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
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: 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
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
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。
# 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
# 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
2.3 docker-compose案例
案例一
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
3.1 使用Docker Compose部署一个wordpress三 Docker Compose 部署应用,水平扩展
# 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
# 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. ' % (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
# 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
# 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