常用的 Docker 命令

qq_35866222

503人浏览 · 2025-12-26 20:09:39

qq_35866222 · 2025-12-26 20:09:39 发布

Docker 是一个开源的容器化平台，用于构建、部署和运行应用程序。以下是一些常用的 Docker 命令，按类别分类整理：

🐳 1. 镜像（Images）相关命令

列出本地镜像
```
docker images
```

拉取镜像

docker pull <image_name>:<tag>
# 示例：
docker pull nginx:latest

构建镜像（从 Dockerfile）

docker build -t <image_name>:<tag> .
# 示例：
docker build -t myapp:v1 .

删除镜像
```
docker rmi <image_id_or_name>
```
查看镜像历史
```
docker history <image_name>
```

📦 2. 容器（Containers）相关命令

列出正在运行的容器
```
docker ps
```
列出所有容器（包括已停止的）
```
docker ps -a
```

运行容器

docker run [OPTIONS] <image_name>
# 常用选项：
# -d：后台运行（detached）
# -p host_port:container_port：端口映射
# --name：指定容器名称
# -v /host/path:/container/path：挂载卷
# 示例：
docker run -d -p 8080:80 --name mynginx nginx

启动/停止/重启容器

docker start <container_id_or_name>
重启全部容器：docker restart $(docker ps -a -q)
docker stop <container_id_or_name>
1. 优雅停止所有容器（推荐）:docker stop $(docker ps -q)
2. 强制停止所有容器（卡死时用）:docker kill $(docker ps -q)
3. 停止并删除所有容器:docker rm -f $(docker ps -a -q)
docker restart <container_id_or_name>

compose操作

停止当前项目的所有容器 → 并删除这些容器 + 网络：docker compose down
重新构建镜像 → 启动 / 更新所有服务 → 后台运行：docker compose up -d --build
-d (detach 后台运行)，--build (最重要！启动前强制重新构建镜像)

进入正在运行的容器

docker exec -it <container_id_or_name> /bin/bash

查看容器日志

docker logs <container_id_or_name>
# 实时跟踪日志：
docker logs -f <container_id_or_name>

删除容器

docker rm <container_id_or_name>
# 强制删除正在运行的容器：
docker rm -f <container_id_or_name>

🗃️ 3. 卷（Volumes）相关命令

创建卷
```
docker volume create <volume_name>
```
列出卷
```
docker volume ls
```
查看卷详情
```
docker volume inspect <volume_name>
```
删除卷
```
docker volume rm <volume_name>
```

🌐 4. 网络（Networks）相关命令

创建网络
```
docker network create <network_name>
```
列出网络
```
docker network ls
```

连接容器到网络

docker network connect <network_name> <container_name>

断开容器与网络

docker network disconnect <network_name> <container_name>

删除网络
```
docker network rm <network_name>
```

🧹 5. 系统清理命令

删除所有停止的容器、未使用的网络、构建缓存等
```
docker system prune
```
加上 -a 删除所有未使用的镜像（不仅仅是 dangling 镜像）
```
docker system prune -a
```

📁 6. 其他实用命令

查看 Docker 信息
```
docker info
```
查看 Docker 版本
```
docker version
```

将容器保存为镜像（提交更改）

docker commit <container_id> <new_image_name>:<tag>

导出/导入容器或镜像

# 导出容器快照
docker export <container_id> > container.tar

# 导入为镜像
docker import container.tar <image_name>:<tag>

# 保存镜像为 tar 文件
docker save -o image.tar <image_name>

# 从 tar 加载镜像
docker load -i image.tar

如果你需要在没有网络连接的环境中使用 Docker 镜像，可以通过“有网机器下载打包 -> 传输文件 -> 无网机器加载”的方式来实现。

这是一个非常成熟的操作流程，核心在于使用 Docker 自带的 save 和 load 命令。以下是具体的操作步骤：

📦 第一步：在有网络的机器上下载并打包镜像

你需要有一台可以访问互联网的电脑（可以是你的本地电脑或跳板机），将所需的镜像下载下来并导出为一个压缩文件。

拉取镜像
使用 docker pull 命令下载你需要的镜像及版本。

# 语法：docker pull 镜像名:标签
docker pull nginx:latest
docker pull redis:6.2.17

验证镜像
确保镜像已经下载成功。
```
docker images | grep nginx
```
导出为离线文件 (.tar)
使用 docker save 命令将镜像保存为一个 tar 包。你可以把多个镜像打到同一个包里。
```
# 语法：docker save -o 输出文件名.tar 镜像名:标签
docker save -o nginx-redis-offline.tar nginx:latest redis:6.2.17
```
- 进阶技巧：如果文件很大，传输困难，你可以使用压缩流来减小体积（这会生成一个 .tar.gz 文件）：
```
docker save nginx:latest | gzip > nginx-latest.tar.gz
```

🚚 第二步：将文件传输到离线机器

将生成的 .tar 文件通过以下方式拷贝到目标离线服务器或虚拟机中：

物理介质：U盘、移动硬盘。
内部传输：SCP命令、FTP、内部共享网盘、scp。
云桌面：直接上传文件。

📥 第三步：在离线机器上加载镜像

在没有网络的服务器上，执行以下命令加载镜像。

加载镜像
使用 docker load 命令读取 tar 包。

# 语法：docker load -i 镜像文件.tar
docker load -i nginx-redis-offline.tar

如果你在第一步使用了 gzip 压缩，加载时需要使用：

docker load < nginx-latest.tar.gz

验证加载结果
检查镜像是否已经出现在本地列表中。
```
docker images
```
运行容器
现在你可以像平常一样使用 docker run 启动容器了。
```
docker run -d -p 80:80 nginx:latest
```

📊 核心命令速查表

为了方便你记忆，我整理了最关键的两个命令：

操作	命令示例	说明
导出 (有网端)	`docker save -o app.tar nginx:latest`	将镜像保存为离线文件
加载 (离线端)	`docker load -i app.tar`	将离线文件导入 Docker 环境

💡 常见问题与技巧

如何处理依赖？
如果你的应用需要在容器内安装系统依赖（如 ffmpeg 或 gcc），建议在有网机器上构建一个“预装依赖的基础镜像”，然后导出这个基础镜像，而不是试图在离线机器上执行 apt-get install。
文件太大怎么办？
如上述进阶技巧所示，使用 gzip 压缩可以显著减小文件体积（通常能减少 60% 以上），传输后再在离线端解压加载。
批量操作
如果你需要迁移服务器上所有的镜像，可以使用脚本批量导出和导入，避免遗漏。

在离线环境中部署容器时，预先在有网络的机器上构建一个包含所有系统依赖（如 `ffmpeg`、`gcc`、`libgl1` 等）的基础镜像，然后通过 `docker save` 导出并传输到目标离线机器，是最可靠、最高效的做法。

下面我将为你提供一个完整的操作流程，包括 Dockerfile 编写 → 构建镜像 → 导出 → 在离线环境加载使用。

✅ 第一步：编写 Dockerfile（预装依赖）

创建一个 Dockerfile，基于官方基础镜像（如 ubuntu:22.04 或 python:3.11-slim），并在其中安装所需依赖。

# 使用官方 Ubuntu 作为基础镜像
FROM ubuntu:22.04

# 设置非交互式安装（避免 apt 弹出配置界面）
ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive

# 更新包索引并安装常用依赖
RUN apt-get update && \
    apt-get install -y --no-install-recommends \
        ffmpeg \
        gcc \
        g++ \
        make \
        curl \
        wget \
        git \
        libgl1 \
        libglib2.0-0 \
        && \
    # 清理缓存以减小镜像体积
    apt-get clean && \
    rm -rf /var/lib/apt/lists/*
    
# 可选：设置工作目录或默认命令
WORKDIR /app
CMD ["bash"]

💡 提示：

--no-install-recommends 可避免安装不必要的推荐包，减小体积。
最后一定要 apt-get clean 和删除 /var/lib/apt/lists/*，否则镜像会非常大。

🛠️ 第二步：在有网机器上构建镜像

在包含 Dockerfile 的目录下执行：

# 构建镜像，命名为 my-offline-base:latest
docker build -t my-offline-base:latest .

构建过程中，Docker 会自动下载基础镜像并执行 apt-get install 安装所有依赖。

验证是否成功：

docker run --rm my-offline-base:latest ffmpeg -version
# 应该能正常输出 ffmpeg 版本信息

📦 第三步：导出为离线文件

使用 docker save 将整个镜像打包成 .tar 文件：

# 导出镜像
docker save -o my-offline-base.tar my-offline-base:latest

# （可选）压缩以减小体积，便于传输
gzip my-offline-base.tar
# 生成 my-offline-base.tar.gz

🚚 第四步：将文件拷贝到离线机器

通过 U 盘、内网 SCP、FTP 等方式将 my-offline-base.tar.gz（或 .tar）传到目标服务器。

📥 第五步：在离线机器上加载镜像

在离线服务器上执行：

# 如果是 .tar.gz 文件，先解压再加载（或直接管道加载）
gunzip < my-offline-base.tar.gz | docker load

# 如果是 .tar 文件
docker load -i my-offline-base.tar

验证：

docker images | grep my-offline-base
# 应该能看到镜像已存在

🧪 第六步：基于该镜像运行应用容器

现在你可以在离线环境中，直接使用这个“全能”基础镜像来运行你的应用，无需联网安装任何东西。

例如，运行一个需要 ffmpeg 的 Python 脚本：

docker run -it --rm \
  -v $(pwd):/app \
  my-offline-base:latest \
  python3 /app/my_video_processor.py

或者，你也可以在自己的项目 Dockerfile 中直接继承它：

FROM my-offline-base:latest

COPY . /app
WORKDIR /app
RUN pip install -r requirements.txt  # 假设 requirements.txt 已包含，且 wheel 包已提前准备
CMD ["python", "app.py"]

⚠️ 注意：如果 pip install 也需要离线，建议提前用 pip download 下载好 wheel 包，一并打包进镜像。

✅ 总结

步骤	操作	关键命令
1. 编写	创建含依赖的 Dockerfile	`FROM ...`, `RUN apt-get install ...`
2. 构建	在有网机生成镜像	`docker build -t my-offline-base .`
3. 导出	打包为 tar 文件	`docker save -o image.tar image:tag`
4. 传输	拷贝到离线机	U盘 / scp / 内网共享
5. 加载	在离线机导入镜像	`docker load -i image.tar`
6. 使用	运行或继承该镜像	`docker run` 或 `FROM my-offline-base`