 理解Docker的底层原理和核心概念
- ✅ 掌握Dockerfile编写和镜像优化技巧
- ✅ 熟悉Docker网络和存储机制
- ✅ 具备容器资源管理和性能优化能力
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