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Docker常用命令与小技巧汇总

作者:FlyML

这篇文章主要给大家介绍了关于Docker常用命令与小技巧的相关资料,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家学习或者使用Docker具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面来一起学习学习吧

安装脚本

Ubuntu / Centos

Debian的安装貌似有问题, 需要解决安装源的问题。

curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh
sudo sh get-docker.sh --mirror Aliyun / AzureChinaCloud

如果在海外的AWS或者GCP等云服务器厂商, --mirror 自然不需要加上去了。

Centos在运行完成之后, 还需要手动的 sudo systemctl start docker.service 否则会提示docker没有启动之类的错误

日志相关

Grep String

正确的姿势: docker logs nginx 2>&1 | grep "127."

比如查看Jupyter Notebook的token: docker logs notebook 2>&1 | grep "token"

其他支持的参数

-f : 类似tail -f 命令

--since : 从某个时间戳开始,比如 2013-01-02T13:23:37 也支持相对时间,比如: 42m

--until : 与上类似, 不过是反过来。

-t, --timestamp : 显示时间戳

--tail N(default all) : 显示最后几行数据

Mount的技巧
比如Grafana 等,在docker image之中自带一些文件。如果直接mount对应的目录并且host目录为空, 那么docker内部的

目录就会被覆盖。如何处理这种情况呢?

简单粗暴的方法1:(思路only)

先运行一次, 然后使用 docker cp 命令将其复制出来

然后删除刚才的docker container, 将文件复制到对应的目录,再mount

更优雅一些的方法2:

以启动 ClickHouse 为例

# Step 1.1: 创建一个docker volume (目的: 把CH Server的配置暴露出来)
docker volume create --driver local \
--opt type=none \
--opt device=/home/centos/workspace/clickhouse/configs \
--opt o=bind \
ch-server-configs

# Step 1.2 : 创建volume , mount 数据库数据
docker volume create --driver local \
--opt type=none \
--opt device=/home/centos/workspace/clickhouse/data \
--opt o=bind \
ch-server-data

# Step 2 : 启动 (注意: 当存储数据较多的时候, 第二次启动,会花比较长的时间来初始化。 初始化结束之前尝试链接会失败。)
sudo docker run -d --name mkt-ch-server \
-v ch-server-configs:/etc/clickhouse-server \
-v ch-server-data:/var/lib/clickhouse \
--restart always \
-p 9000:9000 -p 8123:8123 \
--ulimit nofile=262144:262144 yandex/clickhouse-server

这样docker镜像自带的配置文件就不会在第一次mount的时候被清空

定时任务

比如mysql需要定期导出数据备份。这个操作最好是利用宿主机的crond来完成

0 1 * * * docker exec mysqldump xxxx

常用Docker镜像及其安装命令

MySQL

安装

docker run --name some-mysql --restart always\
-v /my/own/datadir:/var/lib/mysql\
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=my-secret-pw -d mysql:tag

Dump 数据

方式1: 已经在本地有mysql docker container

下面的命令是针对docker内部的mysql,也可以直接指定参数dump remote mysql

docker exec some-mysql sh -c 'exec mysqldump --all-databases -uroot -p"$MYSQL_ROOT_PASSWORD"' > /path-to-data/all-databases.sql

方式2 : 在本地还没有mysql docker container

# 用完就删除,并在命令行提示输入密码
docker run -i --rm mysql:5.7 mysqldump --all-databases\
-h 172.17.0.1 -uroot -p | gzip -9 > /home/centos/workspace/mysql-data/backup.sql.gz

编辑器原因, 上面 > 没有正确显示出来

Restore 数据

还是参考上面 Dump 的方式,只不过命令行工具改成了 mysql

Python Proxy

多多少少要搞一些爬虫吧。充分利用云服务器的IP用来做爬虫代理。目前发现最简单的爬虫代理搭建方法:

docker run --name py-proxy -d --restart always -p 8899:8899 abhinavsingh/proxy.py

注意:

  1. 截至目前位置, 这个docker镜像的python脚本还比较老,不支持basic auth. 如果需要basic auth, 需要自行更新python文件,并重新docker build才可以。Github地址: https://github.com/abhinavsingh/proxy.py
  2. 在实际生产之中, 用多了貌似有自动无法链接的情况。也可能是目标网站的问题。
  3. 这个东东也可以作为浏览器SwitchSharp的代理哦, 不过推荐加上https + basic auth. 具体操作请看官方文档。

Jupyter Notebook

用了一圈, 感觉还是 tensorflow 镜像自带的Notebook比较简单。 因为在mount host 目录的时候, 没有奇奇怪怪的权限问题。bash script 如下:

sudo docker run --name notebook -d --restart always \
 -p 127.0.0.1:8888:8888 \
 -v /path-to-workspace/notebooks:/tf \
 tensorflow/tensorflow:latest-py3-jupyter

如果还需要链接Apache Spark等,参考如下Script

sudo docker run --name pyspark-notebook -d \
 --net host --pid host -e TINI_SUBREAPER=true -p 8888:8888 \
 -v /path-to-workspace/notebooks:/tf \
 tensorflow/tensorflow:latest-py3-jupyter

Grafana

ID=$(id -u)
 
docker run \
 -d --restart always \
 -p 3000:3000 \
 --name=grafana \ 
 --user $ID -v /path-to-data/grafana-data:/var/lib/grafana \
 -e "GF_INSTALL_PLUGINS=grafana-clock-panel,grafana-simple-json-datasource" \
 -e "GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=aaabbbccc" \
 grafana/grafana 

一些简单的解释:

总结

以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对脚本之家的支持。

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