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Docker镜像是Docker容器的基础组件#xff0c;它包含了运行一个应用程序所需的一切#xff0c;包括代码、运… 目录 什么是docker镜像镜像相关命令docker pulldocker imagesdocker searchdocker rmi导出 / 导入镜像 镜像分层镜像摘要镜像摘要的作用分发散列值 什么是docker镜像
Docker镜像是Docker容器的基础组件它包含了运行一个应用程序所需的一切包括代码、运行时环境、系统工具、库和依赖等。Docker镜像的本质可以分为以下几个方面来解释。
文件系统层Docker镜像是由多个文件系统层Filesystem Layers组成的。每个层都是只读的并且包含了文件和目录的变更。这种分层的文件系统结构使得镜像的构建和复用变得非常高效。每个层只需要存储差异部分大大减小了镜像的体积。只读性Docker镜像是只读的一旦创建就不能被修改。当需要修改一个镜像时Docker会在原有的镜像上创建一个新的镜像这个新镜像会包含原有镜像的所有层并在其基础上添加新的层。分层存储Docker镜像的文件系统采用分层存储的方式。这意味着多个镜像可以共享同一个文件系统层从而节省存储空间。当多个容器同时运行时它们可以共享相同的基础镜像只需在其基础上添加自己的可写层。镜像的构建与复用Docker镜像的构建是通过Dockerfile文件来定义的。Dockerfile中包含了一系列构建指令用于描述如何从基础镜像中构建一个新的镜像。这种构建方式使得镜像的构建过程可自动化并且易于复用和共享。
从操作系统原理角度来看Docker镜像可以从操作系统原理角度来看Docker镜像可以类比为操作系统中的文件系统快照。一个Docker镜像可以看作是一个只读的文件系统快照它包含了应用程序运行所需的所有文件和目录。每个镜像层都相当于文件系统中的一个增量变更它们按照层级的方式进行组织使得镜像的构建和复用更加高效。
类似于操作系统中的进程Docker容器是基于镜像创建的运行实体。当创建一个Docker容器时Docker会在镜像的基础上添加一层可写的文件系统层这个层称为容器层。容器层可以进行读写操作而镜像层是只读的这样就实现了镜像的复用和容器的隔离。
镜像相关命令
docker pull
# 用法
docker pull [OPTIONS] NAME[:TAG|DIGEST]OPTIONS说明
-a:拉取所有 tagged 镜像。–disable-content-trust:忽略镜像的校验,默认开启。-q: 可简化拉取过程中的日志输出。
除此之外docker pull 也可通过镜像的 digest 进行拉取。语法格式为 docker pull repositorydigest。 digest是镜像内容的一个 Hash 值即所谓的 Content Hash内容散列。只要镜像内容发生了变更其内容散列值就一定会发生改变。注意digest 是包含前面的 sha256 的表示该 digest 的产生所采用的 Hash 算法是 SHA256。 docker images
# 用法
docker images [OPTIONS] [REPOSITORY[:TAG]]OPTIONS说明 -a:列出本地所有的镜像含中间映像层默认情况下过滤掉中间映像层 –digests:显示镜像的摘要信息 -f:显示满足条件的镜像 使用reference作为筛选条件 在使用reference时可以使用通配符 * 进行筛选。需要注意的是reference只能筛选经过认证的镜像未经过认证的镜像即使满足条件也不会被筛选。 使用before作为筛选条件 -f before 用于列举出本地镜像中指定镜像创建时间之前创建的所有镜像。 使用since作为筛选条件 -f since 用于列举出本地镜像中指定镜像创建时间之后的创建的所有镜像。 –format:指定返回值的模板文件 {{ }}里面的内容与Go语言的模板语法一样。 –no-trunc:显示完整的镜像信息 默认的 docker images 显示的镜像 id 是经过截取后的显示结果仅显示了前 12 位。使用 --no-trunc 参数后显示的是完整的镜像 id。 -q:只显示镜像ID。 docker search
# 用法
docker search [OPTIONS] TERMOPTIONS说明
–limit:对结果进行数量限制–format:指定返回值的模板文件–no-trunc:显示完整的镜像描述-f 过滤条件:列出收藏数大于指定值的镜像。
从 Docker Hub 查找所有镜像名包含 zookeeper并且收藏数大于 10 的镜像。 参数说明 NAME: 镜像仓库源的名称 DESCRIPTION: 镜像的描述 OFFICIAL: 是否 docker 官方发布 STARTS: 类似 Github 里面的 star表示点赞、喜欢的意思。 AUTOMATED: 自动构建。 AUTOMATED 表示当前镜像是否是“自动化镜像”。什么是自动化镜像就是使用 Docker Hub 连接一个包含 Dockerfile 文件(专门构建镜像用的文件)的 GitHub 仓库或 Bitbucket 仓库的源码托管平台然后 Docker Hub 就会自动根据 Dockerfile 内容构建镜像。这种构建出的镜像会被标记为 AUTOMATED这种构建镜像的方式称为 Trusted Build受信构建。只要 Dockerfile文件内容发生变化那么 Docker Hub 就会构建出新的镜像。 docker rmi
基本使用
rmiremove images。该命令用于删除指定的本地镜像。镜像通过:指定。如果省略要删除镜像的 tag默认删除的是 lastest 版本。 删除多个镜像
docker rmi 命令可一次性删除多个镜像多个要删除的镜像间使用空格分隔。 通过 ImageID 删除镜像 强制删除镜像
默认情况下对于已经运行了容器的镜像是不能删除的必须要先停止并删除了相关容器然后才能删除其对应的镜像。不过也可以通过添加-f 选项进行强制删除。 删除所有镜像
使用组合命令删除所有镜像。当然如果不携带-f 选项则不会删除已打开容器的镜像。
# 命令
[rootcentos ~]#docker rmi -f $(docker images -q)导出 / 导入镜像
导出镜像 save
docker save -o 导出的文件名 多个镜像名用空格分隔导入镜像 load
docker load 用于将一个 tar 文件导入并加载为一个或多个镜像。
docker load -i 要导入的tar文件镜像分层
当构建一个Docker镜像时Docker会将镜像分解为多个文件系统层每个层都是只读的并且包含了文件和目录的变更。这种分层的文件系统结构使得镜像的构建和复用变得非常高效。 上面的示意图展示了一个由3个扩展镜像层和一个基础镜像层组成的Docker镜像。在基础镜像层之上的镜像层称为扩展镜像层。顾名思义其是对基础镜像层功能的扩展。
在 Dockerfile 中每条指令都是用于完成某项特定功能的而每条指令都会生成一个扩展镜像层。
当创建一个新的Docker容器时Docker会在只读层扩展镜像层的基础上添加一个可写层这个可写层会包含容器运行时所需的文件和目录变更。这样多个容器就可以共享同一个基础镜像层和多个只读层。分层存储的优势在于镜像的复用和共享。如果有多个镜像使用了相同的基础镜像层它们可以共享这个基础层只需在其基础上添加自己的可写层。这样就可以大大减小镜像的体积并提高镜像的构建和复用效率。 在上面的示意图中Docker镜像的分层存储通过联合文件系统来实现。可写层是容器运行时的一部分用于存储容器运行时的变更和数据。只读层包含了基础镜像的内容它们是只读的并且可以被多个容器共享。
需要注意的是这里的分层并不是物理上的分层而是逻辑上的分层。在底层实现上Docker使用了联合文件系统UnionFS来实现镜像的分层存储。联合文件系统是一种特殊的文件系统它可以将多个不同的文件系统层合并为一个单一的文件系统。在Docker中常用的联合文件系统有AUFS、OverlayFS和DeviceMapper等。
镜像摘要
Docker镜像摘要是镜像内容的唯一标识符它是通过对镜像二进制数据进行哈希运算生成的。摘要可以确保所引用的映像在整个生命周期中始终是相同的。如果镜像内容发生改变即使名字和标签相同摘要也会发生改变。
在 docker pull 镜像结束后会给出该拉取的镜像的摘要 digest。并且通过 docker images --digests 命令也可以查看到镜像的摘要信息。 镜像摘要的作用
摘要的主要作用是区分相同repository:tag的不同镜像。
例如某个镜像在生产运行过程中发现存在一个 BUG。现对其进行了修复并使用原标签将其 push 回了仓库那么原镜像被覆盖。但生产环境中遗留了大量运行中的修复前镜像的容器。此时通过镜像标签已经无法区分镜像是修复前的还是修复后的了因为它们的标签是相同的。此时通过查看镜像的 digest 就可以区分出修改前后版本因为内容发生了变化digest 一定会变。为了确保再次拉取到的是修复后的镜像可通过 digest 进行镜像拉取。其用法是docker pull repositorydigest
分发散列值
在 push 或 pull 镜像时都会对镜像进行压缩以减少网络带宽和传输时长。但压缩会改变镜像内容会导致经过网络传输后镜像内容与其 digest 不相符。为了避免该问题Docker 又为镜像配置了 Distribution Hash分发散列值。在镜像被压缩后立即计算分发散列值然后使该值随压缩过的镜像一同进行发送。在接收方接收后立即计算压缩镜像的分发散列值再与携带的分发散列值对比。如果相同则说明传输没有问题。
