01 Docker基础入门
你刚写好一个AI Agent服务，在你的Mac上跑得很好。丢给同事，他的Windows上跑不起来——Python版本不对、缺了系统依赖、环境变量没配。"在我电脑上能跑啊"这句话，Docker就是来解决它的。
把应用和它需要的一切打包成一个镜像，不管在谁的电脑上、什么操作系统，都能一模一样地跑起来。
一、Docker是什么
Docker是一个开源的应用容器化平台，核心能力是：把应用和运行环境打包在一起，实现一次构建、到处运行。
传统的部署方式是：在服务器上装Python、装依赖、配环境、传代码、祈祷不出问题。Docker的方式是：把代码、Python运行时、依赖库、配置文件全部塞进一个"容器"里，这个容器在任何装了Docker的机器上都能跑。
1.1 容器和虚拟机的区别
很多人把容器和虚拟机搞混，其实它们完全不同。
| 对比项 | 虚拟机 | 容器 |
|---|---|---|
| 隔离级别 | 完整的操作系统内核 | 进程级隔离 |
| 启动速度 | 分钟级 | 秒级 |
| 资源占用 | 大（每个VM独立内核） | 小（共享宿主机内核） |
| 镜像大小 | GB级 | MB级 |
| 适合场景 | 需要完整OS隔离 | 应用级别的隔离和部署 |
简单说：虚拟机是一栋独立的房子，容器是一个集装箱。集装箱轻便、标准、可以快速搬来搬去。
1.2 Docker的核心价值
Docker解决三个核心问题：
- 环境一致性——开发、测试、生产环境完全一样，告别"在我电脑上能跑"
- 快速部署——镜像打包一次，秒级启动，不需要在每台机器上重新安装依赖
- 资源高效——容器共享操作系统内核，比虚拟机轻量得多，一台服务器能跑更多应用
二、Docker架构
Docker采用客户端-服务端架构。
┌──────────────────┐
│ Docker Client │ ← 你敲的 docker 命令
│ (docker CLI) │
└────────┬─────────┘
│ REST API
▼
┌──────────────────┐
│ Docker Daemon │ ← 后台服务，干脏活累活
│ (dockerd) │
└────────┬─────────┘
│
┌────┴────┐
▼ ▼
镜像 容器
(Images) (Containers)- Docker Client：就是你在终端里敲的
docker命令，它把你的指令发送给Docker Daemon - Docker Daemon：后台守护进程，负责构建镜像、运行容器、管理网络和存储
- Docker Registry：存储和分发镜像的服务，Docker Hub是最常用的公共仓库
Client和Daemon可以在同一台机器上，也可以通过网络连接远程的Daemon。
三、容器
容器是镜像的运行实例。一个镜像可以启动多个容器，每个容器之间相互隔离。
容器有四个关键特性：
- 自包含——容器包含运行所需的一切，不依赖宿主机上预装的任何东西
- 隔离——容器之间互不影响，一个容器崩了不影响其他容器
- 独立——每个容器独立管理，删除一个不影响其他容器
- 可移植——在你的Mac上跑的容器，在Linux服务器上也能跑
3.1 第一个容器
安装好Docker Desktop之后，试一下：
docker run -d -p 8080:80 docker/welcome-to-docker这条命令做了什么：
- 从Docker Hub拉取
docker/welcome-to-docker镜像 - 创建一个新容器
- 把容器的80端口映射到宿主机的8080端口
- 在后台运行（
-d）
打开浏览器访问http://localhost:8080，你会看到一个欢迎页面。
3.2 常用容器命令
# 查看正在运行的容器
docker ps
# 查看所有容器（包括已停止的）
docker ps -a
# 停止容器
docker stop <容器ID>
# 启动已停止的容器
docker start <容器ID>
# 删除容器
docker rm <容器ID>
# 进入容器内部
docker exec -it <容器ID> /bin/bashdocker ps输出里有容器ID、使用的镜像、运行状态、端口映射等信息。用容器ID的前几位就够了，不需要写全。
四、镜像
镜像是一个只读的模板，包含了运行容器所需的所有文件和配置。你可以把镜像理解成一个"安装光盘"，容器就是从光盘安装出来的"系统"。
镜像有两个重要特点：
- 不可变——镜像一旦创建就不能修改，只能基于它创建新镜像
- 分层存储——镜像由多个层（layer）组成，每一层代表一组文件系统变更
4.1 镜像的分层结构
一个典型的Python应用镜像可能长这样：
第5层：复制应用源代码 （几KB）
第4层：安装pip依赖 （几十MB）
第3层：复制requirements.txt （几百字节）
第2层：安装Python运行时 （几百MB）
第1层：基础Linux系统 （几十MB）层的好处是可以复用。如果你有两个Python应用，它们共享前两层（基础系统+Python运行时），不需要重复存储。改了代码只重建最上面几层，不用全部重来。
4.2 镜像操作命令
# 拉取镜像
docker pull python:3.12-alpine
# 查看本地镜像列表
docker images
# 查看镜像的层信息
docker image history <镜像名>
# 删除镜像
docker rmi <镜像名>
# 给镜像打标签
docker tag <镜像名> <新标签>4.3 镜像标签
镜像用标签来区分版本。python:3.12-alpine中，python是镜像名，3.12-alpine是标签。如果不写标签，默认是latest。
注意：不要在生产环境用latest标签。 因为latest指向的版本可能会变，今天构建用的latest和三个月后的latest可能是不同版本。明确指定版本号才能保证构建结果一致。
五、仓库
Docker Registry（仓库）是用来存储和分发镜像的服务。Docker Hub是最常用的公共仓库，类似GitHub之于代码，Docker Hub之于镜像。
5.1 Docker Hub
Docker Hub上有三类镜像：
| 类型 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|
| Docker Official Images | 官方维护，安全可靠 | python、nginx、redis |
| Docker Verified Publishers | 经过Docker认证的商业镜像 | datadog、gitlab |
| 社区镜像 | 任何人可以发布 | 各种第三方镜像 |
生产环境优先使用官方镜像或Verified Publisher镜像，社区镜像需要仔细审查。
5.2 推送镜像到仓库
# 登录Docker Hub
docker login
# 给镜像打标签（格式：用户名/镜像名:标签）
docker tag my-app:1.0 yourusername/my-app:1.0
# 推送镜像
docker push yourusername/my-app:1.0也可以搭建私有仓库来存储内部镜像，不在这里展开。
六、总结
Docker的核心概念就四个：
| 概念 | 是什么 | 类比 |
|---|---|---|
| 容器（Container） | 镜像的运行实例 | 运行中的程序 |
| 镜像（Image） | 只读的模板 | 安装光盘 |
| 仓库（Registry） | 存储镜像的服务 | 应用商店 |
| Dockerfile | 构建镜像的脚本 | 安装说明书（下篇讲） |
最常用的命令：
| 命令 | 作用 |
|---|---|
docker run | 创建并启动容器 |
docker ps | 查看运行中的容器 |
docker images | 查看本地镜像 |
docker pull | 拉取镜像 |
docker stop | 停止容器 |
docker rm | 删除容器 |
这些概念和命令是后面所有内容的基础。下一篇我们会学习Dockerfile——用一个文本文件来定义镜像的构建过程，这才是Docker真正强大的地方。