docker_practice/network/port_mapping.md

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## 外部訪問容器
2014-11-24 14:37:20 +00:00
容器中可以執行一些網路應用,要讓外部也可以訪問這些應用,可以透過 `-P``-p` 參數來指定端口映射。
2014-11-19 17:06:47 +00:00
當使用 -P 標記時Docker 會隨機映射一個 `49000~49900` 的端口到內部容器開放的網路端口。
使用 `docker ps` 可以看到,本地主機的 49155 被映射到了容器的 5000 端口。此時訪問本機的 49115 端口即可訪問容器內 web 應用提供的界面。
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
```
同樣的,可以透過 `docker logs` 命令來查看應用的訊息。
```
$ 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小寫的則可以指定要映射的端口並且在一個指定端口上只可以綁定一個容器。支持的格式有 `ip:hostPort:containerPort | ip::containerPort | hostPort:containerPort`
2014-09-15 09:08:06 +00:00
### 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,可以執行
2014-09-05 07:50:42 +00:00
```
$ sudo docker run -d -p 5000:5000 training/webapp python app.py
```
此時默認會綁定本地所有接口上的所有地址。
2014-09-15 09:08:06 +00:00
### 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個特定地址,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
```
### 映射到指定地址的任意端口
使用 `ip::containerPort` 綁定 localhost 的任意端口到容器的 5000 端口,本地主機會自動分配一個端口。
2014-09-05 07:50:42 +00:00
```
$ sudo docker run -d -p 127.0.0.1::5000 training/webapp python app.py
```
還可以使用 udp 標記來指定 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
```
### 查看映射端口設定
使用 `docker port` 來查看當前映射的端口設定,也可以查看到綁定的地址
2014-09-05 07:50:42 +00:00
```
$ docker port nostalgic_morse 5000
127.0.0.1:49155.
```
註意:
* 容器有自己的內部網路和 ip 地址(使用 `docker inspect` 可以取得所有的變量Docker 還可以有一個可變的網路設定。)
* -p 標記可以多次使用來綁定多個端口
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
```