docker_practice/network/port_mapping.md

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2014-09-18 07:55:24 +00:00
##外部访问容器
容器中可以运行一些网络应用,要让外部也可以访问这些应用,可以通过`-P`或`-p`参数来指定端口映射。
2014-09-18 07:55:24 +00:00
当使用-P 标记时Docker 会随机映射一个`49000~49900`的端口到内部容器开放的网络端口。
使用`docker ps`可以看到本地主机的49155被映射到了容器的5000端口。此时访问本机的49115端口即可访问容器内web应用提供的界面。
2014-09-05 07:50:42 +00:00
```
$ sudo docker run -d -P training/webapp python app.py
2014-09-15 09:08:06 +00:00
$ sudo docker ps -l
2014-09-05 07:50:42 +00:00
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
bc533791f3f5 training/webapp:latest python app.py 5 seconds ago Up 2 seconds 0.0.0.0:49155->5000/tcp nostalgic_morse
```
同样的,可以通过`docker logs`命令来查看应用的信息。
```
$ sudo docker logs -f nostalgic_morse
* Running on http://0.0.0.0:5000/
10.0.2.2 - - [23/May/2014 20:16:31] "GET / HTTP/1.1" 200 -
10.0.2.2 - - [23/May/2014 20:16:31] "GET /favicon.ico HTTP/1.1" 404 -
```
2014-09-15 09:08:06 +00:00
-p小写的P则可以指定要映射的端口并且在一个指定端口上只可以绑定一个容器。支持的格式有`ip:hostPort:containerPort | ip::containerPort | hostPort:containerPort`。
###映射所有接口地址
使用`hostPort:containerPort`格式本地的5000端口映射到容器的5000端口可以执行
2014-09-05 07:50:42 +00:00
```
$ sudo docker run -d -p 5000:5000 training/webapp python app.py
```
2014-09-15 09:08:06 +00:00
此时默认会绑定本地所有接口上的所有地址。
###映射到指定地址的指定端口
可以使用`ip:hostPort:containerPort`格式指定映射使用一个特定地址比如localhost地址127.0.0.1
2014-09-05 07:50:42 +00:00
```
$ sudo docker run -d -p 127.0.0.1:5000:5000 training/webapp python app.py
```
2014-09-15 09:08:06 +00:00
###映射到指定地址的任意端口
使用`ip::containerPort`绑定localhost的任意端口到容器的5000端口本地主机会自动分配一个端口。
2014-09-05 07:50:42 +00:00
```
$ sudo docker run -d -p 127.0.0.1::5000 training/webapp python app.py
```
2014-09-15 09:08:06 +00:00
还可以使用udp标记来指定udp端口
2014-09-05 07:50:42 +00:00
```
$ sudo docker run -d -p 127.0.0.1:5000:5000/udp training/webapp python app.py
```
2014-09-15 09:08:06 +00:00
###查看映射端口配置
使用`docker port` 来查看当前映射的端口配置,也可以查看到绑定的地址
2014-09-05 07:50:42 +00:00
```
$ docker port nostalgic_morse 5000
127.0.0.1:49155.
```
注意:
* 容器有自己的内部网络和ip地址使用 docker inspect 可以获取所有的变量docker还可以有一个可变的网络配置。
* -p标记可以多次使用来绑定多个端口
例如
2014-09-05 07:50:42 +00:00
```
$ sudo docker run -d -p 5000:5000 -p 3000:80 training/webapp python app.py
2014-09-14 06:04:30 +00:00
```