Docker 彻底改变了软件的开发、测试和部署方式。“在我机器上能运行”不再是借口——容器让环境一致性成为现实。本文将带你从零掌握 Docker 容器化技术。
为什么需要 Docker？
传统部署的痛点
传统部署问题：
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ 开发环境 生产环境 │
│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │
│ │ Node 18.x │ → │ Node 16.x │ ❌ │
│ │ Ubuntu 22 │ │ CentOS 7 │ ❌ │
│ │ npm 9.x │ │ npm 8.x │ ❌ │
│ └─────────────┘ └─────────────┘ │
│ │
│ 常见问题： │
│ • 依赖版本不一致 │
│ • 系统库差异 │
│ • 配置文件不同 │
│ • 多应用端口冲突 │
└─────────────────────────────────────────────────────┘Docker 的解决方案
Docker 容器化：
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ 开发环境 生产环境 │
│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │
│ │ Container │ = │ Container │ ✅ │
│ │ ┌─────────┐ │ │ ┌─────────┐ │ │
│ │ │ App │ │ │ │ App │ │ │
│ │ │ Node 18 │ │ │ │ Node 18 │ │ │
│ │ │ Alpine │ │ │ │ Alpine │ │ │
│ │ └─────────┘ │ │ └─────────┘ │ │
│ └─────────────┘ └─────────────┘ │
│ │
│ 优势：环境完全一致，一次构建到处运行 │
└─────────────────────────────────────────────────────┘核心概念
镜像 vs 容器
镜像 (Image) 与容器 (Container) 的关系：
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ │
│ 镜像 (只读模板) 容器 (运行实例) │
│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │
│ │ Layer 4 │ docker run │ Layer 4 │ │
│ │ Layer 3 │ ─────────→ │ Layer 3 │ │
│ │ Layer 2 │ │ Layer 2 │ │
│ │ Layer 1 │ │ Layer 1 │ │
│ │ Base Image │ │ Base Image │ │
│ └─────────────┘ ├─────────────┤ │
│ │ 可写层 (R/W) │ │
│ 类比：类 (Class) └─────────────┘ │
│ 类比：实例 (Object) │
│ │
│ 一个镜像可以创建多个容器 │
└─────────────────────────────────────────────────────┘分层文件系统
# 每条指令创建一层
FROM node:18-alpine # 基础层
WORKDIR /app # 新层
COPY package*.json ./ # 新层
RUN npm install # 新层（最大）
COPY . . # 新层
CMD ["npm", "start"] # 元数据，不创建层层的复用机制：
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ 构建 App A 构建 App B │
│ ┌─────────┐ ┌─────────┐ │
│ │ App A │ │ App B │ ← 不同 │
│ ├─────────┤ ├─────────┤ │
│ │npm deps │ │npm deps │ ← 不同 │
│ ├─────────┤ ├─────────┤ │
│ │node:18 │ ═══════ │node:18 │ ← 复用！ │
│ └─────────┘ └─────────┘ │
│ │
│ 相同层只存储一份，节省空间和构建时间 │
└─────────────────────────────────────────────────────┘Dockerfile 编写
基础结构
# syntax=docker/dockerfile:1
# 基础镜像
FROM node:18-alpine
# 元数据
LABEL maintainer="dev@example.com"
LABEL version="1.0"
# 设置工作目录
WORKDIR /app
# 设置环境变量
ENV NODE_ENV=production
ENV PORT=3000
# 复制依赖文件
COPY package*.json ./
# 安装依赖
RUN npm ci --only=production
# 复制源代码
COPY . .
# 暴露端口
EXPOSE 3000
# 健康检查
HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=3s \
CMD wget --quiet --tries=1 --spider http://localhost:3000/health || exit 1
# 启动命令
CMD ["node", "server.js"]多阶段构建
多阶段构建可以大幅减小最终镜像大小：
# 阶段 1：构建
FROM node:18-alpine AS builder
WORKDIR /app
COPY package*.json ./
RUN npm ci
COPY . .
RUN npm run build
# 阶段 2：生产
FROM node:18-alpine AS production
WORKDIR /app
# 只复制必要文件
COPY --from=builder /app/dist ./dist
COPY --from=builder /app/node_modules ./node_modules
COPY --from=builder /app/package.json ./
# 使用非 root 用户
RUN addgroup -g 1001 -S nodejs
RUN adduser -S nextjs -u 1001
USER nextjs
EXPOSE 3000
CMD ["node", "dist/server.js"]优化技巧
# ✅ 利用缓存：不常变化的层放前面
COPY package*.json ./
RUN npm ci
COPY . . # 源码经常变，放最后
# ✅ 合并 RUN 命令减少层数
RUN apt-get update && \
apt-get install -y --no-install-recommends \
curl \
git \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
# ✅ 使用 .dockerignore 排除不需要的文件
# .dockerignore
node_modules
.git
*.md
.env
dist
# ✅ 使用特定版本标签
FROM node:18.19.0-alpine3.19 # 不要用 latest
# ✅ 最小化基础镜像
FROM node:18-alpine # 比 node:18 小很多
# 或者使用 distroless
FROM gcr.io/distroless/nodejs18-debian11常用命令
镜像操作
# 构建镜像
docker build -t myapp:1.0 .
docker build -t myapp:1.0 -f Dockerfile.prod .
# 查看镜像
docker images
docker image ls
# 删除镜像
docker rmi myapp:1.0
docker image prune # 删除悬空镜像
# 镜像标签
docker tag myapp:1.0 registry.example.com/myapp:1.0
# 推送/拉取镜像
docker push registry.example.com/myapp:1.0
docker pull nginx:alpine容器操作
# 运行容器
docker run -d --name myapp -p 3000:3000 myapp:1.0
docker run -it --rm node:18-alpine sh # 交互式，退出后删除
# 查看容器
docker ps # 运行中的容器
docker ps -a # 所有容器
# 容器日志
docker logs myapp
docker logs -f myapp # 实时跟踪
# 进入容器
docker exec -it myapp sh
docker exec -it myapp /bin/bash
# 停止/启动/重启
docker stop myapp
docker start myapp
docker restart myapp
# 删除容器
docker rm myapp
docker rm -f myapp # 强制删除运行中的容器
# 查看资源使用
docker stats数据持久化
# Volume（推荐）
docker volume create mydata
docker run -v mydata:/app/data myapp:1.0
# Bind Mount（开发用）
docker run -v $(pwd)/src:/app/src myapp:1.0
# 查看 volume
docker volume ls
docker volume inspect mydataDocker Compose
Docker Compose 用于定义和运行多容器应用。
基础配置
# docker-compose.yml
version: '3.8'
services:
# Web 应用
app:
build:
context: .
dockerfile: Dockerfile
ports:
- "3000:3000"
environment:
- NODE_ENV=production
- DATABASE_URL=postgres://user:pass@db:5432/mydb
- REDIS_URL=redis://cache:6379
depends_on:
- db
- cache
volumes:
- ./logs:/app/logs
restart: unless-stopped
healthcheck:
test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost:3000/health"]
interval: 30s
timeout: 10s
retries: 3
# 数据库
db:
image: postgres:15-alpine
environment:
- POSTGRES_USER=user
- POSTGRES_PASSWORD=pass
- POSTGRES_DB=mydb
volumes:
- postgres_data:/var/lib/postgresql/data
ports:
- "5432:5432"
# 缓存
cache:
image: redis:7-alpine
volumes:
- redis_data:/data
command: redis-server --appendonly yes
# Nginx 反向代理
nginx:
image: nginx:alpine
ports:
- "80:80"
- "443:443"
volumes:
- ./nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf:ro
- ./certs:/etc/nginx/certs:ro
depends_on:
- app
volumes:
postgres_data:
redis_data:
networks:
default:
driver: bridgeCompose 命令
# 启动服务
docker compose up -d
# 查看服务状态
docker compose ps
# 查看日志
docker compose logs -f app
# 停止服务
docker compose down
# 停止并删除 volumes
docker compose down -v
# 重新构建并启动
docker compose up -d --build
# 扩展服务
docker compose up -d --scale app=3开发环境配置
# docker-compose.override.yml（自动合并）
version: '3.8'
services:
app:
build:
target: development
volumes:
- .:/app
- /app/node_modules # 排除 node_modules
environment:
- NODE_ENV=development
command: npm run dev
# 开发工具
mailhog:
image: mailhog/mailhog
ports:
- "1025:1025"
- "8025:8025"生产环境最佳实践
安全加固
# 1. 使用非 root 用户
FROM node:18-alpine
RUN addgroup -g 1001 -S appgroup && \
adduser -S appuser -u 1001 -G appgroup
WORKDIR /app
COPY --chown=appuser:appgroup . .
USER appuser
# 2. 只读文件系统
docker run --read-only --tmpfs /tmp myapp:1.0
# 3. 限制权限
docker run --cap-drop=ALL --cap-add=NET_BIND_SERVICE myapp:1.0
# 4. 扫描漏洞
docker scout cve myapp:1.0
trivy image myapp:1.0资源限制
# docker-compose.yml
services:
app:
deploy:
resources:
limits:
cpus: '0.5'
memory: 512M
reservations:
cpus: '0.25'
memory: 256M# 或者命令行
docker run --cpus=0.5 --memory=512m myapp:1.0日志管理
services:
app:
logging:
driver: json-file
options:
max-size: "10m"
max-file: "3"# 使用外部日志系统
docker run --log-driver=fluentd myapp:1.0健康检查与重启策略
services:
app:
healthcheck:
test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost:3000/health"]
interval: 30s
timeout: 10s
retries: 3
start_period: 40s
restart: unless-stopped
# 或者 always, on-failure, no实战：部署完整应用栈
项目结构
myapp/
├── docker-compose.yml
├── docker-compose.prod.yml
├── .env
├── .env.example
├── app/
│ ├── Dockerfile
│ └── ...
├── nginx/
│ ├── nginx.conf
│ └── Dockerfile
└── scripts/
├── deploy.sh
└── backup.sh生产环境 Compose
# docker-compose.prod.yml
version: '3.8'
services:
app:
image: registry.example.com/myapp:${VERSION:-latest}
deploy:
replicas: 2
update_config:
parallelism: 1
delay: 10s
restart_policy:
condition: on-failure
max_attempts: 3
environment:
- NODE_ENV=production
env_file:
- .env.production
networks:
- internal
- web
nginx:
image: nginx:alpine
ports:
- "80:80"
- "443:443"
volumes:
- ./nginx/nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf:ro
- ./certbot/conf:/etc/letsencrypt:ro
- ./certbot/www:/var/www/certbot:ro
depends_on:
- app
networks:
- web
db:
image: postgres:15-alpine
volumes:
- postgres_data:/var/lib/postgresql/data
- ./backups:/backups
environment:
- POSTGRES_PASSWORD_FILE=/run/secrets/db_password
secrets:
- db_password
networks:
- internal
volumes:
postgres_data:
networks:
internal:
internal: true
web:
secrets:
db_password:
file: ./secrets/db_password.txt部署脚本
#!/bin/bash
# scripts/deploy.sh
set -e
VERSION=${1:-latest}
REGISTRY="registry.example.com"
echo "Deploying version: $VERSION"
# 构建并推送镜像
docker build -t $REGISTRY/myapp:$VERSION ./app
docker push $REGISTRY/myapp:$VERSION
# 部署
VERSION=$VERSION docker compose -f docker-compose.prod.yml up -d
# 等待健康检查
sleep 30
docker compose -f docker-compose.prod.yml ps
echo "Deployment complete!"调试技巧
进入容器调试
# 进入运行中的容器
docker exec -it myapp sh
# 以 root 用户进入
docker exec -u root -it myapp sh
# 查看容器进程
docker top myapp
# 查看容器详情
docker inspect myapp构建调试
# 查看构建过程
docker build --progress=plain -t myapp .
# 在特定阶段停止
docker build --target builder -t myapp:builder .
# 不使用缓存
docker build --no-cache -t myapp .网络调试
# 查看网络
docker network ls
docker network inspect bridge
# 测试容器间连通性
docker exec app ping db
# 查看端口映射
docker port myapp总结
Docker 容器化让应用部署变得可预测和可重复：
| 方面 | 传统部署 | Docker 容器化 |
|---|---|---|
| 环境一致性 | 难以保证 | 完全一致 |
| 部署速度 | 慢（配置环境） | 快（启动容器） |
| 资源隔离 | 需要虚拟机 | 轻量级隔离 |
| 扩展性 | 复杂 | 简单（启动更多容器） |
| 回滚 | 困难 | 简单（切换镜像版本） |
关键收获：
- 镜像是只读模板，容器是运行实例
- 多阶段构建可以大幅减小镜像体积
- Docker Compose 简化多容器应用管理
- 生产环境要注意安全加固和资源限制
- 合理利用分层缓存加速构建
容器化不只是技术升级，更是 DevOps 文化的核心实践。
容器化：让”在我机器上能跑”成为过去式。