多阶段编译方法docker

‘壹’ 如何编译docker 1.2.0版本的源码

经过研究docker的官方编译脚步，发现本地编译也很简单，只需要在docker源码的目录下执行如下命令即可：
./hack/make.sh binary
上面这条命令就只会生成docker的二进制文件，不过肯定不会这么顺利的，执行这个命令你就会发现错误。如果第一次执行报的错误应该是找不到相应的go依赖包。那么现在就开始解决第一个问题，go依赖包。
解决go依赖包最直接的方法就一个一个去github或者其他地方去下载到本地，但是这样做很麻烦，docker依赖的go语言包很多，然后依赖包可能又依赖其他包。这里有一个简单实用的办法，也是go语言管理项目的方便之处。通过go get命令来自动下载，例如发现报错的是docker某一个目录下的依赖包，那么可以如下执行：
go get -v ./src/github.com/docker/docker/...
这条命令执行以后整个docker目录下源文件依赖的包都会被自动下载。如果发现其他目录下源文件也报同样的错误，可以按照次方法解决。不过这里需要强调一点， 这些下载都是会下载最新的包，如果编译老的docker肯定会出问题 ，如果编译最新的docker代码肯定不会有问题，因为官方的编译是这种方式。
上面执行的命令都是建立在go语言环境建立成功的基础上，我安装的go遇到是1.3.3版本的，采用源码方式安装。安装在/export/servers/go下面，然后所有的go语言工程源码目录放在 /export/servers/gopath。然后配置环境变量在用户的根目录下的.bashrc文件里面如下：
export GOPATH=/export/servers/gopath
export GOROOT=/export/servers/go
export GOARCH=amd64
export GOOS=linux
然后docker的代码目录如下：/export/servers/gopath/src/github.com/docker/docker。这样才能在gopath下面进行依赖包的下载。通过上面的方法把所有依赖包下载完以后就可以进行编译了。
在继续编译的过程中还会遇到缺少c语言依赖包缺少的问题，主要有三个，（1）sqlite3;（2）device-mapper;（3）btrfs.
第一个sqlite3可以使用如下命令安装依赖：yum install sqlite-devel.x86_64

‘贰’ 跪求一个编译好的dockerui，环境如图linux。(实在不会编译github上的dockerui项目)

https://github.com/kevana/ui-for-docker

这个往下看有如何使用说明哦哈哈

‘叁’ 如何在mips架构编译docker之github源码动态编译

经过研究docker的官方编译脚步，发现本地编译也很简单，只需要在docker源码的目录下执行如下命令即可： ./hack/make.sh binary 上面这条命令就只会生成docker的二进制文件，不过肯定不会这么顺利的，执行这个命令你就会发现错误。如果第一次执行...

‘肆’ docker 多阶段构建 可以不使用吗

docker多阶段构建可以不使用。

docker多阶段构建或者使一个Docker镜像包含来自两个不同镜像的依赖库时，就需要知道每个镜像的Dockerfile。本文介绍了如何通过docker history命令来对Docker镜像进行反向工程，得到它们的Dockerfile，并组织到一个Dockerfile里然后build，从而实现想做的事情。

多阶段抽样具体操作过程是：

docker多阶段构，将总体分为若干个一级抽样单位，从中抽选若干个一级抽样单位入样。

docker多阶段构建将入样的每个一级单位分成若干个二级抽样单位，从入样的每个一级单位中各抽选若干个二级抽样单位入样……，依此类推，直到获得最终样本。

docker多阶段构建如果我们面对的一阶单元内总体基本单元数相当大，作全面的调查就会比较困难，或者一阶单元内各二阶单元可以给出相近的结果，作全面的调查又无必要。此时从费用和抽样估计效率考虑，便可以从总体中随机抽取一部分一阶单元。

‘伍’ 想使用docker来进行Android源码编译，对电脑配置要求怎么样

这个配置足够了，还需要配置好对应的环境和编译工具。

‘陆’ 生产环境，测试环境中，Docker 可以做什么

上次有人说不敢在生产环境中用 Docker，所以 SegmentFault 社区组织翻译 8 个你可能不知道的 Docker 知识 这篇文章，和大家介绍一下生产环境中的 Docker 用例。
自从上世纪 90 年代硬件虚拟化被主流的技术广泛普及之后，对数据中心而言，发生的最大的变革莫过于容器和容器管理工具，例如：Docker。在过去的一年内，Docker 技术已经逐渐走向成熟，并且推动了大型初创公司例如 Twitter 和 Airbnb 的发展，甚至在银行、连锁超市、甚至 NASA 的数据中心都赢得了一席之地。当我几年前第一次直到 Docker 的时候，我还对 Docker 的未来持怀疑的态度，我认为他们是把以前的 Linux 容器的概念拿出来包装了一番推向市场。但是使用 Docker 成功进行了几个项目 例如 Spantree 之后，我改变了我的看法：Docker 帮助我们节省了大量的时间和经历，并且已经成为我们技术团队中不可或缺的工具。
GitHub 上面每天都会催生出各式各样的工具、形态各异的语言和千奇百怪的概念。如果你和我一样，没有时间去把他们全部都测试一遍，甚至没有时间去亲自测试 Docker，那么你可以看一下我的这篇文章：我将会用我们在 Docker 中总结的经验来告诉你什么是 Docker、为什么 Docker 会这么火。
Docker 是容器管理工具
Docker 是一个轻量级、便携式、与外界隔离的容器，也是一个可以在容器中很方便地构建、传输、运行应用的引擎。和传统的虚拟化技术不同的是，Docker 引擎并不虚拟出一台虚拟机，而是直接使用宿主机的内核和硬件，直接在宿主机上运行容器内应用。也正是得益于此，Docker 容器内运行的应用和宿主机上运行的应用性能差距几乎可以忽略不计。
但是 Docker 本身并不是一个容器系统，而是一个基于原有的容器化工具 LXC 用来创建虚拟环境的工具。类似 LXC 的工具已经在生产环境中使用多年，Docker 则基于此提供了更加友好的镜像管理工具和部署工具。
Docker 不是虚拟化引擎
Docker 第一次发布的时候，很多人都拿 Docker 和虚拟机 VMware、KVM 和 VirtualBox 比较。尽管从功能上看，Docker 和虚拟化技术致力于解决的问题都差不多，但是 Docker 却是采取了另一种非常不同的方式。虚拟机是虚拟出一套硬件，虚拟机的系统进行的磁盘操作，其实都是在对虚拟出来的磁盘进行操作。当运行 CPU 密集型的任务时，是虚拟机把虚拟系统里的 CPU 指令“翻译”成宿主机的CPU指令并进行执行。两个磁盘层，两个处理器调度器，两个操作系统消耗的内存，所有虚拟出的这些都会带来相当多的性能损失，一台虚拟机所消耗的硬件资源和对应的硬件相当，一台主机上跑太多的虚拟机之后就会过载。而 Docker 就没有这种顾虑。Docker 运行应用采取的是“容器”的解决方案：使用 namespace 和 CGroup 进行资源限制，和宿主机共享内核，不虚拟磁盘，所有的容器磁盘操作其实都是对 /var/lib/docker/ 的操作。简言之，Docker 其实只是在宿主机中运行了一个受到限制的应用程序。
从上面不难看出，容器和虚拟机的概念并不相同，容器也并不能取代虚拟机。在容器力所不能及的地方，虚拟机可以大显身手。例如：宿主机是 Linux，只能通过虚拟机运行 Windows，Docker 便无法做到。再例如，宿主机是 Windows，Windows 并不能直接运行 Docker，Windows上的 Docker 其实是运行在 VirtualBox 虚拟机里的。
Docker 使用层级的文件系统
前面提到过，Docker 和现有容器技术 LXC 等相比，优势之一就是 Docker 提供了镜像管理。对于 Docker 而言，镜像是一个静态的、只读的容器文件系统的快照。然而不仅如此，Docker 中所有的磁盘操作都是对特定的Copy-On-Write文件系统进行的。下面通过一个例子解释一下这个问题。
例如我们要建立一个容器运行 java Web 应用，那么我们应该使用一个已经安装了 JAVA 的镜像。在 Dockerfile（一个用于生成镜像的指令文件）中，应该指明“基于 JAVA 镜像”，这样 Docker 就会去 Docker Hub Registry 上下载提前构建好的 JAVA 镜像。然后再 Dockerfile 中指明下载并解压 Apache Tomcat 软件到 /opt/tomcat 文件夹中。这条命令并不会对原有的 JAVA 镜像产生任何影响，而仅仅是在原有镜像上面添加了一个改动层。当一个容器启动时，容器内的所有改动层都会启动，容器会从第一层中运行 /usr/bin/java 命令，并且调用另外一层中的 /opt/tomcat/bin 命令。实际上，Dockerfile 中每一条指令都会产生一个新的改动层，即便只有一个文件被改动。如果用过 Git 就能更清楚地认识这一点，每条指令就像是每次 commit，都会留下记录。但是对于 Docker 来说，这种文件系统提供了更大的灵活性，也可以更方便地管理应用程序。
我们Spantree的团队有一个自己维护的含有 Tomcat 的镜像。发布新版本也非常简单：使用 Dockerfile 将新版本拷贝进镜像从而创建一个新镜像，然后给新镜像贴上版本的标签。不同版本的镜像的不同之处仅仅是一个 90 MB 大小的 WAR 文件，他们所基于的主镜像都是相同的。如果使用虚拟机去维护这些不同的版本的话，还要消耗掉很多不同的磁盘去存储相同的系统，而使用 Docker 就只需要很小的磁盘空间。即便我们同时运行这个镜像的很多实例，我们也只需要一个基础的 JAVA / TOMCAT 镜像。
Docker 可以节约时间
很多年前我在为一个连锁餐厅开发软件时，仅仅是为了描述如何搭建环境都需要写一个 12 页的 Word 文档。例如本地 Oracle 数据库，特定版本的 JAVA，以及其他七七八八的系统工具和共享库、软件包。整个搭建过程浪费掉了我们团队每个人几乎一天的时间，如果用金钱衡量的话，花掉了我们上万美金的时间成本。虽然客户已经对这种事情习以为常，甚至认为这是引入新成员、让成员适应环境、让自己的员工适应我们的软件所必须的成本，但是相比较起来，我们宁愿把更多的时间花在为客户构建可以增进业务的功能上面。
如果当时有 Docker，那么构建环境就会像使用自动化搭建工具 Puppet / Chef / Salt / Ansible 一样简单，我们也可以把整个搭建时间周期从一天缩短为几分钟。但是和这些工具不同的地方在于，Docker 可以不仅仅可以搭建整个环境，还可以将整个环境保存成磁盘文件，然后复制到别的地方。需要从源码编译 Node.js 吗？Docker 做得到。Docker 不仅仅可以构建一个 Node.js 环境，还可以将整个环境做成镜像，然后保存到任何地方。当然，由于 Docker 是一个容器，所以不用担心容器内执行的东西会对宿主机产生任何的影响。
现在新加入我们团队的人只需要运行 docker-compose up 命令，便可以喝杯咖啡，然后开始工作了。
Docker 可以节省开销
当然，时间就是金钱。除了时间外，Docker 还可以节省在基础设施硬件上的开销。高德纳和麦肯锡的研究表明，数据中心的利用率在 6% - 12% 左右。不仅如此，如果采用虚拟机的话，你还需要被动地监控和设置每台虚拟机的 CPU 硬盘和内存的使用率，因为采用了静态分区(static partitioning)所以资源并不能完全被利用。。而容器可以解决这个问题：容器可以在实例之间进行内存和磁盘共享。你可以在同一台主机上运行多个服务、可以不用去限制容器所消耗的资源、可以去限制资源、可以在不需要的时候停止容器，也不用担心启动已经停止的程序时会带来过多的资源消耗。凌晨三点的时候只有很少的人会去访问你的网站，同时你需要比较多的资源执行夜间的批处理任务，那么可以很简单的便实现资源的交换。
虚拟机所消耗的内存、硬盘、CPU 都是固定的，一般动态调整都需要重启虚拟机。而用 Docker 的话，你可以进行资源限制，得益于 CGroup，可以很方便动态调整资源限制，让然也可以不进行资源限制。Docker 容器内的应用对宿主机而言只是两个隔离的应用程序，并不是两个虚拟机，所以宿主机也可以自行去分配资源。

‘柒’ docker 并行编译为什么很慢

电脑卡的话有可能是垃圾文件太多了，这样的话你可以用腾讯电脑管家清理系统垃圾和各种缓存文件，也可能是磁盘碎片太多，那你就需要整理一下磁盘了，后台的运行程序太多的话，那就需要关除掉你不用的软件的，优化系统进程。如果是浏览网页中病毒的话，那就需要进行杀毒了

‘捌’ 如何编译docker源码

本文根据docker官方给出的docker代码编译环境搭建指南做更深入的分析。官方给出的指导比较简单，但是由于国内的网络问题经常会编译失败，了解了编译步骤后，也可以结合自身遇到的网络问题进行“规避”。
docker的编译环境实际上是创建一个docker容器，在容器中对代码进行编译。 如果想快速的查看编译环境搭建指导，而不关注环境搭建的机制和细节，可以直接跳到最后一章“总结”。

前提
机器上已经安装了docker，因为编译环境是个docker容器，所以要事先有docker（daemon），后面会创建个编译环境容器，在容器里面编译代码。本文中使用物理机，物理机上运行着docker （daemon）。
机器（物理机）上安装了git 。 后续使用git下载docker源码
机器（物理机）上安装了make。
下载ubuntu 14.04的docker镜像

‘玖’ 请教，如何在ubuntu环境下编译Docker的安装文件

Docker 的基本用法
在本节中，我将向您介绍 Docker 命令的常用选项。例如如何下载一个 docker image，打造一个容器，以及如何访问容器。
要创建一个新的容器，你应该选择一个基本 image 的操作系统，例如启动 Ubuntu 或者 CentOS 或其他系统。您可以搜索一个基本 image 使用 Docker 搜索命令：
docker search ubuntu
该命令将显示所有 ubuntu images，你可以自己尝试一下搜索 centos Images。

现在我们现在 base image到我们的服务中，使用命令：
docker pull ubuntu

现在，您可以通过使用命令来查看所有已下载的images：
docker images

Ubuntu 镜像从DockerHub/Docker Registry下载。下一步骤是创建从该镜像的容器。
要创建容器，可以使用docker create 或 docker run
docker create ubuntu:14.04
docker create 命令会创建一个新的容器，但不会启动它。所以现在你需要使用运行命令：
docker run -i -t ubuntu:14.04 /bin/bash
此命令将创建并运行一个基于 Ubuntu14.04 镜像的容器，容器内并运行一个命令/bin/bash，您将在容器内自动运行命令。

当你输入 Exit 命令退出容器时，容器也是停止运行，如果你想容器在后台运行需要在命令后面添加 -d 参数。
docker run -i -t -d ubuntu:14.04 /bin/sh -c “while true; do echo hello world; sleep 1; done”
/bin/sh -c “while true; do echo hello world; sleep 1; done” this is bash script to echo “hello word” forever.
现在你可以看到容器在后台运行通过命令：
docker ps
如果你想从 bash 命令看日志结果，使用命令：
docker logs NAMES/ContainerID

怎样在后台访问容器 shell？这个命令将会连接你的容器 shell：
docker exec -i -t NAMES/ContainerID

你可以看到主机名和容器ID是相等的，这意味着你在容器shell内。当你在shell 上键入’exit`，会离开的shell，但容器仍在运行。
你会经常使用的另一个命令是：
docker stop NAME/ContainerID
这将停止容器而不将其删除，这样你就可以用命令重新启动它：
docker start NAME/ContainerID
如果你想删除的容器，先停止它，然后用命令将其删除：
docker rm NAME/ContainerID

‘拾’ 如何在"特殊"的网络环境下编译 Docker

由于 Docker 编译需要依赖于 Docker Daemon ，所以只能在 64 位的 Linux 环境下先安装 Docker 程序，再从 Github 上克隆 Docker 的代码进行编译。
在 Docker 的目录下执行 make 命令将默认执行 Makefile 中 make binary 指令进行编译。
?

default: binary

all: build
$(DOCKER_RUN_DOCKER) hack/make.sh

binary: build
$(DOCKER_RUN_DOCKER) hack/make.sh binary

cross: build
$(DOCKER_RUN_DOCKER) hack/make.sh binary cross

从以上的 Makefile 可以看出，执行 make、make binary、make all 或 make cross 都可以得到可运行的 Docker 程序。
在 Mac OS 环境下使用 brew 的命令安装 Docker ，只能得到一个 docker client 的二进制程序，如果以 daemon 的方式运行，会得到 ‘This is a client-only binary - running the Docker daemon is not supported.’ 的错误提示信息。
方法 1.
使用 VirtualBox 或者 VMWare Workstation 安装一个 Linux 的虚拟机。宿主机使用 VPN 等方案使网络“正常”访问各种“服务”，虚拟机网卡使用 NAT 模式。在 Linux 虚拟机内使用 make 进行编译 Docker 不会有任何网络问题。只是编译速度受限于 VPN 等网络解决方案，有可能等待时间很长。
方法 2.
Docker 每次发布新版本，都会在 docker-dev 的镜像仓库发布一个新的标签，这个镜像仓库包含了编译 Docker 镜像所依赖的所有环境，只需替换 Docker 代码目录下的 Dockerfile 即可实现编译 Docker 。
?

FROM docker.cn/docker/docker-dev:v1.2.0
VOLUME /var/lib/docker
WORKDIR /go/src/github.com/docker/docker
ENV DOCKER_BUILDTAGS apparmor selinux
ENTRYPOINT [“hack/dind”]
COPY . /go/src/github.com/docker/docker

Dockerfile 中只保留必要的步骤就可以实现编译了。