📚 课程目录第3章 Docker基础

Docker 基础：安装与核心概念

开始聊 Docker 之前，我想先问你一个问题：你在做 MaxQuant 分析的时候，有没有被环境问题折腾过？

我记得有一次，实验室新来了个师弟，配了一个星期的 MaxQuant 依赖库，最后还是崩了。那天我从头到尾帮他查了一遍——编译器版本不对、底层系统库不一致、Qt 的依赖链断了一截……折腾到半夜。就在那个时候我下定决心，必须用 Docker 把这些乱七八糟的东西彻底管起来。

说白了，Docker 就是把你的软件连带着它运行所需要的全部环境，打包成一个独立的标准单位。无论你换到哪台服务器、哪个操作系统，只要装上 Docker，就能直接“拎包入住”。

这一节我们就从最基础的东西开始——安装 Docker，然后把镜像、容器、仓库这三个核心概念理清楚。

安装 Docker，其实没那么复杂

我建议你直接装 Docker Engine，而不是 Docker Desktop。Docker Desktop 虽然有漂亮的图形界面，但在 Linux 服务器上一般用不到，而且它还占了额外的资源。对咱们做生物信息学分析的人来来说，命令行操作反而更高效。

在 Ubuntu 系统上，装起来三步就够了：

# 更新包索引
sudo apt-get update

# 安装依赖并添加 Docker 官方 GPG 密钥和仓库
sudo apt-get install ca-certificates curl
sudo install -m 0755 -d /etc/apt/keyrings
sudo curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg -o /etc/apt/keyrings/docker.asc
sudo chmod a+r /etc/apt/keyrings/docker.asc
echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.asc] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(. /etc/os-release && echo "$VERSION_CODENAME") stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null

# 安装 Docker Engine
sudo apt-get update
sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin

# 启动并验证
sudo systemctl start docker
sudo docker run hello-world

注意：运行完 sudo docker run hello-world 后，看到 “Hello from Docker!” 的输出，才算安装成功。如果报错说权限不够，你的用户可能不在 docker 用户组里。可以用 sudo usermod -aG docker $USER 把自己加进去，然后退出重新登录。

装完之后我建议你立刻跑一次 docker version 检查一下版本。我用的是 24.0 以上的版本，支持了更多新特性，比如 BuildKit 构建器。如果你在生产环境，升级到比较新的稳定版会比较安心。

镜像、容器、仓库——三个概念吃透

这三个东西的关系，我习惯用一个比喻来理解。

镜像就像一个模板。它包含了你的程序、依赖、配置文件、环境变量……总之运行这个软件所需的一切。你可以把它看作一个只读的、静态的操作系统“快照”。

容器则是镜像运行时的实例。你可以启动、停止、删除容器，每个容器都是独立的沙盒环境。容器之间互不影响，你在容器里改文件、装软件，都不影响宿主机和其他容器。

仓库是用来存镜像的地方。Docker Hub 是个公共的镜像仓库，里面已经有了成千上万别人打包好的镜像——包括 Ubuntu、Python、R、甚至用容器装的 MaxQuant。

你想想看，如果你只是想做一次 MaxQuant 分析，根本不需要手动构建镜像。直接从仓库拉一个别人已经做好的版本就可以。

核心概念	类比	操作命令	典型示例
镜像	操作系统的 ISO 安装盘	`docker pull`、`docker images`、`docker build`	`bioinformatics/maxquant:2.0.3.0`
容器	运行在虚拟机里的操作系统	`docker run`、`docker ps`、`docker stop`	`docker run -v /data:/data myimage`
仓库	共享光盘库、GitHub	`docker push`、`docker search`	`hub.docker.com`、私有 Harbor

我个人的经验是： 对于容器而言，你需要关心的并不是“底层的操作系统是什么”，而是“跑在容器里的软件能不能正常分析我的数据”。很多新手会在容器里安装完整的开发工具，这种做法不仅浪费空间，还增加了镜像体积。我推荐只保留运行环境和你自己的脚本，用 slim 或 alpine 基础镜像来构建。

常用操作，上手就能用

下面这些命令我每天都在用，我建议你直接复制到终端练一练。

# 从 Docker Hub 拉取一个 Ubuntu 镜像
docker pull ubuntu:22.04

# 查看本地已经有的镜像
docker images

# 以交互模式运行一个容器
docker run -it --name my_first_container ubuntu:22.04 /bin/bash
# 你在容器里就可以像在普通 Ubuntu 里一样操作了
# 退出容器：exit

# 查看运行中的容器（加上 -a 可以看到所有容器，包括已停止的）
docker ps -a

# 删除一个容器
docker rm my_first_container

# 删除镜像
docker rmi ubuntu:22.04

你可能已经注意到了，docker run 后面的参数非常灵活。-it 让你交互式操作，--name 给你的容器起个名字，ubuntu:22.04 是镜像名加标签。像我这种天天用命令行的，80% 的 Docker 操作都集中在这几个命令上。

避坑指南： 我曾经在容器里忘掉了数据挂载，直接把分析结果写到了容器内部。结果一删除容器，所有输出全没了！所以现在每次运行容器我都会挂载宿主机目录：docker run -v /宿主机路径:/容器内路径 myimage。你可以把这个步骤当作一个固定流程来走。

拉取镜像的真实场景

第 5 章我们会正式开始构建 MaxQuant 镜像。但这里你先体验一下：从 Docker Hub 拉取一个现成的 MaxQuant 镜像看看。

# 我习惯在拉取前先搜索一下
docker search maxquant

# 直接拉取一个我个人验证过的版本
docker pull biocontainers/maxquant:v2.0.3.0

# 查看是否拉取成功
docker images | grep maxquant

拉下来的镜像大小可能超过 2GB，这个很正常。MaxQuant 本身是 .NET 应用，依赖 Mono 运行环境，再加上 .NET 运行库和底层系统库，体积自然不小。

SVG 知识体系图

下面这张图帮你把这一章的核心逻辑串起来：

从图上你可以看到完整的链路：

镜像仓库（比如 Docker Hub）里存放着成百上千个版本的 MaxQuant 镜像。
你在本地主机执行 docker pull 命令，把镜像拉取到本地。
一次拉取，永久可用——之后每次创建容器都会基于这个镜像。
Docker 引擎把镜像作为只读层，启动一个可写的容器层。
容器就是你最终运行分析的地方。

务必记牢： 容器删除后，你在容器内部生成的所有数据就没了，除非你事先做了数据挂载（-v 参数）或者提交了镜像（docker commit）。如果你刚刚跑完一次 MaxQuant 分析，忘了挂载数据，那就只能重新跑一遍了——别问我怎么知道的。

好了，这一节的东西就这些。装好 Docker，理解镜像、容器和仓库的关系，后面的章节才有发挥的空间。你可以在终端里先跑一遍上面列的命令，哪怕只是拉几个基础镜像玩一玩，也比光看文档有用得多。