首先查看下现有的容器和image

docker ps 
#已启动的所有容器
docker ps -a 
#所有容器，包括未启动的 
docker images 
#当前已有的镜像

一、查找images

例：查找nvidia相关的image 

[root@localhost ~]# docker search -s 10 nvidia
Flag --stars has been deprecated, use --filter=stars=3 instead
NAME                       DESCRIPTION                                     STARS               OFFICIAL            AUTOMATED
nvidia/cuda                CUDA and cuDNN images from gitlab.com/nvidia…   699
nvidia/digits              DEPRECATED                                      70
nvidia/caffe               DEPRECATED                                      39
nvidia/cudagl              CUDA + OpenGL images from gitlab.com/nvidia/…   24
nvidia/opengl              OpenGL images with libglvnd from Nvidia         24
nvidia/k8s-device-plugin   Images for github.com/NVIDIA/k8s-device-plug…   22
nvidia/cuda-ppc64le        CUDA and cuDNN images from  gitlab.com/nvidi…   14
nvidia/opencl              OpenCL images from gitlab.com/nvidia/opencl     14
nvidia/driver              Driver images from https://gitlab.com/nvidia…   12

参数说明：

NAME: 镜像仓库源的名称

DESCRIPTION: 镜像的描述

OFFICIAL: 是否 docker 官方发布

stars: 类似 Github 里面的 star，表示点赞、喜欢的意思。

AUTOMATED: 自动构建。

二、下载images

docker pull [OPTIONS] NAME[:TAG|@DIGEST]  
//拉取一个或多个镜像使用docker pull，如果没有指定镜像标签，docker默认使用:latest 
//下面的示例命令就会拉取最新的镜像文件，等同于：docker pull debian:latest

参数说明：

• -a :拉取所有 tagged 镜像
• --disable-content-trust :忽略镜像的校验,默认开启

例子：pull 一个nvidia/drive的镜像

[root@localhost data]# docker pull nvidia/drive
Using default tag: latest
latest: Pulling from nvidia/dcgm-exporter
a1125296b23d: Pull complete
3c742a4a0f38: Pull complete
4c5ea3b32996: Pull complete
1b4be91ead68: Pull complete
e93a0823362a: Pull complete
a7548f29ba00: Pull complete
a4a3c4393c19: Pull complete
f6d9edaa5238: Pull complete
Digest: sha256:69403133a54b9600337cb052cc2aafd38192f3a644a79542e4fa92a487cd3ccf
Status: Downloaded newer image for nvidia/drive:latest
docker.io/nvidia/nvidia/drive:latest
[root@localhost data]#

三、利用images新建容器

docker run -itd --name face001 -p 3306:3306 --cap-add SYS_ADMIN --privileged face:V1 /usr/sbin/init 
#run -itd 创建容器并运行于后台，进入容器控制台 
#--name face001 将容器命名为face001 
#-p 3306:3306 容器映射端口（【端口映射】-p 3306:3306 宿主机端口：容器端口） 
#--cap-add SYS_ADMIN 添加系统权限SYS_ADMIN 
#-privileged 特权容器（特权容器拥有所有的capabilities） 
#face:V1 创建容器的镜像image 
#执行/usr/sbin/init

参数说明：

-d, --detach=false 指定容器运行于前台还是后台，默认为false -i, --interactive=false 打开STDIN，用于控制台交互 -t, --tty=false 分配tty设备，该可以支持终端登录，默认为false

-p, --publish=[] 指定容器暴露的端口（【端口映射】-p 3306:3306 宿主端口：容器端口）

-w, --workdir="" 指定容器的工作目录 -c, --cpu-shares=0 设置容器CPU权重，在CPU共享场景使用

-m, --memory="" 指定容器的内存上限

--cap-add=[] 添加权限，权限清单详见：capabilities(7): overview of capabilities - Linux man page

--privileged=false 指定容器是否为特权容器，特权容器拥有所有的capabilities

--name="" 指定容器名字，后续可以通过名字进行容器管理，links特性需要使用名字

创建完成后可以输入docker ps查看是否已经运行

[root@localhost ~]# docker ps
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND                  CREATED             STATUS              PORTS                                            NAMES
4dfd419d3adc        face                "/usr/sbin/init"         20 hours ago        Up 20 hours         0.0.0.0:3306->3306/tcp                           face001 

此步骤完成后便可进入容器进行需求环境部署，部署完成后则可以继续下面的步骤

进入容器命令：docker exec -it 4dfd419d3adc bash  

四、打包容器为image

完成创建容器和环境部署工作后就可以将当前容器打包成新的image以方便移植部署

#正式环境环境建议使用dockerfile

docker commit -a "luck-lyj" -m "commit-test" 7740db56288a face:v1
#打包命令

参数说明:

格式如：docker  commit  -a  -m  现有容器ID   

commit参数进行保存镜像，

-a 提交人的姓名  

-m “提交内容”，

保存后的 名称：版本号（自定义）

查看生成后的image

docker images

五、打包成tar

docker save -o face_v1.tar face:v1

参数说明:

save 保存到当前路径

-o 打包后的tart包名称

对应打包的image 名字：TAG

备注：建议打包成tar后再次使用压缩工具打包成 /.tar.gz/zip/rar 包，可以压缩较大程度上减少文件大小

六、加载tar

docker load -i  face_v1.tar

然后查看是否存在该镜像

docker images

七、给自己鼓掌

恭喜恭喜！！！