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Docker 容器连接的具体实现

作者:海棠赠微雨.

本文主要介绍了Docker 容器连接的具体实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

前面我们实现了通过网络端口来访问运行在 docker 容器内的服务。

容器中可以运行一些网络应用,要让外部也可以访问这些应用,可以通过 -P-p 参数来指定端口映射。

下面我们来实现通过端口连接到一个 docker 容器。

网络端口映射

我们创建了一个 python 应用的容器。

csdn@csdn:~$ docker run -d -P training/webapp python app.py
fce072cc88cee71b1cdceb57c2821d054a4a59f67da6b416fceb5593f059fc6d

另外,我们可以指定容器绑定的网络地址,比如绑定 127.0.0.1。

我们使用 -P 绑定端口号,使用 docker ps 可以看到容器端口 5000 绑定主机端口 32768。

csdn@csdn:~$ docker ps
CONTAINER ID    IMAGE               COMMAND            ...           PORTS                     NAMES
fce072cc88ce    training/webapp     "python app.py"    ...     0.0.0.0:32768->5000/tcp   grave_hopper

我们也可以使用 -p 标识来指定容器端口绑定到主机端口。

两种方式的区别是:

csdn@csdn:~$ docker run -d -p 5000:5000 training/webapp python app.py
33e4523d30aaf0258915c368e66e03b49535de0ef20317d3f639d40222ba6bc0
csdn@csdn:~$ docker ps
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND           ...           PORTS                     NAMES
33e4523d30aa        training/webapp     "python app.py"   ...   0.0.0.0:5000->5000/tcp    berserk_bartik
fce072cc88ce        training/webapp     "python app.py"   ...   0.0.0.0:32768->5000/tcp   grave_hopper

另外,我们可以指定容器绑定的网络地址,比如绑定 127.0.0.1。

csdn@csdn:~$ docker run -d -p 127.0.0.1:5001:5000 training/webapp python app.py
95c6ceef88ca3e71eaf303c2833fd6701d8d1b2572b5613b5a932dfdfe8a857c
csdn@csdn:~$ docker ps
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND           ...     PORTS                                NAMES
95c6ceef88ca        training/webapp     "python app.py"   ...  5000/tcp, 127.0.0.1:5001->5000/tcp   adoring_stonebraker
33e4523d30aa        training/webapp     "python app.py"   ...  0.0.0.0:5000->5000/tcp               berserk_bartik
fce072cc88ce        training/webapp     "python app.py"   ...    0.0.0.0:32768->5000/tcp              grave_hopper

这样我们就可以通过访问 127.0.0.1:5001 来访问容器的 5000 端口。

上面的例子中,默认都是绑定 tcp 端口,如果要绑定 UDP 端口,可以在端口后面加上 /udp

csdn@csdn:~$ docker run -d -p 127.0.0.1:5000:5000/udp training/webapp python app.py
6779686f06f6204579c1d655dd8b2b31e8e809b245a97b2d3a8e35abe9dcd22a
csdn@csdn:~$ docker ps
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND           ...   PORTS                                NAMES
6779686f06f6        training/webapp     "python app.py"   ...   5000/tcp, 127.0.0.1:5000->5000/udp   drunk_visvesvaraya
95c6ceef88ca        training/webapp     "python app.py"   ...    5000/tcp, 127.0.0.1:5001->5000/tcp   adoring_stonebraker
33e4523d30aa        training/webapp     "python app.py"   ...     0.0.0.0:5000->5000/tcp               berserk_bartik
fce072cc88ce        training/webapp     "python app.py"   ...    0.0.0.0:32768->5000/tcp              grave_hopper

docker port 命令可以让我们快捷地查看端口的绑定情况。

csdn@csdn:~$ docker port adoring_stonebraker 5000
127.0.0.1:5001

Docker 容器互联

端口映射并不是唯一把 docker 连接到另一个容器的方法。

docker 有一个连接系统允许将多个容器连接在一起,共享连接信息。

docker 连接会创建一个父子关系,其中父容器可以看到子容器的信息。

容器命名

当我们创建一个容器的时候,docker 会自动对它进行命名。另外,我们也可以使用 --name 标识来命名容器,例如:

csdn@csdn:~$  docker run -d -P --name csdn training/webapp python app.py
43780a6eabaaf14e590b6e849235c75f3012995403f97749775e38436db9a441

我们可以使用 docker ps 命令来查看容器名称。

csdn@csdn:~$ docker ps -l
CONTAINER ID     IMAGE            COMMAND           ...    PORTS                     NAMES
43780a6eabaa     training/webapp   "python app.py"  ...     0.0.0.0:32769->5000/tcp   csdn

新建网络
下面先创建一个新的 Docker 网络。

$ docker network create -d bridge test-net

在这里插入图片描述

参数说明:

-d:参数指定 Docker 网络类型,有 bridge、overlay。

其中 overlay 网络类型用于 Swarm mode,在本小节中你可以忽略它。

连接容器
运行一个容器并连接到新建的 test-net 网络:

$ docker run -itd --name test1 --network test-net ubuntu /bin/bash

打开新的终端,再运行一个容器并加入到 test-net 网络:

$ docker run -itd --name test2 --network test-net ubuntu /bin/bash

点击图片查看大图:

在这里插入图片描述

下面通过 ping 来证明 test1 容器和 test2 容器建立了互联关系。

如果 test1、test2 容器内中无 ping 命令,则在容器内执行以下命令安装 ping(即学即用:可以在一个容器里安装好,提交容器到镜像,在以新的镜像重新运行以上俩个容器)。

apt-get update
apt install iputils-ping

在 test1 容器输入以下命令:

点击图片查看大图:

在这里插入图片描述

同理在 test2 容器也会成功连接到:

点击图片查看大图:

在这里插入图片描述

这样,test1 容器和 test2 容器建立了互联关系。

如果你有多个容器之间需要互相连接,推荐使用 Docker Compose,后面会介绍。

配置 DNS
我们可以在宿主机的 /etc/docker/daemon.json 文件中增加以下内容来设置全部容器的 DNS:

{
  "dns" : [
    "114.114.114.114",
    "8.8.8.8"
  ]
}

设置后,启动容器的 DNS 会自动配置为 114.114.114.114 和 8.8.8.8。

配置完,需要重启 docker 才能生效。

查看容器的 DNS 是否生效可以使用以下命令,它会输出容器的 DNS 信息:

$ docker run -it --rm ubuntu cat etc/resolv.conf

点击图片查看大图:

在这里插入图片描述

手动指定容器的配置

如果只想在指定的容器设置 DNS,则可以使用以下命令:

$ docker run -it --rm -h host_ubuntu --dns=114.114.114.114 --dns-search=test.com ubuntu

参数说明:

--dns=IP_ADDRESS: 添加 DNS 服务器到容器的 /etc/resolv.conf 中,让容器用这个服务器来解析所有不在 /etc/hosts 中的主机名。

--dns-search=DOMAIN: 设定容器的搜索域,当设定搜索域为 .example.com 时,在搜索一个名为 host 的主机时,DNS 不仅搜索 host,还会搜索 host.example.com。

点击图片查看大图:

在这里插入图片描述

如果在容器启动时没有指定 --dns 和 –dns-search,Docker 会默认用宿主主机上的 /etc/resolv.conf 来配置容器的 DNS。

解决Windows系统无法对docker容器进行端口映射的问题

1、问题:

在Windows家庭版下安装了docker,并尝试在其中运行jupyter notebook等服务,但映射完毕之后,在主机的浏览器中,打开localhost:port无法访问对应的服务。

2、问题出现的原因:

The reason you’re having this, is because on Linux, the docker daemon (and your containers) run on the Linux machine itself, so “localhost” is also the host that the container is running on, and the ports are mapped to.

On Windows (and OS X), the docker daemon, and your containers cannot run natively, so only the docker client is running on your Windows machine, but the daemon (and your containers) run in a VirtualBox Virtual Machine, that runs Linux.

因为docker是运行在Linux上的,在Windows中运行docker,实际上还是在Windows下先安装了一个Linux环境,然后在这个系统中运行的docker。也就是说,服务中使用的localhost指的是这个Linux环境的地址,而不是我们的宿主环境Windows。

3、解决方法:

通过命令:

docker-machine ip default # 其中,default 是docker-machine的name,可以通过docker-machine -ls 查看

找到这个Linux的ip地址,一般情况下这个地址是192.168.99.100,然后在Windows的浏览器中,输入这个地址,加上服务的端口即可启用了。

比如,首先运行一个docker 容器:

docker run -it -p 8888:8888 conda:v1

其中,conda:v1是我的容器名称。然后在容器中开启jupyter notebook 服务:

jupyter notebook --no-browser --port=8888 --ip=172.17.0.2 --allow-root

其中的ip参数为我的容器的ip地址,可以通过如下命令获得:

docker inspect container_id

最后在Windows浏览器中测试结果:http://192.168.99.100:8888

到此这篇关于Docker 容器连接的具体实现的文章就介绍到这了,更多相关Docker 容器连接内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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