docker ps ##查看正在运行的容器
docker ps –a ##查看所有容器
$ docker run --runtime=nvidia -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=0,1 --restart=always --net=host -v /home/inspur/data/:/data -it -d --name caffe-test-2gpu caffe-py2 bash
--runtime=nvidia ##使用nvidia docker
-e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=0,1 ##指定该容器使用的GPU ID，不加该参数默认为all
--restart=always ##使容器一直运行，除非手动stop
--net=host ##使容器桥接主机的网络
-v /home/inspur/data/:/data ##挂载本地目录，/home/inspur/data/为物理机绝对路径，/data为容器内目录(进docker为root权限，所以/data挂在为根目录下)
-it ##交互
-d ##后台运行
--name caffe-test ##给该容器命名
caffe-py2 ##基于该镜像
bash ##容器运行之后启动的命令$ docker attach caffe-test-2gpu ##进入容器进行操作根据container ID，可以启动、停止、返回、删除容器，分别对应为start/stop/attach/rm命令
1 镜像相关
- 搜索可用镜像
# docker search imagesName
- 删除镜像
# docker rmi [-f] imageID/imagesName
-f 为强制删除
- 拉取镜像
# docker pull imagesName:tag
- 保存镜像到本地
保存单个镜像
# docker save imagesName／imageID > /path/image.tar
保存多个镜像
# docker save imagesName1／imageID1 imagesName2／imageID2 [imagesNameN／imageIDn] > /path/to/image_Name.tar
当需要把一台计算机上的镜像迁移到另一台计算机上时，需要保存镜像到本地。然后使用winscp将image.tar从机器a拷到机器b上，最后加载镜像。
- 加载本地镜像
# docker load -i /path/image.tar
或
# docker load < /path/image.tar
- 推送镜像到镜像仓库registry
# docker push imagesName:tag/imageID
- 从镜像运行一个容器，并在容器中运行一条命令
# docker run -d imagesName:tag [cmd]
- 从镜像运行一个容器，并在容器中运行交互式命令
# docker run -it imagesName:tag [cmd]
- 构建镜像
我们可以为每一个项目建立一个文件夹，在每个文件夹下放置1个dockerfile，并使用下面命令，手动构建镜像。
// Dockerfile在当前目录下
# docker build -t imagesName .
我们也可以使用下面命令构建镜像，或者结合docker-compose-file.yml，使用build选项自动构建镜像。
// Dockerfile在其他目录下, 绝对路径后不带Dockerfile名称
# docker build -t imageName /path/to/Dockerfile
2 容器相关
- 查看容器
// 查看正在运行的容器
# docker ps
// 列出最近一个运行过的容器
# docker ps -l
// 查看所有容器，包括已经停止的
# docker ps -a
// 只展示正在运行的容器ID
# docker ps -q
- 删除容器
// 删除停止的容器1和容器2
# docker rm -f containerID1/names containerID2/names
// 删除所有容器
# docker rm $(docker ps -a -q)
// 批量删除已经处于停止状态（exit）的容器
# docker rm -f `docker ps -a |awk '{print $1}' | grep [0-9a-z]`
- 停止/启动/重启/杀死一个容器
// 发送一个信号，等待容器的停止
# docker stop containerID/names
// 启动停止的容器
# docker start [-i] containerID/names
// 重启运行中的容器
# docker restart containerID/names
// 杀死一个容器
# docker kill containerID/names
- 查看容器日志
# docker logs [-f] [-t] [--tail 数字] containerID/names
没加参数，表示查看全部日志；-f –follows=true 默认为false，表示一直更新，ctrl+c退出；-t –timestamps=true | false 加上时间戳 ; –tail 数字，指定查看最新数目的日志)
- 将容器重新提交为一个镜像
# docker commit containerID imagesName
- 运行容器
a. 运行一次性容器
# docker run imagesName [含绝对路径的command] [arg]
容器启动一次，运行一个命令，最后停止
b. 运行交互式容器
# docker run -it imagesName [含绝对路径command]
执行容器中的命令, 就像在使用虚拟机一样，最后ctrl+p ctrl+q，使容器在后台运行（-i –interactive=true|false，默认是false；-t –tty=true|false，默认是false）
c. 运行自定义容器
# docker run -it --name=自定义容器名 imagesName [含绝对路径的command]
d. 运行守护式容器
# docker run -d imageName [含绝对路径的command]
-d，等效于ctrl+p ctrl+q ，能够长期运行。没有交互式会话，适合运行应用程序和服务
–restart=always，自动重新启动容器
–restart=on-failure:5，指定重启次数
f. 运行守护式进程
# docker run -d --name=自定义容器名 imageName [含绝对路径command]
在后台运行守护式进程命令，执行完命令，容器依然会退出
- 附加到已经存在的容器的命令行
# docker attach containerID/names
有些镜像附着会失败，使用ctrl+c退出
- 查看容器详情，返回配置信息
# docker inspect containerID/names
- 查看运行容器中的进程
# docker top containerID/names
- 在容器运行后，进入容器的命令行
# docker exec -it containerID/names [command] [ARG]
虽然docker的哲学是一个容器运行一个进程，但是要维护容器的话，就要新启动一个进程。启动参数如下：
-I，--interactive=true|false，默认是false，启动交互式容器
-t，--tty=true|false，默认是false
--privileged，使用该参数container内的root拥有真正的root权限。若没有此参数，container内的root只是外部的一个普通用户权限。privileged启动的容器，可以看到很多host上的设备，并且可以执行mount，甚至允许你在docker容器中启动docker容器
- 从一个容器连接到另一个容器
# docker run -it --name sonar tpires/sonar-server --link mysql:db
将sonar容器连接到mysql容器，并将mysql容器重命名为db。这样，sonar就可以使用db相关的环境变量了。
- 挂载数据卷
# docker run -it -v /root/software/:/mnt/software/ -v /opt/dir/:/mnt/soft/ 25c5298b1a36 /bin/bash
-v：表示需要将本地哪个目录挂载到容器中，格式：-v <宿主机目录>:<容器目录>
- 运行容器中的脚本
# docker run -d -p 808:80 --name javaweb locutus1/javaweb:0.1 /root/run.sh
以下为脚本的内容
// 注意：这里必须先加载环境变量，然后使用Tomcat的运行脚本来启动Tomcat服务
# vim /root/run.sh
!/bin/bash
source ~/.bashrc
sh /opt/tomcat/bin/catalina.sh run
# chmod u+x /root/run.sh // 为运行脚本添加执行权限
3 守护进程相关
- 开启、停止、重启docker守护进程
# service start/stop/restart docker
- 显示Docker运行环境信息
# docker info
- 查看docker守护进程状态
# ps -ef | grep docker 若进docker时没有指定显卡，则docker默认用所有的显卡，容器中的显卡序列号与外部保持一致；
若进docker时指定了显卡(如 -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=2,3 )，则docker容器中显卡的序列号从0开始编号(0,1)。
-
在远程服务器上，启动
jupyter notebook服务：jupyter notebook --allow-root --port=9000
运行后会生成一串token在后面打开浏览器的时候会用到:
-
在本地终端中启动
SSH：# localhot Port ： Server Port ssh -N -f -L localhost:8890:localhost:9000 username@serverIP-N告诉SSH没有命令要被远程执行-f告诉SSH在后台执行-L是指定port forwarding的配置，本地的端口号的8890，服务器端口是9000username@serverIP替换成服务器的对应账号。
-
最后在本地打开浏览器，访问：http://localhost:8890/ , 并在对话框中输入服务器端生成的那串
token:
官方指南：官方指南
-
生成默认配置文件
默认情况下，配置文件~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py并不存在，需要自行创建。使用下列命令生成配置文件:jupyter notebook --generate-config
如果是
root用户执行上面的命令，会发生一个问题：Running as root it not recommended. Use --allow-root to bypass.
提示信息很明显，
root用户执行时需要加上--allow-root选项。jupyter notebook --generate-config --allow-config
执行成功后，会出现下面的信息：
Writing default config to: /root/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
-
生成访问密码(token)
- 自动生成
从jupyter notebook 5.0版本开始，提供了一个命令来设置密码：jupyter notebook password，生成的密码存储在：jupyter_notebook_config.json：$ jupyter notebook password Enter password: **** Verify password: **** [NotebookPasswordApp] Wrote hashed password to /Users/you/.jupyter/jupyter_notebook_config.json
- 手动生成
除了使用提供的命令，也可以通过手动安装，推荐使用的手动安装，因为jupyter notebook password出来一堆内容，没耐心看。打开ipython执行下面内容：In [1]: from notebook.auth import passwd In [2]: passwd() Enter password: Verify password: Out[2]: 'sha1:67c9e60bb8b6:9ffede0825894254b2e042ea597d771089e11aed'
sha1:67c9e60bb8b6:9ffede0825894254b2e042ea597d771089e11aed这一串就是要在jupyter_notebook_config.py添加的密码。c.NotebookApp.password = u'sha1:67c9e60bb8b6:9ffede0825894254b2e042ea597d771089e11aed'
- 自动生成
-
配置config文件
在jupyter_notebook_config.py中找到下面的行，取消注释并修改:c.NotebookApp.ip='*' c.NotebookApp.password = u'sha1:67c9...11aed # 刚才复制的那个密文 c.NotebookApp.open_browser = False c.NotebookApp.port =8890 #可自行指定一个端口, 访问时使用该端口
-
服务器上启动
jupyter notebook:jupyter notebook
root用户使用:jupyter notebook --allow-root
-
最后本地浏览器打开
服务器IP地址:指定的端口，假如服务器的地址为10.1.1.31，则在本地浏览器中访问：http://10.1.1.31:8890/ , 输入密码就可以访问了。需要注意的是不能在隐藏目录 (以.开头的目录)下启动jupyter notebook, 否则无法正常访问文件。 -
SSL链接
用以下命令生成.key和.pem：openssl req -x509 -nodes -days 365 -newkey rsa:2048 -keyout mykey.key -out mycert.pem
用以上生成的
.key和.pem运行Jupyter Notebook命令:jupyter notebook --certfile=mycert.pem --keyfile mykey.key
可以将上面生成的
.key和.pem添加到jupyter_notebook_config.py配置文件中，这样不用每次都需要指定.key和.pem了:c.NotebookApp.certfile = u'/absolute/path/to/your/certificate/mycert.pem' c.NotebookApp.keyfile = u'/absolute/path/to/your/certificate/mykey.key'
假如服务器的地址为10.1.1.31，则在本地浏览器中访问：https://10.1.1.31:8890/
参考资料