Docker Dockerfile（保姆级教程）

什么是 Docker Dockerfile？从零开始理解容器化开发的核心

如果你正在学习现代软件开发，那“Docker”这个词你一定不陌生。它像一个全能的“集装箱”，把应用程序连同它运行所需的一切环境打包在一起，无论你把它放到哪台机器上，都能稳定运行。而 Docker Dockerfile，就是这个集装箱的“建造图纸”——它告诉 Docker 如何一步步构建出一个完整的镜像。

想象一下，你开发了一个 Python 项目，依赖于特定版本的 Python、一些第三方库，还配置了环境变量。如果你直接把代码发给同事，对方可能因为环境不一致而报错。这时候，Docker Dockerfile 就能解决这个问题。它把整个运行环境“固化”成一个可复制的镜像，确保“开发环境”和“生产环境”完全一致。

Docker Dockerfile 是一个纯文本文件，文件名通常为 Dockerfile（首字母大写，无扩展名）。它由一系列指令组成，每一条指令都对应一次镜像层的构建。这些指令从上到下执行，最终生成一个完整的镜像。这个过程就像搭积木，每一步都为最终的容器打下基础。

Docker Dockerfile 的基本语法结构

Docker Dockerfile 的核心是“指令 + 参数”的组合。每一条指令都以大写字母开头，比如 FROM、RUN、COPY、EXPOSE 等。它们按顺序执行，每执行一次就生成一个镜像层。这种分层设计让镜像可以高效复用和缓存。

我们来看一个最简单的 Dockerfile 示例：

FROM ubuntu:22.04

LABEL maintainer="yourname@example.com"

RUN apt-get update && apt-get install -y curl

COPY hello.sh /app/

CMD ["/app/hello.sh"]

这里每一条指令的作用如下：

• FROM：指定构建镜像的基础镜像。这是必须的第一条指令，没有基础镜像，就无法构建。就像盖房子要先打地基。
• LABEL：为镜像添加元数据，比如作者、版本等，方便管理和追踪。
• RUN：在构建过程中执行命令。这里我们用它来安装软件包。注意，apt-get update 是更新软件源列表，apt-get install -y 是自动确认安装，避免交互式输入。
• COPY：将本地文件复制到镜像中。它和 ADD 类似，但 COPY 更安全，只支持本地文件，不会自动解压。
• CMD：定义容器启动时默认执行的命令。它可以在运行时被覆盖，是“默认行为”。

常用指令详解与最佳实践

Docker Dockerfile 提供了丰富的指令来控制构建过程。掌握它们，才能写出高效、安全的镜像。

FROM：构建的起点

FROM python:3.11-slim

这条指令指定了使用 Python 3.11 的最小化版本镜像。slim 版本意味着它只包含运行 Python 所需的基本文件，体积小，适合生产环境。

💡 小贴士：尽量使用官方镜像（如 python:3.11-slim），避免自己从头构建基础环境，节省时间并减少安全风险。

RUN：执行命令的时机

RUN pip install requests flask

这个命令在构建阶段安装 Python 依赖。注意，多个命令可以合并成一行，使用 && 连接，这样可以减少镜像层数，提高构建效率。

⚠️ 重要：不要在 RUN 中使用 sudo 或 apt-get install 时忘记 apt-get clean，否则会留下缓存文件，导致镜像体积过大。

COPY 与 ADD：文件复制的两种方式

COPY requirements.txt /app/
RUN pip install -r /app/requirements.txt

我们先复制 requirements.txt，再安装依赖。这样做是为了利用 Docker 的缓存机制：如果 requirements.txt 没变，Docker 就不会重新安装依赖，构建速度更快。

❗ ADD 可以自动解压 URL 或压缩包，但功能复杂，容易出错，建议优先使用 COPY。

EXPOSE：声明端口，不是开放端口

EXPOSE 8080

这条指令只是告诉用户这个镜像会使用 8080 端口。它不会自动在运行时打开端口。真正开放端口需要在 docker run 命令中使用 -p 参数。

✅ 正确用法：docker run -p 8080:8080 myapp

ENV：设置环境变量

ENV FLASK_ENV=development
ENV DATABASE_URL=sqlite:///app.db

这些环境变量可以在应用启动时被读取，比如 Flask 会根据 FLASK_ENV 自动启用调试模式。设置环境变量是配置应用的常用方式。

构建与运行你的第一个 Docker 镜像

现在我们来实战一个完整的例子：创建一个简单的 Python Flask 应用，并用 Docker Dockerfile 打包。

首先创建项目目录：

mkdir flask-app
cd flask-app

创建 app.py：

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def home():
    return '<h1>Hello from Docker!</h1>'

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=8080)

创建 requirements.txt：

Flask==2.3.3

创建 Dockerfile（内容如下）：

FROM python:3.11-slim

WORKDIR /app

COPY requirements.txt .

RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

COPY app.py .

EXPOSE 8080

CMD ["python", "app.py"]

📌 注释说明：

• WORKDIR：设置当前工作目录，相当于 cd /app
• --no-cache-dir：避免 pip 缓存，减少镜像体积
• CMD ["python", "app.py"]：使用数组格式，避免 shell 解析问题

构建镜像：

docker build -t my-flask-app .

运行容器：

docker run -p 8080:8080 my-flask-app

打开浏览器访问 http://localhost:8080，你应该能看到 "Hello from Docker!"。

多阶段构建：减小镜像体积的利器

随着项目复杂度上升，镜像体积可能变得非常大。比如你在构建阶段安装了编译工具，但运行时根本不需要。这时，多阶段构建（Multi-stage Build）就派上用场了。

FROM python:3.11-slim as builder

WORKDIR /app

COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

COPY app.py .

FROM python:3.11-slim

WORKDIR /app

COPY --from=builder /app /app

EXPOSE 8080

CMD ["python", "app.py"]

✅ 优势：最终镜像只包含运行所需的文件，体积小，安全性高。构建工具和中间文件被“丢弃”。

总结：Docker Dockerfile 是开发效率的加速器

Docker Dockerfile 不只是一个构建工具，它更是一种“环境即代码”的思维体现。通过它，你可以把开发、测试、部署的环境统一起来，避免“在我机器上能跑”的尴尬。

从基础镜像的选择，到文件复制、依赖安装、端口声明，每一步都值得认真思考。记住：构建镜像的过程，就是定义你应用运行环境的过程。

当你熟练掌握 Docker Dockerfile 后，你会发现：不再需要反复配置环境，不再担心“环境不一致”问题，开发效率和部署稳定性都大幅提升。

现在就动手试试吧，用一个简单的 Dockerfile，把你的项目“装进集装箱”，让它在任何地方都能稳定运行。