实验环境：aarch64(arm64)Linux操作系统

Docker 镜像导出 & 导入

两种常用方式：save/load（镜像包，推荐，只打包镜像）、export/import（容器快照，不推荐用于镜像迁移，会丢失历史层、环境变量等）

一、导出镜像（本机操作）

1. 查看镜像名称和tag

docker images

2. docker save 导出为 tar 文件

# 单镜像
docker save -o ragflow_arm64.tar ragflow:arm64

# 多个镜像打包到同一个tar
docker save -o my_images.tar nginx:1.24 redis:7.2

1. 方案 A：所有镜像打包进同一个 tar 包（最简单，推荐离线内网）
   缺点：如果镜像总量很大，单个 tar 文件会非常巨大
   导出全部镜像到 all_images.tar

docker save $(docker images --format "{{.Repository}}:{{.Tag}}") -o all_images.tar

压缩版本（推荐，减少文件体积）

docker save $(docker images --format "{{.Repository}}:{{.Tag}}") | gzip > all_images.tar.gz

2. 方案 B：批量导出-每个镜像单独导出一个 tar（稳妥，单个损坏不影响其他）

docker images --format "{{.Repository}}:{{.Tag}}" | while read img; do
  fname=$(echo $img | tr "/:" "_")
  echo "正在导出 $img => $fname.tar"
  docker save "$img" -o "$fname.tar"
done

• -o：输出文件，后面跟文件名
• 生成的 .tar 文件拷贝到另一台电脑

⚠️ 不要用 docker export！export 是导出正在运行/停止的容器，不是镜像，导入后会丢失镜像元数据。

二、另一台电脑导入镜像

把 tar 文件传到目标机器后执行 load：

docker load -i nginx_1.24.tar

• -i 指定tar包

导入完成后验证：

docker images

就能看到导入好的镜像，直接 docker run 使用。

三、常用补充命令

导出并压缩（节省传输空间，大镜像推荐）

# 导出+gzip压缩
docker save nginx:1.24 | gzip > nginx_1.24.tar.gz

导入压缩包：

gzip -dc nginx_1.24.tar.gz | docker load

重命名镜像（导入后tag丢失时）

有时候导入后只有镜像ID，没有名字标签：

docker tag <镜像ID> nginx:1.24

save VS export 简单对比

命令	对象	特点	适用场景
docker save	镜像	保留所有层、tag、环境变量、历史	跨机器迁移镜像 ✅
docker export	容器	扁平化快照，丢失镜像历史/元数据	备份容器文件系统 ❌

四、离线内网机器小提示

目标机器必须安装相同/兼容版本的Docker，否则load可能报错；
如果是飞腾+银河麒麟这类arm64信创机器，导出镜像时要注意架构：

在x86机器导出的镜像，不能直接在arm机器load，需要提前build对应架构镜像。