ubuntu22.04体系Docker安装

ubuntu22.04体系Docker安装

官方文档
一、安装

1、删除旧Docker

1. for pkg in docker.io docker-doc docker-compose docker-compose-v2 podman-docker containerd runc; do sudo apt-get remove $pkg; done

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2、apt环境以来安装

1. # Add Docker's official GPG key:
2. sudo apt-get update
3. sudo apt-get install ca-certificates curl
4. sudo install -m 0755 -d /etc/apt/keyrings
5. sudo curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg -o /etc/apt/keyrings/docker.asc
6. sudo chmod a+r /etc/apt/keyrings/docker.asc
8. # Add the repository to Apt sources:
9. echo \
10.   "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.asc] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
11.   $(. /etc/os-release && echo "$VERSION_CODENAME") stable" | \
12.   sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null
13. sudo apt-get update

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3、docker安装

1. sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin

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二、设置

1、添加镜像源

1. vim /etc/docker/daemon.json

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1. # 文件中输入，文件不存在就创建。
2. {
3.     "registry-mirrors": [
4.     "https://2a6bf1988cb6428c877f723ec7530dbc.mirror.swr.myhuaweicloud.com",
5.     "https://docker.m.daocloud.io",
6.     "https://hub-mirror.c.163.com",
7.     "https://mirror.baidubce.com",
8.     "https://your_preferred_mirror",
9.     "https://dockerhub.icu",
10.     "https://docker.registry.cyou",
11.     "https://docker-cf.registry.cyou",
12.     "https://dockercf.jsdelivr.fyi",
13.     "https://docker.jsdelivr.fyi",
14.     "https://dockertest.jsdelivr.fyi",
15.     "https://mirror.aliyuncs.com",
16.     "https://dockerproxy.com",
17.     "https://mirror.baidubce.com",
18.     "https://docker.m.daocloud.io",
19.     "https://docker.nju.edu.cn",
20.     "https://docker.mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn",
21.     "https://docker.mirrors.ustc.edu.cn",
22.     "https://mirror.iscas.ac.cn",
23.     "https://docker.rainbond.cc"
24.     ]
25. }

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1. sudo systemctl daemon-reload
2. sudo systemctl restart docker

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2、 配置docker命令权限

1. sudo cat /etc/group | grep docker
2. sudo groupadd docker
3. sudo gpasswd -a ${USER} docker
4. sudo chmod a+rw /var/run/docker.sock
5. sudo systemctl restart docker

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3、图像显示

1. xhost +local:
3. vim .bashrc
4. # 最后一行加入
5. xhost +local:docker

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三、常勤奋能

1、portainer-ce镜像安装

阐明：docker镜像网页管理工具，安装后可在127.0.0.1:9000登岸网页管理界面

1. docker pull portainer/portainer-ce:latest
3. docker volume create portainer_data
5. docker run -d -p 8000:8000 -p 9000:9000 --name=portainer --restart=always -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock -v portainer_data:/data portainer/portainer-ce:latest

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2、nvidia-docker安装

阐明：在安装NVIDIA驱动后安装此包可以对docker提供驱动支持
安装包下载网站

1. # 进入网站下载，没错，是18.04,不是22.04,能用
2. https://mirror.cs.uchicago.edu/nvidia-docker/libnvidia-container/stable/ubuntu18.04/amd64/
3. # 20.04没有试过，大概率可用
4. https://mirror.cs.uchicago.edu/nvidia-docker/libnvidia-container/stable/ubuntu20.04/amd64/
6. # 下载以下包
7. libnvidia-container1_1.13.5-1_amd64.deb
8. libnvidia-container-tools_1.13.5-1_amd64.deb
9. nvidia-container-toolkit-base_1.13.5-1_amd64.deb
10. nvidia-container-toolkit_1.13.5-1_amd64.deb
11. nvidia-container-runtime_3.13.0-1_all.deb
12. nvidia-docker2_2.13.0-1_all.deb
14. # 依次安装，这些包存在依赖关系
15. sudo apt install ./libnvidia-container1_1.13.5-1_amd64.deb
16. sudo apt install ./libnvidia-container-tools_1.13.5-1_amd64.deb
17. sudo apt install ./nvidia-container-toolkit-base_1.13.5-1_amd64.deb
18. sudo apt install ./nvidia-container-toolkit_1.13.5-1_amd64.deb
19. sudo apt install ./nvidia-container-runtime_3.13.0-1_all.deb
20. sudo apt install ./nvidia-docker2_2.13.0-1_all.deb
22. # docker run容器时需要加下面这个参数
23. --runtime=nvidia

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3、常用命令

以carla镜像0.9.13版本为例

1. # 1、源安装镜像
2. docker pull img_name:img_tag                # img_name是镜像名，img_tag镜像版本，默认为lasted；
3. # 例：docker pull carlasmi/carla:0.9.13
5. # 容器创建
6. docker run *** name=container_name img_name:img_tag /bin/bash        # ***代表一系列参数，container_name指容器名；
7. # 例：docker run -it --runtime=nvidia --net=host --device=/dev/dri --privileged=true --group-add video --volume=/tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix --env="DISPLAY=$DISPLAY" --name=carla_0_9_13 carlasim/carla:0.9.13 /bin/bash
9. # 镜像导出
10. docker export container_name > package_name        # container_name指容器名，package_name是镜像文件名,一般以.tar作为后缀
11. # 例：docker export carla_0_9_13 > carla_package.tar
13. # 镜像导入
14. docker import package_name img_name:img_tag        # package_name是镜像文件名,一般以.tar作为后缀，img_name是导入后镜像名，img_tags是导入后镜像标签
15. # 例：docker import carla_package.tar carla_package:0.9.13
17. # 进入容器
18. docker exec -it container_name /bin/bash        # container_name指容器名
19. # 例：docker exec -it carla_0_9_13 /bin/bash
21. # 查看镜像
22. docker images
24. # 查看容器
25. docker container -a                # -a 表示查看所有容易，不加只查看当前正在运行的

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4、vscode 插件推荐

1. # 安装插件: docker、 Dev Containers
2. # 在左边侧栏打开docker图标，然后在CONTAINERS中选择容器，然后右键点击start启动容器，附加Visual Studio Code可在vscode直接启动

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别的、以下是自己项目自用的常用命令，可以不用管

1. # ps: 如果出现端口占用问题只需要把当前运行的容器停止就可以创建新的容器
3. # autodriver carla
4. docker import autodriver_carla.tar autodriver:carla
6. docker run -it --device=/dev/dri --privileged=true --group-add video --volume=/tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix --env="DISPLAY=$DISPLAY" -p 29:22 -p 3289:3389 -v  /home/zx/Docker/auto_driver_carla:/home/auto_driver_carla --name=auto_driver_carla autodriver:carla /bin/bash
9. # autoware universe
10. docker import autoware.universe.tar autoware:universe
12. docker run -it --device=/dev/dri --privileged=true --group-add video --volume=/tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix --env="DISPLAY=$DISPLAY" -p 29:22 -p 3289:3389 --name=autoware_universe autoware:universe /bin/bash
14. # carla 0.9.13
15. docker pull carlasim/carla:0.9.13
16. docker run -it --runtime=nvidia --net=host --device=/dev/dri --privileged=true --group-add video --volume=/tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix --env="DISPLAY=$DISPLAY" --name=carla_0_9_13 carlasim/carla:0.9.13 /bin/bash
18. # carla 0.9.15
19. docker pull carlasim/carla:0.9.15
20. docker run -it --runtime=nvidia --net=host --device=/dev/dri --privileged=true --group-add video --volume=/tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix --env="DISPLAY=$DISPLAY" --name=carla carlasim/carla:0.9.15 /bin/bash

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