深入Dockerfile
Dockerfile由一行行命令语句组成，并且支持以#开头的注释行。 (文件名无后缀)
基础的小linux系统。如：jdk
一般而言，Dockerfile可以分为四部分
-
基础镜像信息
-
维护者信息
-
镜像操作指令
-
启动时执行指令
指令 说明 FROM 指定基础镜像 MAINTAINER 指定维护者信息，已经过时，可以使用LABEL maintainer=xxx 来代替 RUN 运行命令 CMD 指定启动容器时默认的命令 ENTRYPOINT 指定镜像的默认入口.运行命令 EXPOSE 声明镜像内服务监听的端口 ENV 指定环境变量，可以在docker run的时候使用-e改变 ；会被固化到image的 config里面 ADD 复制指定的src路径下的内容到容器中的dest路径下，src可以为url会自动下载， 可以为tar文件，会自动解压 COPY 复制本地主机的src路径下的内容到镜像中的dest路径下，但不会自动解压等 LABEL 指定生成镜像的元数据标签信息 VOLUME 创建数据卷挂载点 USER 指定运行容器时的用户名或UID WORKDIR 配置工作目录，为后续的RUN、CMD、ENTRYPOINT指令配置工作目录 ARG 指定镜像内使用的参数（如版本号信息等），可以在build的时候，使用–build-args改变 OBBUILD 配置当创建的镜像作为其他镜像的基础镜像时，所指定的创建操作指令 STOPSIGNAL 容器退出的信号值 HEALTHCHECK 健康检查 SHELL 指定使用shell时的默认shell类型
1、FROM
FROM 指定基础镜像，最好挑一些apline，slim之类的基础小镜像. scratch镜像是一个空镜像，常用于多阶段构建
如何确定我需要什么样的基础镜像？
-
Java应用当然是java基础镜像（SpringBoot应用）或者Tomcat基础镜像（War应用）
-
JS模块化应用一般用nodejs基础镜像
-
其他各种语言用自己的服务器或者基础环境镜像，如python、golang、java、php等
2、LABEL
标注镜像的一些说明信息。
LABEL multi.label1="value1" multi.label2="value2" other="value3"
LABEL multi.label1="value1" \
multi.label2="value2" \
other="value3"3、RUN（构建过程执行）
-
RUN指令在当前镜像层顶部的新层执行任何命令，并提交结果，生成新的镜像层。
-
生成的提交映像将用于Dockerfile中的下一步。 分层运行RUN指令并生成提交符合Docker的核心概 念，就像源代码控制一样。
-
exec形式可以避免破坏shell字符串，并使用不包含指定shell可执行文件的基本映像运行RUN命令。 可以使用SHELL命令更改shell形式的默认shell。 在shell形式中，您可以使用\（反斜杠）将一条 RUN指令继续到下一行。
- RUN ( shell 形式, /bin/sh -c 的方式运行，避免破坏shell字符串)
- RUN [“executable”, “param1”, “param2”] ( exec 形式）
RUN /bin/bash -c 'source $HOME/.bashrc; \ echo $HOME' #上面等于下面这种写法 RUN /bin/bash -c 'source $HOME/.bashrc; echo $HOME' RUN ["/bin/bash", "-c", "echo hello"]# 测试案例 FROM alpine LABEL maintainer=hzhero xx=aa ENV msg='hello hzhero' RUN echo $msg RUN ["echo","$msg"] RUN /bin/sh -c 'echo $msg' RUN ["/bin/sh","-c","echo $msg"] CMD sleep 10000 #总结； 由于[]不是shell形式，所以不能输出变量信息，而是输出$msg。其他任何/bin/sh -c 的形式都 可以输出变量信息 -
总结：什么是shell和exec形式
1. shell 是 /bin/sh -c <command>的方式， 2. exec ["/bin/sh","-c",command] 的方式== shell方式 也就是exec 默认方式不会进行变量替换
4、CMD和ENTRYPOINT（都是只在运行时执行）
0、都可以作为容器启动入口
CMD 的三种写法：
-
CMD [“executable”,“param1”,“param2”] ( exec 方式, 首选方式)
-
CMD [“param1”,“param2”] (为ENTRYPOINT提供默认参数)
-
CMD command param1 param2 ( shell 形式)
ENTRYPOINT 的两种写法：
-
ENTRYPOINT [“executable”, “param1”, “param2”] ( exec 方式, 首选方式)
-
ENTRYPOINT command param1 param2 (shell 形式)
# 一个示例
FROM alpine
LABEL maintainer=hzhero
CMD ["1111"]
CMD ["2222"]
ENTRYPOINT ["echo"]
#构建出如上镜像后测试
docker run xxxx：效果 echo 22221、只能有一个CMD
-
Dockerfile中只能有一条CMD指令。 如果您列出多个CMD，则只有最后一个CMD才会生效。
-
CMD的主要目的是为执行中的容器提供默认值。 这些默认值可以包含可执行文件，也可以省略可 执行文件，在这种情况下，您还必须指定ENTRYPOINT指令。
2、CMD为ENTRYPOINT提供默认参数
如果使用CMD为ENTRYPOINT指令提供默认参数，则CMD和ENTRYPOINT指令均应使用JSON数组格 式指定。
3、组合最终效果
| 无ENTRYPOINT | ENTRYPOINT exec_entry p1_entry | ENTRYPOINT [“exec_entry”, “p1_entry”] | |
|---|---|---|---|
| 无CMD | 错误, 不允许的写 法 ；容器没有启动 命令 | /bin/sh -c exec_entry p1_entry | exec_entry p1_entry |
| CMD [“exec_cmd”, “p1_cmd”] | exec_cmd p1_cmd | /bin/sh -c exec_entry p1_entry | exec_entry p1_entry exec_cmd p1_cmd |
| CMD [“p1_cmd”, “p2_cmd”] | p1_cmd p2_cmd | /bin/sh -c exec_entry p1_entry | exec_entry p1_entry p1_cmd p2_cmd |
| CMD exec_cmd p1_cmd | /bin/sh -c exec_cmd p1_cmd | /bin/sh -c exec_entry p1_entry | exec_entry p1_entry [/bin/sh -c exec_cmd p1_cmd] |
| 此列总是以ENTRYPOINT为准 | 此列，ENTRYPOINT和CMD共同作用 |
4、docker run 启动参数会覆盖CMD内容
# 一个示例
FROM alpine
LABEL maintainer=hzhero
CMD ["1111"]
ENTRYPOINT ["echo"]
#构建出如上镜像后测试
docker run xxxx：什么都不传则 echo 1111
docker run xxx arg1：传入arg1 则echo arg15、ARG和ENV（ENV会覆盖ARG）
1、ARG(构建参数，只能在构建时RUN打印，运行时CMD ENTRYPOINT打印不出来)
-
ARG指令定义了一个变量，用户可以在构建时使用–build-arg = 传递，docker build命令会将其传递给构建器。
-
–build-arg 指定参数会覆盖Dockerfile 中指定的同名参数
-
如果用户指定了 未在Dockerfile中定义的构建参数 ，则构建会输出 警告 。
-
ARG只在构建期有效，运行期无效
-
不建议使用构建时变量来传递诸如github密钥，用户凭据等机密。因为构建时变量值使用docker
history是可见的。 -
ARG变量定义从Dockerfile中定义的行开始生效。
-
使用ENV指令定义的环境变量始终会覆盖同名的ARG指令。
2、ENV(只能在运行期生效)
-
在构建阶段中所有后续指令的环境中使用，并且在许多情况下也可以内联替换。
-
引号和反斜杠可用于在值中包含空格。
-
ENV 可以使用key value的写法，但是这种不建议使用了，后续版本可能会删除
ENV MY_MSG hello ENV MY_NAME="John Doe" ENV MY_DOG=Rex\ The\ Dog ENV MY_CAT=fluffy #多行写法如下 ENV MY_NAME="John Doe" MY_DOG=Rex\ The\ Dog \ MY_CAT=fluffy -
docker run --env 可以修改这些值
-
容器运行时ENV值可以生效
-
ENV在image阶段就会被解析并持久化（docker inspect image查看），参照下面示例。
FROM alpine ENV arg=1111111 ENV runcmd=$arg RUN echo $runcmd CMD echo $runcmd #ENV的固化问题： 改变arg，会不会改变 echo的值，会改变哪些值，如何修改这些值? docker build --no-cache -t demo:test -f dockerfile1 . [root@localhost hzh]# docker run --env arg=222 bda9843ece19 1111111
3、综合测试示例
FROM alpine
ARG arg1=22222
ENV arg2=1111111
ENV arg3=3333333
ENV runcmd=$arg1
ENV runcmd2=$arg3
RUN echo $arg1 $arg2 $runcmd $runcmd2
CMD echo $arg1 $arg2 $runcmd $runcmd2
[root@localhost hzh]# docker build --no-cache -t demo:test -f dockerfile3 .
Sending build context to Docker daemon 5.12kB
Step 1/8 : FROM alpine
---> c059bfaa849c
Step 2/8 : ARG arg1=22222
---> Running in f268afb15919
Removing intermediate container f268afb15919
---> b9cb5acbcf8a
Step 3/8 : ENV arg2=1111111
---> Running in 02b53262b28a
Removing intermediate container 02b53262b28a
---> a6374e1227eb
Step 4/8 : ENV arg3=3333333
---> Running in 4429a64647d2
Removing intermediate container 4429a64647d2
---> b2867fe9fcd8
Step 5/8 : ENV runcmd=$arg1
---> Running in 6258b73903b5
Removing intermediate container 6258b73903b5
---> 08a713f21542
Step 6/8 : ENV runcmd2=$arg3
---> Running in d8b4496877bc
Removing intermediate container d8b4496877bc
---> 10681685a6c6
Step 7/8 : RUN echo $arg1 $arg2 $runcmd $runcmd2
---> Running in d9f073299461
22222 1111111 22222 3333333
Removing intermediate container d9f073299461
---> 479679fbcd8f
Step 8/8 : CMD echo $arg1 $arg2 $runcmd $runcmd2
---> Running in a789f06f3d71
Removing intermediate container a789f06f3d71
---> 0d9f14f33ef1
Successfully built 0d9f14f33ef1
Successfully tagged demo:test
[root@localhost hzh]# docker run -e arg1="444",arg3="555" 0d9f14f33ef1
444,arg3=555 1111111 22222 3333333
[root@localhost hzh]# docker run -e arg1="444" -e arg3="555" 0d9f14f33ef1
444 1111111 22222 3333333
#arg1 被覆盖为ENV 所以被打印了
#arg3先被持久化 所以$runcmd2打印为3333333
6、ADD和COPY
1、COPY
COPY的两种写法
COPY [--chown=<user>:<group>] <src>... <dest>
COPY [--chown=<user>:<group>] ["<src>",... "<dest>"]-
–chown功能仅在用于构建Linux容器的Dockerfiles上受支持，而在Windows容器上不起作用
-
COPY指令从 src 复制新文件或目录，并将它们添加到容器的文件系统中，路径为 dest 。
-
可以指定多个 src 资源，但是文件和目录的路径将被解释为相对于构建上下文的源。
-
每个 src 都可以包含通配符，并且匹配将使用Go的filepath.Match规则进行。
COPY hom* /mydir/ #当前上下文，以home开始的所有资源
COPY hom?.txt /mydir/ # ?匹配单个字符
COPY test.txt relativeDir/ # 目标路径如果设置为相对路径，则相对与 WORKDIR 开始
# 把 “test.txt” 添加到 <WORKDIR>/relativeDir/
COPY test.txt /absoluteDir/ #也可以使用绝对路径，复制到容器指定位置
#所有复制的新文件都是uid(0)/gid(0)的用户，可以使用--chown改变
COPY --chown=55:mygroup files* /somedir/
COPY --chown=bin files* /somedir/
COPY --chown=1 files* /somedir/
COPY --chown=10:11 files* /somedir/
2、ADD
同COPY用法，不过 ADD拥有自动下载远程文件和解压的功能。
注意：
-
src 路径必须在构建的上下文中； 不能使用 …/something /something 这种方式，因为docker 构建的第一步是将上下文目录（和子目录）发送到docker守护程序。
-
如果 src 是URL，并且 dest 不以斜杠结尾，则从URL下载文件并将其复制到 dest 。
- 如果 dest 以斜杠结尾，将自动推断出url的名字（保留最后一部分），保存到 dest
-
如果 src 是目录，则将复制目录的整个内容，包括文件系统元数据。
7、WORKDIR和VOLUME
1、WORKDIR
-
WORKDIR指令为Dockerfile中跟随它的所有 RUN，CMD，ENTRYPOINT，COPY，ADD 指令设置工作目 录。 如果WORKDIR不存在，即使以后的Dockerfile指令中未使用它也将被创建。
-
WORKDIR指令可在Dockerfile中多次使用。 如果提供了相对路径，则它将相对于上一个WORKDIR指 令的路径。 例如：
WORKDIR /a WORKDIR b WORKDIR c RUN pwd #结果 /a/b/c -
也可以用到环境变量
ENV DIRPATH=/path WORKDIR $DIRPATH/$DIRNAME RUN pwd #结果 /path/$DIRNAME
2、VOLUME
作用：把容器的某些文件夹映射到主机外部
写法：
VOLUME ["/var/log/"] #可以是JSON数组
VOLUME /var/log #可以直接写
VOLUME /var/log /var/db #可以空格分割多个注意： 用 VOLUME 声明了卷，那么在这一行之后对于卷内容的修改会被丢弃，所以， 一定在volume声明之前修改内容 ；
FROM alpine
RUN mkdir /hello &&mkdir /app
RUN echo 1111 > /hello/a.txt
RUN echo 2222 > /app/b.txt
# 挂载 容器的指定文件夹，如果不存在就创建
# 指定了VOLUME，即使启动容器没有指定 -v 参数，我们也会自动进行匿名卷挂载
# 容器内的/hello /app文件夹，在使用镜像启动容器的时候，自动给宿主机挂载
#VOLUME挂载出去的东西，容器改变也不会最终commit的时候生效
#只是为了方便容器启动后，宿主机和容器直接方便文件传输或者同步修改
VOLUME ["/hello", "/app"]
#VOLUME 指定的挂载目录
# 这两句话没有生效
RUN echo 6666 >> /hello/a.txt
RUN echo 8888 >> /app/b.txt
CMD ping baidu.com
[root@localhost hzh]# docker build --no-cache -t demo:test -f dockerfile4 .
Sending build context to Docker daemon 6.656kB
Step 1/8 : FROM alpine
---> c059bfaa849c
Step 2/8 : RUN mkdir /hello &&mkdir /app
---> Running in caca1ee42d10
Removing intermediate container caca1ee42d10
---> 144f38a938d5
Step 3/8 : RUN echo 1111 > /hello/a.txt
---> Running in 1296256552cd
Removing intermediate container 1296256552cd
---> 07cf4f85ada9
Step 4/8 : RUN echo 2222 > /app/b.txt
---> Running in c22bb65909f8
Removing intermediate container c22bb65909f8
---> fbee52567277
Step 5/8 : VOLUME ["/hello", "/app"]
---> Running in c43f6ed5b9fa
Removing intermediate container c43f6ed5b9fa
---> d1a87b02d53c
Step 6/8 : RUN echo 6666 >> /hello/a.txt
---> Running in 8ef8a7702887
Removing intermediate container 8ef8a7702887
---> 41b731518e9b
Step 7/8 : RUN echo 8888 >> /app/b.txt
---> Running in e2778101beb6
Removing intermediate container e2778101beb6
---> 006843ded13f
Step 8/8 : CMD ping baidu.com
---> Running in 0ab295c77c66
Removing intermediate container 0ab295c77c66
---> c84867879973
Successfully built c84867879973
Successfully tagged demo:test
[root@localhost hzh]# docker run -d -P c84867879973
17b209864395fd7419a0bb22370cc4839d85d115db9a1f1c7a5947236dca548b
[root@localhost hzh]# docker ps
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
17b209864395 c84867879973 "/bin/sh -c 'ping ba…" 3 seconds ago Up 2 seconds intelligent_lichterman
[root@localhost hzh]# docker inspect 17b209864395
[
{
"Id": "17b209864395fd7419a0bb22370cc4839d85d115db9a1f1c7a5947236dca548b",
"Created": "2022-01-12T10:11:28.557803298Z",
"Path": "/bin/sh",
"Args": [
"-c",
"ping baidu.com"
],
"State": {
"Status": "running",
"Running": true,
"Paused": false,
"Restarting": false,
"OOMKilled": false,
"Dead": false,
"Pid": 24882,
"ExitCode": 0,
"Error": "",
"StartedAt": "2022-01-12T10:11:28.959047886Z",
"FinishedAt": "0001-01-01T00:00:00Z"
},
"Image": "sha256:c84867879973ca0bb31470be36cd43b9c7191c9bfb22fcbad923eb7cfa9ff16b",
"ResolvConfPath": "/var/lib/docker/containers/17b209864395fd7419a0bb22370cc4839d85d115db9a1f1c7a5947236dca548b/resolv.conf",
"HostnamePath": "/var/lib/docker/containers/17b209864395fd7419a0bb22370cc4839d85d115db9a1f1c7a5947236dca548b/hostname",
"HostsPath": "/var/lib/docker/containers/17b209864395fd7419a0bb22370cc4839d85d115db9a1f1c7a5947236dca548b/hosts",
"LogPath": "/var/lib/docker/containers/17b209864395fd7419a0bb22370cc4839d85d115db9a1f1c7a5947236dca548b/17b209864395fd7419a0bb22370cc4839d85d115db9a1f1c7a5947236dca548b-json.log",
"Name": "/intelligent_lichterman",
"RestartCount": 0,
"Driver": "overlay2",
"Platform": "linux",
"MountLabel": "",
"ProcessLabel": "",
"AppArmorProfile": "",
"ExecIDs": null,
"HostConfig": {
"Binds": null,
"ContainerIDFile": "",
"LogConfig": {
"Type": "json-file",
"Config": {}
},
"NetworkMode": "default",
"PortBindings": {},
"RestartPolicy": {
"Name": "no",
"MaximumRetryCount": 0
},
"AutoRemove": false,
"VolumeDriver": "",
"VolumesFrom": null,
"CapAdd": null,
"CapDrop": null,
"CgroupnsMode": "host",
"Dns": [],
"DnsOptions": [],
"DnsSearch": [],
"ExtraHosts": null,
"GroupAdd": null,
"IpcMode": "private",
"Cgroup": "",
"Links": null,
"OomScoreAdj": 0,
"PidMode": "",
"Privileged": false,
"PublishAllPorts": true,
"ReadonlyRootfs": false,
"SecurityOpt": null,
"UTSMode": "",
"UsernsMode": "",
"ShmSize": 67108864,
"Runtime": "runc",
"ConsoleSize": [
0,
0
],
"Isolation": "",
"CpuShares": 0,
"Memory": 0,
"NanoCpus": 0,
"CgroupParent": "",
"BlkioWeight": 0,
"BlkioWeightDevice": [],
"BlkioDeviceReadBps": null,
"BlkioDeviceWriteBps": null,
"BlkioDeviceReadIOps": null,
"BlkioDeviceWriteIOps": null,
"CpuPeriod": 0,
"CpuQuota": 0,
"CpuRealtimePeriod": 0,
"CpuRealtimeRuntime": 0,
"CpusetCpus": "",
"CpusetMems": "",
"Devices": [],
"DeviceCgroupRules": null,
"DeviceRequests": null,
"KernelMemory": 0,
"KernelMemoryTCP": 0,
"MemoryReservation": 0,
"MemorySwap": 0,
"MemorySwappiness": null,
"OomKillDisable": false,
"PidsLimit": null,
"Ulimits": null,
"CpuCount": 0,
"CpuPercent": 0,
"IOMaximumIOps": 0,
"IOMaximumBandwidth": 0,
"MaskedPaths": [
"/proc/asound",
"/proc/acpi",
"/proc/kcore",
"/proc/keys",
"/proc/latency_stats",
"/proc/timer_list",
"/proc/timer_stats",
"/proc/sched_debug",
"/proc/scsi",
"/sys/firmware"
],
"ReadonlyPaths": [
"/proc/bus",
"/proc/fs",
"/proc/irq",
"/proc/sys",
"/proc/sysrq-trigger"
]
},
"GraphDriver": {
"Data": {
"LowerDir": "/var/lib/docker/overlay2/4f563f3f33e7de6d94a8297c9e952819bcc29b2e911e089512c351c3d71a8edb-init/diff:/var/lib/docker/overlay2/fc498dec72595aaaaa87c596f8320732a801f23b9f8f3c584c84bcf377ce2949/diff:/var/lib/docker/overlay2/6bb5823617cec58f587704068adac52dbfd924cc25b13a0bb1213cc7779653b7/diff:/var/lib/docker/overlay2/cb6538f91de4af5307be08d8f4d51611075e24e1c86a51c6640e40d91f955db9/diff:/var/lib/docker/overlay2/1d72b306ec40f2bbcc0555957984ff6d6b08be172075c4a35498a6794ec9fb1d/diff",
"MergedDir": "/var/lib/docker/overlay2/4f563f3f33e7de6d94a8297c9e952819bcc29b2e911e089512c351c3d71a8edb/merged",
"UpperDir": "/var/lib/docker/overlay2/4f563f3f33e7de6d94a8297c9e952819bcc29b2e911e089512c351c3d71a8edb/diff",
"WorkDir": "/var/lib/docker/overlay2/4f563f3f33e7de6d94a8297c9e952819bcc29b2e911e089512c351c3d71a8edb/work"
},
"Name": "overlay2"
},
"Mounts": [
{
"Type": "volume",
"Name": "8fb68385ed20365b8f99b72948a3b6499d2e22a3c2618d55da11be0ae7ef7eda",
"Source": "/var/lib/docker/volumes/8fb68385ed20365b8f99b72948a3b6499d2e22a3c2618d55da11be0ae7ef7eda/_data",
"Destination": "/hello",
"Driver": "local",
"Mode": "",
"RW": true,
"Propagation": ""
},
{
"Type": "volume",
"Name": "a2623f9b6b97c28063099f378bfd374ee495ac6e183ae10169966f3e8bb6f4c9",
"Source": "/var/lib/docker/volumes/a2623f9b6b97c28063099f378bfd374ee495ac6e183ae10169966f3e8bb6f4c9/_data",
"Destination": "/app",
"Driver": "local",
"Mode": "",
"RW": true,
"Propagation": ""
}
],
"Config": {
"Hostname": "17b209864395",
"Domainname": "",
"User": "",
"AttachStdin": false,
"AttachStdout": false,
"AttachStderr": false,
"Tty": false,
"OpenStdin": false,
"StdinOnce": false,
"Env": [
"PATH=/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin"
],
"Cmd": [
"/bin/sh",
"-c",
"ping baidu.com"
],
"Image": "c84867879973",
"Volumes": {
"/app": {},
"/hello": {}
},
"WorkingDir": "",
"Entrypoint": null,
"OnBuild": null,
"Labels": {}
},
"NetworkSettings": {
"Bridge": "",
"SandboxID": "3afb2f26675442701adb5ee23dfb1e1649d0227c3ee1edc689266cfd2455a944",
"HairpinMode": false,
"LinkLocalIPv6Address": "",
"LinkLocalIPv6PrefixLen": 0,
"Ports": {},
"SandboxKey": "/var/run/docker/netns/3afb2f266754",
"SecondaryIPAddresses": null,
"SecondaryIPv6Addresses": null,
"EndpointID": "581beda59106ff764e60cf08ab088a080f2bfefee8d348e785d1eebb9d2dc012",
"Gateway": "172.17.0.1",
"GlobalIPv6Address": "",
"GlobalIPv6PrefixLen": 0,
"IPAddress": "172.17.0.2",
"IPPrefixLen": 16,
"IPv6Gateway": "",
"MacAddress": "02:42:ac:11:00:02",
"Networks": {
"bridge": {
"IPAMConfig": null,
"Links": null,
"Aliases": null,
"NetworkID": "d9bc9bf896664b970195e03de603c983fb9983dcf6b987cede491d338b41d193",
"EndpointID": "581beda59106ff764e60cf08ab088a080f2bfefee8d348e785d1eebb9d2dc012",
"Gateway": "172.17.0.1",
"IPAddress": "172.17.0.2",
"IPPrefixLen": 16,
"IPv6Gateway": "",
"GlobalIPv6Address": "",
"GlobalIPv6PrefixLen": 0,
"MacAddress": "02:42:ac:11:00:02",
"DriverOpts": null
}
}
}
}
]
[root@localhost hzh]# cd /var/lib/docker/volumes/8fb68385ed20365b8f99b72948a3b6499d2e22a3c2618d55da11be0ae7ef7eda/_data
[root@localhost _data]# ll
总用量 4
-rw-r--r--. 1 root root 5 1月 12 18:06 a.txt
# 可以看到声明之后确实没有生效
[root@localhost _data]# cat a.txt
1111
[root@localhost _data]# vim a.txt
[root@localhost _data]# cat a.txt
1111
2222
[root@localhost _data]# docker ps
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
17b209864395 c84867879973 "/bin/sh -c 'ping ba…" About a minute ago Up About a minute intelligent_lichterman
[root@localhost _data]# docker exec -it 17b209864395 /bin/sh
/ # cd /hello
/hello # ls
a.txt
/hello # cat a.txt
1111
2222
8、USER
写法：
USER <user>[:<group>]
USER <UID>[:<GID>]-
USER指令设置运行映像时要使用的用户名（或UID）以及可选的用户组（或GID），以及Dockerfile 中USER后面所有RUN，CMD和ENTRYPOINT指令。
9、EXPOSE
-
EXPOSE指令通知Docker容器在运行时在指定的网络端口上进行侦听。 可以指定端口是侦听TCP还 是UDP，如果未指定协议，则默认值为TCP。
-
EXPOSE指令实际上不会发布端口。 它充当构建映像的人员和运行容器的人员之间的一种文档，即 有关打算发布哪些端口的信息。 要在运行容器时实际发布端口，请在docker run上使用-p标志发布 并映射一个或多个端口，或使用-P标志发布所有公开的端口并将其映射到高阶端口。
EXPOSE <port> [<port>/<protocol>...] EXPOSE [80,443] EXPOSE 80/tcp EXPOSE 80/udp
10、multi-stage builds
1、使用
解决：如何让一个镜像变得更小; 多阶段构建的典型示例
### 我们如何打包一个Java镜像
FROM maven
WORKDIR /app
COPY . .
RUN mvn clean package
COPY /app/target/*.jar /app/app.jar
ENTRYPOINT java -jar app.jar
## 这样的镜像有多大？
## 我们最小做到多大？？2、生产示例
#以下所有前提 保证Dockerfile和项目在同一个文件夹
# 第一阶段：环境构建; 用这个也可以
FROM maven:3.5.0-jdk-8-alpine AS builder
WORKDIR /app
ADD ./ /app
RUN mvn clean package -Dmaven.test.skip=true
# 第二阶段，最小运行时环境，只需要jre；第二阶段并不会有第一阶段哪些没用的层
#基础镜像没有 jmap； jdk springboot-actutor（jdk）
FROM openjdk:8-jre-alpine
LABEL maintainer="851448443@qq.com"
# 从上一个阶段复制内容
COPY --from=builder /app/target/*.jar /app.jar
# 修改时区
RUN ln -sf /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime && echo
'Asia/Shanghai' >/etc/timezone && touch /app.jar
ENV JAVA_OPTS=""
ENV PARAMS=""
# 运行jar包
ENTRYPOINT [ "sh", "-c", "java -Djava.security.egd=file:/dev/./urandom
$JAVA_OPTS -jar /app.jar $PARAMS" ]<!--为了加速下载需要在pom文件中复制如下 -->
<repositories>
<repository>
<id>aliyun</id>
<name>Nexus Snapshot Repository</name>
<url>https://maven.aliyun.com/repository/public</url>
<layout>default</layout>
<releases>
<enabled>true</enabled>
</releases>
<!--snapshots默认是关闭的,需要开启 -->
<snapshots>
<enabled>true</enabled>
</snapshots>
</repository>
</repositories>
<pluginRepositories>
<pluginRepository>
<id>aliyun</id>
<name>Nexus Snapshot Repository</name>
<url>https://maven.aliyun.com/repository/public</url>
<layout>default</layout>
<releases>
<enabled>true</enabled>
</releases>
<snapshots>
<enabled>true</enabled>
</snapshots>
</pluginRepository>
</pluginRepositories>
######小细节
RUN /bin/cp /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime && echo
'Asia/Shanghai' >/etc/timezone
或者
RUN ln -sf /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime && echo
'Asia/Shanghai' >/etc/timezone
可以让镜像时间同步。
## 容器同步系统时间 CST（China Shanghai Timezone）
-v /etc/localtime:/etc/localtime:ro
#已经不同步的如何同步？
docker cp /etc/localtime 容器id:/etc/docker build --build-arg url=“git address” -t demo:test . ：自动拉代码并构建镜像
FROM maven:3.6.1-jdk-8-alpine AS buildapp
#第二阶段，把克隆到的项目源码拿过来
# COPY --from=gitclone * /app/
WORKDIR /app
COPY pom.xml .
COPY src .
RUN mvn clean package -Dmaven.test.skip=true
# /app 下面有 target
RUN pwd && ls -l
RUN cp /app/target/*.jar /app.jar
RUN ls -l
### 以上第一阶段结束，我们得到了一个 app.jar
## 只要一个JRE
# FROM openjdk:8-jre-alpine
FROM openjdk:8u282-slim
RUN ln -sf /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime && echo
'Asia/Shanghai' >/etc/timezone
LABEL maintainer="851448443@qq.com"
# 把上一个阶段的东西复制过来
COPY --from=buildapp /app.jar /app.jar
# docker run -e JAVA_OPTS="-Xmx512m -Xms33 -" -e PARAMS="--spring.profiles=dev -
-server.port=8080" -jar /app/app.jar
# 启动java的命令
ENV JAVA_OPTS=""
ENV PARAMS=""
ENTRYPOINT [ "sh", "-c", "java -Djava.security.egd=file:/dev/./urandom
$JAVA_OPTS -jar /app.jar $PARAMS" ]11、images瘦身实践
-
最小的基础镜像
-
合并RUN环节的所有指令，少生成一些层
-
RUN期间可能安装其他程序会生成临时缓存，要自行删除。如：
# 开发期间，逐层验证正确的 RUN xxx RUN xxx RUN aaa \ aaa \ vvv \ #生产环境 RUN apt-get update && apt-get install -y \ bzr \ cvs \ git \ mercurial \ subversion \ && rm -rf /var/lib/apt/lists/* -
使用.dockerignore 文件，排除上下文中无需参与构建的资源
-
使用多阶段构建
-
合理使用构建缓存加速构建。[–no-cache]
12、springboot java 最终写法
FROM openjdk:8-jre-alpine
LABEL maintainer="851448443@qq.com"
COPY target/*.jar /app.jar
RUN ln -sf /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime && echo
'Asia/Shanghai' >/etc/timezone && touch /app.jar
ENV JAVA_OPTS=""
ENV PARAMS=""
ENTRYPOINT [ "sh", "-c", "java -Djava.security.egd=file:/dev/./urandom
$JAVA_OPTS -jar /app.jar $PARAMS" ]
# 运行命令 docker run -e JAVA_OPTS="-Xmx512m -Xms33 -" -e PARAMS="--
spring.profiles=dev --server.port=8080" -jar /app/app.jar
