1.如何学习Docker
2.Docker源码安装附内网镜像安装演示
3.Docker 源码分析
4.容器服务的源码深入应用及原理剖析（4）带你了解Docker Compose
5.数据科学家必须要掌握的Docker要点
6.深入 Dify 源码，洞察 Dify RAG 核心机制

如何学习Docker

       å¦‚何学习Docker

       å¯¹äºŽåœ¨æ ¡å­¦ç”Ÿè€Œè¨€ï¼Œåº”该如何去学习docker？毕竟学校没有具体的应用需求作为引导，所以应该如何去研究Docker？还有，Docker的源代码有没有必要去研究？

       é¦–先我说明下，我是一位在浙江大学VLIS实验室云计算项目组的学生，使用过Docker，研究过Docker及其源码，也定制过Docker。

       å¯¹äºŽå­¦ç”Ÿå¦‚何学习Docker，我认为首先要看一下学生个人的知识背景、能利用的资源资源、以及个人兴趣和发展方向。

       1.学习Docker，如果没有云计算的基本知识，以及内核的基本知识，那么学习并理解起来会稍吃力。作为容器，Docker容器的优势在哪，不足在哪，最好了解容器的实现是怎样的（简单了解）；拥有镜像管理，Docker又该如何体现软件开发，集成，部署，发布，再迭代的软件生命周期管理优势。以上两点我认为最为关键，有这两方面的认识势必会对之后的工作帮助巨大。

       2.关于学习资源，起码的硬件设施总是要有的。Docker及其生态的发展很快，不使用纯理论肯定收效甚微。另外，资源还包括Docker官方，各大电子媒体平台，技术论坛，开源社区等，往往大拿的观点能点破自己的困惑，或者让自己知道哪方面的认识还很欠缺，以及让自己少走很多的弯路。

       3.个人兴趣的话，归结为强扭的瓜不甜。起码应该认同Docker的设计价值，以及Docker的未来潜力，当然有依据的批判Docker并带动大家的思考，也是深切关注的表现。

       4.个人发展方向，我认为如果需要把Docker当作软件生命周期管理工具的话，那用好Docker最为重要，API及命令的理解与使用是必需的。如果专注系统设计方面，那么除Docker以上的知识与经验之外，若有Docker源码的学习与理解，那么这些肯定会让你的Docker水平提高一个层次。

       -- 8 0

       xds

       å­¦ä¹ Docker，最大的好处是跟进新技术发展方向。我觉得在校生应该没有多少硬性需求在Docker的研究上，这也是为什么学校没做具体应用要求的原因。最实际的做法是看一些Docker使用案例，自己实践出一些经验应该会再以后的社会实践中起到作用。

       ç ”究docker的源代码，应该到你下定决心从事云计算方面的事业或者研究，那么你就需要以研究者的身份去做仔细的源码分析的工作。

       -- 3 0

       åˆ˜å‹ƒGTDer

       æˆ‘作为参加工作的过来人来说，我认为只有你真正参加工作后，在工作中学习跟有意义，毕竟Docker知识云计算其中的一个软件平台而已，说不来等你毕业了，新的技术出现Docker不一定是唯一选择。

       ä½œä¸ºå­¦ç”Ÿäº†è§£æ–°æŠ€æœ¯ç¡®å®žæ— å¯åŽšéžï¼Œä¸€å®šè¦èƒ½æŠŠç†è®ºè½¬åŒ–为生产力才是正道。

       -- 3 0

       9lives - 爱生活，爱云计算。

       å­¦ä¹ ä»»ä½•ä¸€ä¸ªå¼€æºæ–°æŠ€æœ¯ï¼Œé¦–先问自己几个问题：

       1. 为什要学习它？

       2. 学习它需要了解哪些相关知识点？

       3. 如何快速学习？

       4. 该技术的使用场景是什么？

       æ‹¿æˆ‘个人的学习经验来举例（本人之前比较了解OpenStack）

       ä¸ºä»€è¦å­¦ä¹ docker？

       å›žç­”：

       docker是轻量级虚拟化技术，docker使linux容器技术的应用更加简单和标准化

       docker的速度很快,学习容器启动时毫秒级的

       docker将开发和运维职责分清

       docker解决了依赖地狱问题

       docker支持几乎所有操作系统

       docker有着飞速发展的生态圈

       å¾ˆå¤šIT巨头逐渐加入和支持

       å­¦ä¹ å®ƒéœ€è¦äº†è§£å“ªäº›ç›¸å…³çŸ¥è¯†ç‚¹ï¼Ÿ

       å›žç­”：

       äº‘计算概念相关（restapi, 微服务，OpenStack）

       Linux 系统管理（软件包管理，用户管理，进程管理等）

       Linux 内核相关（Cgroup, namespace 等）

       Linux 文件系统和存储相关（AUFS，BRFS,devicemapper 等）

       Linux 网络（网桥，veth,iptables等）

       Linux安全相关（Appmor,Selinux 等）

       Linux进程管理（Supervisord,Systemd etc)

       Linux容器技术（LXC等）

       å¼€å‘语言（Python, GO,Shell 等）

       3.如何快速学习？

       å›žç­”：个人体会最好有一个实际的需求或项目来边实践边学习，入门可以参考（第一本docker书）写的不错，非常适合入门。除此之外，阅读牛人的blog比如官方blog /

       BTW: 熟读docker文档

       -- 0 0

       tuxknight

       æ¥¼ä¸Šå„位说的都很好，我再补充一点：

       æ‰¾ä»½ç›¸å…³çš„实习工作

       -- 0 0

       lancer

       å·¥ä½œå’Œç ”究是两个方向我个人认为，工作需要通过你的实际效能为企业带来经济效益，而研究的话可以专注某个点。但是研究离不开工作，因为工作可以让你更好的理会技术带来的价值，以及如何提供更好的服务，用户使用场景需要那些技术的突破。有了这些认识，然后更加专注的研究某个技术点，这样或许可以说技术和商业是分不开的。

       -- 0 0

       ç»¿å‰‘色影

       docker现在十分火热，值得学习一下。

Docker源码安装附内网镜像安装演示

       系统版本要求源码包下载

       官网下载地址（download.docker.com/lin...）

       我这里已docker-...tgz该版本做演示

       1.下载源码包文件到本地

       2.通过远程连接工具（xShell、SecureCRT等将源码包文件上载到服务器自定义目录）

       3.解压文件

       4.配置docker为service服务

       5.添加可执行权限

       注：如遇到启动不成功可通过状态查询、源码/var/log/messages/运行日志或直接使用dockerd命令查看错误信息，学习如还解决不了建议服务器重启一下在运行docker启动命令

       6.配置镜像加速

       7.检查安装版本内网下载镜像

       注：使用docker pull拉取镜像的源码时候需要网络，但是学习火眼金睛抄股源码项目部署一般都是在内网。内网访问不了外网，源码所以需要在外网环境下把需要的学习镜像拉取下来打包，然后拷贝到内网，源码载入到内网的学习docker

       1.在外网机器上拉取mysql镜像，可以看到外网的源码docker已经拉取了镜像。

       2.将镜像打包成tar压缩包

       3.将打包好的学习mysql镜像包通过远程工具下载到本地

       4.拷贝到内网linux服务器并载入docker

       docker基础命令使用（扩展）下载镜像：(hub.docker.com/search/官网镜像地址)

       docker pull [IMAGE_NAME]:[TAG] #命令格式

       docker pull mysql:8.0 #下载mysql8.0镜像（不指定默认下载最新版本）

       查看当前镜像版本

       docker -v #查看当前安装版本

       docker version #查看版本信息

       docker info #查看系统信息

       docker images #查看当前镜像

       docker search 镜像名 #搜索镜像

       镜像、容器删除

       docker rm 容器ID

       docker rm 容器名字

       docker rmi 镜像ID

       docker rmi 镜像名

       docker rmi -f 镜像ID #强制删除

       创建网络及数据卷

       docker volume create +数据卷名称

       docker volume list #查看当前数据卷信息

       docker network create -d bridge +网络名称

       docker network ls #查看当前网络

       docker inspect containername +id #查看容器的源码hash值

       启动、关闭容器

       docker stop $(docker ps -a | awk '{ print $1}' | tail -n +2) #关闭所有容器

       docker start $(docker ps -a | awk '{ print $1}' | tail -n +2) #开启所有容器

       杂

       docker inspect 容器ID （使用该命令重点关注容器ip） #查看容器/镜像元数据

       docker exec #在运行的学习容器中执行命令

       docker exec -it 容器ID /bin/bash #以交互模式开启伪终端

Docker 源码分析

       本文旨在解析Docker的核心架构设计思路，内容基于阅读《Docker源码分析》系文章后，源码整理的核心架构设计与关键部分摘抄。Docker是Docker公司开源的基于轻量级虚拟化技术的容器引擎项目，使用Go语言开发，遵循Apache 2.0协议。Docker提供快速自动化部署应用的能力，利用内核虚拟化技术（namespaces及cgroups）实现资源隔离与安全保障。相比虚拟机，Docker容器运行时无需额外的系统开销，提升资源利用率与性能。

       Docker迅速获得业界认可，包括Google、Microsoft、VMware在内的dubbo 源码阅读领导者支持。Google推出Kubernetes提供Docker容器调度服务，Microsoft宣布Azure支持Kubernetes，VMware与Docker合作。Docker在分布式应用领域获得万美元的C轮融资。

       Docker的架构主要由Docker Client、Docker Daemon、Docker Registry、Graph、Driver、libcontainer以及Docker container组成。

Docker Client：用户通过命令行工具与Docker Daemon建立通信，发起容器管理请求。

Docker Daemon：后台运行的系统进程，接收并处理Docker Client请求，通过路由与分发调度执行相应任务。

Docker Registry：存储容器镜像的仓库，支持公有与私有注册。

Graph：存储已下载镜像，并记录镜像间关系的数据库。

Driver：驱动模块，实现定制容器执行环境，包括graphdriver、networkdriver和execdriver。

libcontainer：库，使用Go语言设计，直接访问内核API，提供容器管理功能。溯源码流程

Docker container：Docker架构的最终服务交付形式。

       架构内各模块功能如下：

Docker Client：用户与Docker Daemon通信的客户端。

Docker Daemon：后台服务，接收并处理请求，执行job。

Graph：存储容器镜像，记录镜像间关系。

Driver：实现定制容器环境，包括管理、网络与执行驱动。

libcontainer：库，提供内核访问，实现容器管理。

Docker container：执行容器，提供隔离环境。

       核心功能包括从Docker Registry下载镜像、创建容器、运行命令与网络配置。

       总结，通过Docker源码学习，深入了解其设计、功能与价值，有助于在分布式系统实现中找到与已有平台的契合点。同时，熟悉Docker架构与设计思想，为云计算PaaS领域带来实践与创新启发。

容器服务的李强365 源码深入应用及原理剖析（4）带你了解Docker Compose

       一、Docker Compose简介

       1.什么是compose

       Docker-compose 是一个定义和运行多个 Docker 应用的工具，你可以使用YMAL文件来配置你的服务，然后使用docker-compose 命令，创建和启动、编排所有你配置的服务。

       2.compose可以在任何工作环境中使用，生产环境，开发环境，持续集成等等。

       3.从logo上可以看出来, 它就是一个管理容器的工( zhang )具( yu ), 我们可以方便的使用它来管理我们的Docker容器, 可以极大程度的简化命令行的复杂操作。

       二、Docker Compose 安装

       版本：1..0-rc4

       1.安装

       看到版本信息，说明安装成功。

       2.卸载

       常见问题： 如果安装完成后，查看版本频繁报错，如下 Cannot open self /usr/local/bin/docker-compose or archive /usr/local/bin/docker-compose.pkg 可使用下面的解决方案 1、切换到/usr/local/bin，删除之前的下载/docker-compose 2、切换到/usr/local/bin执行下面的命令 wget github.com/docker/compo... 3、下载完毕后重命名为docker-compose mv docker-compose-Linux-x_ docker-compose 4、赋权限 5、查看版本成功

       三、Compose 核心概念与常用命令

       1.Compose 核心概念

       模板文件

       即 project 包含 service ，service 包含 container

       2.Compose模板文件介绍

       Compose模板文件格式

       Docker Compose 使用 YAML 文件来定义多服务的应用。

       Docker Compose 默认使用文件名 docker-compose.yml。当然，也可以使用 -f 参数指定具体文件

       官方提供了一个 yaml Docker Compose 配置文件的趋势王源码标准例子 提示：可以用 .yml 或 .yaml 作为文件扩展名

       version：指定 docker-compose.yml 文件的写法格式

       replicas

       指定运行容器的数量

       update_config

       mode

       replicated 如果服务是replicated（默认)，需要指定运行的容器数量

       restart_policy 重启策略

       配置容器的重新启动，代替restart

       卷标设置与查看

       挂载方式对比： 绝对路径：直接挂载到本地，比较直观，但需要管理本地的路径 卷标：简洁，但你不知道数据存在本地什么位置

       网络定义

       目的：实现网络隔离

       docker network create --subnet=..0.0/ frontend

       Docker Compose版本

       3.Compose常用命令

       常用命令汇总

       1) docker-compose up

       用于部署一个 Compose 应用。 默认情况下该命令会读取名为 docker-compose.yml 或 docker-compose.yaml 的文件。

       当然用户也可以使用 -f 指定其他文件名。通常情况下，会使用 -d 参数令应用在后台启动。

       2) docker-compose start

       启动

       3) docker-compose stop

       停止 Compose 应用相关的所有容器，但不会删除它们。 被停止的应用可以很容易地通过 docker-compose restart 命令重新启动。

       4) docker-compose rm

       用于删除已停止的 Compose 应用

       它会删除容器和网络，但是不会删除卷和镜像。

       5) docker-compose restart

       重启已停止的 Compose 应用。 如果用户在停止该应用后对其进行了变更，那么变更的内容不会反映在重启后的应用中

       这时需要重新部署应用使变更生效。

       6) docker-compose ps

       用于列出 Compose 应用中的各个容器。 输出内容包括当前状态、容器运行的命令以及网络端口。

       7) docker-compose down

       停止并删除运行中的 Compose 应用。 它会删除容器和网络，但是不会删除卷和镜像

       8) docker-compose logs web

       9) docker-compose build

       当你改变本地代码之后，先执行 docker-compose build 构建新的镜像，然后执行 docker-compose up -d 取代运行中的容器

       四、Docker Compose 工作原理

       1.Compose 的一次调用流程

       1) 首先，用户执行 docker-compose up 命令调用命令行中的启动方法

       2) 然后，如果当前宿主机已经存在与该应用对应的容器，docker-compose 则进行行为逻辑判断。如果用户指定可以重新启动已有服务，docker-compose 就会执行 service 模块的容器重启方法，否则就直接启动已有容器。这两种操作的区别在于前者会停止旧的容器，创建并启动新的容器，并把旧容器移除掉。

       3) 最后，contaier 模块会调用 docker-py 客户端来执行向 docker daemon 发起创建容器的 POST 请求。

       PS：如果本文对您有帮助，请关注我们的公众号：黑马 架构师还有B站号：博学谷（持续更新优质技术讲解视频） 欢迎和我们一起讨论学习哦 ^-^ ~

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数据科学家必须要掌握的Docker要点

       数据科学家在面对复杂的数据科学项目时，常会遇到依赖性管理的挑战。传统的开发方式需要在每个开发环境内安装各种库，并跟踪库版本，这不仅耗时，且容易在其他开发人员的环境中引起问题。为了解决这些问题，数据科学家需要掌握Docker，一个强大的容器化工具。

       Docker允许数据科学家构建和共享可移植的应用程序镜像。每个镜像包含源代码、依赖项、配置以及运行应用所需的系统工具。通过Docker，数据科学家可以创建一个隔离的、可复现的和一致的开发环境，使得其他开发人员无需担心复杂的安装过程和版本冲突，只需安装Docker并拉取Docker镜像即可运行应用。

       使用Docker进行开发有以下几个优势：

       简化了开发流程，其他开发人员只需安装Docker，无需手动配置环境。

       在开发过程中可以轻松运行多个应用程序版本，避免版本冲突。

       加快了部署速度，运维团队通过Docker镜像部署应用，确保在生产环境中使用与开发环境相同的容器，提高效率。

       Docker的基础概念包括镜像、容器和注册表。镜像是可移植的应用程序构件，容器是在镜像上运行的应用实例，而注册表用于存储和分发Docker镜像，DockerHub是最常用的公共注册表。

       本教程将逐步介绍如何使用Docker将数据科学应用程序容器化。首先，我们了解了Docker的基本概念，然后学习了如何使用Docker简化开发过程。接下来，我们创建了一个简单的数据科学应用程序的Dockerfile，构建了Docker镜像，并通过Docker命令运行容器。最后，我们介绍了如何将容器推送到DockerHub，以便与社区共享。

       在完成本教程后，你将能够熟练地使用Docker将数据科学应用程序容器化，从而提高开发效率、简化部署流程，并促进团队之间的协作。

       要开始使用Docker，请在计算机上安装Docker Desktop，这是一个易于使用的客户端和GUI界面，可帮助你轻松管理容器。在安装完成后，你就可以开始编码并尝试将你选择的应用程序容器化。为了进一步提升你的开发技能，推荐阅读《Python从入门到精通（第3版）》这本书，它详细介绍了Python程序开发应该掌握的各方面技术，包括数据可视化、Web编程、机器学习等。

       在GitHub代码库中，你可以找到本教程使用的代码示例。为了更好地学习和实践，加入《Python学研大本营》读者群，与其他学习者分享心得和经验。在实现数据科学应用程序的Docker化后，你将能够更高效地开发和部署应用，提升项目协作的效率。

深入 Dify 源码，洞察 Dify RAG 核心机制

       深入探究Dify源码，揭示RAG核心机制的关键环节

       在对Dify的完整流程有了初步了解后，发现其RAG检索效果在实际部署中不尽如人意。因此，针对私有化部署的Dify，我结合前端配置和实现流程，详细解析了技术细节，旨在帮助调整知识库配置或进行定制化开发。

       Docker私有化部署技术方案

       本文重点聚焦于Dify docker私有化部署的默认技术方案，特别是使用Dify和Xinference的GPU环境部署。若想了解更多，可查阅Dify与Xinference的集成部署教程。

       RAG核心流程详解

       Extractor：负责原始文件内容的提取，主要在api/core/rag/extractor/extract_processor.py中实现。分为Dify默认解析和Unstructured解析，后者可能涉及付费，通常Dify解析更为常用。

       Cleaner：清洗解析内容，减少后续处理负担，主要基于规则进行过滤，用户可在前端进行调整。

       Splitter：文件分片策略，Dify提供自动和自定义两种，影响检索效果。

       Retrieval：Dify支持多种检索模式，包括关键词检索和向量数据库检索，向量库的选择对效果有很大影响。

       Rerank：对检索结果进行排序，配置Top K和score阈值，但存在设计上的不足。

       总结与优化建议

       Dify的RAG服务提供了基础框架，但性能优化空间大。通过调整配置，特别是针对特定业务场景，可以改善检索效果。对RAG效果要求高的用户，可能需要进行定制化的二次开发和优化。

学习Docker哪本书最好

       Docker视频免费下载

       链接:f文件是构建过程中的关键组件。虽然原Dockerfile需要调整以消除EOF块的报错，但整个过程需要细心处理和定制化以适应ARM平台。