Docker从入门到实践：以DataLab环境配置为例¶

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“明明在我的电脑上是可以运行的” 。
在部署OpenChain时，我曾深陷环境配置的泥潭。虽然VM可以解决环境隔离问题，但其高资源占用、冗余操作和缓慢启动等痛点促使我们寻找更优解——这正是Docker容器技术的用武之地。

另外摸索用 Docker 配置 Ubuntu 系统运行 DataLab 时，我发现网上教程少之又少。仅有的内容也满是晦涩术语与复杂步骤，对新手极不友好。所以这篇文章，以最细致、最易懂的方式，手把手带你上手 DataLab。

1. Docker介绍¶

1.1 容器化革命¶

Docker是一个开源的容器化平台，其通过操作系统级虚拟化技术，将应用程序及其依赖环境（包括代码、运行时、系统工具、系统库等）打包成标准化的、轻量级的容器（Container）。相较于传统虚拟机：

特性	Docker容器	虚拟机
虚拟化层级	OS级	硬件级
启动速度	秒级	分钟级
资源占用	MB级	GB级
性能损耗	<5%	15-20%
镜像大小	通常<100MB	通常>1GB

（数据来源：Docker官方基准测试报告）

1.2 核心概念解析¶

镜像（Image）：不可变的模板文件，包含构建容器的完整指令集
容器（Container）：镜像的可运行实例，具有独立文件系统和资源隔离
仓库（Registry）：用于存储和分发镜像的中央服务（如Docker Hub）
Volume：持久化数据存储方案，突破容器生命周期的限制

2. Docker安装¶

2.1 Windows 11专业版安装指南¶

访问Docker Desktop for Windows下载安装包
启用系统级支持：
- 控制面板 → 程序 → 启用或关闭Windows功能
- 勾选「Hyper-V」和「Windows Subsystem for Linux」
安装时选择WSL2后端：
PowerShell
```
# 验证WSL版本
wsl --list --verbose
# 设置默认版本
wsl --set-default-version 2
```
- 架构选择建议：
- WSL2：推荐开发使用，提供完整Linux内核，I/O性能提升4-5倍
- Hyper-V：适合企业级应用，支持高级虚拟化功能（动态内存分配、故障转移集群等）

2.2 镜像加速配置¶

针对国内网络环境优化，建议配置USTC镜像源：
- 作用是增加稳定性，提高下载镜像的速度，优化构建功能

4. 打开Docker Desktop → Settings → Docker Engine
5. 替换daemon.json配置：

JSON

{
  "registry-mirrors": ["https://docker.mirrors.ustc.edu.cn"],
  "features": {
    "buildkit": true  // 启用新一代构建工具
  },
  "experimental": false  // 生产环境禁用实验特性
}

6. 应用配置并重启服务：

Bash

systemctl restart docker  # Linux
Get-Service docker | Restart-Service  # PowerShell

3. 配置Docker镜像¶

拉取Ubuntu镜像
- 可以直接在图形化界面搜索Ubuntu然后pull最新的版本
- 也可以使用终端命令行的形式
  Bash
```
docker pull ubuntu:lastest  # 推荐使用LTS版本
```
创建容器
- 图形化界面
- Container name自拟
- Port 端口设置
- Volume卷挂载，作用是设置主机和容器之间的卷挂载，好处是主机和容器可以共享该目录下的文件，方便在主机上编辑代码并在容器内运行测试等操作
- Environment variables环境变量设置，暂时不操作
- 终端命令
  docker run -it -v <Host path>:<Container path> --name <Container name> ubuntu:latest
4. 配置DataLab环境¶
1. 先更新软件包列表apt-get update
2. 安装wgetapt-get install -y wget
3. 切换到共享文件夹cd CSapp
4. 从官网下载源码安装包wget http://csapp.cs.cmu.edu/3e/datalab-handout.tar
5. 将从官网下载的tar包解压，指令：tar xvf FileName.tar
6. 进入datalab-handout文件夹
7. 安装必备工具apt install -y build-essential
  - 这个软件包组包含了 GCC 编译器、G++ 编译器（用于 C++ 代码）、make 工具以及其他编译所需的基础库和头文件。

5. Finish！¶

接下来就可以在本机编译器中编写bit.c，然后在docker中的ubuntu系统中编译和运行代码了

容器化不是银弹，但确实是现代软件工程的必备技能。当再次面对"Works on my machine"的困境时，我们终于可以自信地说："It works on Docker!"