Docker之Docker-Compose

一 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。

•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。

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

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1.3 Docker Compose安装

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# Docker for Mac与Docker for Windows自带docker-compose
# Linux下需要单独安装：
# 第一步： sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/1.24.1/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose
# 第二步：sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
# 终端中使用docker-compose --version查看安装的版本
这里示例安装版本是1.21.2，很可能您看到这里时，已经出现更新的版本，因此建议换成最新版本。
# 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/1.25.4/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` > /usr/local/bin/docker-compose
chmod +x /usr/local/bin/docker-compose

1.4 Docker Compose CLI

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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。

二 了解 Docker Compose File

2.1Docker 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

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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

​ •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。

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# 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dockerhub的image来创建，或者从本地dockerfilebuild的image来创建
 # service的启动类似docker run，可以指定network和volume，所有可以给servier指定network和volume

2.3 docker-compose命令

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# 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    # 正在运行的容器
docker-compose images # docker-compose管理的容器

docker-compose exec yml文件中写的service /bin/bash  # 进入到容器内
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2.3 docker-compose案例

案例一

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services:
  db:
    image: mysql:5.7
    volumes:
      - "db-data:/var/lib/mysql"
    networks:
      - my-bridge
# 等同于
# docker run -d --network my-bridge -v db-data"/var/lib/mysql mysql:5.7

三 Docker Compose 部署应用，水平扩展

3.1 使用Docker Compose部署一个wordpress

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# 第一步：docker-compose.yml
version: '3'
services:
  wordpress:
    image: wordpress
    ports:
      - 8080:80
    depends_on:
      - mysql
    environment:
      WORDPRESS_DB_HOST: mysql
      WORDPRESS_DB_PASSWORD: root
    networks:
      - my-bridge

  mysql:
    image: mysql:5.7
    environment:
      MYSQL_ROOT_PASSWORD: root
      MYSQL_DATABASE: wordpress
    volumes:
      - mysql-data:/var/lib/mysql
    networks:
      - my-bridge

volumes:
  mysql-data:

networks:
  my-bridge:
    driver: bridge
      
      
# 第二步：docker-compose up

3.2 Docker Compose 案例一 小型web服务项目搭建

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# 第一步：编写dDockerfile
FROM python:3.6
COPY . /app
WORKDIR /app
RUN pip install flask redis
EXPOSE 5000
CMD [ "python", "app.py" ]

#第二步：编写docker-compose.yml
version: "3"

services:

  redis:
    image: redis

  web:
    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__)
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：运行
docker-compose up

3.3 docker-compose水平扩展

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# 把flask_redis项目扩展成三个
docker-compose up --help
# scale SERVICE=NUM设置成三个
docker-compose up --scale web=3   # 执行有问题，因为8080端口已经被映射了
# 删除docker-compose.yml中的port
# 在启动
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
# HAProxy和Nginx的区别？万能的百度

# app.py 改成监听的端口为80
# 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，从浏览器查看
docker-compose up
# 把web扩展为3个从浏览器查看
docker-compose up --scale web=3 -d
# 减掉为1个
docker-compose up --scale web=1 -d

3.4 docker-compose部署一个复杂的应用

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# 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

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# 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

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# 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
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