前言：

        学习之前需要了解docker相关概念，移步 Docker官网 

        此处不再赘述虚拟化技术和docker VS 虚拟机 的一些内容，有条件的建议直接移步 度娘

        笔记全程操作在华为云务器，CentOS7系统。需要自行准备操作环境。

一. docker compose简介

1.1 概述

deepin可视化docker工具 docker compose 可视化_docker

是什么：Docker-Compose 项目是Docker官方的开源项目，负责实现对Docker容器集群的快速编排。

能干嘛：compose允许用户通过一个单独的docker-compose.yml文件（YAML格式）来定义一组相关联的应用容器为一个项目。可以很容易的根据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。

1.2 核心概念

一个文件两个要素：

  • 一个文件：docker-compose.yml
  • 两个要素：服务、工程

        服务：一个个应用容器实例，比如订单微服务、库存微服务、mysql容器、nginx容器等

        工程：由一组关联的应用容器组成的一个完整业务单元，在docker-compose.yml文件中定义

1.3 操作流程

  • 使用 Dockerfile 定义应用程序的环境。
  • 使用 docker-compose.yml 定义构成应用程序的服务，这样它们可以在隔离环境中一起运行。
  • 最后，执行 docker-compose up 命令来启动并运行整个应用程序。
     

二. docker compose安装

从github上下载docker-compose二进制文件安装

# 下载安装docker-compose
curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/1.27.4/docker-compose-linux-x86_64" -o /usr/local/bin/docker-compose

# 添加权限
chmod +x /usr/local/bin/docker-compose

# 查看版本信息
docker-compose --version

如果下载不下来，就复制网址下载文件到本地，然后上传到服务器路径 /usr/local/bin 下，然后修改名字为 docker-compose，之后在执行添加权限的操作即可

compose 常用命令

命令

说明

docker-compose -h

查看帮助

docker-compose up

启动所有docker-compose服务

docker-compose up -d 

启动所有docker-compose服务并后台运行

docker-compose down

停止并删除容器、网络、卷、镜像

docker-compose exec  yml里面的服务id /bin/bash

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 top

展示当前docker-compose编排过的容器进程

docker-compose logs  yml里面的服务id

查看容器输出日志

docker-compose config

检查配置

docker-compose config -q

检查配置，有问题才有输出

docker-compose restart

重启服务

docker-compose start 

启动服务

docker-compose stop 

停止服务

三. 轻量级可视化工具portainer

Portainer 是一款轻量级的应用，它提供了图形化界面，用于方便地管理Docker环境，包括单机环境和集群环境。

docker run -d -p 8000:8000 -p 9000:9000 --name portainer     --restart=always     -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock     -v portainer_data:/data     portainer/portainer

deepin可视化docker工具 docker compose 可视化_java_02

可以点击查看容器、镜像等的数量，信息等......

也可以通过可视化工具创建容器、拉取镜像等操作......

四. 重量级可视化工具CIG

CIG = CAdvisor监控收集 + InfluxDB数据存储 + Granfana展示图表

4.1 CAdvisor

CAdvisor是一个容器资源监控工具,包括容器的内存,CPU,网络IO,磁盘IO等监控,同时提供了一个WEB页面用于查看容器的实时运行状态。CAdvisor默认存储2分钟的数据,而且只是针对单物理机。不过，CAdvisor提供了很多数据集成接口,支InfluxDB,Redis,Kafka,Elasticsearch等集成,可以加上对应配置将监控数据发往这些数据库存储起来。

CAdvisor主要功能:

  • 展示Host和容器两个层次的监控数据。
  • 展示历史变化数据

4.2 influxDB

influxDB是用Go语言编写的一个开源分布式时序、事件和指标数据库,无需外部依赖。 CAdvisor默认只在本机保存最近2分钟的数据，为了持久化存储数据和统一收集展示监控数据，需要将数据存储到InfluxDB中。InfluxDB是一个时序数据库,专门用于存储时序相关数据，很适合存储CAdvisor的数据。而且，CAdvisor本身已经提供了InfluxDB的集成方法，启动容器时指定配置即可。

InfluxDB主要功能:

  • 基于时间序列,支持与时间有关的相关函数(如最大、最小、求和等)
  • 可度量性:你可以实时对大量数据进行计算;
  • 基于事件:它支持任意的事件数据

4.3 Granfana

Grafana是一个开源的数据监控分析可视化平台,支持多种数据源配置（支持的数据源包括InfluxDB，MySQL，Elasticsearch，OpenTSDB，Graphite等）和丰富的插件及模板功能支持图表权限控制和报警。

Grafan主要特性:

  • 灵活丰富的图形化选项
  • 可以混合多种风格
  • 支持白天和夜间模式
  • 多个数据源

4.4 通过docker-compose创建cig

此处通过docker-compose创建cig可视化，相当于docker-compose的一次实战，需要编辑创建docker-compose.yml文件。

首先创建文件夹cig，然后切换到cig目录，vim docker-compose.yml

// 新建文件夹
mkdir cig

// 创建并编辑docker-compose.yml文件
vim docker-compose.yml

version: '3'
 
volumes:
  grafana_data: {}
 
services:
 influxdb:
  image: tutum/influxdb:0.9
  restart: always
  environment:
    - PRE_CREATE_DB=cadvisor
  ports:
    - "8083:8083"
    - "8086:8086"
  volumes:
    - ./data/influxdb:/data
 
 cadvisor:
  image: google/cadvisor
  links:
    - influxdb:influxsrv
  command: -storage_driver=influxdb -storage_driver_db=cadvisor -storage_driver_host=influxsrv:8086
  restart: always
  ports:
    - "8080:8080"
  volumes:
    - /:/rootfs:ro
    - /var/run:/var/run:rw
    - /sys:/sys:ro
    - /var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro
 
 grafana:
  user: "104"
  image: grafana/grafana
  restart: always
  links:
    - influxdb:influxsrv
  ports:
    - "3000:3000"
  volumes:
    - grafana_data:/var/lib/grafana
  environment:
    - HTTP_USER=admin
    - HTTP_PASS=admin
    - INFLUXDB_HOST=influxsrv
    - INFLUXDB_PORT=8086
    - INFLUXDB_NAME=cadvisor
    - INFLUXDB_USER=root
    - INFLUXDB_PASS=root

这个文件看着比较复杂,但是其实也就相当于我们创建一个容器的命令并且添加了一些如端口映射、数据卷等的配置...我们直接操作看效果~

检查配置文件格式

[root@local cig]# docker-compose config -q
[root@local cig]#

没有输出任何东西说明配置文件没有问题

在yml文件目录下运行

docker-compose up -d

deepin可视化docker工具 docker compose 可视化_docker_03

分别登陆

http://121.36.54.248:8080
http://121.36.54.248:8083
http://121.36.54.248:3000

deepin可视化docker工具 docker compose 可视化_容器_04

 

deepin可视化docker工具 docker compose 可视化_容器_05

打开页面如上图

接下来我们登录granfana，进行简单配置，配置InfluxDB数据源

默认用户名密码：admin/admin

deepin可视化docker工具 docker compose 可视化_linux_06

deepin可视化docker工具 docker compose 可视化_linux_07

然后配置一个面板

deepin可视化docker工具 docker compose 可视化_deepin可视化docker工具_08

到此，我们就完成了一个docker重量级监控可视化的部署~可以尝试在面板配置不同的监控和玩法~

        至此，docker容器的使用，从入门到实战的一些内容基本更新完成，后续也会不断查漏补缺。