1，多容器环境
运行docker容器
进入容器并查看该容器的IP
exit退出容器
运行超小的linux的docker镜像alpine
可以看到如果没有提前把镜像pull到本地，直接run的话，它会自动去pull。
进入容器
docker exec -it 6e913 sh
注：sh和bash都是常用的shell
安装curl
curl 是常用的命令行工具，用来请求 Web 服务器。它的名字就是客户端（client）的 URL 工具的意思。 http://www.ruanyifeng.com/blog/2019/09/curl-reference.html
用alpine容器中的curl工具 访问 nginx容器
exit退出容器
因为在实际生产中我们可能不知道nginx容器的ip，那怎么访问呢
先把linux容器删掉
docker run -dit --link mynginx:mynginx alpine
--link 前者是要连接的容器，后者是要连接的容器的别名。
通过域名方法访问nginx容器
查看hosts文件
可以看到 --link参数就是在hosts文件中增加了条映射
当我们访问 mynginx域名时就自动解析为 172.17.0.2这个ip
2，Docker-Compose
docker-compose是一个Python程序，可以很方便地管理 由多个Docker实例组成的分布式服务。
如果需要比较多的容器，向上面那样挨个配置比较繁琐，这里就引出了docker-compose这个工具。
docker-compose 是一个用户定义和运行多个容器的 Docker 应用程序。在 Compose 中你可以使用 YAML 文件来配置你的应用服务。然后，只需要一个简单的命令，就可以创建并启动你配置的所有服务。
先安装python-pip软件包 sudo aptitude install python-pip 安装docker-compose sudo pip install docker-compose>=1.8.0
一个实验来说明docker-compose的使用，这个实验要搭建的环境由三个容器组成。
把这三个容器的镜像配置和映射关系等都写到一个后缀为.yml的配置文件中
这是一个yml文件的截图
第1行 version即版本号
第3到9为nginx服务（容器）的配置，image配置镜像，ports配置端口（命令中的-p），volumes配置映射文件（命令中的-v）
在该配置文件所在目录运行命令 docker-compose up -d -d 后台启动
可以看到这样就运行了三个容器。
感觉这yaml文件类似于Makefile文件啊。
3，kubernetes（k8s）了解
k8s是谷歌开源的一个容器管理编排工具，常用它来编排docker容器，它和docker一样都是用go语言编写的。
k8s的基本架构
k8s调度的最小单位是pod（docker+pause），一个node中可以包含多个pod。
其中的deployment用于维持pod的数量，但我们设置10pod提供服务，过程中有1个发生故障停止服务，该模块会自动启动1个pod维持设定的pod数量。
其中的service用于负载均衡，把多个pod抽象为一个服务，把多个pod分配到不同的node。
详见B站视频