使用Docker在Linux上快速部署开发环境指南

Docker是现代化开发环境中不可或缺的工具，它可以帮助你快速搭建一致、隔离的开发环境。以下是详细步骤：

1. 安装Docker

# 对于Ubuntu/Debian系统
sudo apt-get update
sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io

# 对于CentOS/RHEL系统
sudo yum install -y yum-utils
sudo yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo
sudo yum install docker-ce docker-ce-cli containerd.io

# 启动Docker服务
sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker

# 验证安装
docker --version
sudo docker run hello-world

2. 常用开发环境容器部署

Python开发环境

# 拉取Python官方镜像
docker pull python:3.9-slim

# 运行Python容器并挂载当前目录
docker run -it --name my-python-dev -v $(pwd):/app python:3.9-slim bash

# 在容器内安装依赖
pip install pandas numpy

Node.js开发环境

# 拉取Node.js官方镜像
docker pull node:14

# 运行Node容器
docker run -it --name my-node-dev -v $(pwd):/app -p 3000:3000 node:14 bash

# 在容器内初始化项目
npm init -y
npm install express

Java开发环境

# 拉取OpenJDK镜像
docker pull openjdk:11

# 运行Java容器
docker run -it --name my-java-dev -v $(pwd):/app openjdk:11 bash

3. 使用Docker Compose管理多容器环境

创建docker-compose.yml文件：

version: '3'
services:
  web:
    image: node:14
    ports:
      - "3000:3000"
    volumes:
      - ./:/app
    working_dir: /app
    command: npm start

  db:
    image: postgres:13
    environment:
      POSTGRES_PASSWORD: example
    volumes:
      - postgres_data:/var/lib/postgresql/data

volumes:
  postgres_data:

启动服务：

docker-compose up -d

4. 开发环境优化技巧

1. 持久化数据：使用volumes保存数据库和配置文件

   docker volume create mydb_data
   

2. 自定义镜像：创建Dockerfile构建个性化环境

   FROM python:3.9-slim
   WORKDIR /app
   COPY requirements.txt .
   RUN pip install -r requirements.txt
   COPY . .
   CMD ["python", "app.py"]
   

3. 网络配置：创建专用网络让容器间通信

   docker network create dev-network
   docker run --network dev-network --name service1 my-image
   

4. 使用.dockerignore：加快构建速度

   node_modules
   .git
   *.log
   

5. 常用命令速查

# 查看运行中的容器
docker ps

# 查看所有容器
docker ps -a

# 进入运行中的容器
docker exec -it <container_id> bash

# 停止容器
docker stop <container_id>

# 删除容器
docker rm <container_id>

# 查看镜像
docker images

# 删除镜像
docker rmi <image_id>

# 查看容器日志
docker logs <container_id>

# 构建自定义镜像
docker build -t my-image .

6. 最佳实践建议

1. 每个服务使用单独的容器
2. 避免在容器中存储重要数据（使用volumes）
3. 保持容器轻量（使用slim/alpine版本镜像）
4. 定期清理不再使用的容器和镜像
5. 使用环境变量配置应用而非硬编码

通过以上方法，你可以快速搭建一个隔离、可复制的开发环境，团队成员可以轻松共享相同的配置，避免"在我机器上能运行"的问题。