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@kattoyoshi

Docker コマンドチートシート

Last updated at Posted at 2019-03-11

イントロダクション

1. この記事の目的

  • Docker を初めて使う人に, 基本的な使い方がパッとわかるように説明する
    • ちなみに私自身も Docker 初心者なので間違えていたら指摘していただけると嬉しいです

2. 対象読者

  • Docker の概念は他の記事などで知っているけれど, 実際にはこれから初めて使う方
  • 他の記事を見たけれど, 使い方がいまいちよくわからない方
  • 細かいことはいいからすぐに使いたい方

3. 動作環境

  • Ubuntu 18.04
  • Docker 18.09.2
  • Nvidia Docker 2.0.3

4. この記事で書かないこと

本編

1. docker の使い方の基本

ほとんどの場合、１つのコンテナの中で１つのプロセスだけ実行すべきです。アプリケーションを複数のコンテナに分離することは、水平スケールやコンテナの再利用を簡単にします。サービスとサービスに依存関係がある場合は、 コンテナのリンク を使います。

2. docker コマンド全体像

  • 図のほうがわかりやすいと思ったので作ってみた
  • 初めて使う人は, pull -> run あたりの解説を読んで, とりあえず動かしてみると理解が進むと思います

DockerOverview.png

3. 解説するコマンド一覧

注意：図中に存在しないコマンドもある

  • image の操作
    • images
    • search
    • pull
    • tag
    • rmi
  • conteiner の操作
    • ps
    • create
    • start
    • stop
    • restart
    • run
    • attach
    • exec
    • status
    • top
    • rm
  • image の保存と再構築
    • build
    • commit
    • Dockerfile

4. 本記事における表記ルール

  • {param}
    • 必須の引数
  • [param]
    • option の引数

5. コマンド詳細

5.1 image の操作

docker images

  • ホストに存在するイメージを確認する
$ docker images

#-----------------------------------------------------
# 例
#-----------------------------------------------------
$ docker images
# 結果　->　ホストに存在するイメージの一覧が表示される
REPOSITORY          TAG                  IMAGE ID            CREATED             SIZE
ubuntu              latest               47b19964fb50        3 weeks ago         88.1MB
nvidia/cuda         9.0-cudnn7-runtime   17c50af840b7        4 weeks ago         1.21GB

docker search

  • 公開されているイメージを検索する
$ docker search {image}

#-----------------------------------------------------
# 例
#-----------------------------------------------------
$ docker search ubuntu
# 結果　->　リポジトリで公開されているイメージの一覧が表示される
NAME                                                   DESCRIPTION                                     STARS               OFFICIAL            AUTOMATED
ubuntu                                                 Ubuntu is a Debian-based Linux operating sys…   9265                [OK]                
dorowu/ubuntu-desktop-lxde-vnc                         Docker image to provide HTML5 VNC interface …   274                                     [OK]

etc.

docker pull

  • 公開されているイメージをリポジトリから取得する
$ docker pull {image}[:tag]

#-----------------------------------------------------
# 例
#-----------------------------------------------------
$ docker pull hello-world:latest
# 結果 -> REPOSITORY=hello-world, TAG=latest のイメージが追加される.
$ docker images
REPOSITORY          TAG                  IMAGE ID            CREATED             SIZE
hello-world         latest               fce289e99eb9        8 weeks ago         1.84kB
ubuntu              latest               47b19964fb50        3 weeks ago         88.1MB
nvidia/cuda         9.0-cudnn7-runtime   17c50af840b7        4 weeks ago         1.21GB

docker tag

  • ホストに存在するイメージのイメージ名とタグ名を変更する
  • 元イメージを別名で呼べるようになる
    • イメージの実体は共通である点に注意
$ docker tag {image} {new_image}{:new_tag_name}

#-----------------------------------------------------
# 例
#-----------------------------------------------------
$ docker tag hello-world hello-world2:latest2
# 結果 -> 同一 ID の別名が生成される
$ docker images
REPOSITORY          TAG                  IMAGE ID            CREATED             SIZE
hello-world2        latest2              fce289e99eb9        8 weeks ago         1.84kB
hello-world         latest               fce289e99eb9        8 weeks ago         1.84kB
ubuntu              latest               47b19964fb50        3 weeks ago         88.1MB
nvidia/cuda         9.0-cudnn7-runtime   17c50af840b7        4 weeks ago         1.21GB

docker rmi

  • イメージを削除する
    • イメージ名かイメージIDを指定可能
  • option
    • -f: イメージを強制的に削除する
$ docker rmi [opiton] {iamge1} {image2} ...

#-----------------------------------------------------
# 例
#-----------------------------------------------------
$ docker rmi hello-world2
# 結果 -> イメージが削除される
$ docker images
REPOSITORY          TAG                  IMAGE ID            CREATED             SIZE
hello-world         latest               fce289e99eb9        8 weeks ago         1.84kB
ubuntu              latest               47b19964fb50        3 weeks ago         88.1MB
nvidia/cuda         9.0-cudnn7-runtime   17c50af840b7        4 weeks ago         1.21GB

5.2 conteiner の操作

docker ps

  • ホストに存在する稼働中のコンテナを表示する
  • option
    • -a: 停止中のコンテナも含めて全て表示する
$ docker ps # 稼働中のコンテナ一覧表示
$ docker ps -a # 停止中のコンテナも含めて一覧表示

#-----------------------------------------------------
# 例
#-----------------------------------------------------
$ docker ps
# 結果
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND             CREATED             STATUS              PORTS               NAMES
76368d6f5feb        ubuntu:latest       "/bin/bash"         2 minutes ago       Up 2 minutes                            test2

$ docker ps -a
# 結果 -> 停止中のコンテナも見えるようになる
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND             CREATED              STATUS                          PORTS               NAMES
76368d6f5feb        ubuntu:latest       "/bin/bash"         About a minute ago   Up About a minute                                   test2
ce64ec84b470        ubuntu:latest       "/bin/bash"         2 minutes ago        Exited (0) About a minute ago                       test1

docker create

  • コンテナを作成する（起動はしない）
  • run コマンドとほぼ同じコマンドルールなので詳細は割愛する 
$ docker create [option] {image}[:tag] [コンテナで実行するコマンド]

docker start

  • 停止中のコンテナを起動する
  • コンテナ名 or コンテナID を指定する
$ docker start [option] {container} [container]
  • 主な option
option 説明
-a, --attach STDOUT、STDERR にアタッチする
-i, --interactive コンテナの STDIN にアタッチ 
#-----------------------------------------------------
# 例
#-----------------------------------------------------
# 事前条件
$ docker ps -a

CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND             CREATED              STATUS                          PORTS               NAMES
76368d6f5feb        ubuntu:latest       "/bin/bash"         About a minute ago   Up About a minute                                   test2
ce64ec84b470        ubuntu:latest       "/bin/bash"         2 minutes ago        Exited (0) About a minute ago                       test1

# コマンド実行
$ docker start test1
$ docker ps
# 停止していたコンテナが稼働する
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND             CREATED             STATUS              PORTS               NAMES
76368d6f5feb        ubuntu:latest       "/bin/bash"         16 minutes ago      Up 16 minutes                           test2
ce64ec84b470        ubuntu:latest       "/bin/bash"         17 minutes ago      Up 3 seconds                            test1

docker stop

  • 起動中のコンテナを停止する
  • コンテナ名 or コンテナID を指定する
$ docker stop {container} [conteiner]

#-----------------------------------------------------
# 例
#-----------------------------------------------------
# 事前条件
$ docker ps

CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND             CREATED             STATUS              PORTS               NAMES
76368d6f5feb        ubuntu:latest       "/bin/bash"         31 minutes ago      Up 10 seconds                           test2
ce64ec84b470        ubuntu:latest       "/bin/bash"         32 minutes ago      Up 3 seconds                            test1

# コマンド実行
$ docker stop test2
$ docker ps -a
# test2 が停止する
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND             CREATED             STATUS                     PORTS               NAMES
76368d6f5feb        ubuntu:latest       "/bin/bash"         32 minutes ago      Exited (0) 7 seconds ago                       test2
ce64ec84b470        ubuntu:latest       "/bin/bash"         32 minutes ago      Up 33 seconds                                  test1

docker restart

  • コンテナを再起動する
  • コンテナ名 or コンテナID を指定する
$ docker restart {container}

docker run

重要なコマンドであるため, 使用頻度の高いオプションを含めて細かく解説する.

  • コンテナを作成・起動する
$ docker run [option] {image}[:tag] [コンテナで実行するコマンド]
  • 代表的な option
option 説明
--detach, -d コンテナを生成し、バックグラウンドで実行する
--interactive, -i コンテナの標準入力を開く
--tty, -t 端末デバイスを使う
--name コンテナに名前をつける. 指定しない場合は, 自動で付与される.
--rm コンテナ実行完了後にコンテナを自動で削除する. つまり, exit でコンテナから抜けたときや stop でコンテナを停止した場合に自動で削除される.
--user {ユーザー名}, -u ユーザー名または UID を指定する.
--add-host={ホスト名：IPアドレス} コンテナの /etc/hosts にホスト名とIPアドレスを定義する
--net={bridge / none / container: / host} コンテナのネットワークを設定する. bridge(default):ブリッジ接続, none: ネットワークに接続しない, container:[name / id]: 別のコンテナのネットワークを使う, host: ホスト OS のネットワークを使う
--hostname, -h コンテナ自身のホスト名を指定する
--publish, -p {host_port}:{container port} ホストとコンテナのポートマッピング
--env, -e {環境変数} 環境変数を設定する
--volume, -v {host_dir}:{container_dir} コンテナにホストのディレクトリをマウントする
--workdir={パス}, -w コンテナの作業ディレクトリを指定する
詳細な説明
  • -it オプション
  • run コマンドでコンテナのコンソール入出力を端末のコンソールに繋げる場合は -it オプションをつける
#-----------------------------------------------------
# 例
#-----------------------------------------------------
# -it オプションをつけた場合 --> root で稼働したコンテナのコンソールに入れる
$ docker run -it --name ubuntu1 ubuntu:latest
# 以下も同じ挙動をする
$ docker run -it --name ubuntu1 ubuntu:latest /bin/bash

# -it オプションをつけない場合 --> ホストのコンソールのまま. コンテナは停止状態
$ docker run --name ubuntu1 ubuntu:latest
  • --rm オプション
    • exit でコンテナから抜けたときや stop でコンテナを停止した場合に自動で削除する
  • -p オプション
    • ホストのポートとコンテナのポートをポートフォワーディングする
#-----------------------------------------------------
# 例
#-----------------------------------------------------
# コンテナの80番ポートをホストの8080番ポートに繋げる
$ docker run -it --name ubuntu1 -p 8080:80 ubuntu:latest
  • -v オプション
#-----------------------------------------------------
# 例
#-----------------------------------------------------
# ホストの /mnt/D をコンテナの /D にマウントする
$ docker run -it --name ubuntu1 -v /mnt/D/:/D/ ubuntu:latest

# 結果 --> マウントされる
root@8d13b1b9dee6:/# ls
D  bin  boot  dev  etc  home  lib  lib64  media  mnt  opt  proc  root  run  sbin  srv  sys  tmp  usr  var

docker attach

  • 稼働中のコンテナの PIC=0 のプライマリプロセスに接続する
    • exit するとコンテンが停止する
$ docker attach {container}

docker exec

  • 稼働中のコンテナで別プロセスを実行
    • exit するとそのプロセスのみが停止する
$ docker exec [オプション] {container} {コンテナで実行するコマンド}

docker status

  • コンテナの稼働状況を確認する
$ docker status {container}

docker top

  • 稼働コンテナのプロセス確認
$ docker top {container}

docker rm

  • 停止中のコンテナを削除する
$ docker rm {container}

5.3 image の保存と再構築

docker build

  • Dockerfile をビルドしてイメージを作成する
    • Dockerfile という名前で定義している場合, パスはファイルの親ディレクトリで良い
$ docker build -t {image_name}:{new_tag_name} {path/for/Dockerfile}
  • 引数を指定する場合
    　-　--build-arg オプションコマンドで Dockerfile 内で ARG として定義した引数に値を設定できる. プリセットされている場合は, 上書きされる
docker build --build-arg USER=SOMEONE

docker commit

  • コンテナからイメージを生成する
  • コンテナ上で実施した設定などを反映した image として保存できる
# 事前条件：　ctl+p ctl+q でコンテナから抜ける
$ docker commit {container} {iamge_name}

Dockerfile

  • 作成方法の基本
    • ベースとなるイメージを記録しておく
    • コンテナ内で行った操作を記録しておく
    • 環境変数などの設定を記録しておく
    • 設定を再現するための Dockerfile を記載する
  • 参考
  • Dockerfile の基本構文 
    # Comment
{命令} {引数}
  • 命令の一覧
名前 説明
FROM ベースイメージの設定
RUN コマンド実行
CMD コンテナでのコマンド
LABAL ラベルを設定
EXPOSE ポートのエクスポート
ENV 環境変数
ADD ファイル/ディレクトリの追加
COPY ファイルのコピー
ENTRYPOINT コンテナの実行コマンド
VOLUME ボリュームのマウント
USER ユーザーの指定
WORKDIR 作業ディレクトリ
ARG Dockefile 内の変数
ONBUILD ビルド完了後に実行される命令
STOPSIGNAL システムコールシグナルの設定
HEALTHCHECK コンテナのヘルスチェック
SHELL デフォルトのシェルの設定 
ARG cuda_version=9.0
ARG cudnn_version=7
FROM nvidia/cuda:${cuda_version}-cudnn${cudnn_version}-devel

# Install system packages
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
      bzip2 \
      g++ \
      git \
      graphviz \
      libgl1-mesa-glx \
      libhdf5-dev \
      openmpi-bin \
      wget && \
    rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# Install conda
ENV CONDA_DIR /opt/conda
ENV PATH $CONDA_DIR/bin:$PATH

RUN wget --quiet --no-check-certificate https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-4.2.12-Linux-x86_64.sh && \
    echo "c59b3dd3cad550ac7596e0d599b91e75d88826db132e4146030ef471bb434e9a *Miniconda3-4.2.12-Linux-x86_64.sh" | sha256sum -c - && \
    /bin/bash /Miniconda3-4.2.12-Linux-x86_64.sh -f -b -p $CONDA_DIR && \
    rm Miniconda3-4.2.12-Linux-x86_64.sh && \
    echo export PATH=$CONDA_DIR/bin:'$PATH' > /etc/profile.d/conda.sh

# Install Python packages and keras
ENV NB_USER keras
ENV NB_UID 1000

RUN useradd -m -s /bin/bash -N -u $NB_UID $NB_USER && \
    chown $NB_USER $CONDA_DIR -R && \
    mkdir -p /src && \
    chown $NB_USER /src

USER $NB_USER

ARG python_version=3.6

RUN conda config --append channels conda-forge
RUN conda install -y python=${python_version} && \
    pip install --upgrade pip && \
    pip install \
      sklearn_pandas \
      tensorflow-gpu \
      cntk-gpu && \
    conda install \
      bcolz \
      h5py \
      matplotlib \
      mkl \
      nose \
      notebook \
      Pillow \
      pandas \
      pydot \
      pygpu \
      pyyaml \
      scikit-learn \
      six \
      theano \
      mkdocs \
      && \
    git clone git://github.com/keras-team/keras.git /src && pip install -e /src[tests] && \
    pip install git+git://github.com/keras-team/keras.git && \
    conda clean -yt

ADD theanorc /home/keras/.theanorc

ENV LC_ALL=C.UTF-8
ENV LANG=C.UTF-8

ENV PYTHONPATH='/src/:$PYTHONPATH'

WORKDIR /data

EXPOSE 8888

CMD jupyter notebook --port=8888 --ip=0.0.0.0
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