一、前言：从系统到自动化的思维转变

在学习编程的早期，我们往往专注于语言和算法；
但当进入实际工程或科研部署后，环境配置、版本冲突、系统稳定性成为效率瓶颈。

Linux 是理解系统的起点，而 Docker 是实现自动化的关键。
从 Linux 到 Docker 的过程，其实是一场从操作系统思维到 DevOps 思维的迁移。

二、Linux：容器世界的基石

1. Linux 是 Docker 的“土壤”

Docker 不是凭空诞生的技术，它建立在 Linux 的核心机制之上。
理解以下 Linux 特性，是理解 Docker 的前提：

Linux 机制Docker 中的应用
Namespace实现进程、网络、文件系统隔离
Cgroup控制资源分配（CPU、内存、IO）
UnionFS实现镜像的分层存储
Chroot创建受限的根目录环境

每一项特性，都在 Docker 中找到了“第二次生命”。

2. 常见 Linux 命令回顾

Docker 的操作逻辑本质上延续了 Linux 思维。
以下是一些核心命令对比：

任务Linux 命令Docker 等价操作
查看进程ps auxdocker ps
启动服务systemctl start nginxdocker start nginx
查看资源使用top / htopdocker stats
文件拷贝cp file /path/docker cp file container:/path/

当你熟悉 Linux 后，Docker 的命令几乎是自然过渡。

三、Docker 的本质：轻量级虚拟化容器

1. 传统虚拟机 vs 容器的区别

虚拟机（VM）与容器最大的区别在于架构层次：

虚拟机架构：
| 硬件 | → | Hypervisor | → | Guest OS | → | App |

Docker 容器架构：
| 硬件 | → | Host OS | → | Docker Engine | → | Container |

容器共享宿主机内核，因此启动速度极快、资源占用极低。
这让 Docker 成为 DevOps、微服务、AI 训练的首选技术。

2. Docker 的三大核心组件

组件作用
Docker Client用户交互接口，负责命令执行与 API 请求
Docker Daemon守护进程，负责镜像管理与容器调度
Docker Registry镜像仓库（如 Docker Hub、Harbor）

这三者构成了完整的容器运行体系。

⚙️ 四、Docker 的核心对象与操作命令

1. 镜像（Image）

镜像是容器的模板，包含系统环境、依赖与程序。

构建镜像：

docker build -t myapp:1.0 .

列出镜像：

docker images

删除镜像：

docker rmi myapp:1.0

2. 容器（Container）

容器是镜像的运行实例。

创建与运行容器：

docker run -d -p 8080:80 --name web nginx

进入容器：

docker exec -it web bash

停止与删除：

docker stop web && docker rm web

3. 网络（Network）

Docker 通过虚拟网络实现容器间通信。

查看网络：

docker network ls

创建自定义网络：

docker network create mynet

将容器连接到网络：

docker run -d --network=mynet --name db mysql

五、深入理解：Docker 的底层原理

1. Namespace：容器隔离的根基

Namespace 是 Linux 提供的资源隔离机制。
Docker 使用以下几类：

类型作用
PID隔离进程号空间
NET隔离网络接口
MNT隔离文件系统挂载点
UTS隔离主机名
IPC隔离进程间通信

命令验证：

lsns

2. Cgroups：资源控制

Cgroups（Control Groups）用于限制容器资源使用。

示例：

docker run -d --cpus="1.5" --memory="1g" ubuntu

3. UnionFS：分层文件系统

每个镜像都由多层叠加组成（分层存储）。
例如：

ubuntu:latest
 ├── Layer 1: 基础系统
 ├── Layer 2: Python 环境
 ├── Layer 3: 应用程序

这种机制让镜像构建与传输更高效。

六、Dockerfile：从手动到自动化构建

一个典型的 Dockerfile：

# 基础镜像
FROM python:3.10-slim

# 工作目录
WORKDIR /app

# 复制代码
COPY . /app

# 安装依赖
RUN pip install -r requirements.txt

# 暴露端口
EXPOSE 8000

# 启动命令
CMD ["python", "main.py"]

构建镜像：

docker build -t my-python-app .

运行容器：

docker run -d -p 8000:8000 my-python-app

七、Docker Compose：多服务协同

在 DevOps 环境中，我们通常需要数据库、前端、后端同时运行。
docker-compose.yml 可统一管理多个容器：

version: "3"
services:
  db:
    image: mysql:8.0
    environment:
      MYSQL_ROOT_PASSWORD: 1234
  web:
    build: .
    ports:
      - "8000:8000"
    depends_on:
      - db

启动所有服务：

docker-compose up -d

八、DevOps 实践：CI/CD 自动化部署

1. 从容器到流水线

Docker 与 CI/CD 工具（如 GitHub Actions、Jenkins）结合，可实现全自动部署：

# GitHub Actions 示例
name: Deploy
on: [push]
jobs:
  build:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
      - name: Build image
        run: docker build -t myapp:${{ github.sha }} .
      - name: Push image
        run: docker push myrepo/myapp:${{ github.sha }}

2. DevOps 三大关键

关键概念核心目标
持续集成 (CI)自动构建与测试代码
持续交付 (CD)自动化部署与环境同步
持续监控 (CM)系统运行与日志追踪

Docker 容器的轻量性，让 CI/CD 的执行更加快速可靠。

九、从 Docker 到 Kubernetes（K8s）的延伸

当容器数量增多后，Docker 已无法单独管理。
这时 Kubernetes 成为容器编排的核心工具。

简单理解：

Docker 解决“单机的容器运行”，
Kubernetes 解决“多机的容器管理”。

十、总结：从系统思维到工程思维

“从 Linux 到 Docker”不仅是技术迁移，更是思维进化。
Linux 教会我们理解系统，Docker 让我们掌控系统。
DevOps 则让系统持续演化、自我驱动。