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Ubuntu与CentOS系统安装Docker CE完整指南

胖厨胡学斌

1. Docker CE 安装前的系统准备

在开始安装 Docker CE 之前，我们需要做好系统环境的准备工作。Docker 作为容器化技术的代表，对操作系统有一定的要求。Ubuntu 和 CentOS 作为最流行的 Linux 发行版，在安装 Docker 时有些细节需要特别注意。

1.1 系统版本要求

对于 Ubuntu 系统，官方推荐使用以下长期支持(LTS)版本：

  • Ubuntu Jammy 22.04 (LTS)
  • Ubuntu Focal 20.04 (LTS)
  • Ubuntu Bionic 18.04 (LTS)

对于 CentOS 系统，建议使用 CentOS 7 或 CentOS 8 Stream。需要注意的是，CentOS 官方已经停止维护 CentOS 8，转而推荐使用 CentOS Stream 8。

提示：在生产环境中，建议使用 LTS 版本以获得长期稳定的支持。非 LTS 版本虽然也可以安装 Docker，但可能会遇到兼容性问题。

1.2 硬件要求

虽然 Docker 对硬件要求不高，但仍有一些基本配置建议：

  • 64位处理器（x86_64或ARM架构）
  • 至少2GB RAM（4GB以上更佳）
  • 至少20GB可用磁盘空间
  • 启用了虚拟化支持（可通过 egrep -c '(vmx|svm)' /proc/cpuinfo 命令检查，输出大于0表示支持）

1.3 卸载旧版本

如果你的系统上已经安装过旧版本的 Docker，建议先彻底卸载以避免冲突：

对于 Ubuntu/Debian 系统：

bash复制sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io containerd runc
sudo apt-get purge docker-ce docker-ce-cli containerd.io
sudo rm -rf /var/lib/docker
sudo rm -rf /var/lib/containerd

对于 CentOS/RHEL 系统：

bash复制sudo yum remove docker \
    docker-client \
    docker-client-latest \
    docker-common \
    docker-latest \
    docker-latest-logrotate \
    docker-logrotate \
    docker-engine
sudo rm -rf /var/lib/docker
sudo rm -rf /var/lib/containerd

2. Ubuntu 系统安装 Docker CE

2.1 安装系统工具

首先更新软件包索引并安装必要的工具：

bash复制sudo apt-get update
sudo apt-get install -y \
    ca-certificates \
    curl \
    gnupg \
    lsb-release

这些工具的作用分别是：

  • ca-certificates：用于验证HTTPS连接的证书
  • curl：用于从网络下载文件
  • gnupg：GNU隐私保护工具，用于验证软件包签名
  • lsb-release：提供标准的Linux发行版信息

2.2 添加 Docker 官方 GPG 密钥

为了保证下载的 Docker 软件包是官方发布的、未被篡改的，我们需要添加 Docker 的 GPG 公钥：

bash复制sudo mkdir -p /etc/apt/keyrings
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/docker.gpg
sudo chmod a+r /etc/apt/keyrings/docker.gpg

这里使用了阿里云镜像源替代官方源，可以显著提高国内用户的下载速度。--dearmor 选项将二进制密钥转换为ASCII格式，便于存储。

2.3 设置 Docker 软件源

接下来设置 Docker 的APT源：

bash复制echo \
  "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.gpg] https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu \
  $(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null

这个命令做了以下几件事：

  1. 自动检测系统架构（dpkg --print-architecture）
  2. 使用之前添加的GPG密钥进行验证（signed-by）
  3. 根据当前Ubuntu版本（lsb_release -cs）选择对应的仓库
  4. 将配置写入 /etc/apt/sources.list.d/docker.list 文件

2.4 安装 Docker 引擎

更新软件包索引并安装 Docker：

bash复制sudo apt-get update
sudo apt-get install -y \
    docker-ce \
    docker-ce-cli \
    containerd.io \
    docker-buildx-plugin \
    docker-compose-plugin

安装的组件包括：

  • docker-ce：Docker社区版引擎
  • docker-ce-cli：Docker命令行工具
  • containerd.io：容器运行时
  • docker-buildx-plugin：扩展构建功能
  • docker-compose-plugin：容器编排工具

2.5 验证安装

安装完成后，可以通过以下命令验证 Docker 是否正常运行：

bash复制sudo docker run hello-world

这个命令会下载一个测试镜像并运行，如果看到"Hello from Docker!"的消息，说明安装成功。

3. CentOS 系统安装 Docker CE

3.1 安装必要工具

首先安装 yum-utils 工具包，它提供了 yum-config-manager 等实用工具：

bash复制sudo yum install -y yum-utils

3.2 添加 Docker 软件源

使用阿里云镜像源添加 Docker 仓库：

bash复制sudo yum-config-manager --add-repo https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo

3.3 安装 Docker 引擎

安装 Docker 及其组件：

bash复制sudo yum install -y \
    docker-ce \
    docker-ce-cli \
    containerd.io \
    docker-buildx-plugin \
    docker-compose-plugin

3.4 启动 Docker 服务

在 CentOS 上，安装后需要手动启动 Docker 服务：

bash复制sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker

enable 命令设置 Docker 开机自启。

4. 配置 Docker 镜像加速

4.1 为什么要配置镜像加速

Docker Hub 在国内访问速度较慢，配置镜像加速可以显著提高镜像拉取速度。国内常用的镜像加速服务包括：

  • 阿里云加速器
  • 中科大镜像
  • 网易云镜像
  • DaoCloud 镜像

4.2 配置方法

创建 Docker 配置目录和配置文件：

bash复制sudo mkdir -p /etc/docker
sudo tee /etc/docker/daemon.json <<-'EOF'
{
  "registry-mirrors": [
    "https://docker.mirrors.ustc.edu.cn",
    "https://hub-mirror.c.163.com",
    "https://mirror.baidubce.com"
  ]
}
EOF

然后重新加载配置并重启 Docker：

bash复制sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker

4.3 验证加速配置

可以通过以下命令查看当前配置是否生效：

bash复制docker info | grep -A 1 "Registry Mirrors"

如果看到配置的镜像地址，说明加速配置成功。

5. Docker 基本操作与验证

5.1 查看 Docker 版本信息

bash复制docker version

这个命令会显示客户端和服务端的版本信息，确认两者都正常运行。

5.2 管理 Docker 镜像

查看本地镜像列表：

bash复制docker images

搜索 Docker Hub 上的镜像：

bash复制docker search ubuntu

拉取镜像：

bash复制docker pull ubuntu:20.04

5.3 管理 Docker 容器

查看运行中的容器：

bash复制docker ps

查看所有容器（包括停止的）：

bash复制docker ps -a

运行一个测试容器：

bash复制docker run -it --rm ubuntu:20.04 bash

停止容器：

bash复制docker stop <容器ID>

删除容器：

bash复制docker rm <容器ID>

6. 常见问题与解决方案

6.1 GPG 密钥错误

如果在 Ubuntu 上遇到 GPG 密钥错误，可以尝试以下解决方案：

bash复制sudo rm /etc/apt/trusted.gpg.d/docker.gpg
sudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys <缺失的密钥ID>

6.2 权限问题

默认情况下，运行 Docker 命令需要 sudo 权限。要将当前用户加入 docker 组以避免每次都使用 sudo：

bash复制sudo usermod -aG docker $USER
newgrp docker

注意：将用户加入 docker 组等同于赋予其 root 权限，在生产环境中需谨慎操作。

6.3 存储驱动问题

在某些系统上可能会遇到存储驱动不兼容的问题。可以检查当前存储驱动：

bash复制docker info | grep "Storage Driver"

如果需要修改存储驱动，可以编辑 /etc/docker/daemon.json 文件：

json复制{
  "storage-driver": "overlay2"
}

6.4 防火墙配置

如果 Docker 容器无法访问外部网络，可能需要调整防火墙规则：

bash复制sudo firewall-cmd --permanent --zone=trusted --add-interface=docker0
sudo firewall-cmd --permanent --zone=trusted --add-port=2376/tcp
sudo firewall-cmd --reload

7. Docker 进阶配置

7.1 日志配置

默认情况下，Docker 容器日志会不断增长。可以限制日志大小：

json复制{
  "log-driver": "json-file",
  "log-opts": {
    "max-size": "10m",
    "max-file": "3"
  }
}

7.2 数据存储位置

Docker 默认将镜像和容器存储在 /var/lib/docker。如果需要更改存储位置：

json复制{
  "data-root": "/path/to/new/location"
}

7.3 资源限制

可以通过配置限制 Docker 的资源使用：

json复制{
  "default-ulimits": {
    "nofile": {
      "Name": "nofile",
      "Hard": 64000,
      "Soft": 64000
    }
  }
}

8. 生产环境最佳实践

8.1 定期维护

  • 定期清理未使用的镜像、容器和卷：
bash复制docker system prune -a
  • 定期检查并更新 Docker 版本

8.2 安全建议

  • 不要以 root 用户身份运行容器
  • 使用非特权用户
  • 限制容器资源使用
  • 定期扫描镜像中的漏洞

8.3 监控与日志

  • 配置集中式日志收集
  • 使用 Prometheus 监控 Docker 指标
  • 设置适当的告警规则

9. 卸载 Docker

如果需要卸载 Docker，可以按照以下步骤操作：

对于 Ubuntu/Debian：

bash复制sudo apt-get purge docker-ce docker-ce-cli containerd.io
sudo rm -rf /var/lib/docker
sudo rm -rf /var/lib/containerd

对于 CentOS/RHEL：

bash复制sudo yum remove docker-ce docker-ce-cli containerd.io
sudo rm -rf /var/lib/docker
sudo rm -rf /var/lib/containerd

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神经网络学习算法：从梯度下降到Mini-batch优化
神经网络学习算法是深度学习的核心，其本质是通过优化损失函数来调整网络参数。梯度下降作为基础优化方法，通过计算损失函数对参数的偏导数（梯度）来确定更新方向。在实际工程中，Mini-batch梯度下降结合了全批量更新的稳定性和随机梯度下降的效率，成为主流训练策略。合理选择batch size和学习率对模型收敛至关重要，通常需要权衡计算效率和梯度估计准确性。这些技术在计算机视觉、自然语言处理等领域有广泛应用，是理解反向传播、Adam优化器等高级概念的基础。
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