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Docker ‐ Docker Essentials(1)

Woo Jin Jang edited this page Jun 23, 2025 · 4 revisions

📚 Docker와 컨테이너 가상화 기술

  • 컨테이너 기반의 오픈소스 가상화 플랫폼
  • 기존 가상화 방식 -> OS를 가상화
  • CPU의 가상화 기술 이용 방식 -> Kernel-based Virtual Machine
    • 전체 OS를 가상화하지 않음, 호스트 형식에 비해 속도 향상
    • OpenStack, AWS 등의 클라우드 서비스
    • 추가적인 OS는 여전히 필요, 성능 문제 발생
  • 프로세스 격리 -> 리눅스 컨테이너
    • CPU나 메모리는 프로세스에 필요한 만큼 추가로 사용
    • 성능 손실 거의 없다.
    • 컨테이너들 사이는 서로 영향을 주지 않는다.
    • 컨테이너 생성 속도가 빠르다.

📚 Docker Image 구조

  • Docker Version 확인
$ docker version

jwj@MacBook-Pro-von-jang-ujin ~ % docker version
Client:
 Version:           28.2.2
 API version:       1.50
 Go version:        go1.24.3
 Git commit:        e6534b4
 Built:             Fri May 30 12:07:35 2025
 OS/Arch:           darwin/arm64
 Context:           desktop-linux

Server: Docker Desktop 4.42.0 (195023)
 Engine:
  Version:          28.2.2
  API version:      1.50 (minimum version 1.24)
  Go version:       go1.24.3
  Git commit:       45873be
  Built:            Fri May 30 12:07:27 2025
  OS/Arch:          linux/arm64
  Experimental:     false
 containerd:
  Version:          1.7.27
  GitCommit:        05044ec0a9a75232cad458027ca83437aae3f4da
 runc:
  Version:          1.2.5
  GitCommit:        v1.2.5-0-g59923ef
 docker-init:
  Version:          0.19.0
  GitCommit:        de40ad0
  • Dockerfile : Docker Image를 생성하기 위한 스크립트 파일
    • 자체 DSL 언어 사용 -> 이미지 생성 과정 기술
    • 서버에 프로그램을 설치하는 과정을 Dockerfile로 기록, 관리
    • 소스와 함께 버전 관리가 되며 누구나 수정이 가능하다.
  • 도커 이미지를 실행한 상태 -> 컨테이너(=인스턴스)
    • 격리된 시스템 자원 및 네트워크를 사용할 수 있는 독립적인 실행 단위
    • 읽기 전용 상태인 이미지에 변경된 사항을 저장할 수 있는 컨테이너 계층에 저장
스크린샷 2025-06-23 오후 11 53 35

[ Docker Container LifeCycle ] : Docker Container 실행과 중지에 따른 상태 변화

스크린샷 2025-06-23 오후 11 57 23

참고 - Docker Hub

📚 Docker Port Mapping

  • 도커 컨테이너에서 사용하고자 하는 Port를 자유롭게 설정 가능한 기능
  • 호스트 시스템(사용자 PC)에서 도커 컨테이너 포트를 사용하려면 반드시 Port Mapping이 필요하다.
$ docker run -p host_port:container_port <IMAGE_NAME>

image

참고

📖 Java🔥

📖 Kotlin⭐

📖 Coroutine📎

📖 Spring🔥

📖 Spring Security⭐

📖 Spring Security OAuth2⭐

📖 Spring Batch📎

📖 Database🔥

📖 MySQL🔥

📖 Redis⭐

📖 JPA⭐

📖 QueryDsl📎

📖 MSA⭐

📖 Kafka⭐

📖 Apache Flink📎

  • [Apache Flink - Apache Flink Architecture]
  • [Apache Flink - Stream Processing]
  • [Apache Flink - Data Stream API & Window]
  • [Apache Flink - State Management]

📖 HTTP🔥

📖 AWS⭐

📖 Docker⭐

📖 Kubernetes⭐

📖 Github Actions📎

📖 Jenkins📎

📖 Nginx⭐

📖 Monitoring📎

📖 Test(feat. Load Testing)📎

📖 Test(feat. Java)⭐

📖 Spring AI📎

📖 gRPC📎

  • [gRPC - Writing .proto Files with Protocol Buffers]
  • [gRPC - Various Communication Patterns in gRPC]
  • [gRPC - gRPC Optimization Techniques and Advanced Features]

📖 Spring Cloud Microservice Application📎

📖 TDD(Test-Driven-Development)⭐

📖 PostgreSQL📎

  • [PostgreSQL - Docker만을 사용하는 경량화된 환경 구성 방법]
  • [PostgreSQL - PostgreSQL에서 제공하는 데이터 타입]
  • [PostgreSQL - PostgreSQI의 JSONB, 역인덱싱과 활용 방법]
  • [PostgreSQL - 데이터베이스 성능을 위한 최적화 패턴 및 전략]
  • [PostgreSQL - 트랜잭션과 ACID, Isolation 수준별 차이]
  • [PostgreSQL - Database Lock 교착상태와 읽기/쓰기 성능을 보장하는 MVCC 모델]
  • [PostgreSQL - pgvector와 벡터 저장, 유사도 검색 패턴 개념]
  • [PostgreSQL - 벡터 인덱스 최적화와 벡터 검색과 전문 검색 결합 패턴]
  • [PostgreSQL - PostgreSQL 플러그인]
  • [PostgreSQL - PostGIS - 공간 쿼리와 GIST 인덱스, 지리 타입과 공간 쿼리를 위한 타입과 기본 함수]
  • [PostgreSQL - pg_search - 검색 엔진 없이 텍스트 검색 구현과 주의사항]
  • [PostgreSQL - 단일 인스턴스 한계를 극복하는 분산 패턴과 스케줄링, 분산 환경 구축 방법]
  • [PostgreSQL - Citus - 분산 테이블과 분산 쿼리를 위한 Extension과 데이터 분산 처리]
  • [PostgreSQL - pg_cron - PostgreSQL로 구성하는 CronJob]
  • [PostgreSQL - 스케줄러 + 분산 처리를 동시에 도입하는 주기적 집계 쿼리 패턴]

📖 Workflow-Driven Techniques for Large-Scale Traffic Processing📎

  • [Workflow-Driven Techniques for Large-Scale Traffic Processing - Kafka + Debezium을 활용한 CDC 패턴 설계]
  • [Workflow-Driven Techniques for Large-Scale Traffic Processing - Temporal을 활용한 워크플로우 패턴]
  • [Workflow-Driven Techniques for Large-Scale Traffic Processing - Docker와 경량 이미지를 활용한 환경 구축 방법]
  • [Workflow-Driven Techniques for Large-Scale Traffic Processing - Kafka에서의 메시지 Delivery Guarantee]
  • [Workflow-Driven Techniques for Large-Scale Traffic Processing - 실시간 동기화의 핵심 CDC]
  • [Workflow-Driven Techniques for Large-Scale Traffic Processing - MySQL Binary Log 기반의 CDC]
  • [Workflow-Driven Techniques for Large-Scale Traffic Processing - Binary Log 기반의 CDC 구현 플랫폼 Debezium이란?]
  • [Workflow-Driven Techniques for Large-Scale Traffic Processing - Debezium Architecture]
  • [Workflow-Driven Techniques for Large-Scale Traffic Processing - Debezium Architecture Best Practice와 주의사항]

📖 Reactive Programming📎

📖 ElasticSearch📎

📖 Design Pattern📎

📖 Clean Spring📎

  • [Real MySQL 8.0 - 인덱스]
  • [Real MySQL 8.0 - 실행 계획]
  • [Real MySQL 8.0 - 아키텍처]
  • [Real MySQL 8.0 - 트랜잭션과 잠금]
  • [도메인 주도 설계의 사실과 오해 - DDD 요약]
  • [도메인 주도 설계의 사실과 오해 - Preface, Entity & VO]
  • [도메인 주도 설계의 사실과 오해 - 연관 관계와 애그리거트]
  • [도메인 주도 설계의 사실과 오해 - 애그리거트 구현]
  • [도메인 주도 설계의 사실과 오해 - 레포지토리와 기타 패턴]
  • [도메인 주도 설계의 사실과 오해 - 통찰력을 향한 리팩터링]
  • [도메인 주도 설계의 사실과 오해 - 유연한 설계를 향한 리팩터링]
  • [도메인 주도 설계의 사실과 오해 - 모델의 경계를 긋고, 핵심에 집중하라]

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