离线安装 Docker Engine 的核心思路是提前下载二进制包→上传→解压→配置服务与数据路径→启动验证。需下载适配架构的静态包，解压至自定义目录，配置 daemon.json 指定 data-root 等参数，注册 systemd 服务并启用，最终验证 version 和 Root Dir。

离线安装 docker engine 的核心思路是：**提前下载二进制包 → 上传到目标服务器 → 解压部署 → 配置服务与数据路径 → 启动并验证**。整个过程不依赖网络，适合生产隔离环境、信创系统（如麒麟v10）、或安全合规要求高的场景。

一、下载适配的静态二进制包

访问 Docker 官方稳定版静态包地址：
https://download.docker.com/linux/static/stable/x86_64/
根据服务器架构（x86_64 或 aarch64）和所需版本（如 docker-29.5.3.tgz）下载对应压缩包。
✅ 注意：Docker Engine 24.0+ 默认使用 Compose V2，若需配套 docker-compose，请额外下载 docker-compose-linux-x86_64 并重命名为 docker-compose。

二、上传并解压到目标目录

将下载好的 docker-*.tgz 上传至服务器（如 /opt/install/），然后执行：

• mkdir -p /opt/docker/bin
• tar -zxvf docker-*.tgz -C /tmp/docker-tmp
• cp -r /tmp/docker-tmp/docker/* /opt/docker/bin/

验证关键命令是否存在：
ls /opt/docker/bin/docker /opt/docker/bin/dockerd

三、配置 daemon.json 指定运行时路径

为避免占用系统盘，默认数据目录（/var/lib/docker）需改为自定义路径（如 /opt/docker/data）。创建配置文件：

docker-container-rerun-all

顺序检查并可选更新所有已在长期记忆中记录了固定重建命令的 docker run 容器。使用场景：用户...

下载

• mkdir -p /opt/docker/config /opt/docker/data /opt/docker/run
• 用 tee 或编辑器写入 /opt/docker/config/daemon.json：

{ "data-root": "/opt/docker/data", "pidfile": "/opt/docker/run/docker.pid", "storage-driver": "overlay2", "log-driver": "json-file", "log-opts": {"max-size": "100m", "max-file": "3"}, "registry-mirrors": ["https://docker.mirrors.ustc.edu.cn"] }

四、注册 systemd 服务并启动

创建 /etc/systemd/system/docker.service，内容示例：

[Unit] Description=Docker Application Container Engine After=network-online.target Wants=network-online.target

[Service] Type=notify Environment="PATH=/opt/docker/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin" ExecStart=/opt/docker/bin/dockerd --config-file=/opt/docker/config/daemon.json Restart=on-failure RestartSec=5 LimitNOFILE=infinity LimitNPROC=infinity Delegate=yes

[Install] WantedBy=multi-user.target

• 重载配置：systemctl daemon-reload
• 启用开机自启：systemctl enable docker
• 启动服务：systemctl start docker
• 检查状态：systemctl status docker，确认 active (running)

最后验证：docker version 和 docker info | grep "Root Dir" 应显示已指向 /opt/docker/data。