前言
本系列所有关于 Docker 的笔记仅针对 Docker Desktop for Windows 实践。
下载并安装 Docker Desktop for Windows。根据官网提供的信息，Docker Desktop for Windows 仅能在 Windows 10 专业版或企业版上运行，实践表明，教育版 Win10 也能支持，理论上家庭版也能使用，因为新的 Docker 可以使用 WSL 2 引擎，而 WSL 2 支持 Win10 家庭版。有成功运行的同学可以文末留言。
Get Started with Docker | Docker
Docker Desktop for Windows user manual | Docker Documentation
Docker 是一个沙盒性的容器应用引擎，我们将应用程序以及相关的依赖环境打包到容器中，后续就可以简洁快速地进行镜像移植，只要能运行 Docker 的系统就能拉取我们打包的镜像，从而创建容器，而我们的应用程序则运行在该容器中。Docker 就是一个虚拟机，我们打包好的容器是一个虚拟机实例，做到了一次部署处处运行，而与传统的虚拟机相比，Docker 采用了操作系统内核共享机制，显然更省资源。
对我来说，Docker 可以减少在不同机器上部署同一个应用的机械重复工作量，不用每次都要手动安装复杂的环境依赖，即实现了安装运维的自动化。比如对于部分需要使用 SQL Server 的项目，每次在客户机器上从头安装 SQL Server 都是一个繁琐的过程，使用 Docker 则只要几个命令就能安装成功。有的项目也可以 push 到 Docker hub 仓库中，为客户部署时 pull 到本地安装即可。这就是我接触 Docker 的初衷。慢学 Docker 系列将记录这个过程的零碎笔记。
更快的 WSL 2 引擎
WSL 2（Windows Subsystem for Linux 2）是适用于 Linux 的 Windows 子系统，是在 Windows 上的轻量级虚拟机上运行的完整 Linux 内核，从此我们就可以在 Win10 上快速运行 Linux 命令和工具啦。
Docker for Windows 支持基于 WSL 2 或 Hyper -V 的引擎。基于 WSL 2 的 Docker 可以直接利用 Linux 工作区，无须额外维护 Windows 构建脚本，其动态内存分配功能也能够改善资源分配问题，表现在如果你勾选了 WSL 2 引擎，就不用手动为 Docker 分配 CPU 和内存了，Docker 将仅仅使用所需的最优 CPU 和内存资源。
安装好的 Docker 要想使用基于 WSL 2 的引擎而非基于 Hyper-V 的引擎，则要求 Windows 安装 WSL 2 Linux 内核，若未安装会在 Docker 启动时会提醒，根据提示安装即可。
Win10 上安装完 WSL 2 后建议为 Docker 启用基于 WSL 2 的引擎，即勾选 “Settings-General-Use the WSL 2 based engine” 选项。Docker 安装完一般是默认勾选的，可以自己确认一下。
勾选了 WSL 2 系统会自动为 Docker 分配 CPU 内存，而且 Windows 会与容器共享所有文件。同时 Docker 拉取安装的镜像将由 WSL 2 管理，如果需要迁移镜像位置或备份镜像数据，需要通过 wsl 命令进行。
如果勾选 WSL 2 后 Docker 启动失败，可以到 Windows 控制面板的 “启用或关闭 Windows 功能” 中关闭 Hyper-V 功能后重启 Docker。关于该问题可以参考：
先列出已安装的 WSL 发行版及其版本。
可以看到 Docker 为我们安装了 docker-desktop 和 docker-desktop-data 两个发行版，版本是 2，即 WSL 2，其中我们关注的是 docker-desktop-data 发行版，是用于运行 docker images 即镜像，同时存储镜像数据。该发行版默认将数据（运行数据与镜像文件）存储于 C 盘，位置为%LOCALAPPDATA%/Docker/wsl/data/ext4.vhdx，随着镜像数据增加，将占据更多 C 盘空间，这点需要额外注意。如果空间不足，可以迁移位置，迁移命令的搜索关键词为 “wsl –export docker-desktop-data”，可自行查找。
对 WSL 2 CPU 或内存自动分配有疑问或需要手动分配，可以查阅管理 Linux 分发版 | Microsoft Docs
更换镜像源
国内网络用户安装完 Docker 后建议更换下镜像源的地址，否则拉取镜像的速度可能会慢得令人发指。
镜像加速地址
截至目前（2020-10）可用性较高的是 阿里云容器镜像加速 和 DaoCloud 的 Docker 镜像站 。阿里云需要登录后才能获取镜像加速地址，不想注册的可以使用我的地址：https://7mvpvz9f.mirror.aliyuncs.com。DaoCloud 直接访问镜像站获取地址即可。个人使用下来感觉阿里云的加速效果更胜一筹。
配置镜像加速
在系统右下角右键 Docker 菜单，选择 Settings，在设置中选择 Docker Engine 配置项，在编辑窗口中填写加速地址：
{
"registry-mirrors": ["https://7mvpvz9f.mirror.aliyuncs.com"]
}
编辑完成后点击 Apply & Restart，等待 Docker 重启后新的镜像地址即可生效。
Docker 在 Win10 上有 Linux containers 和 Windows containers 两种运行模式，二者取其一，在其中一种模式上安装的镜像无法在另一个模式中使用，除非有特殊需求，否则为获得最佳的文件系统性能，一般使用 Linux containers 模式。
实例-Docker 部署 SQL Server 镜像
本节将通过创建一个 SQL Server 容器，演示 Docker 部署一个镜像的常用操作。
拉取 SQL Server 镜像
SQL Server 只有 2017 及以上版本支持以容器运行
以下命令拉取最新版本的 SQL Server 镜像：
docker pull mcr.microsoft.com/mssql/server
也可以拉取特定版本的镜像：
2017-latest
docker pull mcr.microsoft.com/mssql/server:2017-latest2019-latest
docker pull mcr.microsoft.com/mssql/server:2019-latest
创建 SQL Server 容器
建议通过命令行运行 SQL Server 镜像，从而创建一个容器，通过 Docker for Windows 客户端运行镜像创建 sqlserver 容器的功能有 bug，会导致创建的容器运行不起来。
docker run -e "ACCEPT_EULA=Y" -e "SA_PASSWORD=844e#6a3d73" \
-p 1433:1433 --name la-sqlserver -h sqlserver \
--env LC_ALL=C.UTF-8 \
-d mcr.microsoft.com/mssql/server这里的命令基于我们前面拉取的 mcr.microsoft.com/mssql/server 镜像创建一个名为 la-sqlserver 的 SQLServer 容器。其中 –env 参数为容器指定系统编码，这样才支持 Unicode 显示。
运行的同时必须设置 sa 密码，否则 SQL Server 无法成功启动。要求的密码策略为：长度至少 8 位，必须同时包含字母、数字和特殊符号。
下表对前一个 docker run 示例中的参数进行说明：
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| -e “ACCEPT_EULA=Y” | 将 ACCEPT_EULA 变量设置为任意值，以确认接受最终用户许可协议。 SQL Server 映像的必需设置。 |
| -e “SA_PASSWORD=<YourStrong@Passw0rd\>” | 指定 SQL Server 的 sa 密码 |
| -p 1433:1433 | 将主机环境中的 TCP 端口（第一个值）映射到容器中的 TCP 端口（第二个值）。 在此示例中，SQL Server 侦听容器中的 TCP 1433，并对主机上的端口 1433 公开。 |
| –name sqlserver | 为容器指定一个自定义名称，而不是使用随机生成的名称。 如果运行多个容器，则无法重复使用相同的名称。 |
| -h sqlserver | 用于显式设置容器主机名，如果不指定它，则默认为容器 ID，该 ID 是随机生成的系统 GUID。 |
| mcr.microsoft.com/mssql/server | 指定 SQL Server 镜像。 |
运行命令无报错后通过 docker ps -a 可以列出已经运行的容器。
连接到 SQL Server
更多关于 SQL Server 容器连接参考 Microsoft Docs：部署并连接到 SQL Server Docker 容器 – SQL Server | Microsoft Docs
成功创建运行容器后可以在 Docker 客户端查看容器状态。
这里我使用 SSMS 工具从容器外连接 SQL Server，连接成功后就可以按照 SQL Server 的普通操作对容器 SQL Server 进行操作。
附加 SQL Server 数据库文件
由于启用了 WSL 2，我们可以直接把数据库文件从 Windows 主机复制到容器内，之后就可以执行附加命令。
1、将文件复制到容器中
命令格式为：docker cp <Host path> <Container Name/ID>:<Container path>，其中容器 name 或容器 ID 可以通过 docker ps --no-trunc 命令查询得到，注意查询容器 ID 的话不要使用 docker ps -a 命令，该命令查询显示的容器 ID 不是完整的。
将宿主机 E:\program_data\mssql\data 下的 lahotel.mdf 文件和 lahotel.ldf 文件复制到容器内的/var/opt/mssql/data 目录下，在宿主机执行命令如下：
docker cp /E/program_data/mssql/data/lahotel.mdf la-sqlserver:/var/opt/mssql/data
docker cp /E/program_data/mssql/data/lahotel.ldf la-sqlserver:/var/opt/mssql/data命令中的 la-sqlserver 是我们前面创建的 SQL Server 容器的名字，可以通过 docker ps -a 命令查询到。
2、执行复制命令后我们登陆到容器中查看是否有复制成功
在宿主机执行命令如下，以 root 身份登录容器：
winpty docker exec -ti --user root la-sqlserver bash进入容器后执行命令查看目录下是否存在前面复制过来的文件
cd /var/opt/mssql/data
ls注意以上是要进入容器内执行的命令。
3、为复制的文件授予写权限
文件复制到文件后只有读权限，在执行数据库附加命令时将报错，需要给.mdf 和.ldf 文件授予写权限。以 root 身份进入 la-sqlserver 容器（见步骤 2），执行以下命令：
chmod 777 /var/opt/mssql/data/lahotel.mdf
chmod 777 /var/opt/mssql/data/lahotel.ldf4、附加数据库
使用 SSMS 连接容器中的 SQL Server，新建查询执行 SQL 命令，附加我们的 lahotel 数据库文件：
EXEC sp_attach_db @dbname = 'lahotel',
@filename1 = '/var/opt/mssql/data/lahotel.mdf',
@filename2 = '/var/opt/mssql/data/lahotel.ldf'以上 4 个步骤的命令执行结果如下述 A、B 截图。
A、复制文件到容器内并授予写权限：
B、SQL Server 数据库附加结果：
5、从容器复制（备份）文件
对于容器内的数据库文件 mdf 来说，当容器删除之后数据也随之丢失，有时候需要手动备份数据到宿主机中，最原始的备份方法是从容器中将数据复制出来。
5.1 可以直接从容器内复制整个目录：
docker cp la-sqlserver:/var/opt/mssql/data /E/program_data/mssql/data/backup
docker cp la-sqlserver:/var/opt/mssql/data /E/program_data/mssql/data/backup以上命令将 la-sqlserver 容器的/var/opt/mssql/data 目录复制到宿主机的 E:\program_data\mssql\data\backup 文件夹
5.2 也可以复制指定文件
docker cp la-sqlserver:/var/opt/mssql/data/lahotel.ldf /E/program_data/mssql/data/backup/
docker cp la-sqlserver:/var/opt/mssql/data/lahotel.mdf /E/program_data/mssql/data/backup/以上命令将 la-sqlserver 容器内的 lahotel.mdf 和 lahotel.ldf 文件复制到宿主机的 backup 文件夹内。
话外：Docker 数据保留
在保留数据方面，除了手动复制备份外，Dcoker 推荐的方法是使用数据卷绑定挂载（bind mount）或数据卷容器（Volume）的方案。前者是在主机上将目录作为容器中的数据卷装载，后者是使用一个容器共享的数据卷，指定容器的某个目录数据持久化到数据卷中，且数据卷的内容独立于容器的声明周期之外，除非手动删除卷。这样就可以在不同容器间共享数据卷，在新容器指定数据卷，从而达到数据持久化。
关于两种数据管理方法的区别：
1、bing mount 方法更为简单，设置后将在主机上的 Docker 的存储目录中创建一个新目录，并且由 Docker 管理该目录的内容，但是其依赖于具有特定目录结构可用的主机文件系统，在不同宿主机（相同系统）或不同系统之间兼容性较低。/2、
2、Volume 方法更为灵活，兼容性最高，也是 Docker 首先推荐的方法。相比 bind mount 方法，数据备份或迁移更方便，可以在不同容器之间共享数据，删除容器后卷的数据仍然留存。
更多的 Docker 数据管理参考以下文档：