入門級開發者常面臨程式碼更新、發佈與部署效率低下的痛點，以及維護環境一致性的挑戰。在開發環境中運作順暢的程式碼，到另一台機器上可能出現錯誤。在雲端運算時代，使用傳統方法部署程式碼已顯得過時。本文將為你介紹 Docker。
Docker 基於 Go 語言開發，並遵循 Apache 2.0 授權開源，是一款應用程式容器引擎。這項容器化技術讓開發者能將應用程式及其依賴封裝成輕量、可移植的容器。這些容器可部署在任何主流 Linux 機器上，無需擔心環境差異。
Docker 與虛擬機器（VMs）的比較
如前述，Docker 使用了虛擬化技術。談到虛擬化，就不得不提虛擬機器（VM）。由於兩者都依賴虛擬化，自然會好奇它們的差異。讓我們深入探討。
首先，來看典型的 VM 架構圖。在基礎設施（代表底層硬體）之上，有 hypervisor（虛擬機監視器）。它作為實體伺服器與作業系統之間的中介，允許多個作業系統與應用程式共享底層硬體。虛擬機器在主機作業系統之上運行多個不同的作業系統，並透過 hypervisor 存取底層硬體。
如果你需要執行三個隔離的應用程式，就會建立三個虛擬機器。這意味著 hypervisor 上將運行三個作業系統，導致大量的資源開銷。
典型的 VM 架構圖
（注意：圖中 Hypervisor 上方應有 Host Operating System）
相比之下，Docker 非常輕量。它的守護行程（Docker Daemon）取代了 hypervisor，直接運行在作業系統上。應用程式的原始碼與依賴項被封裝成 Docker 映像檔（Image）。Docker 引擎再用此映像檔建立容器（Container）。不同的應用程式在隔離的容器中運行。
此外，Docker 守護行程直接與作業系統通訊，為 Docker 容器分配資源。由於沒有完整作業系統的開銷，容器啟動時間從虛擬機器的數分鐘縮短至 Docker 容器的毫秒等級，大幅提升效率，並節省大量磁碟空間與其他系統資源。
雖然 Docker 有顯著優勢，但它並非完全取代虛擬機器。每種技術各有擅長。虛擬機器擅長隔離整個執行環境，雲端服務供應商常用 VM 來隔離不同用戶。而 Docker 通常用於隔離不同的應用程式。
如何使用 Docker
Docker 安裝（以 CentOS 7 為例）
- 安裝必要的系統工具：
yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2
- 更新系統核心與 yum 快取：
yum update
yum makecache fast
- 安裝 Docker 並啟動：
yum -y install docker-ce
systemctl start docker
- 測試 Docker 是否安裝成功：
docker run hello-world
若畫面上出現 “Hello from Docker”，恭喜你！安裝完成。
概念
在深入 Docker 之前，先了解幾個關鍵概念，讓學習過程更順利。
- Docker 映像檔（Image）：Docker 映像檔是用來建立 Docker 容器的範本。
- Docker 容器（Container）：Docker 透過映像檔建立容器，用於執行一組獨立的應用程式。
- Docker 倉儲（Registry）：儲存映像檔的程式碼倉庫。
通常，我們從 Docker 倉儲下載合適的映像檔，再用它建立容器來執行應用程式。
範例
透過兩個常見範例來串聯這些概念，說明如何使用 Docker。
用 Docker 安裝 Python
如前所述，使用 Docker 容器的第一步是從倉儲下載對應的映像檔。這就引出了本教學的第一個指令：
docker search
- 用途： 在映像檔倉儲中搜尋特定的映像檔。
- 語法：
docker search [OPTIONS] TERM - 範例：
docker search python - 說明： 在倉儲中搜尋與 Python 相關的映像檔。
[root@novita ~]# docker search pythonINDEX NAME DESCRIPTION STARS OFFICIAL AUTOMATED
docker.io docker.io/python Python is an interpreted, interactive, obj... 4356 [OK]
docker.io docker.io/django Django is a free web application framework... 856 [OK]
docker.io docker.io/pypy PyPy is a fast, compliant alternative impl... 196 [OK]
docker.io docker.io/kaggle/python Docker image for Python scripts run on Kaggle 125 [OK]
docker.io docker.io/arm32v7/python Python is an interpreted, interactive, obj... 38
docker.io docker.io/centos/python-35-centos7 Platform for building and running Python 3... 36
我們選擇標籤（版本）為 3.7 的官方映像檔。
docker pull
- 用途： 從映像檔倉儲拉取或更新指定的映像檔。
- 語法：
docker pull [OPTIONS] NAME:TAG - 範例：
docker pull python:3.7 - 說明： 從倉儲下載標籤為 3.7 的 Python 映像檔。
[root@novita ~]# docker pull python:3.7
Trying to pull repository docker.io/library/python ...3.7: Pulling from docker.io/library/python
5ae19949497e: Downloading [=============> ] 13.72 MB/50.38 MB
ed3d96a2798e: Download complete
f12136850781: Downloading [============================================> ] 8.789 MB/9.978 MB
1a9ad5d5550b: Downloading [==> ] 2.628 MB/51.77 MB
6f18049a0455: Waiting
ce39fa9d79d1: Waiting
Digest: sha256:d8718f4c8f28360c88d2d8b53681edb3c95e6a7bacedabd32eb5b1d120a75dc5
Status: Downloaded newer image for docker.io/python:3.7
現在 Docker 已下載指定的映像檔。若要查看現有的 Docker 映像檔：
docker images
- 用途： 列出本機的映像檔。
- 語法：
docker images [OPTIONS] [REPOSITORY[:TAG]] - 範例：
docker images - 說明： 查看所有本機的 Docker 映像檔。
[root@novita ~]# docker images
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
docker.io/python 3.7 42d620af35be 6 days ago 918 MB
docker.io/rabbitmq 3-management 7aae48fa6ef6 7 days ago 179 MB
docker.io/golang latest f50db16df5da 9 days ago 774 MB
python3.7 映像檔已存在。接下來用此映像檔建立容器。
docker run
建立容器前，先簡單介紹 ID。在 Docker 中，ID 用於唯一識別映像檔或容器。我們透過「指令 + ID」來操作。例如，上方 python3.7 的 Image ID 是 42d620af35be。
- 用途： 建立一個新容器。
- 語法：
docker run [OPTIONS] IMAGE [COMMAND] [ARG...]
為了測試 Python 環境，先在本機建立一個 hello.py 檔案：
#!/usr/bin/python
import sys
print("Hello, Docker!")
print(sys.version) # 輸出 Python 版本號
假設此程式碼儲存在 /root/code/python：
[root@novita python]# docker run -v $PWD:/usr/src/code -w /usr/src/code python:3.7 python hello.py
Hello, Docker!
3.7.4 (default, Jul 13 2019, 14:04:11) [GCC 8.3.0]
讓我們拆解這個指令：
docker run：建立容器。-v $PWD:/usr/src/code：將本機目錄掛載到 Docker 容器內。此處將執行指令的目錄掛載到容器內的 /usr/src/code。冒號分隔本機路徑與容器路徑。你也可以使用絕對路徑取代$PWD。-w /usr/src/code：設定容器的工作目錄。由於 Python 程式碼目錄已掛載到 /usr/src/code，因此將它設為工作目錄。python:3.7：指定映像檔。你也可以使用 Image ID 取代。python hello.py：在容器內執行此指令。
想想看： 如果你有一個 hello.go 檔案在 /root/data/，想要使用 Image ID 為 f50db16df5da 的 Golang 容器來執行它，指令應該是什麼？（提示：執行 Go 程式碼的指令是 go run FILENAME）
用 Docker 安裝 MariaDB
假設你現在能夠搜尋並下載 MariaDB 的映像檔，接下來重點在於啟動它。資料庫之類的服務需要對應的連接埠在主機上開啟。如何用 Docker 實現呢？我們使用連接埠對應，類似於掛載目錄的方式。
[root@novita python]# docker run -d -v /data/mysql/:/var/lib/mysql -p 3306:3306 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 --restart unless-stopped 3a2ef06682ac
-d：讓容器在背景執行。-p 3306:3306：將容器內的 3306 連接埠對應到主機的 3306 連接埠。-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456：設定 MariaDB 的 root 密碼為 123456。--restart unless-stopped：若容器意外停止，自動重新啟動。3a2ef06682ac：用於建立容器的映像檔 ID。
現在，驗證資料庫服務是否正在執行：
docker ps
- 用途： 列出容器。
- 語法：
docker ps [OPTIONS]
[root@novita ~]# docker ps
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
107b52416c13 3a2ef06682ac "docker-entrypoint..." 5 minutes ago Up 5 minutes 0.0.0.0:3306->3306/tcp quizzical_mcnulty
接下來，進入容器內部環境。
docker exec
- 用途： 在執行中的容器內部執行指令。
- 語法：
docker exec [OPTIONS] CONTAINER COMMAND [ARG...] - 範例：
docker exec -it 107b52416c13 bash - 說明： 存取容器 ID 為 107b52416c13 的容器，並執行
bash指令。
進入容器後，可以像一般 Linux 環境一樣與之互動。使用先前設定的憑證即可存取 MariaDB。
[root@novita ~]# docker exec -it 107b52416c13 bash
root@107b52416c13:/# mysql -u root -p123456
Welcome to the MariaDB monitor. Commands end with ; or \g.
Your MariaDB connection id is 11
Server version: 10.4.6-MariaDB-1:10.4.6+maria~bionic mariadb.org binary distribution
Copyright (c) 2000, 2018, Oracle, MariaDB Corporation Ab and others.
Type 'help;' or '\h' for help. Type '\c' to clear the current input statement.
MariaDB [(none)]>
到目前為止，你已經學會了 Docker 的基礎。試著探索更多吧。
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