1、有做游戏服务器，使用docker做管理的么
Docker 使用客户端-服务器 (C/S) 架构模式，使用远程API来管理和创建Docker容器。Docker 容器通过 Docker 镜像来创建。容器与镜像的关系类似于面向对象编程中的对象与类。
Docker daemon 一般在宿主主机后台运行，等待接收来自客户端的消息。 Docker 客户端则为用户提供一系列可执行命令，用户用这些命令实现跟 Docker daemon 交互。
2、如何使用docker部署ngrok服务端
可以通过docker search搜索一抄下相关袭镜像，如果自己搭建，通过Dockerfile创建一个镜像，run之后进入编辑运行起来的这个容器，安装好之后把你的这个容器保存，记住映射端口，下次start就行
3、springboot使用docker怎么部署到服务器
第一步：搭建springboot的web应用，可在CMD命令行中通过mvn install命令将应用打成jar包:如demo-0.0.1-SNAPSHOT.jar 第二步：将jar包copy到centos文件系统中，指定目录示例为：/usr/local/demo-0.0.1-SNAPSHOT.jar
4、如何添加阿里云docker服务器
小鸟云服务器niaoyun实例创建好之后，您可以使用以下任意一种方式登录服务器：
远程桌面连接(,MSTSC)：采用这种方式登录，请确保实例能访问公网。如果在创建实例时没有购买带宽，则不能使用远程桌面连接。
管理终端VNC：无论您在创建实例时是否购买了带宽，只要您本地有网页浏览器，都可以通过管理控制台的管理终端登录实例。
使用远程桌面连接(MSTSC)登录实例
打开开始菜单>远程桌面连接，或在开始菜单>搜索中输入mstsc。也可以使用快捷键Win+R来启动运行窗口，输入mstsc后回车启动远程桌面连接。
在远程桌面连接对话框中，输入实例的公网IP地址。单击显示选项。
输入用户名，如小鸟云默认为niaoyun。单击允许我保存凭据，然后单击连接。这样以后登录就不需要手动输入密码了。
5、docker的好处，为什么使用docker来部署服务器
Docker的使用
Docker是一个轻量级的虚拟化解决方案，你可以实现秒级的虚拟机启动、非常轻量级的虚拟化。个人使用理解看来，它可以实现一个类似于版本管理Git一样的轻量化的状态保存。
Docker有两个非常重要的概念: 镜像和容器。
镜像是呈载容器的实体，所有容器都是运行在镜像之上。用版本管理的角度来看，镜像就像是某一个节点，它可以派生出不同的分支，你可以在不同分支上做不同的事情。可以想象成一棵树，最基本的镜像是主树干，主树干可以分出旁支树干，而旁支树干可以分出更细的旁支，而树干上可以生长树枝。
比如，你使用Docker，从官方仓库下载一个ubuntu镜像，把它作为最基础的镜像。然后在上面运行一个容器，这个容器里下载Nginx，再以这个容器为基础生成一个新的镜像，以后这个镜像生成的容器就都是ubuntu+nginx为基础。但是你工作环境可能需要你使用Apache来工作，你也想有一个ubuntu+apache为基础的镜像，于是你可以使用最基础的ubuntu镜像运行一个容器，在里面下载安装Apache，然后以这个容器为基础，保存一个ubuntu+apache的镜像，以后在这个镜像基础上运行的所有容器都拥有了一个apache环境。
6、docker部署javaweb 必须要有一个应用服务器吗
使用docker来搭建微服务，也就是分成不同的容器来组成一个大服务的内部服务。这种情况下端口之间的访问可以通过run时指定--link参数指定某台容器；
数据库文件通过-v(--volume)的方式指定从本地某个目录挂载到容器里面；
容器文件之间的共享通过指定某个文件夹为VOLUME就可以共享，本质上还是把本地文件系统的目录挂载到多个容器中而已。
7、docker快速搭建几个常用的第三方服务
Docker最核心的特性之一，就是能够将任何应用包括Hadoop打包到Docker镜像中。这篇教程介绍了利用Docker在单机上快速搭建多节点Hadoop集群的详细步骤。作者在发现目前的HadooponDocker项目所存在的问题之后，开发了接近最小化的Hadoop镜像，并且支持快速搭建任意节点数的Hadoop集群。一.项目简介GitHub:kiwanlau/hadoop-cluster-docker直接用机器搭建Hadoop集群是一个相当痛苦的过程，尤其对初学者来说。他们还没开始跑wordcount，可能就被这个问题折腾的体无完肤了。而且也不是每个人都有好几台机器对吧。你可以尝试用多个虚拟机搭建，前提是你有个性能杠杠的机器。我的目标是将Hadoop集群运行在Docker容器中，使Hadoop开发者能够快速便捷地在本机搭建多节点的Hadoop集群。其实这个想法已经有了不少实现，但是都不是很理想，他们或者镜像太大，或者使用太慢，或者使用了第三方工具使得使用起来过于复杂。下表为一些已知的HadooponDocker项目以及其存在的问题。
8、docker部署web服务后，要怎么让其他电脑访问项目
Docker的使用 Docker是一个轻量级的虚拟化解决方案，你可以实现秒级的虚拟机启动、非常轻量级的虚拟化。个人使用理解看来，它可以实现一个类似于版本管理Git一样的轻量化的状态保存。
9、如何将用go语言开发的服务器程序部署到docker
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。