docker流程是什么样的

Docker 的工作流程可以概括为以下几个核心步骤，涵盖了从开发到部署的完整生命周期：

1. 开发阶段

• 编写代码
  开发者在本地编写应用程序代码（如 Python、Node.js、Java 等）。
• 创建 Dockerfile
  定义容器化环境的配置文件，包括基础镜像、依赖安装、文件复制、启动命令等。
  示例： dockerfile FROM python:3.9 WORKDIR /app COPY requirements.txt . RUN pip install -r requirements.txt COPY . . CMD ["python", "app.py"]

2. 构建镜像

• 执行 docker build
  通过 Dockerfile 构建可运行的镜像（Image），镜像包含应用及其所有依赖。
  命令： bash docker build -t my-app:1.0 .
  • -t：指定镜像名称和标签（如 my-app:1.0）。
  • .：指定 Dockerfile 所在目录。

3. 测试镜像

• 运行容器
  使用 docker run 启动一个基于镜像的容器，验证应用是否正常。
  命令： bash docker run -d -p 5000:5000 --name my-app-container my-app:1.0
  • -d：后台运行。
  • -p：端口映射（主机端口:容器端口）。
• 调试
  通过 docker logs 或 docker exec 进入容器检查问题： bash docker exec -it my-app-container /bin/bash

4. 发布镜像

• 推送镜像到仓库
  将镜像上传到 Docker Hub、私有仓库（如 Harbor）或云厂商仓库（如 AWS ECR）。
  步骤： bash docker login # 登录仓库 docker tag my-app:1.0 username/my-app:1.0 # 打标签 docker push username/my-app:1.0 # 推送

5. 部署阶段

• 拉取镜像并运行
  在生产环境或其他主机上拉取镜像并启动容器。
  命令： bash docker pull username/my-app:1.0 docker run -d -p 80:5000 --name prod-app username/my-app:1.0
• 使用编排工具（可选）
  大规模部署时，使用 Kubernetes 或 Docker Swarm 管理容器集群。

6. 维护与更新

• 监控
  通过 docker ps、docker stats 或 Prometheus 监控容器状态。
• 更新应用
  修改代码后，重复构建→测试→推送→部署流程，使用新标签（如 my-app:2.0）。
• 清理旧容器/镜像
  bash docker container prune docker image prune -a

关键概念总结

常见工具扩展

• Docker Compose：用于定义和运行多容器应用（通过 docker-compose.yml）。
• Docker Hub：官方公共镜像仓库。
• Docker Desktop：本地开发 GUI 工具（支持 Mac/Windows）。

通过以上流程，Docker 实现了开发环境的标准化和部署的自动化，显著提升了应用的可移植性和一致性。