Docker-Compose
产生背景
- 由于 Docker 建议我们每一个容器中只运行一个服务,因为 Docker 容器本身占用资源极少,所以最好将每个服务单独分割开来。但是如果我们需要同时部署多个服务,就需要每个服务都单独写 Dockerfile 然后构建镜像、构建容器,这样十分繁琐。所以 Docker 官方给我提供了 docker-compose 多服务部署的工具
概念
- 是 Docker 官方的开源项目,负责实现对 Docker 容器集群的快速编排
- Compose 是 Docker 公司推出的一个工具软件,可以管理多个 Docker 容器组成一个应用。Compose 允许用户通过一个单独的配置文件 docker-compose.yml 来定义一组相关联的应用容器为一个项目。这样可以很容易的通过一个配置文件定义一个多容器的应用,然后使用一条指令安装这个应用的所有依赖,完成构建。Docker-Compose 解决了容器与容器之间如何管理编排的问题
安装
- 新版本 Docker 默认已经安装完成了,但是使用的命令有一部分变更了,需要在官网上查看。以下内容全部使用的是老版本的docker-compose实现
- 建议查看官网最新docker compose 命令
- 官网安装地址
根据“尚硅谷”安装老版本
名称 | 命令 |
---|---|
拉取 compose | curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/1.29.2/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose |
添加可执行权限 | chmod +x /usr/local/bin/docker-compose |
查看版本 |
卸载
- 如果使用 cul 下载安装,则下载 Docker Compose:sudo rm /usr/local/bin/docker-compose
步骤
- 编写 Dockerfile 定义各个微服务应用并构建出对应的镜像文件
- 使用 docker-compose.yml 定义一个完整业务单元,安排好整体应用中的各个容器服务
- 使用 docker-compose up 命令来启动并运行整个应用程序,完成一键部署上线
常用命令
名称 | 命令 |
---|---|
docker-compose restart | 重启服务 |
docker-compose start | 启动服务 |
docker-compose stop | 停止服务 |
docker-compose up [-d] | 启动所有 docker-compose 服务[并后台运行] |
docker-compose config [-q] | 检查 docker-compose.yml 文件配置是否有问题 |
docker-compose down | 停止并删除容器、网络、卷、镜像 |
docker-compose exec | 进入容器实例内部 |
docker-compose ps | 展示当前 docker-compose 编排过的运行的所有容器 |
docker-compose logs | 查看容器输出日志 |
案例
将源代码通过 Maven 打包成jar包
写 Dockerfile 文件(跟之前写的一样)
构建镜像
- 命令:docker build -t hshuo_docker_redis_mysql:1.6 .
使用 docker-compose 一键运行
- 如果不使用 docker-compose 就需要手动启动 docker run 三个服务(mysql、redis、jar包打包的镜像)
- 这样可能会产生一些问题,例如服务启动的顺序问题,以及容器间的启动宕机有可能会导致 IP 地址对应的容器实例变化,映射出错,所以不推荐在application.properties 里面直接把 IP 地址写死,最好是通过服务名称
编写 docker-compose.yml 文件
- docker-compose.yml
- 编完之后执行 docker-compose config -q 命令,查看 docker-compose.yml 文件是否有格式错误
更改代码源文件的 IP 地址,因为只有自定义网络格式,所以换成服务名称进行网络通信
执行命令启动 docker-compose.yml
- docker-compose up -d
- 相当于执行了三条 docker run 命令启动 mysql、redis、打包的镜像
补充
- Docker 官网介绍 compose-file
- docker-compose 单机编排、docker-swarm 轻量级分布式容器管理、K8S 重量级分布式容器管理