通常我们是将自己的镜像发布到Docker Hub:https://hub.docker.com/，但是中国大陆访问太慢了且准备被阿里云取代的趋势，不太主流。
容器的存储空间如何提供？ 前段时间，笔者看到一篇文章，题目是“容器就是Linux”，写的不错。容器说简单点就是容器级别的虚拟化，在一个Kernel Space上虚拟出多个User Space。那么，容器如何使用存储空间呢？ 我们知道，Windows和Linux的操作系统，都是使用文件系统的。在RHEL上，可以针对磁盘划分区，然后创建文件系统。当然，也可以使用LVM的方式，将磁盘创建vg，划分lv，然后创建文件系统。 那么，Docker通过什么方式获取存储空间呢，或者说使用什么存储驱动？ 在RHEL, Ce
例如一个项目中，部署时需要依赖于node.js、Redis、RabbitMQ、MySQL等，这些服务部署时所需要的函数库、依赖项各不相同，甚至会有冲突。给部署带来了极大的困难。
引 言 随着我们对Docker 应用的持续使用，如果不加注意，那么镜像的尺寸就会变得越来越大。很多人在使用Docker 时会发现，团队定制化的Docker 镜像尺寸都至少有1GB 大。镜像越大就意味着编译和部署Docker 应用的时间会越长。因此，我们需要减小需要部署的镜像的尺寸。它会抵消使用Docker 带来的好处，失去快速迭代开发和部署应用的能力。 本文节将深入讨论Docker 镜像层的技术细节以及它们是如何影响最终镜像的大小的。 接下来，我们将在研究Docker 镜像工作原理的过程中，学习如何优化这些镜像层。
我们都知道如果用 docker hub 来做仓库会很慢，因为docker hub 服务器在国外，那么现在有必要讲一下如何搭建一个 docker 私有仓库，并进行快速部署。
Docker是一个开源的应用容器引擎，基于 Go语言，并遵从Apache2.0协议开源。 Docker可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级、可移植的容器中，然后发布到任何流行的Linux 机器上，也可以实现虚拟化。 容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口,更重要的是容器性能开销极低。
使用docker有很多的便利，这个就不再讲述了，在文章 《基于Docker的持续集成方案(安装docker) - Part.2》 已经对docker有所介绍。这篇文章将介绍如何将docker结合到持续集成（持续部署）中。
Nexus是Sonatype提供的仓库管理平台，Nuexus Repository OSS3能够支持Maven、npm、Docker、YUM、Helm等格式数据的存储和发布；并且能够与Jekins、SonaQube和Eclipse等工具进行集成。Nexus支持作为宿主和代理存储库的Docker存储库，可以直接将这些存储库暴露给客户端工具；也可以以存储库组的方式暴露给客户端工具，存储库组是合并了多个存储库的内容的存储库，能够通过一个URL将多个存储库暴露给客户端工具，从而便于用户的使用。通过nexus自建能够有效减少访问获取镜像的时间和对带宽使用，并能够通过自有的镜像仓库共享企业自己的镜像。在本文中，采用Docker模式安装部署Nexus。
在企业落地 K8S 的过程中，私有镜像库 (专用镜像库) 必不可少，特别是在 Docker Hub 开始对免费用户限流之后, 越发的体现了搭建私有镜像库的重要性。
这篇博客就不扯皮了，简单粗暴地贴上自己整理的一份Docker常用命令。 docker search ** // 查找镜像 docker pull nginx // 载入镜像 # -a 拉取所有tagged镜像 # --disable-content-trust 忽略镜像的校验，默认开启 docker create // 创建一个容器但不启动它 run docker run -d -P -it --name mynginx nginx # -t 在新容器内指定一个
Docker镜像是一个轻量级、独立的、可执行的软件包，包含了运行应用程序所需的一切：代码、运行时环境、系统工具和库。Docker镜像是不可修改的，任何更改都会创建一个新的镜像
通过前面的学习，我们已经知道，怎么将本地自己制作的镜像发布到阿里云远程镜像仓库中去。但是在实际工作开发中，一般，我们都是将公司的镜像发布到公司自己搭建的私服镜像仓库中，那么一个私服的镜像仓库怎么搭建？怎么将自己的镜像推送到私服仓库中呢？怎么验证是否成功呢？本文咱们就一起来学学怎么将镜像推送到私服镜像中。
优点：制作方便，只要进入容器，安装好环境，就可以制作一个新的镜像，并部署到其他环境。
顾名思义，就是把本地库推送到远程。比如 docker push superng6/bilibili-helper:1.1.5
Docker是一种开源的应用容器引擎，它基于Go语言并遵从Apache2.0协议开源。Docker的主要目标是实现轻量级的操作系统虚拟化，以便隔离进程和资源，提供一致的运行环境。Docker的基本组件包括镜像（Image）、容器（Container）、仓库（Repository）。
Docker Hub 现在是需要付费才能使用其全部功能的。具体价格取决于您使用了多少个公共镜像、对服务的访问量以及拥有的API版本等等。
Docker 镜像、Docker 容器和 Dockerfile 使 Docker 得到广泛使用。但是，只有 Dockerfile 可用于创建 Docker 镜像。让我们在前进的过程中更多地了解 Docker 和 Dockerfile。
选自Medium 作者：Hamel Husain 机器之心编译 参与：Panda 使用 Docker 容器来开发机器学习模型的好处有很多。近日，GitHub 的资深机器学习科学家 Hamel Husain 在 Towards Data Science 上发表了一篇入门级的 Docker 容器教程，文章从基本的概念谈起，清楚明白地介绍了 Docker 容器的一些基本的操作方式和注意事项。机器之心对本文进行了编译介绍。本文所涉及的所有相关代码请访问：https://github.com/hamelsmu/Doc
我们常常见到很多比较棒的开源项目，但在本地安装运行的话就会很复杂，要配置不同的环境，安装不同的依赖，好一点的会用docker直接拉取，或者打包好。
一、引言 如今，Docker作为业界领先的轻量级虚拟化容器管理引擎，给全球开发者提供了一种新颖、便捷的软件集成测试与部署之道。Docker借助容器技术彻底释放了轻量级虚拟化技术的威力，让容器的伸缩、应用的运行都变得前所未有的方便与高效。同时借助强大的镜像技术，让应用的分发、部署与管理变得便捷。 二、虚拟化技术的比较 Docker是容器的一种，容器是一种轻量级的虚拟化技术，和容器对应的更为重量级的虚拟化技术是虚拟机。提及虚拟机，大家肯定都不陌生，例如VMware、XenServer这些虚拟化产品早已深入人
【编者的话】本文介绍了Docker中的一个小知识：latest标签，由于它的字面意思是“最新的”，所以很多时候也容易被误解，其实latest就是个普通标签，不要期望它是最新或最稳定的版本。它只是个名字，没有其它附加作用，更不会自动更新。:)
很久很久以前，就曾经尝试过使用 Docker 。但是由于没有足够的动力学习，导致多次半途而废（就像学 vim 一样）。 终于，在想要使用 gitbook 转换开源书籍时，被放弃维护的 gitbook-cli 给教育了。因此重燃起学习 Docker 的动力。
您可能已经听到了有关最新的Docker声明，其中涉及容器镜像提取的速率限制。从11月1日开始，Docker将开始根据您的订阅级别限制Docker Hub的使用，并强制阻止超出限制的拉取请求。不仅如此，Docker还制定了一项新的保留政策，即免费帐户，6个月未活动的镜像将被删除（最初定于11月1日，由于社区的反馈，该政策已推迟到2021年中期）。这些新的限制将对如何使用世界公开的Docker容器镜像产生重大影响。
通过对于闲鱼Coder学Docker（一）：什么是容器技术学习，大家应该对容器技术有了一定的了解。那么什么是Docker呢？ Docker其实就是容器技术众多具体实现中的一种，当然，是比较优秀那种。Docker是基于Go语言实现的开源实践项目。具体发展流程这里就不过多赘述了，大家可以自行Google一下。 Docker的构想是要实现“Build, Ship and Run Any App, Anywhere”，即通过对应用的封装、分发、部署、运行生命周期进行管理，达到应用组件级别的“一次封装，到处运行”。这里的应用组件，既可以是一个Web应用、一个编译环境，也可以是一套数据库平台服务，甚至是一个操作系统或集群。 和其他优秀的工具一样，Docker并不是从0直接蹦到100，而是在其他的容器技术基础上进行相应的扩展和优化。其中较为重要的一个容器技术就是Linux容器技术，即LXC技术（对于LXC技术，有兴趣的同学可以自行Google）。
自己编写 Dockerfile 能够很好的实现我们想要的程序运行环境，不过如果装有我们想要环境的镜像已经由热心的开发者构建好并共享在 Docker Hub 上，直接使用它们就会远比自己编写 Dockerfile 并进行构建要来的简单的多了。事实上，在开发过程中我们用到的镜像大部分还是直接采用 Docker Hub 中已经存在的镜像的，即使自己编写 Dockerfile，也只是对已有镜像进行简单的改动，很少会从零开始搭建镜像。在这一节中，我们要来看看如何更好地使用 Docker Hub 上由其他开发者共享的镜像。
Docker Registry是一个开源的Docker镜像存储库，用于存储、管理和分发Docker镜像。它允许用户在本地搭建一个私有的Docker镜像存储库，方便用户在团队内部共享镜像。
Docker Scratch镜像是一个极简的Docker镜像，它仅包含了Docker容器运行所必需的最小文件系统和执行环境。这使得Scratch镜像非常适合用于构建微服务应用程序和轻量级容器化应用程序。
> 公众号：[Java小咖秀](https://t.1yb.co/jwkk)，网站：[javaxks.com](https://www.javaxks.com)
Docker 是一个 C/S 模式的架构，后端是一个松耦合架构，模块各司其职。下图是它的总体架构图：
前几日，Docker Hub出了一件大事！但凡创建了“organisation”的用户都收到了一封含有简短PDF链接的邮件。邮件的内容“金钱味”十足：如果不按照要求升级付费，用户就将失去对数据的访问权限。此举不仅会破坏开源项目的自动化构建，还为一直依赖于开源的用户带来巨大的焦虑和麻烦。看来，想要白嫖的用户，好日子到头了！
Docker 最初是 dotCloud 公司创始人 Solomon Hykes 在法国期间发起的一个公司内部项目，它是基于 dotCloud 公司多年云服务技术的一次革新，并于 2013 年 3 月以 Apache 2.0 授权协议开源，主要项目代码在 GitHub 上进行维护。Docker 项目后来还加入了 Linux 基金会，并成立推动 开放容器联盟（OCI）。
K8S(kubernetes) 日渐火爆，但由于出自Google，对GFW内的用户及其的不友好。 而之前的 *.azk8s.cn 全能镜像站，也于 2020年4月2日限制了对 Azure China 之外的 IP访问，无疑又是雪上加霜 (很多生产集群应该开始跳脚了)。
主机两台，分别是docker私有库服务器（IP 192.168.121.121）和用户开发机（IP 192.168.121.122），开发机从私有库服务器拉取镜像。
但是微服务由于被分成多个部分，所以部署起来需要不同的条件环境甚至不同的操作系统从而十分繁琐
Compose是一个用来定义和运行多容器Docker应用的工具。使用Compose的时候，你可以使用一个YAML文件来配置你应用的服务。然后根据配置，使用一个命令即可创建并运行所有的服务。
在上一篇文章《从自身漏洞与架构缺陷，谈Docker安全建设》中，介绍Docker存在的安全问题、整套Docker应用架构的安全基线以及安全规则，重头戏是Docker安全规则的各种思路和方案。本文作为“续集”，考虑到镜像安全问题的普遍性和重要性，将重点围绕Docker镜像安全扫描与审计的具体实现展开讨论，包括技术选型、功能使用以及如何与企业Docker容器编排系统、仓库集成等具体问题，最后还提供了一个现成的开源集成方案。
说是初识，但我其实已经不是初识了。因为我在学习微服务之前，就学过docker了。当时写过一篇Docker入门的博客，但是由于我当时并没有微服务的概念，所以学习得并不深入，并没有真正的用起来，只是学习了一些概念性的东西。所以我这篇博客决定与微服务结合起来学习，会把Docker给用起来。
将本地的whalesay打包成一个自定义的tag标签的名字. 然后上传到docker 仓库
Sysdig的安全研究者近日发现Docker Hub中暗藏着超过1600个恶意镜像，可实施的攻击包括加密货币挖矿、嵌入后门/机密信息、DNS劫持和网站重定向等。
主要分享低代码、微服务、容器化、SAAS、系统架构方面的的内容，希望大家点赞，评论，关注。
场景：某大型互联网电商公司，使用一个镜像仓库管理所有Docker镜像。开发者打出的镜像上传到唯一的镜像库，测试通过后，运维环境的 Kubernetes 直接从这个库里拉取镜像，所有人对镜像库都有 CRUD 的权限。
用户的容器基础设施需要某种类型的备份。Kubernetes和Docker在灾难之后不会自己构建。用户无需备份每个容器的运行状态，但是需要备份用于运行和管理容器的配置。
环境配置问题可能一直会让我们头疼，包括如下几种情况。 我们在本地写好了一个Scrapy爬虫项目，想要把它放到服务器上运行，但是服务器上没有安装Python环境。 其他人给了我们一个Scrapy爬虫项目，项目使用包的版本和本地环境版本不一致，项目无法直接运行。 我们需要同时管理不同版本的Scrapy项目，如早期的项目依赖于Scrapy 0.25，现在的项目依赖于Scrapy 1.4.0。 在这些情况下，我们需要解决的就是环境的安装配置、环境的版本冲突解决等问题。 对于Python来说，VirtualEnv
Driver是Docker架构中的驱动模块。通过Driver驱动，Docker可以实现对Docker容器执行环境的定制。即Graph负责镜像的存储，Driver负责容器的执行。
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