Dockerに関するいくつかのこと

長年業務で接したのが、一部内容が適用できない__操作系统，如果是E_CODE_0ユーザーばかりです。

設置部分は、清華大学の手册を参照してください：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/docker-ce/

設置

不明な力により、国内にDockerをインストールする際は、クラウドプロバイダーが提供するリポジトリを使用することを推奨します。ここでは、阿里云 を推奨します。

倉庫ソースアドレス設定

yum install yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2 && \
sudo yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo

部署指定バージョン

斜体_9太字_5斜体_10太字_6斜体_11太字_7斜体_12太字_8斜体_13**

yum list docker-ce --showduplicates | sort -r
sudo yum install -y docker-ce-18.09.2-3.el7 docker-ce-cli-18.09.2-3.el7 containerd.io-18.09.2-3.el7 && systemctl enable --now docker

通常ユーザーへのDocker権限追加

sudo usermod -aG docker ${USER}

アンインストール

sudo yum erase -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io

日常利用

ミラーキャッシュ

依然未知な神秘的な力が存在し、イメージのダウンロード速度が遅いという問題がある。この状況下で、国内のクラウドベンダーが多くの加速サービスを提供してきたため、引き続き阿里云をおすすめする。

加速されたアドレスは、ご自身でアカウントを登録してAliyunから入手してください。このサービスは無料で、Aliyunは無料のイメージ構築サービスも提供しています。

cat > /etc/docker/daemon.json <<EOF
{
  "registry-mirrors": [
    "https://docker.nju.edu.cn",
    "https://mirror.baidubce.com",
    "https://docker.m.daocloud.io",
    "https://docker.mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn"
  ]
}
EOF
systemctl daemon-reload && \
systemctl restart docker

強く推奨のコントロールパネル

docker volume create portainer_data && \
docker run -d --name=portainer --restart=always -p 9000:9000 -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock -v portainer_data:/data portainer/portainer-ce:2.20.3-alpine

よく使うイメージプルコレクション

docker pull rancher/rancher:stable && docker pull  portainer/portainer-ce:2.0.1 && \
docker pull centos:7 && docker pull ubuntu:20.04 && docker pull ubuntu:18.04 && \
docker pull redis:5 && docker pull redis:6 && \
docker pull alpine:3.11 && docker pull busybox:1.32 && \
docker pull rabbitmq:3.7-management && \
docker pull mariadb:10.2 && \
docker pull nginx:1.18 && docker pull nginx:1.19 && \
docker pull mysql:5.6 && docker pull mysql:8 && \
docker pull elasticsearch:6.8.11 && docker pull logstash:6.8.11 && docker pull kibana:6.8.11 && \
docker pull zookeeper:3.4 && \
docker pull influxdb:1.7 && docker pull grafana/grafana:7.3.1 && \
docker pull percona:8 && docker pull percona:5.6 && \
docker pull cloverzrg/frps-docker:0.34.3 && docker pull cloverzrg/frpc-docker:0.34.3

よく使うコマンドの組み合わせ

https://docs.docker.com/engine/reference/commandline/docker/

コンテナの実行状態を確認し、__INLINE_CODE_0__パラメータを追加して詳細なコンテナ情報を確認します。この際、イメージ情報は無視します。

docker ps --format "{{.Names}}: {{.Ports}}: {{.Size}}"
#portainer: 0.0.0.0:8000->8000/tcp, 0.0.0.0:9000->9000/tcp: 0B (virtual 172MB)
#influxdb: 0.0.0.0:8086->8086/tcp: 183B (virtual 311MB)

全コンテナを停止

docker stop $(docker ps -a -q)

全イメージを一括削除

dokcer rmi $(docker images -a -q)

イメージエクスポート

docker save <IMAGE NAME>:<IMAGE TAG> > -o XXX.tar

イメージのエクスポートと圧縮

docker save <IMAGE NAME>:<IMAGE TAG> | gzip > XXX.tar

イメージのインポート

docker load -i XXX.tar