docker
什么是Docker
微服务虽然具备各种各样的优势，但服务的拆分通用给部署带来了很大的麻烦。
- 分布式系统中，依赖的组件非常多，不同组件之间部署时往往会产生一些冲突。
- 在数百上千台服务中重复部署，环境不一定一致，会遇到各种问题
应用部署的环境问题
大型项目组件较多，运行环境也较为复杂，部署时会碰到一些问题：
-
依赖关系复杂，容易出现兼容性问题
-
开发、测试、生产环境有差异
例如一个项目中，部署时需要依赖于node.js、Redis、RabbitMQ、MySQL等，这些服务部署时所需要的函数库、依赖项各不相同，甚至会有冲突。给部署带来了极大的困难。
docker解决依赖兼容问题
而Docker确巧妙的解决了这些问题，Docker是如何实现的呢？
Docker为了解决依赖的兼容问题的，采用了两个手段：
-
将应用的Libs（函数库）、Deps（依赖）、配置与应用一起打包
-
将每个应用放到一个隔离容器去运行，避免互相干扰
这样打包好的应用包中，既包含应用本身，也保护应用所需要的Libs、Deps，无需再操作系统上安装这些，自然就不存在不同应用之间的兼容问题了。
Docker解决操作系统环境差异
要解决不同操作系统环境差异问题，必须先了解操作系统结构。以一个Ubuntu操作系统为例，结构包括：
- 计算机硬件：例如CPU、内存、磁盘等
- 系统内核：所有Linux发行版的内核都是Linux，例如CentOS、Ubuntu、Fedora等。内核可以与计算机硬件交互，对外提供内核指令，用于操作计算机硬件。
- 系统应用：操作系统本身提供的应用、函数库。这些函数库是对内核指令的封装，使用更加方便。
应用于计算机交互的流程如下：
1）应用调用操作系统应用（函数库），实现各种功能
2）系统函数库是对内核指令集的封装，会调用内核指令
3）内核指令操作计算机硬件
Docker如何解决不同系统环境的问题？
- Docker将用户程序与所需要调用的系统(比如Ubuntu)函数库一起打包
- Docker运行到不同操作系统时，直接基于打包的函数库，借助于操作系统的Linux内核来运行
Docker是一个快速交付应用、运行应用的技术，具备下列优势：
- 可以将程序及其依赖、运行环境一起打包为一个镜像，可以迁移到任意Linux操作系统
- 运行时利用沙箱机制形成隔离容器，各个应用互不干扰
- 启动、移除都可以通过一行命令完成，方便快捷
Docker和虚拟机的区别
Docker可以让一个应用在任何操作系统中非常方便的运行。而虚拟机也能在一个操作系统中，运行另外一个操作系统，保护系统中的任何应用。
-
虚拟机（virtual machine）是在操作系统中模拟硬件设备，然后运行另一个操作系统，比如在 Windows 系统里面运行 Ubuntu 系统，这样就可以运行任意的Ubuntu应用了。
-
Docker仅仅是封装函数库，并没有模拟完整的操作系统
| 特性 | Docker | 虚拟机 |
|---|---|---|
| 性能 | 接近原生 | 性能较差 |
| 硬盘占用 | 一般为MB | 一般为GB |
| 启动 | 秒级 | 分钟级 |
Docker和虚拟机的差异：
-
docker是一个系统进程；虚拟机是在操作系统中的操作系统
-
docker体积小、启动速度快、性能好；虚拟机体积大、启动速度慢、性能一般
Docker架构
镜像和容器
Docker中有几个重要的概念：
- 镜像（Image）：Docker将应用程序及其所需的依赖、函数库、环境、配置等文件打包在一起，称为镜像。
- 容器（Container）：镜像中的应用程序运行后形成的进程就是容器，只是Docker会给容器进程做隔离，对外不可见。
一切应用最终都是代码组成，都是硬盘中的一个个的字节形成的文件。只有运行时，才会加载到内存，形成进程。
而镜像，就是把一个应用在硬盘上的文件、及其运行环境、部分系统函数库文件一起打包形成的文件包。这个文件包是只读的。
容器呢，就是将这些文件中编写的程序、函数加载到内存中允许，形成进程，只不过要隔离起来。因此一个镜像可以启动多次，形成多个容器进程。
DockerHub
开源应用程序非常多，打包这些应用往往是重复的劳动。为了避免这些重复劳动，人们就会将自己打包的应用镜像，例如Redis、MySQL镜像放到网络上，共享使用，就像GitHub的代码共享一样。
-
DockerHub：DockerHub是一个官方的Docker镜像的托管平台。这样的平台称为Docker Registry。
我们一方面可以将自己的镜像共享到DockerHub，另一方面也可以从DockerHub拉取镜像
Docker架构
我们要使用Docker来操作镜像、容器，就必须要安装Docker。
Docker是一个CS架构的程序，由两部分组成：
-
服务端(server)：Docker守护进程，负责处理Docker指令，管理镜像、容器等
-
客户端(client)：通过命令或RestAPI向Docker服务端发送指令。可以在本地或远程向服务端发送指令。
Docker的基本操作
镜像操作
镜像名称
首先来看下镜像的名称组成：
- 镜名称一般分两部分组成：[repository]:[tag]。
- 在没有指定tag时，默认是latest，代表最新版本的镜像
镜像命令
常见的镜像操作命令如图
docker pull nginx # 拉取镜像
docker images # 查看拉取的镜像
# docker save -o [保存的目标文件名称] [镜像名称]
docker save -o nginx.tar nginx:latest # 保存镜像
docker rmi nginx:latest # 删除镜像
docker load -i nginx.tar # 加载镜像
容器操作
容器保护三个状态：
- 运行：进程正常运行
- 暂停：进程暂停，CPU不再运行，并不释放内存
- 停止：进程终止，回收进程占用的内存、CPU等资源
容器相关命令
-
docker run：创建并运行一个容器，处于运行状态
docker run --name containerName -p 80:80 -d nginx- docker run ：创建并运行一个容器
- --name : 给容器起一个名字，比如叫做mn
- -p ：将宿主机端口与容器端口映射，冒号左侧是宿主机端口，右侧是容器端口
- -d：后台运行容器
- nginx：镜像名称，例如nginx
-
docker pause：让一个运行的容器暂停
-
docker unpause：让一个容器从暂停状态恢复运行
-
docker stop：停止一个运行的容器
-
docker start：让一个停止的容器再次运行
-
docker rm：删除一个容器
-
docker exec:进入容器
docker exec -it mn bash- docker exec ：进入容器内部，执行一个命令
- -it : 给当前进入的容器创建一个标准输入、输出终端，允许我们与容器交互
- mn ：要进入的容器的名称
- bash：进入容器后执行的命令，bash是一个linux终端交互命令
容器内部会模拟一个独立的Linux文件系统，看起来如同一个linux服务器一样
docker run命令的常见参数
- --name：指定容器名称
- -p：指定端口映射
- -d：让容器后台运行
查看容器日志的命令：
- docker logs
- 添加 -f 参数可以持续查看日志
查看容器状态：
- docker ps
- docker ps -a 查看所有容器，包括已经停止的
数据卷（容器数据管理）
在之前的nginx案例中，修改nginx的html页面时，需要进入nginx内部。并且因为没有编辑器，修改文件也很麻烦。
这就是因为容器与数据（容器内文件）耦合带来的后果。
要解决这个问题，必须将数据与容器解耦，这就要用到数据卷了。
什么是数据卷
数据卷（volume）是一个虚拟目录，指向宿主机文件系统中的某个目录。
一旦完成数据卷挂载，对容器的一切操作都会作用在数据卷对应的宿主机目录了。
这样，我们操作宿主机的/var/lib/docker/volumes/html目录，就等于操作容器内的/usr/share/nginx/html目录了
数据集操作命令
数据卷操作的基本语法如下：
docker volume [COMMAND]
docker volume命令是数据卷操作，根据命令后跟随的command来确定下一步的操作：
- create 创建一个volume
- inspect 显示一个或多个volume的信息
- ls 列出所有的volume
- prune 删除未使用的volume
- rm 删除一个或多个指定的volume
创建和查看数据卷
需求：创建一个数据卷，并查看数据卷在宿主机的目录位置
- 创建数据卷
docker volume create html
- 查看所有数据
docker volume ls
- 查看数据卷详细信息卷
docker volume inspect html
创建的html这个数据卷关联的宿主机目录为/var/lib/docker/volumes/html/_data目录。
挂载数据卷
我们在创建容器时，可以通过 -v 参数来挂载一个数据卷到某个容器内目录，命令格式如下：
docker run \
--name mn \
-v html:/root/html \
-p 8080:80
nginx \
这里的-v就是挂载数据卷的命令：
-v html:/root/htm：把html数据卷挂载到容器内的/root/html这个目录中
容器不仅仅可以挂载数据卷，也可以直接挂载到宿主机目录上。关联关系如下：
- 带数据卷模式：宿主机目录 --> 数据卷 ---> 容器内目录
- 直接挂载模式：宿主机目录 ---> 容器内目录
docker安装MySQL5.7：
# --privileged=true参数，让容器拥有真正的root权限
docker run --privileged=true --name mysql5.7 -p 3307:3306 \
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 -d \
-v /mydata/mysql/data:/var/lib/mysql \
-v /mydata/mysql/conf:/etc/mysql \
-v /mydata/mysql/log:/var/log/mysql \
mysql:5.7
docker run的命令中通过 -v 参数挂载文件或目录到容器中：
- -v volume名称:容器内目录
- -v 宿主机文件:容器内文
- -v 宿主机目录:容器内目录
数据卷挂载与目录直接挂载的
- 数据卷挂载耦合度低，由docker来管理目录，但是目录较深，不好找
- 目录挂载耦合度高，需要我们自己管理目录，不过目录容易寻找查看
Dockerfile自定义镜像
常见的镜像在DockerHub就能找到，但是我们自己写的项目就必须自己构建镜像了。
而要自定义镜像，就必须先了解镜像的结构才行。
镜像结构
镜像是将应用程序及其需要的系统函数库、环境、配置、依赖打包而成。
简单来说，镜像就是在系统函数库、运行环境基础上，添加应用程序文件、配置文件、依赖文件等组合，然后编写好启动脚本打包在一起形成的文件。
我们要构建镜像，其实就是实现上述打包的过程。
Dockerfile语法
构建自定义的镜像时，并不需要一个个文件去拷贝，打包。
我们只需要告诉Docker，我们的镜像的组成，需要哪些BaseImage、需要拷贝什么文件、需要安装什么依赖、启动脚本是什么，将来Docker会帮助我们构建镜像。
而描述上述信息的文件就是Dockerfile文件。
Dockerfile就是一个文本文件，其中包含一个个的指令(Instruction)，用指令来说明要执行什么操作来构建镜像。每一个指令都会形成一层Layer。
| 指令 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|
| FROM | 指定基础镜像 | FROM centos:6 |
| ENV | 设置环境变量 | ENV key value |
| COPY | 拷贝本地文件到镜像指定目录 | COPY ./mysql-5.7.rpm /tmp |
| RUN | 执行Liunx shell命令 | RUN yum install gcc |
| EXPOSE | 指定运行监听端口，给使用者看 | EXPOSE 8080 |
| ENTRYPOINT | 镜像中应用的启动命令，容器运行时调用 | ENTRYPOINT java -jar xx.jar |
构建Java项目
基于java8构建Java项目
构建java项目的镜像，可以在已经准备了JDK的基础镜像基础上构建。
-
编写Dockerfile文件：
-
基于java:8-alpine作为基础镜像
-
将app.jar拷贝到镜像中
-
暴露端口
-
编写入口ENTRYPOINT
FROM java:8-alpine COPY ./app.jar /tmp/app.jar EXPOSE 8090 ENTRYPOINT java -jar /tmp/app.jar -
-
使用docker build命令构建镜像
-
使用docker run创建容器并运行
Docker-Compose
Docker Compose可以基于Compose文件帮我们快速的部署分布式应用，而无需手动一个个创建和运行容器！
初识DockerCompose
Compose文件是一个文本文件，通过指令定义集群中的每个容器如何运行。格式如下：
version: "3.8"
services:
mysql:
image: mysql:5.7.25
environment:
MYSQL_ROOT_PASSWORD: 123
volumes:
- "/tmp/mysql/data:/var/lib/mysql"
- "/tmp/mysql/conf/hmy.cnf:/etc/mysql/conf.d/hmy.cnf"
web:
build: .
ports:
- "8090:8090"
上面的Compose文件就描述一个项目，其中包含两个容器：
- mysql：一个基于
mysql:5.7.25镜像构建的容器，并且挂载了两个目录 - web：一个基于
docker build临时构建的镜像容器，映射端口时8090
其实DockerCompose文件可以看做是将多个docker run命令写到一个文件，只是语法稍有差异。
部署微服务集群
需求：将之前学习的cloud-demo微服务集群利用DockerCompose部署
实现思路：
-
编写docker-compose文件
version: "3.2" services: nacos: image: nacos/nacos-server environment: MODE: standalone ports: - "8848:8848" mysql: image: mysql:5.7.25 environment: MYSQL_ROOT_PASSWORD: 123 volumes: - "$PWD/mysql/data:/var/lib/mysql" - "$PWD/mysql/conf:/etc/mysql/conf.d/" userservice: build: ./user-service orderservice: build: ./order-service gateway: build: ./gateway ports: - "10010:10010"其中包含5个service服务：
nacos：作为注册中心和配置中心image: nacos/nacos-server： 基于nacos/nacos-server镜像构建environment：环境变量MODE: standalone：单点模式启动
ports：端口映射，这里暴露了8848端口
mysql：数据库image: mysql:5.7.25：镜像版本是mysql:5.7.25environment：环境变量MYSQL_ROOT_PASSWORD: 123：设置数据库root账户的密码为123
volumes：数据卷挂载，这里挂载了mysql的data、conf目录，其中有我提前准备好的数据
userservice、orderservice、gateway：都是基于Dockerfile临时构建的
-
修改自己的cloud-demo项目，将数据库、nacos地址都命名为docker-compose中的服务名
因为微服务将来要部署为docker容器，而容器之间互联不是通过IP地址，而是通过容器名。这里我们将order-service、user-service、gateway服务的mysql、nacos地址都修改为基于容器名的访问。
spring: datasource: url: jdbc:mysql://mysql:3306/cloud_order?useSSL=false username: root password: 123 driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver application: name: orderservice cloud: nacos: server-addr: nacos:8848 # nacos服务地址 -
使用maven打包工具，将项目中的每个微服务都打包为app.jar
接下来需要将我们的每个微服务都打包。因为之前查看到Dockerfile中的jar包名称都是app.jar，因此我们的每个微服务都需要用这个名称。
可以通过修改pom.xml中的打包名称来实现，每个微服务都需要修改：
<build> <!-- 服务打包的最终名称 --> <finalName>app</finalName> <plugins> <plugin> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId> </plugin> </plugins> </build> -
将打包好的app.jar拷贝到cloud-demo中的每一个对应的子目录中
-
将cloud-demo上传至虚拟机，利用
docker-compose up -d来部署
Docker镜像仓库
推送拉取镜像
推送镜像到私有镜像服务必须先tag，步骤如下：
- 重新tag本地镜像，名称前缀为私有仓库的地址：192.168.150.101:8080/
docker tag nginx:latest 192.168.150.101:8080/nginx:1.0
- 推送镜像
docker push 192.168.150.101:8080/nginx:1.0
- 拉取镜像
docker pull 192.168.150.101:8080/nginx:1.0