01 认识 Docker

在敲第一条命令之前，先花几分钟搞清楚：容器到底是什么、它解决了什么问题。理解了这一节，后面所有命令都会变得很自然。

1. 部署的痛点：「在我电脑上能跑啊」

想象一个经典场景：你在自己电脑上写了一个 Python 项目，跑得好好的，交给同事或者部署到服务器上就报错：

• 服务器的 Python 是 3.8，你本地是 3.12
• 服务器上没装某个系统依赖库
• 配置文件路径不一样、环境变量没设
• 同一台服务器上另一个项目要用不同版本的 MySQL

根本原因是：程序 = 代码 + 运行环境，而我们通常只交付了代码，环境全靠手工搭建，一台机器一个样。

2. Docker 的解决思路：连环境一起打包

Docker 的做法很直接：把代码、运行时、系统库、配置统统打包成一个标准化的「箱子」，在哪台机器上都以完全相同的方式运行。

这个箱子有两种形态：

概念	类比	说明
镜像（Image）	安装包 / 模板	只读的打包文件，包含程序和完整运行环境
容器（Container）	运行中的程序	镜像跑起来之后的实例，可以启动、停止、删除

一个镜像可以启动多个容器，就像一个安装包可以装出多个程序实例。

3. 容器和虚拟机的区别

有人会问：这不就是虚拟机吗？不是。

• 虚拟机：虚拟出完整的硬件，里面跑一个完整的操作系统，启动要分钟级，占用几个 GB 内存
• 容器：直接共享宿主机的 Linux 内核，只隔离进程、网络、文件系统，启动是秒级，占用 MB 级内存

虚拟机：App → 客户机操作系统 → 虚拟硬件 → 宿主机操作系统 → 硬件
容  器：App → 容器引擎(Docker) → 宿主机操作系统 → 硬件

所以容器轻量、启动快、密度高——一台普通服务器跑几十个容器很正常。

4. Docker 的核心概念一览

先混个眼熟，后面每一个都会实际用到：

概念	说明
镜像（Image）	只读模板，如 nginx:1.25、python:3.12
容器（Container）	镜像的运行实例
仓库（Registry）	存放镜像的服务器，官方的叫 Docker Hub
Dockerfile	一个文本文件，描述「怎么构建镜像」
数据卷（Volume）	把数据存到容器外面，容器删了数据还在
网络（Network）	让多个容器之间能互相访问

它们的关系可以用一句话串起来：

用 Dockerfile 构建出 镜像，推送到 仓库；在服务器上拉取镜像并启动为 容器，数据挂到 数据卷，容器之间通过 网络 通信。

5. Docker 的典型使用场景

1. 部署应用：把项目打包成镜像，服务器上一条命令启动，这是本教程的主线
2. 统一开发环境：本地要用 MySQL 8 + Redis 7？各起一个容器，用完就删，不污染系统
3. CI/CD：构建、测试都在干净的容器里进行，结果可复现
4. 快速试用软件：想试试某个数据库、某个工具，docker run 一下，不用装到系统里

6. 一个直观的例子

不用安装 Nginx，一条命令就能在本机跑起一个 Web 服务器（下一章装好 Docker 后你就可以亲手试）：

docker run -d -p 8080:80 nginx:1.25

这条命令做了什么：

1. 本地没有 nginx:1.25 镜像，就自动从仓库下载
2. 用这个镜像启动一个容器，在后台运行（-d）
3. 把宿主机的 8080 端口映射到容器的 80 端口（-p 8080:80）

然后浏览器打开 http://localhost:8080 就能看到 Nginx 欢迎页。用完删掉容器，系统干干净净，就像什么都没发生过。

小结

• Docker 解决的是环境不一致的问题：把程序和环境一起打包
• 镜像是模板，容器是运行实例，一个镜像可以起多个容器
• 容器不是虚拟机，它更轻、更快
• 记住核心类比：镜像 = 安装包，容器 = 运行中的程序

下一章我们把 Docker 装起来：02-安装Docker