前言:
经常使用docker的朋友都知道,docker占用资源的速度很快,最明显也最容易察觉的就是对磁盘空间的占用。那么我们该如何清理docker占用的系统资源呢?
(学习视频分享:编程入门)
方法如下:
查看 docker 占用的资源
在进行资源清理之前我们有必要搞清楚 docker 都占用了哪些系统的资源。这需要综合使用不同的命令来完成。
docker container ls:默认只列出正在运行的容器,-a 选项会列出包括停止的所有容器。
docker image ls:列出镜像信息,-a 选项会列出 intermediate 镜像(就是其它镜像依赖的层)。
docker volume ls:列出数据卷。
docker network ls:列出 network。
docker info:显示系统级别的信息,比如容器和镜像的数量等。
通过这些命令查看 docker 使用的资源情况后,相信你已经决定要清理 docker 占用的一些资源了!让我们先从那些未被使用的资源开始。
只删除那些未被使用的资源
Docker 提供了方便的 docker system prune 命令来删除那些已停止的容器、dangling 镜像、未被容器引用的 network 和构建过程中的 cache:
$ docker system prune
安全起见,这个命令默认不会删除那些未被任何容器引用的数据卷,如果需要同时删除这些数据卷,你需要显式的指定 --volumns 参数。比如你可能想要执行下面的命令:
$ docker system prune --all --force --volumes
这次不仅会删除数据卷,而且连确认的过程都没有了!注意,使用 --all 参数后会删除所有未被引用的镜像而不仅仅是 dangling 镜像。
这里有必要解释一下何为 dangling images,其实可以简单的理解为未被任何镜像引用的镜像。比如在你重新构建了镜像后,那些之前构建的且不再被引用的镜像层就变成了 dangling images:
在本地的镜像更新之后,就会出现类似图中红框内的 87942d9f16a9a5cb97a799e15ef3d183 镜像。这表示旧的镜像已经不再被引用了,此时它们就变成了 dangling images。如果使用 -a 参数,你还会发现另外一种类型的 87942d9f16a9a5cb97a799e15ef3d183 镜像,它们的 repository 和 tag 列都表现为 87942d9f16a9a5cb97a799e15ef3d183:
这些镜像被称为 intermediate 镜像(就是其它镜像依赖的层)。
我们还可在不同在子命令下执行 prune,这样删除的就是某类资源:
docker container prune # 删除所有退出状态的容器 docker volume prune # 删除未被使用的数据卷 docker image prune # 删除 dangling 或所有未被使用的镜像
让 docker 回到安装时的状态
这里的 "安装时的状态" 指资源占用情况而不是 docker 的相关配置。这也是一种比较常见的用例,比如笔者就需要在一个干净的 docker 环境中自动化的还原出某天的一个生产环境(使用生产环境的备份数据)用于 bug 调查。让我们一起来看看都需要做些什么?
回想我们前面介绍的 docker system prune --all --force --volumns 命令,如果在执行这个命令前系统中所有的容器都已停止,那么这个命令就会移除所有的资源!好,现在让我们想办法停掉系统中的所有容器。
docker container stop 命令可以停止一个或多个容器,我们只需要把系统中所有在运行的容器罗列出来就可以了。由于 docker 并不介意我们再次停止一个已经停止了的容器,干脆简单粗暴点,直接列出所有的容器(包括已经停止的)!
$ docker container ls -a -q
-a 显示所有的容器,-q 只显示数字形式的容器 ID。
然后把这里命令执行的结果作为 docker container stop 命令的参数:
$ docker container stop $(docker container ls -a -q)
完整的恢复 docker 环境的命令如下:
$ docker container stop $(docker container ls -a -q) && docker system prune --all --force --volumns
和前面的 prune 命令类似,也可以完全删除某一类资源:
删除容器:docker container rm $(docker container ls -a -q)
删除镜像:docker image rm $(docker image ls -a -q)
删除数据卷:docker volume rm $(docker volume ls -q)
删除 network:docker network rm $(docker network ls -q)
创建 shell 别名
上面的命令可以完成任务但是却很繁琐,我们可以通过 shell 的别名功能来简化这些命令的执行。
alias docker-clean-unused='docker system prune --all --force --volumes'alias docker-clean-all='docker stop $(docker container ls -a -q) && docker system prune --all --force --volumes'
把上面的命令写入到用户的 ~/.bashrc 文件中就可以了!
执行一次清理任务:
总结
经常清理系统资源不仅能够让系统运行的更流畅,也利于我们把精力集中在相关的重点资源上面。所以建议大家能够使用相关的资源清理命令,让 docker 保持清爽和高效。
相关推荐:docker入门教程
以上是如何清理docker占用的资源的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Docker在实际项目中的应用场景包括简化部署、管理多容器应用和性能优化。1.Docker简化了应用部署,如使用Dockerfile部署Node.js应用。2.DockerCompose管理多容器应用,如微服务架构中的Web和数据库服务。3.性能优化使用多阶段构建减小镜像大小,并通过健康检查监控容器状态。

在小型项目或开发环境中选择Docker,在大型项目或生产环境中选择Kubernetes。1.Docker适合快速迭代和测试,2.Kubernetes提供强大的容器编排能力,适合管理和扩展大型应用。

Docker在Linux上重要,因为Linux是其原生平台,提供了丰富的工具和社区支持。1.安装Docker:使用sudoapt-getupdate和sudoapt-getinstalldocker-cedocker-ce-clicontainerd.io。2.创建和管理容器:使用dockerrun命令,如dockerrun-d--namemynginx-p80:80nginx。3.编写Dockerfile:优化镜像大小,使用多阶段构建。4.优化和调试:使用dockerlogs和dockerex

Docker是容器化工具,Kubernetes是容器编排工具。1.Docker打包应用及其依赖成容器,可在任何支持Docker的环境中运行。2.Kubernetes管理这些容器,实现自动化部署、扩展和管理,使应用高效运行。

Docker的目的是简化应用部署,通过容器化技术确保应用在不同环境中一致运行。1)Docker通过将应用和依赖打包到容器中,解决了环境差异问题。2)使用Dockerfile创建镜像,确保应用在任何地方一致运行。3)Docker的工作原理基于镜像和容器,利用Linux内核的命名空间和控制组实现隔离和资源管理。4)基本用法包括从DockerHub拉取并运行镜像,高级用法涉及使用DockerCompose管理多容器应用。5)常见错误如镜像构建失败和容器无法启动,可通过日志和网络配置调试。6)性能优化建

在Ubuntu、CentOS和Debian上安装和使用Docker的方法各有不同。1)Ubuntu:使用apt包管理器,命令为sudoapt-getupdate&&sudoapt-getinstalldocker.io。2)CentOS:使用yum包管理器,需添加Docker仓库,命令为sudoyuminstall-yyum-utils&&sudoyum-config-manager--add-repohttps://download.docker.com/lin

在Linux上使用Docker可以提高开发效率和简化应用部署。1)拉取Ubuntu镜像:dockerpullubuntu。2)运行Ubuntu容器:dockerrun-itubuntu/bin/bash。3)创建包含nginx的Dockerfile:FROMubuntu;RUNapt-getupdate&&apt-getinstall-ynginx;EXPOSE80。4)构建镜像:dockerbuild-tmy-nginx.。5)运行容器:dockerrun-d-p8080:80

Docker在Linux上可以简化应用部署和管理。1)Docker是容器化平台,将应用及其依赖打包进轻量、可移植容器。2)在Linux上,Docker利用cgroups和namespaces实现容器隔离和资源管理。3)基本用法包括拉取镜像和运行容器,高级用法如DockerCompose可定义多容器应用。4)调试常用dockerlogs和dockerexec命令。5)性能优化可通过多阶段构建减小镜像大小,保持Dockerfile简洁是最佳实践。


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