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
三 Docker Compose 部署应用,水平扩展
3.1 使用Docker Compose部署一个wordpress
# 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.\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
# 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