第4次实践作业

使用Docker-compose实现Tomcat+Nginx负载均衡

由于单台Tomcat的承载能力是有限的，当业务系统用户量比较大，请求压力比较大时，单台Tomcat是扛不住的，这个时候，就需要搭建Tomcat的集群，而目前比较流行的做法就是通过Nginx来实现Tomcat集群的负载均衡。

Nginx有热部署、高并发连接、低内存消耗、处理响应请求速度快和高可靠性的特点。下面直接来看怎么实现tomcat+nginx均衡负载吧。nginx内置了轮询、weight、ip_hash、least_conn等不同的负载均衡算法，实验着重了尝试轮询和weight。

首先，修改nginx.conf文件中的相关配置。

	...
	# 轮询
    upstream tomcatpool{	# tomcat服务器池
        server cat01:8080;
        server cat02:8080;
        server cat03:8080;
    }

    server {
        listen       80;
        server_name  localhost;

        #charset koi8-r;

        #access_log  logs/host.access.log  main;

        location / {
            # root   html;
            # index  index.html index.htm;
            proxy_pass http://tomcatpool/;# 代理服务器重定向到tomcat服务器
        }
        ...

然后，根据上图，进行运行环境搭建。使用的是docker-compose来实现。docker-compose.yml文件内容如下：

version: "3"
services:
  proxy:
    image: nginx
    container_name: webproxy
    ports:
      - "80:80"
    volumes:
      - /usr/local/loadbalance/nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf
  cat01:
    image: tomcat:8.5.55-jdk8
    container_name: cat01
    volumes:
      - /var/lib/tomcat/apps1:/usr/local/tomcat/webapps/ROOT
  cat02:
    image: tomcat:8.5.55-jdk8
    container_name: cat02
    volumes:
      - /var/lib/tomcat/apps2:/usr/local/tomcat/webapps/ROOT
  cat03:
    image: tomcat:8.5.55-jdk8
    container_name: cat03
    volumes:
      - /var/lib/tomcat/apps3:/usr/local/tomcat/webapps/ROOT

很清楚可以看到，有三台tomcat服务器，一台nginx代理服务器。其中tomcat服务器的web应用都持久化存储，在存储目录中，存放一个index.html文件，文件标识来自哪一个服务器的应答。通过nginx服务器的80端口，对tomcat服务器进行访问。

使用docker-compose up命令成功创建镜像并运行后，在命令行中使用curl localhost命令可以看到index.html网页返回的信息。

可见，目前方式为轮询方式，只curl了三次，也许会有巧合，那么写一个shell脚本执行多遍curl localhost并输出到logs文件看看吧。

可见，确实是nginx以轮询的方式进行均衡负载处理。下面看看weight方式的负载均衡吧。将nginx配置文件中的tomcat服务器池改为下述模样：

    # 权重
    upstream tomcatpool{
        server cat01:8080 weight=3;
        server cat02:8080 weight=2;
        server cat03:8080 weight=1;
    }
    # weight参数用于指定轮询几率，weight的默认值为1；weight的数值与访问比率成正比
    # 比如cat01服务器上的服务被访问的几率为cat03服务器的三倍
    # 此策略比较适合服务器的硬件配置差别比较大的情况。

同样使用docker-compose up并使用shell脚本curl localhost，记录相关信息于logs文件中。查看logs文件可以看到如下内容：

可以明显看到，来自tomcat服务器的响应数 tomcat01 > tomcat02 > tomcat03，也正是weight方式负载均衡的实现。

使用Docker-compose部署javaweb运行环境

javaweb运行环境基于第一个tomcat+nginx负载均衡实验，由于我的web应用需要用到 JDBC，所以在volumes中还额外的添加了 JDBC相关的JAR包的依赖。数据库使用的是MySQL，使用dockerfile对其镜像进行定制，主要是数据库用户、密码、数据库和基本表的初始化。Dockerfile文件内容如下：

FROM mysql
ENV MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 \ 
        MYSQL_ALLOW_EMPTY_PASSWORD=no \
        MYSQL_DATABASE=logintimes
COPY tableinit.sql /docker-entrypoint-initdb.d

执行的sql语句如下：

use logintimes;
create table times(
        id int primary key,
        times int not null
)DEFAULT CHARSET=latin1;

完整的docker-compose文件内容如下：

version: "3"
services:
  proxy:
    image: nginx
    container_name: webproxy
    ports:
      - "80:80"
    volumes:
      - /usr/local/loadbalance/nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf
  cat01:
    image: tomcat:8.5.55-jdk8
    container_name: cat01
    volumes:
      - /var/lib/tomcat/apps1:/usr/local/tomcat/webapps
      - /var/lib/tomcat/lib/mysql-connector-java-8.0.20.jar:/usr/local/tomcat/lib/mysql-connector-java-8.0.20.jar
  cat02:
    image: tomcat:8.5.55-jdk8
    container_name: cat02
    volumes:
      - /var/lib/tomcat/apps2:/usr/local/tomcat/webapps
      - /var/lib/tomcat/lib/mysql-connector-java-8.0.20.jar:/usr/local/tomcat/lib/mysql-connector-java-8.0.20.jar
  cat03:
    image: tomcat:8.5.55-jdk8
    container_name: cat03
    volumes:
      - /var/lib/tomcat/apps3:/usr/local/tomcat/webapps
      - /var/lib/tomcat/lib/mysql-connector-java-8.0.20.jar:/usr/local/tomcat/lib/mysql-connector-java-8.0.20.jar
  database: 
    container_name: mydb
    build: ./mysql
    ports:
      - "3306:3306"
    volumes:
      - /var/lib/javaweb/mysql:/var/lib/mysql

我写的java web应用只是简单的记录网站被访问次数并显示给用户，主要操作是从数据库中读取已被访问的次数，然后对次数加1再写入数据库，所以涉及的数据库操作为查询与更新。数据库使用的是MySQL8，与MySQL5有些差异。由于功能简单，在一个函数里就能够实现：

	// databaseRelated.class
	static final String JDBC_DRIVER = "com.mysql.cj.jdbc.Driver";// 与MySQL5有差异
    static final String DB_URL = "jdbc:mysql://mydb:3306/logintimes?useSSL=true&serverTimezone=GMT";// 与MySQL5有差异
    static final String USER = "root";
    static final String PASSWD = "123456";

    public static synchronized int updateTimes() {
        Connection connection = null;
        Statement statement = null;
        int times = 0;
        try {
            Class.forName(JDBC_DRIVER);
            System.out.println("Database Connecting...");
            connection = DriverManager.getConnection(DB_URL, USER, PASSWD);
            statement = connection.createStatement();
            String sqlCommand;
            sqlCommand = "select times from times where id = 1";
            System.out.println(sqlCommand);
            ResultSet resultSet = statement.executeQuery(sqlCommand);
            if (resultSet.next())
                times = resultSet.getInt("times") + 1;
            sqlCommand = "update times set times = " + times + " where id = 1";
            System.out.println(sqlCommand);
            statement.executeUpdate(sqlCommand);
            statement.close();
            connection.close();
        } catch (ClassNotFoundException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (SQLException throwables) {
            throwables.printStackTrace();
        }
        return times;
    }

处理get与post请求的函数也极其简单：

    // updateTimes.class
	@Override
    protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse resp) throws ServletException, IOException {
        int times = databaseRelated.updateTimes();
        resp.getWriter().write("This website has been visited " + times + " times,this message comes from tomcat x.");// x取决于tomcat服务器，如x=1对应于tomcat01.
    }

    @Override
    protected void doPost(HttpServletRequest req, HttpServletResponse resp) throws ServletException, IOException {
        doGet(req, resp);
    }

将该web应用的servlet映射设置成如下形式：

	...
	<servlet>
        <servlet-name>counter</servlet-name>
        <servlet-class>updateTimes</servlet-class>
    </servlet>
    <servlet-mapping>
        <servlet-name>counter</servlet-name>
        <url-pattern></url-pattern>
    </servlet-mapping>
	...

将整个web应用打成war包后，放入到tomcat服务器的持久化存储目录中。然后使用docker-compose up命令生成镜像并启动。使用浏览器通过url访问该web应用，可以看到如下内容：

负载均衡使用的是weight方式，从返回的信息可以看到网站被访问的次数。

使用Docker搭建大数据集群环境

Hadoop集群的搭建教程在网上一搜即得，但是大多教程都需要进入容器中对容器进行相关环境(Java，Hadoop)搭建。由于学习了dockerfile，所以本次实验能用dockerfile完成的，尽量都用dockerfile完成，因为进入容器后再使用docker commit来创建镜像会保存大量的无关文件，而docker镜像是分层存储的，多次的commit会使的容器的体积剧增。

本次Hadoop的docker搭建使用一个namenode和两个datanode，所需要的文件如下图所示：

接下来将以ubuntu:18.04为基础镜像，逐步搭建大数据集群环境。

首先准备jdk-8u241-linux-x64.tar.gz和hadoop-3.1.3.tar.gz，两者分别是Java和Hadoop的应用程序安装包。因为接下来需要用到apt-get进行安装相关应用，所以先换源。

FROM ubuntu:18.04
COPY sources.list /etc/apt
RUN mkdir -p /usr/local/java/ && mkdir -p /usr/local/hadoop/
COPY jdk-8u241-linux-x64.tar.gz /usr/local/java/
COPY hadoop-3.1.3.tar.gz /usr/local/hadoop/
RUN tar -zxf /usr/local/java/jdk-8u241-linux-x64.tar.gz -C /usr/local/java \
	&& tar -zxf /usr/local/hadoop/hadoop-3.1.3.tar.gz -C /usr/local/hadoop \
	&& rm -f /usr/local/java/jdk-8u241-linux-x64.tar.gz /usr/local/hadoop/hadoop-3.1.3.tar.gz
ENV JAVA_HOME /usr/local/java/jdk1.8.0_241
ENV HADOOP_HOME /usr/local/hadoop/hadoop-3.1.3
ENV PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

上述的dockerfile内容是将ubuntu:18.04作为基础镜像，更换镜像源、创建Java与Hadoop目录、解压Java JDK与Hadoop安装包、删除已用的安装包并设置环境变量。

接着替换原Hadoop中etc/hadoop的workers、core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml、hadoop-env.sh以及sbin中的start-dfs.sh、start-yarn.sh、stop-dfs.sh、stop-yarn.sh。其中，workers文件中指明的是datanode的主机名hostname：

workers指定datanode所在的主机名hostname，可以根据实际情况进行添加：

node02
node03

core-site.xml中设置的是HDFS(Hadoop Distributed File System)主端口以及Hadoop运行过程中产生的数据文件，更多的配置选项可以在Configuration - core-default.xml中查看。

<configuration>
  <property>
    <!-- hdfs://host:port -->
    <name>fs.defaultFS</name>
    <value>hdfs://node01:9000</value>
  </property>

  <property>
    <!-- Hadoop运行过程产生数据的存放位置 -->
    <name>hadoop.tmp.dir</name>
    <value>file:/usr/local/hadoop/hadoop-3.1.3/tmp</value>
    <description>A base for other temporary directories.</description>
  </property>
</configuration>

hdfs-site.xml中设置的是HDFS的数据冗余量、namenode持久存储名字空间及事务日志的本地文件系统路径和DataNode存放块数据的本地文件系统路径，更多的配置选项可以在Configuration - hdfs-default.xml中查看。

<configuration>
  <property>
    <!-- 数据冗余量 -->
          <name>dfs.replication</name>
          <value>2</value>
  </property>

  <property>
        <!--namenode持久存储名字空间及事务日志的本地文件系统路径-->
    <name>dfs.namenode.name.dir</name>
    <value>file:/usr/local/hadoop/hadoop-3.1.3/tmp/dfs/name</value>
  </property>

  <property>
          <!--DataNode存放块数据的本地文件系统路径-->
    <name>dfs.datanode.data.dir</name>
    <value>file:/usr/local/hadoop/hadoop-3.1.3/tmp/dfs/data</value>
  </property>
</configuration>

mapred-site.xml中设置的是MapReduce分布式计算框架的相关组件，如运行主体、jobhistory、以及MR类路径，更多的配置选项可以在Configuration - mapred-default.xml中查看。

<configuration>
  <property>
    <!-- 使用yarn运行MapReduce程序 -->
    <name>mapreduce.framework.name</name>
    <value>yarn</value>
  </property>
  <property>
    <!-- jobhistory地址host:port -->
    <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
    <value>node01:10020</value>
  </property>
  <property>
    <!-- jobhistory的web地址host:port -->
    <name>mapreduce.jobhistory.webapps.address</name>
    <value>node01:19888</value>
  </property>
  <property>
    <!-- 指定MR应用程序的类路径 -->
    <name>mapreduce.application.classpath</name>
    <value>/usr/local/hadoop/hadoop-3.1.3/share/hadoop/mapreduce/*,/usr/local/hadoop/hadoop-3.1.3/share/hadoop/mapreduce/lib/*</value>
  </property>
</configuration>

yarn-site.xml中设置的是yarn组件相关配置，yarn是Hadoop生态圈中的资源调度组件，涉及resourcemanager、shuffle、memory，更多的配置选项可以在Configuration - yarn-default.xml中查看。

<configuration>

<!-- Site specific YARN configuration properties -->
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
    <value>node01</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
    <value>mapreduce_shuffle</value>
  </property>
  <property>
    <!-- 虚拟内容和物理内存的比例 -->
    <name>yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio</name>
    <value>3</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
    <value>false</value>
  </property>
</configuration>

hadoop-env.sh中主要添加一项Java的jdk环境：

...
export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.8.0_241
...

start-dfs.sh和stop-dfs.sh中主要指定HDFS USER：

HDFS_NAMENODE_USER=root
HDFS_DATANODE_USER=root
HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root

start-yarn.sh和stop-yarn.sh中主要指定YARN USER：

YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
YARN_NODEMANAGER_USER=root

在Dockerfile中使用COPY命令将上述文件复制到相关目录，注意.sh后缀的文件是可执行文件，需要赋予777权限：

COPY workers /usr/local/hadoop/hadoop-3.1.3/etc/hadoop
COPY core-site.xml /usr/local/hadoop/hadoop-3.1.3/etc/hadoop
COPY hdfs-site.xml /usr/local/hadoop/hadoop-3.1.3/etc/hadoop
COPY mapred-site.xml /usr/local/hadoop/hadoop-3.1.3/etc/hadoop
COPY yarn-site.xml /usr/local/hadoop/hadoop-3.1.3/etc/hadoop
COPY hadoop-env.sh /usr/local/hadoop/hadoop-3.1.3/etc/hadoop
COPY start-dfs.sh /usr/local/hadoop/hadoop-3.1.3/sbin
COPY start-yarn.sh /usr/local/hadoop/hadoop-3.1.3/sbin
COPY stop-dfs.sh /usr/local/hadoop/hadoop-3.1.3/sbin
COPY stop-yarn.sh /usr/local/hadoop/hadoop-3.1.3/sbin
WORKDIR /usr/local/hadoop/hadoop-3.1.3/sbin
RUN chmod 777 /usr/local/hadoop/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/hadoop-env.sh \
	start-dfs.sh start-yarn.sh stop-dfs.sh stop-yarn.sh

到此，Java与Hadoop环境配置完成，接下来配置的是SSH免密登录。

回想正常的配置流程：

$ ssh-keygen -t rsa # 一直按回车即可
$ cd /root/.ssh/
$ cat id_rsa.pub >> authorized_keys

我将上述流程转为Dockerfile命令的方式：

RUN ssh-keygen -t rsa -f /root/.ssh/id_rsa && cat /root/.ssh/id_rsa.pub >> /root/.ssh/authorized_keys

最后，使用脚本进行ssh的服务自启动：

RUN mkdir -p /run/sshd && touch /root/run.sh \
	&& echo "#!/bin/bash" >> /root/run.sh \
	&& echo "/usr/sbin/sshd" >> /root/run.sh \
	&& echo "/bin/bash" >> /root/run.sh \
    && chmod 777 /root/run.sh
ENTRYPOINT ["/root/run.sh"]

使用docker build -t命令创建镜像后运行是否直接就能使用Hadoop集群了呢？其实并不然，因为还需要设置集群中的主机名与IP，由于集群较小，为了方便这里采用手动方式进行设置。

首先创建三个容器，分别作为Hadoop集群中的master和slave：

$ docker run -it --rm -h node01 --name master myhadoop:v1 bash
$ docker run -it --rm -h node02 --name slave1 myhadoop:v1 bash
$ docker run -it --rm -h node03 --name slave2 myhadoop:v1 bash

再使用docker inspect --format='{{.NetworkSettings.IPAddress}}' [NAME]/[CONTAINER ID]命令查看容器IP：

在master上对/etc/hosts进行设置：

再使用scp命令将/etc/hosts文件传送到其它salve节点：

到此，Hadoop集群准备就绪，接下来是HDFS的初始化。

使用hdfs namenode -format对HDFS集群进行初始化，然后使用start-all.sh命令启动Hadoop集群：

为了验证集群是否启动成功，可以使用MapReduce自带的样例程序进行测试。MapReduce样例程序在Hadoop目录下的share/hadoop/mapreduce中。使用hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar pi 20 50命令，可以启动Hadoop集群进行求pi运算，核心算法是Monte Carlo求Pi算法，最后可以求得pi=3.14800：

到此，大数据集群环境成功搭建，所需的完整Dockerfile如下：

FROM ubuntu:18.04
COPY sources.list /etc/apt
RUN mkdir -p /usr/local/java/ && mkdir -p /usr/local/hadoop/
COPY jdk-8u241-linux-x64.tar.gz /usr/local/java/
COPY hadoop-3.1.3.tar.gz /usr/local/hadoop/
RUN tar -zxf /usr/local/java/jdk-8u241-linux-x64.tar.gz -C /usr/local/java \
	&& tar -zxf /usr/local/hadoop/hadoop-3.1.3.tar.gz -C /usr/local/hadoop \
	&& rm -f /usr/local/java/jdk-8u241-linux-x64.tar.gz /usr/local/hadoop/hadoop-3.1.3.tar.gz
ENV JAVA_HOME /usr/local/java/jdk1.8.0_241
ENV HADOOP_HOME /usr/local/hadoop/hadoop-3.1.3
ENV PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
COPY workers /usr/local/hadoop/hadoop-3.1.3/etc/hadoop
COPY core-site.xml /usr/local/hadoop/hadoop-3.1.3/etc/hadoop
COPY hdfs-site.xml /usr/local/hadoop/hadoop-3.1.3/etc/hadoop
COPY mapred-site.xml /usr/local/hadoop/hadoop-3.1.3/etc/hadoop
COPY yarn-site.xml /usr/local/hadoop/hadoop-3.1.3/etc/hadoop
COPY hadoop-env.sh /usr/local/hadoop/hadoop-3.1.3/etc/hadoop
COPY start-dfs.sh /usr/local/hadoop/hadoop-3.1.3/sbin
COPY start-yarn.sh /usr/local/hadoop/hadoop-3.1.3/sbin
COPY stop-dfs.sh /usr/local/hadoop/hadoop-3.1.3/sbin
COPY stop-yarn.sh /usr/local/hadoop/hadoop-3.1.3/sbin
WORKDIR /usr/local/hadoop/hadoop-3.1.3/sbin
RUN chmod 777 /usr/local/hadoop/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/hadoop-env.sh \
	start-dfs.sh start-yarn.sh stop-dfs.sh stop-yarn.sh
RUN apt-get update && apt-get install -y vim openssh-server && ssh-keygen -t rsa -f /root/.ssh/id_rsa && cat /root/.ssh/id_rsa.pub >> /root/.ssh/authorized_keys
WORKDIR /
RUN mkdir -p /run/sshd && touch /root/run.sh \
	&& echo "#!/bin/bash" >> /root/run.sh \
	&& echo "/usr/sbin/sshd" >> /root/run.sh \
	&& echo "/bin/bash" >> /root/run.sh \
    && chmod 777 /root/run.sh
EXPOSE 22
ENTRYPOINT ["/root/run.sh"]