服务端开发(5) Docker
2023-08-09 14:53:19 # NJU # 服务端开发

1. 容器

1.1 什么是容器

容器是另外一种轻量级的虚拟化，容器是共用主机内核，利用内核的虚拟化技术隔离出一个独立的运行环境，拥有独立的一个文件系统，网络空间，进程空间视图等

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1.2 容器与虚拟机

从虚拟化层看容器，轻量级、高性能是核心价值

  • 容器是在Linux内核实现的轻量级资源隔离机制

  • 虚拟机是操作系统级别的资源隔离，容器本质上是进程级的资源隔离

容器 虚拟机
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2. Docker

只能运行在 Linux 环境，即使在 windows 系统提供了 Docker Desktop，底层也是运行在 Linux 虚拟机中的

2.1 Windows下的两类容器

Windows Container

Linux Container

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2.2 Docker 的三部分

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2.3 Docker 基本命令

docker
docker container --help
docker --version
docker version
docker info
docker image ls
docker pull

搜索镜像

docker search mongo

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docker run 命令

docker run hello-world
-d: 后台运行容器，并返回容器ID
-i: 以交互模式运行容器，通常与 -t 同时使用
-t: 为容器重新分配一个伪输入终端，通常与 -i 同时使用
-p: 指定（发布）端口映射，格式为：主机(宿主)端口:容器端口   
-P: 随机端口映射，容器内部端口随机映射到主机的高端口
--name="nginx-lb": 为容器指定一个名称
-e username="ritchie": 设置环境变量
--env-file=c:/temp1/t1.txt: 从指定文件读入环境变量
--expose=2000-2002: 开放（暴露）一个端口或一组端口；
--link my-mysql:taozs : 添加链接到另一个容器
-v c:/temp1:/data: 绑定一个卷(volume)
--rm 退出时自动删除容器
-w: 指定容器内的工作目录
docker run --rm -it -p 8080:80 nginx
# 可以通过宿主机的8080端口访问容器的80端口

busybox镜像

docker run --rm -it busybox sh
cat /etc/hosts
cat /proc/version
uname -a

练习：gcc

docker run --rm -v E:\WorkSpace\Server\gcc-hw:/hw -w /hw –it --name=server nercury/cmake-cpp:gcc-5.2
docker run --rm -v E:\WorkSpace\Server\gcc-hw:/hw -w /hw –it --name=client nercury/cmake-cpp:gcc-5.2

练习： mysql的启动和访问

docker pull mysql:5.7
docker run --name my-mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=exampledb20 -d mysql:5.7
docker run -it --rm --link my-mysql:server mysql:5.7 mysql –hserver -uroot -pexampledb20 # 客户端

2.4 数据卷

Docker-managed volume（docker管理卷）

Bind mount volume（绑定挂载卷）

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volumes: Docker 管理宿主机文件系统的一部分，默认位于 /var/lib/docker/volumes

命令：

docker volume ls
docker volume create my_volume
# 使用
docker run -v my_volume:/data -it --rm busybox sh
# 进入命令行后 /data 下的内容就永久存储在 my_volume

2.5 容器网络

none网络，–net=none

host网络，–net=host

bridge网络，–net=bridge ， docker0 的 linux bridge

  • 创建的容器默认搭在桥上，不同容器可以通信，并可以路由到宿主机及外部网络

container模式，–net=container:NAME_or_ID

  • 使两个容器使用完全相同的网络，可以共享 localhost
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命令：

docker network ls
docker network create my_network
docker network inspect my_network # 查看网络详细信息
[
    {
        "Name": "my_network",
        "Id": "44348fb303ee38682ffa76afe17d9cc919ef29dc9de0d83689802952a82f94ac",
        "Created": "2023-03-16T11:46:54.154057664Z",
        "Scope": "local",
        "Driver": "bridge",
        "EnableIPv6": false,
        "IPAM": {
            "Driver": "default",
            "Options": {},
            "Config": [
                {
                    "Subnet": "172.18.0.0/16",
                    "Gateway": "172.18.0.1"
                }
            ]
        },
        "Internal": false,
        "Attachable": false,
        "Ingress": false,
        "ConfigFrom": {
            "Network": ""
        },
        "ConfigOnly": false,
        "Containers": {},
        "Options": {},
        "Labels": {}
    }
]

示例

首先创建两台容器，使用自己创建的网络(172.18.0.1，网关)

docker run --rm -it --name=first --net=my_network busybox sh # 搭载在刚刚创建的网络
docker run --rm -it --name=second --net=my_network busybox sh # 创建第二个容器
First Second
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这两个容器可以 ping 通

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再创建一个容器，使用默认的bridge网络

docker run --rm -it --name=third busybox sh
Third
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显然无法ping通上面两个容器

可以给这个容器再加一个”网卡”，搭载在创建的网络上

docker network connect my_network 562ff5169a # 容器id

在不同的网络中有各自的ip

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现在就可以ping通了

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3. 容器镜像构建与编排

3.1 由 Dockerfile 构建镜像

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# 基础镜像
FROM python:3.9

# 元数据
LABEL maintainer=tzs919@163.com

# 在基础镜像的基础上执行的linux命令
RUN mkdir -p /home/docker/code/app \
    && mkdir -p /root/.pip
    
# 拷贝命令，从当前上下文拷贝到目标容器的子目录下
# 上下文：Dockerfile所在的目录上下文
COPY pip.conf /root/.pip/

WORKDIR /home/docker/code/app

# 第二个点为WORKDIR
# 如果有不需要的文件或目录可以添加到.dockerignore
COPY . .

RUN pip install -r requirements.txt

# 指定环境变量
ENV MYNAME="taozhaosheng"\
    APP_PORT=80

VOLUME /data

# 对外暴露端口号
EXPOSE $APP_PORT

# 容器启动后要执行的第一个程序
#CMD ["uwsgi","--ini","uwsgi.ini"]
CMD ["python","manage.py","runserver","0.0.0.0:80"]

Dockerfile文件的指令

  • FROM：指定基础镜像，必须为第一个命令
  • RUN：构建镜像时执行的命令
  • ADD：将本地文件添加到容器中，tar类型文件会自动解压
  • COPY：功能类似ADD，但是不会自动解压文件
  • CMD：构建容器后调用，也就是在容器启动时才进行调用
  • ENTRYPOINT：配置容器，使其可执行化。配合CMD可省去“application”，只使用参数，用于docker run时根据不同参数执行不同功能
  • LABEL：用于为镜像添加元数据
  • ENV：设置环境变量
  • EXPOSE：指定与外界交互的端口，容器内的端口号，docker run时加 -P 则会映射一个随机号（宿主机）
  • VOLUME：用于指定持久化目录，docker run时如果没有指定挂载目录，会创建一个volume
  • WORKDIR：工作目录，类似于cd命令
  • USER：指定运行容器时的用户名或UID
  • ARG：用于指定传递给构建运行时的变量
  • ONBUILD：用于设置镜像触发器

构建镜像

# 生成镜像
# 最后一个点为 context
docker build -t mysite:latest .
# 运行容器
docker run -d --name=mysite -p 8081:80 mysite:latest

访问http://localhost:8081/admin/

8081-admin

docker exec -it mysite bash # 通过shell与容器交互
docker container inspect mysite # 查看容器详细信息
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Docker build

3.2 镜像分层

写时复制(COW，Copy-On-Write)

docker history <image name> 查看镜像的层

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将所有的 RUN 指令合并为一个

  • Dockerfile 中的每个指令都会创建一个新的镜像层
  • 镜像层将被缓存和复用
  • 当 Dockerfile 的指令修改了，复制的文件变化了，或者构建镜像时指定的变量不同了，对应的镜像层缓存就会失效
  • 某一层的镜像缓存失效之后，它之后的镜像层缓存都会失效
  • 镜像层是不可变的，如果我们在某一层中添加一个文件，然后在下一层中删除它，则镜像中依然会包含该文件(只是这个文件在 Docker 容器中不可见了)

优化：把变化最少的部分放在Dockerfile的前面，这样可以充分利用镜像缓存

  • 例如将 RUN pip install -r requirements.txt 放在 COPY . . 之前

3.3 服务编排工具，docker-compose

Compose 项目是 Docker 官方的开源项目，负责实现对 Docker 容器集群的快速编排

一个单独的 docker-compose.yml 模板文件（YAML 格式）来定义一组相关联的应用容器为一个项目 （project）

Compose 的默认管理对象是项目，通过子命令对项目中的一组容器进行便捷地生命周期管理

Compose 中有两个重要的概念

  • 服务(service)：一个应用的容器（可能会有多个容器），实际上可以包括若干运行相同镜像的容器实例
  • 项目(project)：由一组关联的应用容器组成的一个完整业务单元，在 docker-compose.yml 文件中定义

使用微服务架构的系统一般包含若干个微服务，每个微服务一般部署多个实例。如果每个服务都要手动启停，那么效率低，维护量大

docker-compose.yml

Docker-compose指令详解

Docker三剑客之docker-compose

version: '3.6'
services:
  fluentd:
    build:
      context: ./fluentd
    environment:
      - ES_HOST=elasticsearch
      - ES_PORT=9200
    ports:
      - "24224:24224"
    depends_on:
      - elasticsearch

  flask:
    build:
      context: ./container
    ports:
      - "8090:80"
    depends_on:
      - fluentd
    logging:
      driver: fluentd
      options:
        fluentd-address: localhost:24224
        tag: docker.flask

  elasticsearch:
      image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:6.3.2
      environment:
        - cluster.name=docker-cluster
        - bootstrap.memory_lock=true
        - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
      ulimits:
        memlock:
          soft: -1
          hard: -1
      ports:
        - "9200:9200"
  
  kibana:
    image: docker.elastic.co/kibana/kibana:6.3.2
    ports:
      - "5601:5601"
    depends_on:
      - elasticsearch

image-20230316210453332

YAML 文件

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docker-compose常用命令

  • docker-compose –help
  • docker-compose up -d
    • 该命令十分强大，它将尝试自动完成包括构建镜像，（重新）创建服务，启动服务，并关联服务相关容器的一系列操作
  • docker-compose ps、docker-compose ps –services
  • docker-compose images
  • docker-compose stop
    • 终止整个服务集合
  • docker-compose stop nginx
    • 终止指定的服务（这有个点就是启动的时候会先启动 depends_on 中的容器，关闭的时候不会影响到depends_on中的）
  • docker-compose logs -f [services…]
    • 查看容器的输出日志
  • docker-compose build [SERVICE…]
  • docker-compose rm nginx
    • 移除指定的容器
  • docker-compose up -d –scale flask=3 organizationservice=2
    • 设置指定服务运行的容器个数

ports、expose、links、depends_on

docker-compose的ports、expose、links、depends_on使用技巧

docker-compose.yml格式参考

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