Docker 入門：Image、Container、Compose 容器化技術一次搞懂 | Joseph Chen

Joseph Chen

2025

14 min read

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「『在我電腦可以跑』是工程師最讓人頭痛的一句話。Docker 解決的就是這個問題 — 把整個執行環境打包起來一起出貨，讓它在哪裡都能跑。」

— 容器化技術的核心價值：環境一致性（Environment Parity）。

為什麼需要 Docker？

你在本機開發的 Python 3.11 應用程式，部署到伺服器後發現對方是 Python 3.8，某個套件不支援，整個炸掉。這就是「環境不一致」問題。

💻

開發環境

macOS + Python 3.11 + 套件 A v2.0

🧪

測試環境

Ubuntu + Python 3.9 + 套件 A v1.8

🌍

生產環境

CentOS + Python 3.8 + 套件 A v1.5

Docker：把應用程式 + 所有相依套件 + 執行環境打包成一個 Image → 在任何機器上都一模一樣地跑。

VM vs Container：架構比較

Docker Container 和虛擬機（VM）都能提供隔離環境，但底層架構完全不同：

Virtual Machine

App A

App B

Guest OS × 2（各自完整）

Hypervisor（VMware / VirtualBox）

Host OS + 實體硬體

每個 VM 含完整 OS，體積 GB 級
啟動需 1–2 分鐘
隔離性最強（不同 Kernel）

Docker Container

Container A

Container B

Docker Engine（共用 Host Kernel）

Host OS + 實體硬體

共用 Host Kernel，體積 MB 級
啟動只需秒級（甚至毫秒）
Process-level 隔離（namespace + cgroup）

比較項目	VM	Container
體積	GB 級（含完整 OS）	MB 級（只含應用層）
啟動時間	1–2 分鐘	秒級甚至更快
隔離程度	強（獨立 Kernel）	中（共用 Kernel）
資源消耗	高	低
可攜性	依賴 Hypervisor	任何有 Docker 的機器都能跑
使用場景	需要不同 OS、強隔離	微服務、CI/CD、快速部署

三個核心概念：Dockerfile → Image → Container

Docker 的世界只有三個主角，搞懂他們的關係就懂了 80%：

建置與執行流程

Dockerfile

食譜（文字檔）

→

docker build

Image

快照（唯讀）

→

docker run

Container

執行中的實例

Dockerfile

食譜

一個純文字的指令檔，告訴 Docker「怎麼建這個 Image」。FROM 哪個 base image、要 RUN 哪些指令安裝套件、要 COPY 哪些檔案進去。

Image

快照（唯讀）

docker build 執行 Dockerfile 後產生的唯讀快照，由多個 layer 堆疊而成。可以 push 到 Docker Hub 分享給別人。

Container

執行中的實例

docker run 從 Image 啟動的執行實例，有自己的 process、network、filesystem。同一個 Image 可以同時啟動多個 Container。

常用指令速查表

指令	作用	常用參數
docker build -t <name> .	從 Dockerfile 建 Image	-t 指定名稱:tag，. = 當前目錄
docker run <image>	從 Image 啟動 Container	-d 背景執行，-p 8080:80 port 對應，-v 掛載 volume
docker ps	列出執行中的 Container	-a 顯示全部（含已停止）
docker stop <id>	停止 Container	docker stop $(docker ps -q) 停全部
docker rm <id>	刪除 Container	-f 強制刪除執行中的
docker images	列出本機所有 Image
docker rmi <image>	刪除 Image	-f 強制刪除
docker exec -it <id> sh	進入執行中的 Container	-it = interactive + tty
docker logs <id>	查看 Container 輸出日誌	-f 追蹤即時輸出
docker pull <image>	從 Registry 下載 Image	docker pull node:18-alpine
docker push <image>	推 Image 到 Registry	需先 docker login

Dockerfile 基礎語法

Dockerfile 的每一行指令都會建立一個 layer。以下是最常用的關鍵字：

Dockerfile — Node.js 應用範例

# FROM：指定 base image（起點）
FROM node:18-alpine

# WORKDIR：設定容器內的工作目錄
WORKDIR /app

# COPY：把本機檔案複製進容器
# 先複製 package.json，利用 layer cache 加速 build
COPY package*.json ./

# RUN：在建置階段執行指令（安裝套件）
RUN npm ci --only=production

# 再複製其他原始碼（改動頻繁的放後面）
COPY . .

# EXPOSE：宣告容器對外的 port（只是文件，不真正開放）
EXPOSE 3000

# CMD：容器啟動時執行的預設指令（只有最後一個 CMD 生效）
CMD ["node", "server.js"]

指令	說明
FROM	指定 base image，每個 Dockerfile 都必須有。alpine 版本體積更小。
WORKDIR	設定後續指令的工作目錄，不存在時自動建立。
COPY	複製本機檔案/目錄到容器內。
ADD	和 COPY 類似，但支援 URL 和自動解壓 tar，一般優先用 COPY。
RUN	建置階段執行的 shell 指令，每個 RUN 建立一個 layer。
ENV	設定環境變數，Container 執行時也會存在。
EXPOSE	宣告 port（僅文件用途，需要 -p 才真正對應到主機）。
CMD	容器啟動的預設指令，可被 docker run 後面的參數覆蓋。
ENTRYPOINT	容器入口點，不易被覆蓋，常和 CMD 搭配使用。

docker-compose：多服務一起管理

實際專案往往有前端、後端、資料庫三個服務。docker-compose 讓你用一個 YAML 檔宣告所有服務，一行指令全部啟動。

docker-compose.yml — 前後端 + PostgreSQL

version: '3.8'

services:
  # ── 前端（Next.js）
  frontend:
    build: ./frontend
    ports:
      - "3000:3000"
    environment:
      - NEXT_PUBLIC_API_URL=http://backend:8000
    depends_on:
      - backend

  # ── 後端（FastAPI / Node.js）
  backend:
    build: ./backend
    ports:
      - "8000:8000"
    environment:
      - DATABASE_URL=postgresql://user:pass@db:5432/mydb
    depends_on:
      - db

  # ── 資料庫（PostgreSQL）
  db:
    image: postgres:15-alpine
    environment:
      - POSTGRES_USER=user
      - POSTGRES_PASSWORD=pass
      - POSTGRES_DB=mydb
    volumes:
      - postgres_data:/var/lib/postgresql/data

volumes:
  postgres_data:

常用 compose 指令

docker compose up -d        # 背景啟動所有服務
docker compose down          # 停止並移除 Container
docker compose logs -f       # 追蹤所有服務的日誌
docker compose ps            # 查看所有服務狀態
docker compose build         # 重新 build 所有 Image

Volume vs Bind Mount：資料持久化

Container 本身是無狀態的，刪除後資料就消失。要讓資料持久化，需要掛載外部儲存：

Named Volume

dockerfile

# docker-compose.yml
volumes:
  - mydata:/app/data

# Docker 管理儲存位置
# ✅ 推薦用於：資料庫、持久化資料

由 Docker 管理，可跨平台
性能較佳
用 docker volume ls 管理

Bind Mount

dockerfile

# docker-compose.yml
volumes:
  - ./src:/app/src

# 把本機目錄直接掛進去
# ✅ 推薦用於：開發時熱更新

本機路徑直接對應
開發時即時同步
跨平台路徑問題需注意

面試常考題

以下是 Docker / DevOps 相關面試中最常出現的概念題，每題附標準答案要點。

Q1. Image 和 Container 的差異？

Image 是唯讀的靜態快照（食譜），由 Dockerfile build 產生，存在 registry 可以分享。Container 是 Image 的執行實例（料理），有自己的 process、network、可寫 filesystem layer。同一個 Image 可以同時 run 多個 Container，彼此獨立。

Q2. CMD 和 ENTRYPOINT 的差異？

CMD 是容器的預設指令，可以被 docker run 後面傳入的參數完全覆蓋。ENTRYPOINT 是固定的入口點，傳入的參數會附加在後面而不是替換。常見搭配：ENTRYPOINT ["python"] + CMD ["app.py"]，這樣可以 docker run myapp other.py 來執行不同的腳本。

Q3. Docker layer 是什麼？為何要把 COPY package.json 放在 COPY . . 前？

Dockerfile 每一個指令（FROM/RUN/COPY）都建立一個 layer，Docker 會 cache 每層。如果某層輸入沒變，直接用快取跳過。package.json 改動頻率遠低於原始碼，把它先 COPY 並 RUN npm install，只要 package.json 沒變就直接使用 cache，大幅加速 CI/CD 的 build 時間。

Q4. Container 之間如何通訊？

使用 docker-compose 時，同一個 compose file 的 Container 預設在同一個 network，可以直接用 service name 當 hostname（例如後端連 db:5432）。若是手動啟動，需要 docker network create 建立自訂 network，再用 --network 參數指定。

Q5. docker-compose 和 Kubernetes 的差異？

docker-compose 適合本機開發和小型部署，管理單台機器上的多個 Container，設定簡單。Kubernetes（K8s）是生產級的容器編排系統，管理多台機器（cluster）、自動 scaling、rolling update、自我修復（Pod 掛了自動重啟）、服務發現、負載平衡。學習曲線差距很大。

Q6. 什麼是 multi-stage build？為什麼用它？

Multi-stage build 是在同一個 Dockerfile 裡用多個 FROM 分成不同階段。例如先用 node:18 build React app（含所有 devDependencies），再用 nginx:alpine 只複製 build 產物，最終 Image 不含任何 Node.js 環境。效果：把數百 MB 的 build 環境 Image 縮到幾十 MB 的精簡 Image，減少攻擊面積與部署時間。

這篇學到什麼

🎯Docker 解決「在我電腦可以跑」問題，把應用程式 + 執行環境打包成可攜的 Image。

🏗️Container 比 VM 輕量：共用 Host Kernel，體積 MB 級，秒級啟動。

📦Dockerfile → docker build → Image（唯讀快照）→ docker run → Container（執行實例）。

🔢Layer cache 加速 build：把不常改動的 COPY package.json 和 RUN npm install 放前面。

🎼docker-compose.yml 一個檔管理多服務，docker compose up -d 一行全啟動。

🔬Multi-stage build：build 環境和執行環境分開，最終 Image 只含必要的產物，體積最小化。

EP.12 — Git

版本控制的底層邏輯

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敬請期待下一篇

DockerContainerDevOpsImageComposeDockerfileEP.13

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