如何使用Go语言是操作Docker

Docker 提供了一个与 Docker 守护进程交互的 API (称为Docker Engine API)，我们可以使用官方提供的 Go 语言的 SDK 进行构建和扩展 Docker 应用程序和解决方案。

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转自：

整理：地鼠文档

通过下面的命令就可以安装 SDK 了：

该部分会介绍如何使用 Golang + Docker API 进行管理本地的 Docker。

第一个例子将展示如何运行容器，相当于 docker run docker.io/library/alpine echo "hello world" ：

还可以在后台运行容器，相当于 docker run -d bfirsh/reticulate-splines ：

列出正在运行的容器，就像使用 docker ps 一样：

如果是 docker ps -a ，我们可以通过修改 types.ContainerListOptions 中的 All 属性达到这个目的：

通过上面的例子，我们可以获取容器的列表，所以在这个案例中，我们可以去停止所有正在运行的容器。

通过指定容器的 ID，我们可以获取对应 ID 的容器的日志：

获取本地所有的镜像，相当于 docker image ls 或 docker images ：

拉取指定镜像，相当于 docker pull alpine ：

除了公开的镜像，我们平时还会用到一些私有镜像，可以是 DockerHub 上私有镜像，也可以是自托管的镜像仓库，比如 harbor 。这个时候，我们需要提供对应的凭证才可以拉取镜像。

值得注意的是：在使用 Docker API 的 Go SDK 时，凭证是以明文的方式进行传输的，所以如果是自建的镜像仓库，请务必使用 HTTPS ！

我们可以将一个已有的容器通过 commit 保存成一个镜像：

当然，除了可以管理本地的 Docker ， 我们同样也可以通过使用 Golang + Docker API 管理远程的 Docker 。

默认 Docker 是通过非网络的 Unix 套接字运行的，只能够进行本地通信（ /var/run/docker.sock ），是不能够直接远程连接 Docker 的。

我们需要编辑配置文件 /etc/docker/daemon.json ，并修改以下内容（把 192.168.59.3 改成你自己的 IP 地址），然后重启 Docker ：

创建 client 的时候需要指定远程 Docker 的地址，这样就可以像管理本地 Docker 一样管理远程的 Docker 了：

现在已经有很多可以管理 Docker 的产品，它们便是这样进行实现的，比如： portainer 。

终于有人把Docker讲清楚了，Docker入门教程，原来这么简单...

Docker是一个使用Go语言开发的开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的机器上。Docker的迅猛发展和全新理念，席卷了整个IT界，成为云时代的一颗新星。

Docker相比于传统虚拟化方式具有更多的优势：

我们可以从下面这张表格很清楚地看到容器相比于传统虚拟机的特性的优势所在：

企业使用一项技术是为了解决当前企业环境中存在的某个痛点。目前整个软件行业存在着以下几个痛点。

（1）软件更新发布及部署低效，过程繁琐且需要人工介入。

（2）环境一致性难以保证。

（3）不同环境之间迁移成本太高。

Docker在很大程度上解决了上述问题。

首先， Docker的使用十分简单，从开发的角度来看就是“三步走”：构建、运输、运行。其中，关键步骤是构建环节，即打包镜像文件。但是从测试和运维的角度来看，那就只有两步：复制、运行。有了这个镜像文件，想复制到哪里运行都可以，完全和平台无关。

Docker这种容器技术隔离出了独立的运行空间，不会和其他应用争用系统资源，不需要考虑应用之间的相互影响。

其次， 因为在构建镜像时就处理完了服务程序对于系统的所有依赖，所以在使用时，可以忽略原本程序的依赖以及开发语言。对测试和运维人员而言，可以更专注于自己的业务内容。

最后， Docker为开发者提供了一种开发环境的管理办法，帮助测试人员保证环境的同步，为运维人员提供了可移植的标准化部署流程。

动力节点的 Docker入门教程，将带你一步一步从基础到实践学习Docker，了解什么是Docker，Docker的核心思想、核心组件诸如镜像，仓库，容器等，通过大量的实际操作循序渐进地介绍Docker，带你轻松玩转Docker，Docker技术也是当今IT从业人员的必备技能之一。

在线学习：

资料下载：

•001.Docker视频教程：虚拟化技术发展史

•002.Docker视频教程：虚拟化技术是什么

•003.Docker视频教程：虚拟化技术的分类

•004.Docker视频教程：虚拟化技术的优缺点

•005.Docker视频教程：容器技术的发展

•006.Docker视频教程：Docker的发展 历史

•007.Docker视频教程：Docker是什么

•008.Docker视频教程：容器和虚拟机的区别(1)

•009.Docker视频教程：容器和虚拟机的区别(2)

•010.Docker视频教程：为什么要使用Docker视频教程：Docker

•011.Docker视频教程：Docker的版本

•012.Docker视频教程：Docker的安装

•013.Docker视频教程：Docker服务启动

•014.Docker视频教程：Docker服务信息

•015.Docker视频教程：Docker使用初体验-Docker的运行机制

•016.Docker视频教程：Docker使用初体验-Docker官方镜像仓库

•017.Docker视频教程：Docker使用初体验-Docker官方镜像下载

•018.Docker视频教程：Docker使用初体验-Docker镜像启动运行

•019.Docker视频教程：Docker使用初体验-访问容器中的Tomcat服务

•020.Docker视频教程：Docker使用初体验-Docker的网络访问机制

•021.Docker视频教程：Docker使用初体验-进入Docker容器内部

•022.Docker视频教程：Docker使用初体验-补充说明

•023.Docker视频教程：Docker的体系架构(1)

•024.Docker视频教程：Docker的体系架构(2)r

•025.Docker视频教程：Docker核心组件

•026.Docker视频教程：Docker核心组件-镜像的基本概念

•027.Docker视频教程：Docker核心组件-镜像的组成结构

•028.Docker视频教程：Docker核心组件-镜像的日常操作(1)

•029.Docker视频教程：Docker核心组件-镜像的日常操作(2)

•030.Docker视频教程：Docker核心组件-镜像的日常操作(3)

•031.Docker视频教程：Docker核心组件-镜像的日常操作(4)

•032.Docker视频教程：Docker核心组件-容器的基本概念

•033.Docker视频教程：Docker核心组件-容器的日常操作(1)

•034.Docker视频教程：Docker核心组件-容器的日常操作(2)

•035.Docker视频教程：Docker核心组件-仓库的基本概念

•036.Docker视频教程：Docker核心组件-官方仓库与阿里云仓库

•037.Docker视频教程：Docker核心组件-仓库的日常操作(1)

•038.Docker视频教程：Docker使用示例-安装MySQL

•039.Docker视频教程：Docker使用示例-访问与操作MySQL容器

•040.Docker视频教程：Docker使用示例-安装Nginx

•041.Docker视频教程：Docker使用示例-访问Nginx容器

•042.Docker视频教程：Docker使用示例-容器Nginx部署静态网站

•043.Docker视频教程：Docker使用示例-安装Zookeeper

•044.Docker视频教程：Docker使用示例-安装ActiveMQ

•045.Docker视频教程：认识Dockerfile文件

•046.Docker视频教程：Dockerfile的基本结构

•047.Docker视频教程：Dockerfile常用指令

•048.Docker视频教程：自定义JDK镜像Dockerfile文件

•049.Docker视频教程：自定义JDK镜像构建与运行测试

•050.Docker视频教程：自定义Tomcat镜像Dockerfile文件

•051.Docker视频教程：自定义Tomcat镜像构建与运行测试

•052.Docker视频教程：自定义MySQL镜像Dockerfile文件

•053.Docker视频教程：自定义MySQL镜像构建与运行测试

•054.Docker视频教程：自定义Redis镜像Dockerfile文件

•055.Docker视频教程：自定义Redis镜像构建与运行测试(1)

•056.Docker视频教程：自定义Redis镜像构建与运行测试(2)

•057.Docker视频教程：阿里云容器镜像仓库

•058.Docker视频教程：阿里云镜像仓库管理后台

•059.Docker视频教程：发布镜像到阿里云镜像仓库(1)

•060.Docker视频教程：发布镜像到阿里云镜像仓库(2)

•061.Docker视频教程：发布镜像到阿里云镜像仓库(3)

•062.Docker视频教程：Docker Hub官方镜像加速

•063.Docker视频教程：Docker部署SpringBoot项目-介绍

•064.Docker视频教程：Docker部署SpringBoot项目-本地测试

•065.Docker视频教程：Docker部署SpringBoot项目-基本流程

•066.Docker视频教程：Docker部署SpringBoot项目-打Jar包与War包

•067.Docker视频教程：Docker部署SpringBoot项目-jar项目的镜像构建

•068.Docker视频教程：Docker部署SpringBoot项目-jar项目的镜像运行与测试(1)

•069.Docker视频教程：Docker部署SpringBoot项目-jar项目的镜像运行与测试(2)

•070.Docker视频教程：Docker部署SpringBoot项目-war项目的镜像构建与运行

•071.Docker视频教程：Docker部署SpringBoot项目-war项目的测试

•072.Docker视频教程：Docker保存新镜像

•073.Docker视频教程：Docker保存的新镜像数据验证

如何在 CentOS 7 上安装 Docker

在编译docker代码之前肯定需要研究一下docker的代码结构以及官方推荐的方式，因为docker是开源的，所以很多第三方开发者参与。那么官方肯定会给出开发环境搭建的文档，所以拿到代码肯定先研究官方的编译方法。通过文档和代码了解到docker官方推荐的是在docker本身的容器里面搭建环境和编译，官方给出的是一个基于ubuntu的dockerfile。不过正是这个dockerfile可以清楚的知道需要为了编译准备哪些依赖环境，为我们后面自己编译提供了环境搭建的基础。然后就尝试了官方的编译方案，结果各种网络问题导致编译通不过，当然网上也有相应的解决方案，基本上就是替换一些依赖源（国外的被墙了）。但是就算编译通过了也只是一个基于ubuntu的二进制文件，只能在ubuntu的相应的系统上运行。我们需要的是一个可以在centos7上运行的二进制文件，关键要搭建一个可以持续开发和编译测试的环境。当然也可以制作一个centos7的dockerfile文件，对照着官方的ubuntu的dockerfile也很简单。但是这些都是还需要有一个前提，就是需要先安装一个以前版本的docker来启动这个环境涩，好处也是杠杠的，可以在任何一台能够运行docker的系统上进行开发和测试，而且可以进行持续集成。不过对于我们来说能够编译出一个稳定运行在centos7上的二进制文件即可，所以就尝试直接在本地进行编译，而不是通过docker的容器进行。

经过研究docker的官方编译脚步，发现本地编译也很简单，只需要在docker源码的目录下执行如下命令即可：

./hack/make.sh binary

上面这条命令就只会生成docker的二进制文件，不过肯定不会这么顺利的，执行这个命令你就会发现错误。如果第一次执行报的错误应该是找不到相应的go依赖包。那么现在就开始解决第一个问题，go依赖包。

解决go依赖包最直接的方法就一个一个去github或者其他地方去下载到本地，但是这样做很麻烦，docker依赖的go语言包很多，然后依赖包可能又依赖其他包。这里有一个简单实用的办法，也是go语言管理项目的方便之处。通过go get命令来自动下载，例如发现报错的是docker某一个目录下的依赖包，那么可以如下执行：

go get -v ./src/github点抗 /docker/docker/...

这条命令执行以后整个docker目录下源文件依赖的包都会被自动下载。如果发现其他目录下源文件也报同样的错误，可以按照次方法解决。不过这里需要强调一点，这些下载都是会下载最新的包，如果编译老的docker肯定会出问题，如果编译最新的docker代码肯定不会有问题，因为官方的编译是这种方式。

上面执行的命令都是建立在go语言环境建立成功的基础上，我安装的go遇到是1.3.3版本的，采用源码方式安装。安装在/export/servers/go下面，然后所有的go语言工程源码目录放在/export/servers/gopath。然后配置环境变量在用户的根目录下的.bashrc文件里面如下：

export GOPATH=/export/servers/gopath

export GOROOT=/export/servers/go

export GOARCH=amd64

export GOOS=linux

然后docker的代码目录如下：/export/servers/gopath/src/github点抗 /docker/docker。这样才能在gopath下面进行依赖包的下载。通过上面的方法把所有依赖包下载完以后就可以进行编译了。

在继续编译的过程中还会遇到缺少c语言依赖包缺少的问题，主要有三个，（1）sqlite3;（2）device-mapper;（3）btrfs.

第一个sqlite3可以使用如下命令安装依赖：yum install sqlite-devel.x86_64

第二个在官方的dockerfile文件里面有解决方案，执行如下命令：

git clone --no-checkout /usr/local/lvm2 cd /usr/local/lvm2 git checkout -q v2_02_103

cd /usr/local/lvm2 ./configure --enable-static_link make device-mapper make install_device-mapper

第三个btrfs使用如下安装依赖： yum install btrfs-progs。

这些依赖都解决了就继续编译，这个时候可能会出现ld连接错误，提示找不到库。因为docker编译的方式完全是static，所以所有依赖的库必须还要有相应的静态库（.a），而不是动态库(.so)。刚才通过yum install sqlite-devel.x86_64安装了sqlite3的依赖，但是最后发现里面没有静态库，所以编译ld的时候出错了。我的解决办法就是重新到sqlite3的官方网站下载了源码包，然后编译安装即可。

编译完成以后，就会在docker源码目录下的bundles/1.3.1/binary/目录有如下文件：

docker docker-1.3.1 docker-1.3.1.md5 docker-1.3.1.sha256

docker-1.3.1这个文件就是我们需要的二进制文件了，docker是一个软连接到docker-1.3.1的文件。

到此就成功完成编译了，以后修改了代码重新支持编译脚步即可：

./hack/make.sh binary

docker ubuntu镜像能不能安装

docker ubuntu镜像能安装

docker安装

对于Docker的安装在官网上针对不同的操作系统分别进行了描述，Ubuntu上安装Docker，对于ubuntu操作系统来说必须是64位的，因为Docker的官网上只是提供了64位的docker，如果需要32位的docker则需要下载源码进行编译，这里有篇文章介绍了Docker源码如何进行编译成32位，编译32位的Docker。但是对于我使用的Ubuntu来说正好是32位的。通过下面的两条命令可以看出操作系统的位数和Linux的内核版本。

root@ubuntu:/tmp#uname -a

Linux e529c1b7772a 3.13.0-12-generic #32-Ubuntu SMP Fri Feb 21 17:44:24 UTC 2014 i686 i686 i686 GNU/Linux

root@ubuntu:/tmp#file /sbin/init

/sbin/init: ELF 32-bit LSB shared object, Intel 80386, version 1 (SYSV), dynamically linked (uses shared libs), for GNU/Linux 2.6.24, BuildID[sha1]=1c47d1e162f6542994e457394ac52078da5cc023, stripped

如果想在32为的Ubuntu操作系统上运行Docker的话，就必须安装32位的Docker。在Ubuntu中提供docker1.01-32位的deb包，可以直接点击“docer1.01-32位deb包”跳转到下载页面。下载完成后，直接使用dpkg –i进行安装。

dpkg -i docker.io_1.0.1~dfsg1-0ubuntu1~ubuntu0.14.04.1_i386.deb

Selecting previously unselected package docker.io.

(Reading database ... 150021 files and directories currently installed.)

Preparing to unpack docker.io_1.0.1~dfsg1-0ubuntu1~ubuntu0.14.04.1_i386.deb ...

Unpacking docker.io (1.0.1~dfsg1-0ubuntu1~ubuntu0.14.04.1) ...

Setting up docker.io (1.0.1~dfsg1-0ubuntu1~ubuntu0.14.04.1) ...

docker.io start/running, process 10456

Processing triggers for ureadahead (0.100.0-16) ...

Processing triggers for man-db (2.6.6-1) ...

也可以参考下面的这篇文章《Docker 1.0.1 已经可以在 Ubuntu 14.04 LTS 上测试了!》进行安装。安装完成后，可以使用下面的命令确定安装的版本和基本的信息。由于docker使用go语言进行编写的，所以要依赖于GO的编译工具和库文件。

oot@ubuntu:/tmp# docker version

Client version: 1.0.1

Client API version: 1.12

Go version (client): go1.2.1

Git commit (client): 990021a

Server version: 1.0.1

Server API version: 1.12

Go version (server): go1.2.1

Git commit (server): 990021a

root@ubuntu:/tmp# docker info

Containers: 1

Images: 7

Storage Driver: aufs

Root Dir: /var/lib/docker/aufs

Dirs: 10

Execution Driver: native-0.2

Kernel Version: 3.13.0-12-generic

WARNING: No swap limit support

官方安装方式docker pull imagename从docker的索引中心下载，imagename是镜像名称，例如docker pull ubuntu就是下载base ubuntu并且tag是latest。

root@ubuntu:/# docker pull ubuntu:14.04

Pulling repository ubuntu

c4ff7513909d: Download complete

511136ea3c5a: Download complete

1c9383292a8f: Download complete

9942dd43ff21: Download complete

d92c3c92fa73: Download complete

0ea0d582fd90: Download complete

cc58e55aa5a5: Download complete

root@ubuntu:~/Downloads# docker images

REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED VIRTUAL SIZE

ubuntu 14.04 c1b5399bd2ee 8 minutes ago 205.3 MB

learn/tutorial latest 8dbd9e392a96 17 months ago 128 MB

root@ubuntu:/# docker run -i -t ubuntu /bin/bash

2014/09/04 13:04:28 exec format error

docker run -i -t learn/tutorial /bin/bash

2014/09/04 14:45:13 exec format error

PS：在安装完成Dokcer后，使用Pull命令sudo docker pull ubuntu:14.04从镜像仓库获取ubuntu的镜像后，然后使用run命令docker run -i -t ubuntu /bin/bash直接运行该镜像时，会出现下面的错误信息，后来我又尝试着使用官方演示使用的learn/tutorial镜像，还是出现同样的问题，现在怀疑可能是由于我安装的DOcker是32位的，而Image是64位的不匹配造成的。前面说过Docker默认提供的都是64位，其中提供的Image自然也都是64位，所以会出现下面的错误信息。在Docker Hub Registry里的大多数镜像都是64位。这里有一个关于该错误的讨论帖“Ddocker.io: Docker should recommend

linux-image-amd64 ”。所以，如果想在32位的Docker基础上运行Ubuntu的Image那要求Ubuntu的image也必须是32位。这就需要制作32位Ubuntu的Image。这里有一个官方提供的可用的Ubuntu image的列表，Ubuntu Image tag。

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