Docker之Docker-Compose
1 Docker Compose 简介
1.1 Docker Compose介绍
•Docker Compose是一个能一次性定义和管理多个Docker容器的工具。Docker Compose是一个单机情况下容器编排的工具，k8s支持多机(上千台服务器管理上万个容器)的容器编排，不光是docker容器，还有其他公司出的容器。
•详细地说：
Compose中定义和启动的每一个容器都相当于一个服务(service)
Compose中能定义和启动多个服务，且它们之间通常具有协同关系
•管理方式：
使用YAML文件来配置我们应用程序的服务，通过一条命令根据yml去创建，管理这些容器
使用单个命令（docker-compose up），就可以创建并启动配置文件中配置的所有服务。
1.2 Docker Compose 工作原理
1.3 Docker Compose安装
# Docker for Mac与Docker for Windows自带docker-compose
# Linux下需要单独安装：
# 第一步：下载
curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/1.25.4/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose
# 第二步：让它变成可执行文件
chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
# 第三步：终端中使用docker-compose --version查看安装的版本
# 访问github可能网络原因下载失败，可以使用国内镜像
curl -L https://get.daocloud.io/docker/compose/releases/download/v2.12.0/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` > /usr/local/bin/docker-compose
chmod +x /usr/local/bin/docker-compose1.4 Docker Compose CLI
利用docker-compose --help查看
对比后会发现：Docker Compose CLI的很多命令的功能和Docker Client CLI是相似的。最主要的区别就是前者能一次性运行管理多个容器，后者只能一次管理一个。
2 了解 Docker Compose File
2.1 Docker Compose File版本
•Docker Compose File 有多个版本，基本是向后兼容的，但也有极个别配置项高版本中没有。
•在docker-compose.yml一开始就需要利用version关键词标明当前file使用的版本。
2.2 Docker Compose File TOP配置参数概览
Docker Compose File 顶级配置项：
•version：指定Docker Compose File版本号
•services：定义多个服务并配置启动参数
•volumes：声明或创建在多个服务中共同使用的数据卷对象
•ports：在多个服务中共同使用的端口映射
•networks：定义在多个服务中共同使用的网络对象
•configs：声明将在本服务中要使用的一些配置文件
•secrets：声明将在本服务中要使用的一些秘钥、密码文件
•x-***：自定义配置。主要用于复用相同的配置。
# version：有1，2，3版本，目前都用"3"
# 一个service代表一个container，这个container可以从Docker Hub的image来创建，或者从本地Dockerfile build的image来创建
# service的启动类似docker run，可以指定network和volume2.3 docker-compose命令
# 启动管理容器
docker-compose up # 会自动搜索当前路径下的 docker-compose.yml文件
docker-compose -f 指定文件 up
docker-compose up -d # 后台执行，一般我们看日志输出，不用这个
docker-compose stop # 停止，不会删除容器和镜像
docker-compose down # 停止，并删除关联的容器
docker-compose start # 启动yml文件管理的容器
docker-compose ps # 查看正在运行的用yml管理的容器
docker-compose images # 查看docker-compose管理的容器的镜像
docker-compose exec yml文件中写的service /bin/bash # 进入到容器内2.4 docker-compose案例
services:
db:
image: mysql:5.7
volumes:
- "db-data:/var/lib/mysql"
networks:
- my-bridge
# 等同于
# docker run -di --network my-bridge -v db-data:/var/lib/mysql mysql:5.7
3 Docker Compose 部署应用，水平扩展
3.1 使用Docker Compose部署一个wordpress
# 第一步：docker-compose.yml
version: '3'
services:
wordpress: # 容器名，不能重名
image: wordpress # 基于Docker Hub拉的镜像，如果本地没有，会先pull拉取镜像
ports: # 端口映射
- 8080:80
depends_on: # 基于mysql容器
- mysql
environment: # 配置环境变量
WORDPRESS_DB_HOST: mysql
WORDPRESS_DB_PASSWORD: root
networks: # 配置网路
- my-bridge
mysql:
image: mysql:5.7
environment:
MYSQL_ROOT_PASSWORD: root
MYSQL_DATABASE: wordpress
volumes: # 目录映射
- mysql-data:/var/lib/mysql
networks:
- my-bridge
volumes:
mysql-data:
networks:
my-bridge:
driver: bridge
# 第二步：docker-compose up3.2 Docker Compose 多应用部署
# 基于flask框架搭建小型web服务项目，框架中要集成redis。Docker Hub上没有这种镜像，需要利用Dockerfile构建镜像。
# 第一步：创建Dockerfile vim Dockerfile
# 小型服务，没有从git上拉项目，直接在服务搭建，配置Dockerfile docker-compose.yml app.py
FROM python:3.6
COPY . /app # 把当前路径下所有东西拷贝到容器的/app目录
WORKDIR /app # 工作目录
RUN pip install flask redis # 基于python3.6镜像启动容器，安装flask和redis
EXPOSE 5000 # 暴露5000端口
CMD [ "python", "app.py" ] # 当前路径下的app.py文件已经拷贝到容器/app路径下，容器启动,app.py文件执行python命令
# 第二步：编写docker-compose.yml
# 利用docker-compose同时启动两个容器：
# 1、web容器，基于python3.6环境，安装了flask和redis，执行app.py代码，启动web服务
# 2、redis容器，启动redis服务
version: "3"
services:
redis: # 基于Dcoker Hub上下载的redis镜像启动容器
image: redis
web: # 基于Dcokerflie构建的镜像启动容器
build:
context: .
dockerfile: Dockerfile
ports:
- 8080:5000
environment:
REDIS_HOST: redis
# 第三步：编写app.py
from flask import Flask
from redis import Redis
import os
import socket
app = Flask(__name__)
# 通过环境变量配置， REDIS_HOST='redis'
# docker-compose启动的services之间是连通的，所以web服务通过redis容器名可以连通redis，不需要知道redis的ip地址
redis = Redis(host=os.environ.get('REDIS_HOST', '127.0.0.1'), port=6379)
@app.route('/')
def hello():
redis.incr('hits')
return '你好! 查看 %s 次， hostname 是 %s.\n' % (redis.get('hits'),socket.gethostname())
if __name__ == "__main__":
app.run(host="0.0.0.0", port=5000, debug=True)
# 第四步：启动容器
docker-compose up3.3 Docker Compose 水平扩展
把上列中的web服务扩展成三个，利用负载均衡器实现转发
# 启动docker-compose时，指定web容器启动3个，但这样执行有问题，因为yml配置时用了端口映射，8888端口已经被映射了
docker-compose up --scale web=3
# 删除docker-compose.yml中的port端口映射
# 再启动
docker-compose up --scale web=3
docker-compose start
docker-compose ps # 可以看到三个web启动了
# 前面加一个负载均衡器HAProxy，相当于Nginx
# app.py 改成监听的端口为80，监听HAProxy，通过HAProxy再转发
# Dockerfile不需要改
# docker-compose.yml
version: "3"
services:
redis:
image: redis
web:
build:
context: .
dockerfile: Dockerfile
environment:
REDIS_HOST: redis
lb:
image: dockercloud/haproxy
links:
- web
ports:
- 8080:80
volumes:
- /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock
# 启动一个web
docker-compose up
# 把web扩展为3个
docker-compose up --scale web=3 -d
# 把web缩减为1个
docker-compose up --scale web=1 -d3.4 Docker Compose 部署一个复杂的应用
# 项目地址：https://pan.baidu.com/s/1lzfaza5kO-jbRLsEFrslIg 提取码: 加群获 830644110
# 第一步，下载项目，解压，cd进入（内部自带项目，Dockerfile，docker-compose.yml）
# docker-compose.yml如下
services:
voting-app:
build: ./voting-app/.
volumes:
- ./voting-app:/app
ports:
- "5000:80"
links:
- redis
networks:
- front-tier
- back-tier
result-app:
build: ./result-app/.
volumes:
- ./result-app:/app
ports:
- "5001:80"
links:
- db
networks:
- front-tier
- back-tier
worker:
build: ./worker
links:
- db
- redis
networks:
- back-tier
redis:
image: redis
ports: ["6379"]
networks:
- back-tier
db:
image: postgres:9.4
volumes:
- "db-data:/var/lib/postgresql/data"
networks:
- back-tier
volumes:
db-data:
networks:
front-tier:
back-tier:
# 第二步：部署
docker-compose up # 时间很久
# 补充：9a37
docker-compose build # 如果yml文件中有需要先build的image，会先构建，然后再up，节约时间（并不会节约）3.5 docker-compose单机环境ELK系统
# 第一步：编写docker-compose.yml（ELK镜像地址:https://www.docker.elastic.co/）
# 第二步：运行
docker-compose up# 官方提供的
version: '2.2'
services:
es01:
image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.5.2
container_name: es01
environment:
- node.name=es01
- cluster.name=es-docker-cluster # 集群名称
- discovery.seed_hosts=es02,es03 # 指定集群
- cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03 # 设置集群发现
- bootstrap.memory_lock=true # 存锁，限制es不会无限制使用内存
- "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" # jvm内存使用
ulimits: # 跟上方bootstrap.memory_lock关联
memlock:
soft: -1
hard: -1
volumes:
- data01:/usr/share/elasticsearch/data
ports:
- 9200:9200
networks:
- elastic
es02:
image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.5.2
container_name: es02
environment:
- node.name=es02
- cluster.name=es-docker-cluster
- discovery.seed_hosts=es01,es03
- cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03
- bootstrap.memory_lock=true
- "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
ulimits:
memlock:
soft: -1
hard: -1
volumes:
- data02:/usr/share/elasticsearch/data
networks:
- elastic
es03:
image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.5.2
container_name: es03
environment:
- node.name=es03
- cluster.name=es-docker-cluster
- discovery.seed_hosts=es01,es02
- cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03
- bootstrap.memory_lock=true
- "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
ulimits:
memlock:
soft: -1
hard: -1
volumes:
- data03:/usr/share/elasticsearch/data
networks:
- elastic
volumes:
data01:
driver: local
data02:
driver: local
data03:
driver: local
networks:
elastic:
driver: bridge
