Docker 第五天学习指南：初识 Dockerfile-创锋一号

一、学习目标

理解 Dockerfile 是什么以及它的作用
掌握 Dockerfile 核心指令：FROM、WORKDIR、COPY、RUN、CMD
编写第一个 Dockerfile（基于 Python Flask 应用）
使用docker build构建镜像

二、什么是 Dockerfile？

Dockerfile是一个纯文本文件，里面包含了一系列构建镜像的指令。Docker 可以读取这些指令并自动构建出一个镜像。

Dockerfile 的作用

自动化构建：将应用及其运行环境固化为代码（Infrastructure as Code）
可重复性：任何人只要拿到 Dockerfile，就能构建出完全相同的镜像
版本控制：Dockerfile 可以像源代码一样提交到 Git 仓库

一个简单的例子

# 使用 Python 官方镜像作为基础 FROM python:3.9-slim # 设置工作目录 WORKDIR /app # 复制当前目录下的所有文件到容器内的 /app COPY . /app # 安装 Python 依赖 RUN pip install -r requirements.txt # 声明容器启动时运行的命令 CMD ["python", "app.py"]

三、核心指令详解

1.`FROM`—— 指定基础镜像

作用：每个 Dockerfile 的第一条指令必须是FROM，它指定了构建所使用的“地基”镜像。

# 语法 FROM <镜像名>[:<标签>] # 示例 FROM ubuntu:22.04 # 基于 Ubuntu 22.04 FROM python:3.9-slim # 基于精简版 Python 3.9 FROM alpine:latest # 基于 Alpine Linux（极小体积） FROM scratch # 从零开始（用于静态二进制文件）

最佳实践：尽量选择官方镜像，并指定具体标签（如python:3.9-slim），不要使用latest（不可复现）。

2.`WORKDIR`—— 设置工作目录

作用：为后续的RUN、CMD、COPY等指令设置当前工作目录。如果目录不存在，会自动创建。

# 语法 WORKDIR <路径> # 示例 WORKDIR /app # 绝对路径 WORKDIR /usr/local/src WORKDIR app # 相对路径（相对于上一个 WORKDIR） # 可以多次使用，支持相对路径 WORKDIR /home WORKDIR myapp # 最终路径 = /home/myapp

最佳实践：使用绝对路径，避免混淆。先WORKDIR再COPY，可以简化复制路径。

3.`COPY`—— 复制文件

作用：将构建上下文（通常是 Dockerfile 所在目录）中的文件/目录复制到镜像中。

# 语法 COPY <源路径>... <目标路径> # 示例 COPY . /app # 将当前目录所有文件复制到 /app COPY requirements.txt /app/requirements.txt COPY --chown=www-data:www-data index.html /var/www/ COPY --from=builder /output /app # 多阶段构建中从上一阶段复制 # 通配符 COPY hom* /mydir/ COPY abc?.txt /mydir/

注意：

源路径必须在构建上下文中（即不能COPY ../xxx）
目标路径可以是绝对路径，也可以是相对WORKDIR的相对路径
如果目标路径不存在，Docker 会自动创建

4.`RUN`—— 执行命令

作用：在构建过程中执行命令，通常用于安装软件、配置环境。每个RUN都会在镜像中创建一个新层。

# 两种语法形式 # shell 形式（默认使用 /bin/sh -c） RUN apt-get update && apt-get install -y curl # exec 形式（推荐，不会启动 shell 解析） RUN ["apt-get", "update"] # 示例 RUN pip install flask redis RUN npm install --production RUN mkdir -p /app/data && chown 1000:1000 /app/data # 多行命令（使用 \ 换行，提高可读性） RUN apt-get update && \ apt-get install -y --no-install-recommends \ build-essential \ curl \ git && \ rm -rf /var/lib/apt/lists/*

最佳实践：

将多个RUN合并为一个（减少层数，缩小镜像体积）
安装完成后清理临时文件（如apt-get clean）
使用&&确保命令失败时构建失败

5.`CMD`—— 容器启动默认命令

作用：指定容器启动时执行的默认命令。每个 Dockerfile 只能有一个CMD，最后一个生效。CMD可以被docker run后面的命令覆盖。

# 三种形式 # 1. exec 形式（推荐） CMD ["python", "app.py"] # 2. 作为 ENTRYPOINT 的默认参数 CMD ["--port", "8080"] # 3. shell 形式 CMD python app.py # 示例 CMD ["nginx", "-g", "daemon off;"] CMD ["flask", "run", "--host=0.0.0.0"]

与RUN的区别：

RUN在构建时执行，结果保存到镜像中
CMD在运行时执行，只是默认命令，可以被覆盖

补充指令（了解即可，后面会深入学习）

指令	作用
`ADD`	类似 COPY，但支持 URL 下载和自动解压 tar（不推荐优先使用）
`ENV`	设置环境变量，构建和运行时都存在
`ARG`	构建参数，只在构建时有效
`EXPOSE`	声明容器监听端口（只是文档，不会真正暴露）
`ENTRYPOINT`	与 CMD 类似，但不会被覆盖，常与 CMD 配合使用

四、实战：为一个 Flask 应用编写 Dockerfile

1. 准备 Flask 应用

首先创建一个新目录，并在其中创建以下文件：

目录结构：

my-flask-app/ ├── app.py ├── requirements.txt └── Dockerfile

app.py（简单的 Flask Web 应用）：

from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route('/') def hello(): return 'Hello from Docker! I am running inside a container.' if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

requirements.txt：

flask==2.3.2

2. 编写 Dockerfile

在同一目录下创建Dockerfile（无扩展名）：

# 1. 指定基础镜像 FROM python:3.9-slim # 2. 设置工作目录 WORKDIR /app # 3. 复制依赖文件（先复制 requirements.txt，利用缓存） COPY requirements.txt . # 4. 安装 Python 依赖 RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt # 5. 复制应用源代码 COPY app.py . # 6. 声明容器运行时监听的端口（仅文档作用） EXPOSE 5000 # 7. 定义容器启动时运行的命令 CMD ["python", "app.py"]

逐行解释：

FROM python:3.9-slim：使用官方精简版 Python 镜像，体积小，适合生产。
WORKDIR /app：所有后续命令都在/app目录下执行。
COPY requirements.txt .：只复制依赖文件，这样在代码修改时，只要requirements.txt没变，Docker 就会使用缓存的依赖安装层，加速构建。
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt：安装依赖，--no-cache-dir可以减小镜像体积。
COPY app.py .：复制应用代码。
EXPOSE 5000：告诉使用者这个容器会监听 5000 端口。
CMD ["python", "app.py"]：启动 Flask 应用。

3. 构建镜像

在my-flask-app目录下执行：

docker build -t my-first-flask-app .

参数说明：

-t my-first-flask-app：给镜像起一个名字（tag）
.：构建上下文路径（当前目录），Docker 会把这个目录下的所有文件发送给守护进程

构建过程输出示例：

[+] Building 15.2s (10/10) FINISHED => [1/5] FROM python:3.9-slim => [2/5] WORKDIR /app => [3/5] COPY requirements.txt . => [4/5] RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt => [5/5] COPY app.py . => exporting to image => => naming to docker.io/library/my-first-flask-app

4. 运行镜像并测试

# 运行容器，映射宿主机 5000 端口到容器 5000 端口 docker run -d --name my-flask-container -p 5000:5000 my-first-flask-app # 检查容器是否运行 docker ps # 访问应用（使用 curl 或浏览器） curl http://localhost:5000 # 应该输出：Hello from Docker! I am running inside a container.

5. 查看日志和停止容器

# 查看容器日志 docker logs my-flask-container # 停止并删除容器 docker stop my-flask-container docker rm my-flask-container

五、Dockerfile 编写最佳实践

1. 利用构建缓存

将不经常变化的指令放在前面，经常变化的代码放在后面。

# ✅ 好：依赖放前面，代码放后面 COPY requirements.txt . RUN pip install -r requirements.txt COPY . . # ❌ 不好：复制所有代码在前，导致每次代码修改都要重装依赖 COPY . . RUN pip install -r requirements.txt

2. 合并 RUN 命令减少层数

# ❌ 不好：多个 RUN，产生多个层 RUN apt-get update RUN apt-get install -y curl RUN apt-get clean # ✅ 好：合并为一个 RUN RUN apt-get update && \ apt-get install -y curl && \ apt-get clean && \ rm -rf /var/lib/apt/lists/*

3. 使用`.dockerignore`文件

创建.dockerignore文件，排除不需要的文件（如__pycache__、.git、venv），加快构建速度并减小镜像体积。

# .dockerignore 内容 __pycache__ *.pyc .git .venv .env README.md

4. 选择合适的基础镜像

生产环境优先选择-alpine或-slim版本，体积小
开发环境可以使用完整镜像（如python:3.9）

5. 固定版本号

避免使用latest，指定具体版本（如python:3.9-slim），确保环境一致性。

6. 以非 root 用户运行（安全性）

默认容器内是 root 用户，最佳实践是创建普通用户。

FROM python:3.9-slim RUN useradd -m -u 1000 appuser WORKDIR /app COPY . . RUN chown -R appuser:appuser /app USER appuser CMD ["python", "app.py"]

六、常用构建命令

# 基础构建 docker build -t 镜像名:标签 . # 不使用缓存（强制重新构建所有层） docker build --no-cache -t my-image . # 指定 Dockerfile 名称（默认是 'Dockerfile'） docker build -f Dockerfile.prod -t my-image . # 构建时传递构建参数（ARG） docker build --build-arg VERSION=1.2.3 -t my-image . # 查看镜像构建历史 docker history my-image # 查看镜像详情 docker inspect my-image

七、完整示例：多阶段构建（进阶）

对于一个需要编译的应用（如 Go、Java），可以使用多阶段构建来减小最终镜像体积。

# 第一阶段：构建（使用完整编译环境） FROM golang:1.21 AS builder WORKDIR /app COPY . . RUN go build -o myapp main.go # 第二阶段：运行（使用极简基础镜像） FROM alpine:latest RUN apk --no-cache add ca-certificates WORKDIR /root/ COPY --from=builder /app/myapp . CMD ["./myapp"]

八、常见问题排查

Q1：构建时提示`COPY failed: file not found`

原因：源文件路径错误或文件不存在。
解决：检查源文件是否在构建上下文内，路径是否正确。

Q2：容器启动后立即退出

原因：CMD指定的命令不是持续运行的（比如直接运行bash）。
解决：对于前台应用（如 Flask），确保CMD是阻塞命令；对于调试，可以先运行sleep infinity。

Q3：镜像体积过大

解决：

使用 Alpine 或 slim 基础镜像
合并 RUN 指令并清理临时文件
使用多阶段构建
检查是否有不必要的文件（使用.dockerignore）

Q4：`pip install`速度慢

解决：使用国内镜像源（在 Dockerfile 中配置）：

RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

九、课后练习

练习 1：构建一个静态网站镜像

# 使用 nginx:alpine 作为基础镜像 # 创建 index.html 文件，内容任意 # 复制到 /usr/share/nginx/html # 构建并运行，通过浏览器访问

解析：

FROM nginx:alpine COPY index.html /usr/share/nginx/html/index.html EXPOSE 80 CMD ["nginx", "-g", "daemon off;"]

练习 2：修改 Flask 应用

修改app.py，增加一个新路由/health，返回OK
重新构建镜像（无需修改 Dockerfile）
重启容器，测试/health端点

练习 3：添加环境变量

修改 Dockerfile，使用ENV指令设置FLASK_ENV=production，并在app.py中打印该环境变量。

十、小结

今天你学会了：

Dockerfile 的核心指令及其含义
如何为一个 Flask 应用编写 Dockerfile
使用docker build构建镜像
运行自己的第一个定制镜像

今日检查清单：

理解 Dockerfile 的作用
能独立写出一个包含FROM、WORKDIR、COPY、RUN、CMD的 Dockerfile
成功构建镜像并运行
能通过浏览器或 curl 访问到 Flask 应用的输出

恭喜你完成了第五天的学习！明天我们将深入数据持久化（Volume），解决容器删除后数据丢失的问题。

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