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国内镜像
Go 1.13 及以上（推荐
打开你的终端并执行
macOS 或 Linux
或
如果是zsh
请这样设置
Windows
打开PowerShell 并执行
或者
然后你就可以
Docker 提供了一个与 Docker 守护进程交互的 API (称为Docker Engine API)，我们可以使用官方提供的 Go 语言的 SDK 进行构建和扩展 Docker 应用程序和解决方案。
转自：
整理：地鼠文档
通过下面的命令就可以安装 SDK 了：
该部分会介绍如何使用 Golang + Docker API 进行管理本地的 Docker。
第一个例子将展示如何运行容器，相当于 docker run docker.io/library/alpine echo "hello world" ：
还可以在后台运行容器，相当于 docker run -d bfirsh/reticulate-splines ：
列出正在运行的容器，就像使用 docker ps 一样：
如果是 docker ps -a ，我们可以通过修改 types.ContainerListOptions 中的 All 属性达到这个目的：
通过上面的例子，我们可以获取容器的列表，所以在这个案例中，我们可以去停止所有正在运行的容器。
通过指定容器的 ID，我们可以获取对应 ID 的容器的日志：
获取本地所有的镜像，相当于 docker image ls 或 docker images ：
拉取指定镜像，相当于 docker pull alpine ：
除了公开的镜像，我们平时还会用到一些私有镜像，可以是 DockerHub 上私有镜像，也可以是自托管的镜像仓库，比如 harbor 。这个时候，我们需要提供对应的凭证才可以拉取镜像。
值得注意的是：在使用 Docker API 的 Go SDK 时，凭证是以明文的方式进行传输的，所以如果是自建的镜像仓库，请务必使用 HTTPS ！
我们可以将一个已有的容器通过 commit 保存成一个镜像：
当然，除了可以管理本地的 Docker ， 我们同样也可以通过使用 Golang + Docker API 管理远程的 Docker 。
默认 Docker 是通过非网络的 Unix 套接字运行的，只能够进行本地通信（ /var/run/docker.sock ），是不能够直接远程连接 Docker 的。
我们需要编辑配置文件 /etc/docker/daemon.json ，并修改以下内容（把 192.168.59.3 改成你自己的 IP 地址），然后重启 Docker ：
创建 client 的时候需要指定远程 Docker 的地址，这样就可以像管理本地 Docker 一样管理远程的 Docker 了：
现在已经有很多可以管理 Docker 的产品，它们便是这样进行实现的，比如： portainer 。
部署简单。Go 编译生成的是一个静态可执行文件，除了 glibc 外没有其他外部依赖。这让部署变得异常方便：目标机器上只需要一个基础的系统和必要的管理、监控工具，完全不需要操心应用所需的各种包、库的依赖关系，大大减轻了维护的负担。这和 Python 有着巨大的区别。由于历史的原因，Python 的部署工具生态相当混乱【比如 setuptools, distutils, pip, buildout 的不同适用场合以及兼容性问题】。官方 PyPI 源又经常出问题，需要搭建私有镜像，而维护这个镜像又要花费不少时间和精力。
并发性好。Goroutine 和 channel 使得编写高并发的服务端软件变得相当容易，很多情况下完全不需要考虑锁机制以及由此带来的各种问题。单个 Go 应用也能有效的利用多个 CPU 核，并行执行的性能好。这和 Python 也是天壤之比。多线程和多进程的服务端程序编写起来并不简单，而且由于全局锁 GIL 的原因，多线程的 Python 程序并不能有效利用多核，只能用多进程的方式部署；如果用标准库里的 multiprocessing 包又会对监控和管理造成不少的挑战【我们用的 supervisor 管理进程，对 fork 支持不好】。部署 Python 应用的时候通常是每个 CPU 核部署一个应用，这会造成不少资源的浪费，比如假设某个 Python 应用启动后需要占用 100MB 内存，而服务器有 32 个 CPU 核，那么留一个核给系统、运行 31 个应用副本就要浪费 3GB 的内存资源。
良好的语言设计。从学术的角度讲 Go 语言其实非常平庸，不支持许多高级的语言特性；但从工程的角度讲，Go 的设计是非常优秀的：规范足够简单灵活，有其他语言基础的程序员都能迅速上手。更重要的是 Go 自带完善的工具链，大大提高了团队协作的一致性。比如 gofmt 自动排版 Go 代码，很大程度上杜绝了不同人写的代码排版风格不一致的问题。把编辑器配置成在编辑存档的时候自动运行 gofmt，这样在编写代码的时候可以随意摆放位置，存档的时候自动变成正确排版的代码。此外还有 gofix, govet 等非常有用的工具。
执行性能好。虽然不如 C 和 Java，但通常比原生 Python 应用还是高一个数量级的，适合编写一些瓶颈业务。内存占用也非常省。
对比于其他语言的程序，Go语言的跨平台能力是真的强，拿.Net和JAVA来说吧，.Net在.Net core出现之前是不能跨平台的，只能在windows上编译运行，即使是.net core出现以后，跨平台的程序也是相当的麻烦。而java虽然一直都可以跨平台，但是运行JAVA程序的机器上也必须要有JAVA程序运行环境JRE。而相对于Go程序，跨平台就简单的多了，只需要在编译指定目标程序运行的架构和环境即可编译出指定操作系统和架构的程序。
以上是指定了go的环境变量后执行的go build命令进行目标程序的构建，这种方式会一直生效的，如果不让他一直生效，可以在构建的时候临时指定环境变量，下面以window的环境为例，来介绍临时指定环境变量的方式构建可以在Linux环境下运行的可执行程序：
可以根据不同的架构和操作系统将其编写为不同的.bat的可执行文件放置在程序的根目录，Linux的和MAC的也一样编写成脚本文件放置在程序的根目录，这样在构建的时候就不用再敲命令了，直接运行脚本就可以了。
Java程序编译打包后为war包或者是java包，必须执行java -jar 命令或者将其放置到tomcat的指定目录下，运行tomcat程序。而Go语言编写的程序最终为可执行的文件（window下编译出的是.exe的可执行文件），只需要将其赋予可执行的权限就可以直接运行了。
构建JAVA程序的镜像需要指定java的基础镜像，否则就需要在镜像中安装java的运行环境了，下面展示的是构建的一个JAVA程序的镜像，构建出来镜像的体积相对比较大
而Go程序制作出的镜像就不需要安装任何的依赖环境，因为他在打包的时候就已经将依赖的包一块打包到一起了
拿着这个镜像就可以到处运行了。
通过对比我们可以发现，如果没有之前的技术和业务的积累，重新开发一个新的项目，使用go去开发无疑是最容易上手的，所以现在很多公司都使用go进行开发，也逐渐将其他语言的项目逐步的用go语言进行改造。其实用什么语言不重要，合适的才重要，开发项目在选择语言的时候也会综合多方面来考虑选择合适的语言和架构，毕竟很多公司都不是搞研究的，都需要项目来赚钱，所以开发的速度、客户的满意度、项目交付的时间才是驱动公司技术的主要因素。
我们个人也应该不断完善自己的技术栈，不应该太依靠某种语言，最重要的还是自己的架构思想和底层架构知识，只有掌握了这些才能够不被 社会 和公司“优化”。
