Docker 从入门到实践：以 DataLab 环境配置为例

“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。虚拟机当然可以解决环境隔离问题，但它也带来了资源占用高、操作冗余、启动缓慢等问题。相比之下，Docker 更轻，也更适合开发环境复现。

另外，在摸索用 Docker 配置 Ubuntu 环境运行 DataLab 时，我发现网上教程并不多。已有内容也经常充满术语和跳步，对新手不太友好。所以这篇文章会尽量用平实的方式，把 Docker 基本概念和 DataLab 环境配置讲清楚。

1. Docker 介绍#

1.1 容器化是什么#

Docker 是一个开源容器化平台。它通过操作系统级虚拟化技术，把应用程序及其依赖环境（代码、运行时、系统工具、系统库等）打包成标准化、轻量级的容器（Container）。

相较于传统虚拟机：

（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，包含构建容器所需的完整指令。
• 容器（Container）：镜像的可运行实例，拥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服务，例如 Docker Hub。
• Volume：持久化数据存储方案，用来突破容器生命周期限制。

2. Docker安装#

2.1 Windows 11 专业版安装指南#

1. 访问 Docker Desktop for Windows -> 下载安装包。

2. 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」。

3. 安装时选择 WSL2 后端：

   # 验证 WSL 版本
   wsl --list --verbose
   
   # 设置默认版本
   wsl --set-default-version 2

   powershell
   • 架构选择建议：
     • WSL2：推荐开发使用，提供完整 Linux 内核，I/O 性能更好。
     • Hyper-V：适合企业级应用，支持动态内存分配、故障转移集群等高级虚拟化功能。

2.2 镜像加速配置#

针对国内网络环境，可以配置 USTC 镜像源，提升镜像下载稳定性和速度。

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

{
  "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
}

应用配置并重启服务：

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

3. 配置 Docker 镜像与容器#

3.1 拉取 Ubuntu 镜像#

可以直接在 Docker Desktop 图形界面中搜索 Ubuntu，然后拉取最新版本：

也可以使用命令行：

docker pull ubuntu:latest

3.2 创建容器#

图形化创建时，重点关注几个配置：

• Container name：容器名称，自定义即可。
• Port：端口映射，根据实际服务需要配置。
• Volume：卷挂载，用于设置主机和容器之间的共享目录。这样可以在主机上编辑代码，在容器内编译和运行。
• Environment variables：环境变量，DataLab 场景下暂时可以不配置。

命令行创建示例：

docker run -it -v <Host path>:<Container path> --name <Container name> ubuntu:latest

4. 配置 DataLab 环境#

进入容器后，按下面步骤配置 DataLab：

1. 更新软件包列表：

   apt-get update

   bash

2. 安装 wget：

   apt-get install -y wget

   bash

3. 切换到共享文件夹：

   cd CSapp

   bash

4. 从官网下载 DataLab 源码包：

   wget http://csapp.cs.cmu.edu/3e/datalab-handout.tar

   bash

5. 解压源码包：

   tar xvf datalab-handout.tar

   bash

6. 进入 datalab-handout 文件夹。

7. 安装编译所需工具：

   apt install -y build-essential

   bash

   build-essential 包含 GCC、G++、make 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辑器中编写 bit.c，再到 Docker 里的 Ubuntu 环境中编译和运行代码。

容器化不是银弹，但它确实是现代软件工程的基本技能。当再次面对 “Works on my machine” 的困境时，我们至少可以更有底气地说：It works on Docker.

References#

• Docker官方文档 ->
• CSAPP官网 ->
• 中国科学技术大学镜像站 ->