Dockerfile语法详解和Dockerfile案例分享
  eCzDQ3mUTle2 2023年11月02日 83 0

Dockerfile 是一个用来构建镜像的文本文件，文本内容包含了一条条构建镜像所需的指令和说明.

基于Dockerfile构建镜像可以使用docker build命令。docker build命令中使用 -f 可以指定具体的dockerfile文件

默认情况下使用Dockerfile（D大写），docker build命令中不用指定就可以构建，如果对docker基础命令不熟，可以看基础篇

docker基础命令和docker容器管理

dockerfile构建过程

从基础镜像运行一个容器

执行一条指令，对容器做出修改

执行类似docker commit的操作，提交一个新的镜像层

再基于刚提交的镜像运行一个新的容器

执行dockerfile中的下一条指令，直至所有指令执行完毕

如下面这个dockerfile，基于centos7,编译安装nginx

FROM centos:7
MAINTAINER luoxi
RUN yum install -y wget epel-release gcc gcc-c++ \
pcre pcre-devel openssl openssl-devel zlib zlib-server make && \
    yum clean all && \
    rm -rf /var/cache/yum/*
RUN useradd -s /sbin/nologin -M nginx
ARG NGINX_VERSION=1.22.1
ENV NGINX_VERSION=$NGINX_VERSION
RUN wget http://nginx.org/download/nginx-$NGINX_VERSION.tar.gz && \
    tar zxf nginx-$NGINX_VERSION.tar.gz && \
    cd nginx-$NGINX_VERSION && \
    ./configure --prefix=/usr/local/nginx \
    --user=nginx \
    --group=nginx \
    --with-http_ssl_module \
    --with-http_v2_module \
    --with-http_realip_module \
    --with-http_stub_status_module \
    --with-http_gzip_static_module \
    --with-pcre --with-stream \
    --with-stream_ssl_module \
    --with-stream_realip_module && \
    make -j 4  && make install && \
    rm -rf /usr/local/nginx/html/* &&  \
    rm -f nginx-$NGINX_VERSION.tar.gz \
    rm -rf nginx-$NGINX_VERSION
    echo "ok" >> /usr/local/nginx/html/index.html && \
    cd / && rm -rf nginx-$NGINX_VERSION*  && \
    ln -sf /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime
#COPY nginx.conf /usr/local/nginx/conf/nginx.conf
ENV PATH $PATH:/usr/local/nginx/sbin
WORKDIR /usr/local/nginx
EXPOSE 80
CMD ["nginx", "-g", "daemon off;"]

构建镜像

docker build   --build-arg NGINX_VERSION="1.17.1" -t nginx:v1 .

dockerfile 指令详解

FROM

基础镜像，必须是可以下载下来的,定制的镜像都是基于 FROM 的镜像，这里的 centos就是定制需要的基础镜像。后续的操作都是基于centos镜像

MAINTAINER

指定镜像的作者信息

RUN

指定在当前镜像构建过程中要运行的命令

包含两种模式

1. Shell

RUN <command> (shell模式，这个是最常用的，需要记住)

RUN ls

2. exec模式

RUN ["executable","param1","param2"]
RUN ["/bin/bash","-c","ls"]

等价于/bin/bash -c ls

EXPOSE指令

仅仅只是声明端口

作用：

1、帮助镜像使用者理解这个镜像服务的守护端口，以方便配置映射.

2、在运行时使用随机端口映射时，也就是 docker run -p 时，会自动随机映射 EXPOSE 的端口

3、可以是一个或者多个端口，也可以指定多个EXPOSE

格式：EXPOSE <端口1> [<端口2>...]

CMD

类似于 RUN 指令，用于运行程序，但二者运行的时间点不同:

1、CMD 在docker run 时运行

2、RUN 是在 docker build构建镜像时运行的

作用：

为启动的容器指定默认要运行的程序，程序运行结束，容器也就结束。

CMD 指令指定的程序可被 docker run 命令行参数中指定要运行的程序所覆盖.

如：

CMD ["/usr/sbin/nginx","-g","daemon off;"]

ENTERYPOINT

类似于 CMD 指令，但其不会被 docker run 的命令行参数指定的指令所覆盖，而且这些命令行参数会被当作参数送给 ENTRYPOINT 指令指定的程序。

但是, 如果运行 docker run 时使用了 --entrypoint 选项，将覆盖 entrypoint指令指定的程序

优点：在执行 docker run 的时候可以指定 ENTRYPOINT 运行所需的参数。

注意：如果 Dockerfile 中如果存在多个 ENTRYPOINT 指令，仅最后一个生效

#格式：
ENTERYPOINT [“executable”,“param1”,“param2”](exec模式)
ENTERYPOINT command （shell模式）
可以搭配 CMD 命令使用：一般是变参才会使用 CMD ，这里的 CMD 等于是在给 ENTRYPOINT 传参

COPY

COPY <src>..<dest>
COPY["<src>" "<dest>"]
复制指令，从上下文目录中复制文件或者目录到容器里指定路径
格式：
COPY [--chown=<user>:<group>] <源路径1>...  <目标路径>
COPY [--chown=<user>:<group>] ["<源路径1>",...  "<目标路径>"]

[--chown=<user>:<group>]：可选参数，用户改变复制到容器内文件的拥有者和属组。

<源路径>：源文件或者源目录，这里可以是通配符表达式
例如：

COPY hom* /mydir/
COPY hom?.txt /mydir/

<目标路径>：容器内的指定路径，该路径不用事先建好，路径不存在的话，会自动创建。

ADD

ADD <src> <dest>
ADD ["<src>" "<dest>"]

ADD 指令和 COPY 的使用格式一致（同样需求下，官方推荐使用 COPY）。功能也类似，不同之处如下：
ADD 的优点：在执行 <源文件> 为 tar 压缩文件的话，压缩格式为 gzip, bzip2 以及 xz 的情况下，会自动复制并解压到 <目标路径>。
ADD 的缺点：在不解压的前提下，无法复制 tar 压缩文件。会令镜像构建缓存失效，从而可能会令镜像构建变得比较缓慢。具体是否使用，可以根据是否需要自动解压来决定。

ADD vs COPY
ADD包含类似tar的解压功能
如果单纯复制文件，dockerfile推荐使用COPY

VOLUME

定义匿名数据卷。在启动容器时忘记挂载数据卷，会自动挂载到匿名卷。

作用：

1、避免重要的数据，因容器重启而丢失，这是非常致命的。

2、避免容器不断变大。

格式：
VOLUME ["<路径1>", "<路径2>" ...]
VOLUME <路径>
在启动容器 docker run 的时候，我们可以通过 -v 参数修改挂载点。

VOLUME [“/data”]

WORKDIR

指定工作目录。用 WORKDIR 指定的工作目录，会在构建镜像的每一层中都存在。（WORKDIR 指定的工作目录，必须是提前创建好的）。

docker build 构建镜像过程中的，每一个 RUN 命令都是新建的一层。只有通过 WORKDIR 创建的目录才会一直存在。 格式： WORKDIR <工作目录路径> 

WORKDIR /usr/local/nginx

ARG

构建参数，与 ENV 作用一至。不过作用域不一样。ARG 设置的环境变量仅对 Dockerfile 内有效，也就是说只有 docker build 的过程中有效，构建好的镜像内不存在此环境变量

ENV

设置环境变量

ENV <key> <value>
ENV <key>=<value>...

NODE_VERSION =6.6.6

在 Dockerfile 中，ARG 和 ENV 都可以用于定义变量，但它们在作用和使用方式上有一些区别

  1. 作用范围：
  • ARG：构建参数，只在构建过程中有效。可以通过 --build-arg 选项向 Docker 引擎传递构建参数的值。
  • ENV：环境变量，在容器运行时有效。可以在构建过程中设置默认值，并在容器运行时被使用。
  1. 可见性：
  • ARG：构建参数在构建过程中可见，但在生成的镜像和容器中不可见。
  • ENV：环境变量在构建过程中和容器运行时都可见。可以在构建过程中设置默认值，并在容器运行时被使用。
  • 动态性：
  • ARG：可以在构建过程中动态设置，例如通过命令行参数 --build-arg 来指定参数值。
  • ENV：在构建过程中设置的环境变量值是静态的，不可更改。但在容器运行时，可以通过 -e 选项来覆盖环境变量的值。
  • 用途：
  • ARG：通常用于构建过程中的条件逻辑判断、动态配置等操作。
  • ENV：用于在容器运行时配置应用程序的行为、传递参数或者提供运行时所需的信息

如上面的dockerfile中,在docker build时可以指定--build-arg来修改dockerfile中的版本

ARG NGINX_VERSION=1.22.1
ENV NGINX_VERSION=$NGINX_VERSION

构建镜像时替换

docker build   --build-arg NGINX_VERSION="1.17.1" -t nginx:v1 .

Dockerfile语法详解和Dockerfile案例分享_docker


USER

用于指定执行后续命令的用户和用户组，这边只是切换后续命令执行的用户（用户和用户组必须提前已经存在）。

格式：
USER <用户名>[:<用户组>]

USER daemon
USER nginx
USER user       
USER uid
USER user:group 
USER uid:gid
USER user:gid    
USER uid:group

ONBUILD

用于延迟构建命令的执行。简单的说，就是 Dockerfile 里用 ONBUILD 指定的命令，在本次构建镜像的过程中不会执行（假设镜像为 test-build）。当有新的 Dockerfile 使用了之前构建的镜像 FROM test-build ，这时执行新镜像的 Dockerfile 构建时候，会执行 test-build 的 Dockerfile 里的 ONBUILD 指定的命令。

格式：
ONBUILD <其它指令>

为镜像添加触发器
当一个镜像被其他镜像作为基础镜像时需要写上OBNBUILD
会在构建时插入触发器指令

LABEL

指令用来给镜像添加一些元数据（metadata），以键值对的形式，语法格式如下：

LABEL …
比如我们可以添加镜像的作者：
LABEL org.opencontainers.image.authors="xianchao"

HEALTHCHECK

用于指定某个程序或者指令来监控 docker 容器服务的运行状态

格式：
HEALTHCHECK [选项] CMD <命令>：设置检查容器健康状况的命令
HEALTHCHECK NONE：如果基础镜像有健康检查指令，使用这行可以屏蔽掉其健康检查指令

HEALTHCHECK [选项] CMD <命令> : 这边 CMD 后面跟随的命令使用，可以参考 CMD 的用法。

docker案例

构建tomcat镜像

#编写dockerfile
[root@master ~]# cat  dockerfile
FROM centos
MAINTAINER luoxi
RUN rm -rf /etc/yum.repos.d/*
ADD jdk-8u45-linux-x64.rpm /usr/local/data
ADD apache-tomcat-8.0.26.tar.gz /usr/local/data
RUN cd /usr/local/data && rpm -ivh jdk-8u45-linux-x64.rpm
RUN mv /usr/local/data/apache-tomcat-8.0.26 /usr/local/data/tomcat8
ENTRYPOINT /usr/local/data/tomcat8/bin/startup.sh && tail -F /usr/local/data/tomcat8/logs/catalina.out
EXPOSE 8080

构建镜像

[root@master ~]# docker build -f dockerfile -t="tomcat8:v1" .

构建容器

[root@master ~]# docker run --name tomcat8 -itd -p 8080:8080 tomcat8:v1 /bin/bash

构建python镜像

#准备docker镜像
[root@master ~]# cat Dockerfile
FROM python:3.7
RUN mkdir /usr/local/data/www
WORKDIR /usr/local/data/www
ADD . /usr/local/data/www/
RUN /usr/local/bin/python -m pip install --upgrade pip
RUN pip install -r requirements.txt
EXPOSE 5000
CMD ["python","/usr/local/data/www/main.py"]

备注：

对于这个简单的应用程序，Docker将：

（1）从Docker Hub获取3.7版本的官方Python基本镜像。

（2）在镜像中，创建一个名为/usr/local/data/www的目录。

（3）将工作目录设置为新的/usr/local/data/www目录。

（4）将本地目录的内容复制到该新文件夹，并将其复制到镜像中。

（5）运行pip安装程序（就像我们前面做的那样），将需求拉入镜像中。

（6）通知Docker容器监听端口5000。

（7）配置启动命令，使其在容器启动时使用

#构建镜像
[root@master ~]# docker build  -t hello-python:v1
#运行容器
[root@master ~]# docker run -d --name python -p 5000:5000 hello-python:v1

构建go镜像

1、准备go文件

[root@master ~]# cat main.go
package main

import (
	"net/http"

	"github.com/gin-gonic/gin"
)

func statusOKHandler(c *gin.Context) {
	c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"status": "success~welcome to study"})
}

func versionHandler(c *gin.Context) {
	c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"version": "v1.1版本"})
}

func main() {
	router := gin.New()
	router.Use(gin.Recovery())
	router.GET("/", statusOKHandler)
	router.GET("/version", versionHandler)
	router.Run(":8080")
}

Dockerfile语法详解和Dockerfile案例分享_运维_02

2、编译go

2.1 初始化go

[root@master ~]# go mod init test

2.2 设置代理

[root@master ~]# go env -w GOPROXY=https://goproxy.cn,direct

2.3 拉取go依赖包

[root@master ~]# go mod tidy

2.4 构建源码

[root@master ~]# CGO_ENABLED=0 GOOS=linux GOARCH=amd64 go build -o k8s-demo main.go

3、编写dockerfile

[root@master ~]# cat Dockerfile
FROM alpine
WORKDIR /usr/local/data/www
ADD k8s-demo /usr/local/data/www
CMD ["/bin/sh","-c","./k8s-demo"]

4、构建镜像

[root@master ~]# docker build -t k8sdemo:v1 .

5、构建容器

[root@master ~]# docker run -d --name go -p 30180:8080 k8sdemo:v1

6、访问容器

[root@master ~]# curl localhost:30180
{"status":"success~welcome to study"}

7、查看容器日子

[root@master ~]# docker logs -f go

Dockerfile语法详解和Dockerfile案例分享_linux_03

后续内容

docker数据持久化以及数据备份和还原


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