在运维工作中，使用 Docker 镜像启动容器的核心命令是 docker run。下面详细介绍用法、参数和常见场景：
一、基本命令格式
docker run [选项] 镜像名称[:标签] [命令] [参数...]
关键参数解释：
-d：后台运行容器（detach 模式）-p：端口映射（宿主机端口:容器端口）--name：指定容器名称（自定义，便于管理）-v：挂载卷（宿主机路径:容器路径）-e：设置环境变量--rm：容器退出时自动删除（临时测试用）--restart=always：容器自动重启（生产环境常用）
二、常用场景示例
1. 最简单的前台运行（测试用）
docker run alpine echo "Hello Docker"
- 启动
alpine镜像 - 执行
echo "Hello Docker"命令 - 命令执行完后容器自动退出
2. 后台运行并映射端口（最常用）
docker run -d --name my-nginx -p 80:80 nginx:1.23
-d：后台运行--name my-nginx：容器命名为my-nginx-p 80:80：将宿主机的 80 端口映射到容器的 80 端口nginx:1.23：使用nginx镜像的1.23版本
3. 挂载数据卷（持久化存储）
docker run -d -v /data/nginx/html:/usr/share/nginx/html nginx
-v /data/nginx/html:/usr/share/nginx/html：将宿主机的/data/nginx/html目录挂载到容器的/usr/share/nginx/html目录- 容器内的文件修改会同步到宿主机，实现数据持久化
4. 设置环境变量
docker run -d -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 mysql:8.0
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456：设置 MySQL 的 root 密码为123456- 很多镜像通过环境变量配置参数（如数据库连接信息、服务端口等）
5. 交互式终端（进入容器内部）
docker run -it --name my-bash alpine /bin/sh
-i：保持标准输入打开-t：分配一个伪终端（Terminal）- 进入容器后，可以执行
ls、cd等命令
6. 容器退出时自动删除（临时测试）
docker run --rm alpine uname -a
--rm：容器退出后自动删除，不保留容器实例- 适合临时执行命令，避免残留无用容器
7. 生产环境常用配置（自动重启 + 资源限制）
docker run -d \--name my-app \--restart=always \-m 512m \--cpus=0.5 \-p 8080:8080 \my-image:v1
--restart=always：容器崩溃或宿主机重启时，自动重启容器-m 512m：限制容器最多使用 512MB 内存--cpus=0.5：限制容器最多使用 0.5 个 CPU 核心
三、验证容器是否启动成功
# 查看运行中的容器
docker ps# 查看所有容器（包括已停止的）
docker ps -a# 查看容器日志
docker logs my-nginx# 进入运行中的容器
docker exec -it my-nginx bash
四、完整参数参考（选读）
docker run 的参数非常多，常用参数汇总：
| 参数 | 作用 |
|---|---|
-d |
后台运行容器 |
-p 宿主机端口:容器端口 |
端口映射（如 -p 80:80、-p 8080:80） |
--name 容器名 |
自定义容器名称（便于管理） |
-v 宿主机路径:容器路径 |
挂载卷（如 -v /data:/app/data） |
-e 变量名=值 |
设置环境变量（如 -e DB_HOST=localhost） |
--rm |
容器退出时自动删除 |
--restart=策略 |
重启策略（always、on-failure、unless-stopped） |
-m 内存大小 |
限制内存（如 -m 512m、-m 1g） |
--cpus=CPU数 |
限制 CPU（如 --cpus=0.5、--cpus=2） |
-it |
交互式终端（用于进入容器） |
--network=网络名 |
指定容器所属的网络 |
五、总结
启动容器的核心是理解 docker run 的参数组合，根据实际需求选择：
- 测试：用
--rm和-it快速验证 - 服务：用
-d、-p、--restart=always长期运行 - 数据持久化：用
-v挂载卷 - 资源隔离：用
-m和--cpus限制资源
掌握这些，你就能灵活管理 Docker 容器，满足各种运维场景需求。