1.Docker复杂安装

1.1安装mysql主从复制搭建步骤

1.新建主服务器容器实例3307

docker run -p 3307:3306 --name mysql-master \
-v /mydata/mysql-master/log:/var/log/mysql \
-v /mydata/mysql-master/data:/var/lib/mysql \
-v /mydata/mysql-master/conf:/etc/mysql \
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root -d mysql:5.7

docker ps

mysql8.0 记得多加上映射卷：

-v /MySql80Data/mysql-master/files:/var/lib/mysql-files/

2.进入/mydata/mysql-master/conf目录下新建my.cnf。

vim my.cnf（注意是cnf不是conf），粘贴以下内容

[mysqld]
##设置server_id,同一局域网中需要唯一
server_id=101
##指定不需要同步的数据库名称
binlog-ignore-db=mysql
##开启二进制日志功能
log-bin=mall-mysql-bin
##设置二进制日志使用内存大小（事务）
binlog_cache_size=1M
##设置使用的二进制日志格式（mixed,statement,row)
binlog_format=mixed
##二进制日志过期清理时间。默认值为0，表示不自动清理。
expire_logs_days=7
##跳过主从复制中遇到的所有错误或指定类型的错误，避免slave端复制中断。
##如：1062错误是指一些主键重复，1032错误是因为主从数据库数据不一致
slave_skip_errors=1062

3.修改完配置后重启master实例

docker restart mysql-master
docker ps

4.进入mysql-master容器

docker exec -it mysql-master /bin/bash
mysql -uroot -proot
> show databases;

5.master容器实例内创建数据同步用户并授权

CREATE USER 'slave'@'%' IDENTIFIED BY '123456';
GRANT REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT ON *.* TO 'slave'@'%';

mysql8版本设置账号要加一步：

# 名为'slave'的用户在任何地址('%')访问时的密码为'123456'，并使用mysql_native_password身份验证插件来验证身份
ALTER USER 'slave'@'%' IDENTIFIED WITH mysql_native_password BY '123456';

6.新建从服务器容器实例3308

跟第1步差不多，端口变为3308，名字变为slave

docker run -p 3308:3306 --name mysql-slave \
-v /mydata/mysql-slave/log:/var/log/mysql \
-v /mydata/mysql-slave/data:/var/lib/mysql \
-v /mydata/mysql-slave/conf:/etc/mysql \
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root -d mysql:5.7

docker ps

7.进入/mydata/mysql-slave/conf目录下新建my.cnf

vim my.cnf（注意是cnf不是conf），粘贴以下内容

[mysqld]
##设置server_id,同一局域网中需要唯一
server_id=102
##指定不需要同步的数据库名称
binlog-ignore-db=mysql
##开启二进制日志功能，以备Slave作为其它数据库实例的Master时使用
log-bin=mall-mysql-slave1-bin
##设置二进制日志使用内存大小（事务）
binlog_cache_size=1M
##设置使用的二进制日志格式（mixed,statement,row)
binlog_format=mixed
##二进制日志过期清理时间。默认值为0，表示不自动清理。
expire_logs_days=7
##跳过主从复制中遇到的所有错误或指定类型的错误，避免slave端复制中断。
##如：1062错误是指一些主键重复，1032错误是因为主从数据库数据不一致
slave_skip_errors=1062
##relay_log配置中继日志
relay_log=mall-mysql-relay-bin
##log_slave_updates表示slave将复制事件写进自己的二进制日志
log_slave_updates=1
##slave设置为只读（具有super权限的用户除外）
read_only=1

centos 8，mysql 最新镜像，要在/mysql-master/conf、/mysql-slave/conf 两个目录下mkdir conf.d。否则启动后会立即退出。

问题：log-bin=mall-mysql-slave1-bin是不是应该去掉1

8.修改完配置后重启slave实例

docker restart mysql-slave
docker ps

9.在主数据库中查看主从同步状态

在master容器实例内部执行

show master status;

File和Position的值，在【第11步配置主从复制】要用到

10.进入mysql-slave容器

docker exec -it mysql-slave /bin/bash
mysql -uroot -proot

11.在从数据库中配置主从复制

change master to master_host='宿主机ip', master_user='slave', master_password='123456', master_port=3307, master_log_file='mall-mysql-bin.000001', master_log_pos=617, master_connect_retry=30;

参数	说明
master_host	主数据库的IP地址
master_port	主数据库的运行端口
master_user	在主数据库创建的用于同步数据的用户账号
master_password	在主数据库创建的用于同步数据的用户密码
master_log_file	指定从数据库要复制数据的日志文件，通过查看主数据的状态，获取File参数
master_log_pos	指定从数据库从哪个位置开始复制数据，通过查看主数据的状态，获取Position参数
master_connect_retry	连接失败重试的时间间隔，单位为秒

12.在从数据库中查看主从同步状态

# 可以像第9步一样执行show slave status;而\G是以kv键值对竖着显示
show slave status \G;

13.在从数据库中开启主从同步

start slave;

14.查看从数据库状态发现已经同步

show slave status \G;查看状态时Slave_IO_Running和Slave_SQL_Running变为YES。

Slave_IO_Running如果是Connecting，在master容器中执行第5步追加的命令ALTER USER 'slave'@'%' IDENTIFIED WITH mysql_native_password BY '123456';，再重新启动（stop slave; reset slave; start slave;）即可为YES

15.主从复制测试

主机新建库-使用库-新建表-插入数据

create database db01;
use db01;
create table t1 (id int, name varchar(20));
insert into t1 values(1, 'z3');
select * from t1;

从机使用库-查看记录

use db01;
select * from t1;

1.2安装redis集群

真题 三种哈希分区

大厂面试题第4季-分布式存储案例真题

cluster(集群)模式-docker版：哈希槽分区进行亿级数据存储

面试题：1~2亿条数据需要缓存，请问如何设计这个存储案例

单机单台肯定不可能，肯定是分布式存储，用redis如何落地？

上述问题阿里P6~P7工程案例和场景设计类必考题目，一般业界有3种解决方案

1.哈希取余分区

2亿条记录就是2亿个k,v，我们单机不行，必须要分布式多机，假设有3台机器构成一个集群，用户每次读写操作都是根据公式hash(key) % N个机器台数，计算出哈希值，用来决定数据映射到哪一个节点上。

优点
简单粗暴，直接有效，只需预估好数据规划好节点，例如3台、8台、10台，就能保证一段时间的数据支撑。使用Hash算法让固定的一部分请
求落到同一台服务器上，这样每台服务器固定处理一部分请求（并维护这些请求的信息），起到负载均衡+分而治之的作用。

缺点
原来规划好的节点，在服务器个数固定不变时没有问题，但进行扩容、缩容（或故障停机）时就比较麻烦了。
不管扩缩，每次数据变动导致节点有变动，映射关系需重新计算，原来的取模公式就会发生变化：Hash（key）% 3会变成Hash（key）% ?。此时地址经过取余运算的结果将发生很大变化，根据公式获取的服务器也会变得不可控。
某个redis机器宕机了，由于台数数量变化，会导致hash取余全部数据重新洗牌。

2.一致性哈希算法分区

一致性Hash算法背景
一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院中提出的，设计目标是为了解决分布式缓存数据变动和映射问题，某个机器宕机了，分母数量改变了，自然取余数不OK了。

提出一致性Hash解决方案
目的是当服务器个数发生变动时，尽量减少影响客户端到服务器的映射关系

三大步骤

①算法构建一致性哈希环

一致性哈希环
一致性哈希算法必然有个hash函数并按照算法产生hash值，这个算法的所有可能哈希值会构成一个全量集，这个集合可以成为一个hash空间
[0, 2^{32-1]，这个是一个线性空间，但是在算法中，我们通过适当的逻辑控制将它首尾相连（0=2}32），这样让它逻辑上形成了一个环形空间。
它也是按照使用取模的方法，前面笔记介绍的节点取模法是对节点(服务器)的数量进行取模。而一致性Hash算法是对2^32取模，简单来说，
致性Hash算法将整个哈希值空间组织成一个虚拟的圆环，如假设某哈希函数H的值空间为0-2^{32-1（即哈希值是一个32位无符号整形），整个哈希环如下图：整个空间按顺时针方向组织，圆环的正上方的点代表0，0点右侧的第一个点代表1，以此类推，2、3、4、……直到2}32-1，也就是说0点左侧的第一个点代表2^32-1，0和232-1在零点中方向重合，我们把这个由2^32个点组成的圆环称为Hash环。

②服务器IP节点映射

将集群中各个IP节点映射到环上的某一个位置。
将各个服务器使用Hash进行一个哈希，具体可以选择服务器的IP或主机名作为关键字进行哈希，这样每台机器就能确定其在哈希环上的位置。假如4个节点NodeA、B、C、D，经过IP地址的哈希函数计算(hash(ip))，使用IP地址哈希后在环空间的位置如下：

③key落到服务器的落键规则

当我们需要存储一个kv键值对时，首先计算key的hash值，hash(key)，将这个key使用相同的函数Hash计算出哈希值并确定此数据在环上的位置，从此位置沿环顺时针“行走”，第一台遇到的服务器就是其应该定位到的服务器，并将该键值对存储在该节点上。
如我们有Object A、Object B、Object C、Object D四个数据对象，经过哈希计算后，在环空间上的位置如下：根据一致性Hash算法，数据A会被定为到Node A上，B被定为到Node B上，C被定为到Node C上，D被定为到Node D上。

优点

①一致性哈希算法的容错性

假设Node C宕机，可以看到此时对象A、B、D不会受到影响，只有C对象被重定位到Node D。一般的，在一致性Hash算法中，如果一台服务器不可用，则受影响的数据仅仅是此服务器到其环空间中前一台服务器（即沿着逆时针方向行走遇到的第一台服务器）之间数据，其它不会受到影响。简单说，就是C挂了，受到影响的只是B、C之间的数据，并且这些数据会转移到D进行存储。

②一致性哈希算法的扩展性

数据量增加了，需要增加一台节点NodeX，X的位置在A和B之间，那收到影响的也就是A到X之间的数据，重新把A到X的数据录入到X上即可，不会导致hash取余全部数据重新洗牌。

缺点

一致性哈希算法的数据倾斜问题

一致性Hash算法在服务节点太少时，容易因为节点分布不均匀而造成数据倾斜（被缓存的对象大部分集中缓存在某一台服务器上）问题，例如系统中只有两台服务器：

总结

为在节点数目发生改变时尽可能少的迁移数据
将所有的存储节点排列在收尾相接的Hash环上，每个key在计算Hash后会顺时针找到临近的存储节点存放。而当有节点加入或退出时仅影响该节点在Hash环上顺时针相邻的后续节点。
优点
加入和删除节点只影响哈希环中顺时针方向的相邻的节点，对其他节点无影响。
缺点
数据的分布和节点的位置有关，因为这些节点不是均匀的分布在哈希环上的，所以数据在进行存储时达不到均匀分布的效果。

3.哈希槽分区

为什么出现

一致性哈希算法的数据倾斜问题
哈希槽实质就是一个数组，数组[0, 2^14-1]形成hash slot空间。

能干什么

解决均匀分配的问题，在数据和节点之间又加入了一层，把这层称为哈希槽（slot），用于管理数据和节点之间的关系，现在就相当于节点上放的是槽，槽里放的是数据。
槽解决的是粒度问题，相当于把粒度变大了，这样便于数据移动。
哈希解决的是映射问题，使用key的哈希值来计算所在的槽，便于数据分配。

多少个hash槽

一个集群只能有16384个槽（redis集群默认就是16384个槽），编号0-16383（0-2^14-1）。这些槽会分配给集群中的所有主节点，分配策略没有要求。可以指定哪些编号的槽分配给哪个主节点。集群会记录节点和槽的对应关系。解决了节点和槽的关系后，接下来就需要对key求哈希值，就是对16384取余，余数是几key就落入对应的槽里。 slot=CRC16(key) % 16384。以槽为单位移动数据，因为槽的数目是固定的，处理起来比较容易，这样数据移动问题就解决了。

哈希槽计算

Redis集群中内置了16384个哈希槽，redis会根据节点数量大致均等的将哈希槽映射到不同的节点。
当需要在Redis集群中放置一个key-value时，redis先对key使用crc16算法算出一个结果，然后把结果对16384求余数，这样每个key都会对应一个编号在0-16383之间的哈希槽，也就是映射到某个节点上。如下代码，key之A、B在Node2，key之C落在Node3上

3主3从redis集群扩缩容配置案例

架构说明

主从机器分配以实际情况为准，1号不一定对应4号

3主3从redis集群配置

关闭防火墙+启动docker后台服务

systemctl start docker

新建6个docker容器实例

# --net host 使用宿主机的ip和端口，默认
# --cluster-enabled yes 开启redis集群
# --appendonly yes 开启持久化
docker run -d --name redis-node-1 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-1:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6381
docker run -d --name redis-node-2 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-2:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6382
docker run -d --name redis-node-3 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-3:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6383
docker run -d --name redis-node-4 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-4:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6384
docker run -d --name redis-node-5 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-5:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6385
docker run -d --name redis-node-6 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-6:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6386

进入容器redis-node-1并为6台机器构建集群关系

# 进入容器
docker exec -it redis-node-1 /bin/bash
# 构建主从关系。进入docker容器后才能执行以下命令，且注意自己的真实ip地址
# --cluster-replicas 1 表示为每个master创建一个slave节点，此参数会自动绑定好主从关系，具体可以看打印的日志
redis-cli --cluster create 自己的ip:6381 自己的ip:6382 自己的ip:6383 自己的ip:6384 自己的ip:6385 自己的ip:6386 --cluster-replicas 1
# 一切OK的话，3主3从已经搞定

链接进入6381作为切入点，查看集群状态

docker exec -it redis-node-1 /bin/bash
# 端口号默认6379，此处链接我们的6381
redis-cli -p 6381
# info显示的 cluster_slots_ok:16384分配的槽位数量 cluster_konwn_nodes:6已经知道的节点数量
cluster info
cluster nodes

主从容错切换迁移案例

1 数据读写存储

启动6机构成的集群并通过exec进入

# 不能用以下单机版的命令，需要链接的是集群
docker exec -it redis-node-1 /bin/bash
redis-cli -p 6381
# 对6381新增两个key
set k1 v1 # 报错 (error) MOVED 12706 ip:6383
set k2 v2 # 不报错

防止路由失效加参数-c并新增两个key

docker exec -it redis-node-1 /bin/bash
redis-cli -p 6381 -c
set k1 v1
set k2 v2

查看集群信息

redis-cli --cluster check 自己ip:6381

2 容错切换迁移

主6381和从机切换，先停止主机6381

docker ps
docker stop redis-node-1
docker ps
# 这里建议在宿主机直接kill 6381对应容器的方式模拟，更加真实，通过在容器里停的方式，不能模仿主机宕机的场景

再次查看集群信息

docker exec -it redis-node-2 /bin/bash
redis-cli -p 6382 -c
cluster nodes
# 可以看到6381已经【master.fail】【disconnect】了，6384由以前的slave变为master了
get k1
get k2

先还原之前的3主3从

docker start redis-node-1
docker ps
# 在容器内部查看状态，会发现6384依然是master，新启动的6381变成slave
cluster nodes

查看集群状态

redis-cli --cluster check 自己ip:6381

主从扩容案例

新建6387、6388两个节点+新建后启动+查看是否8节点

docker run -d --name redis-node-7 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-7:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes
--appendonly yes --port 6387

docker run -d --name redis-node-8 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-8:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes
--appendonly yes --port 6388

docker ps

进入6387容器实例内部docker exec -it redis-node-7 /bin/bash

将新增的6387节点（空槽号）作为master节点加入原集群

# 将新增的6387作为master节点加入集群
redis-cli --cluster add-node 自己实际IP:6387 自己实际IP地址:6381
# 6387就是将要作为master新增节点
# 6381就是原来集群节点里面的领路人，相当于6387根据6381找到组织加入集群

检查集群情况第1次

redis-cli --cluster check 自己ip:6381
# 但6387会显示【0 slots | 0 slaves】，暂时没有槽号，也没有从节点

重新分派槽号

redis-cli --cluster reshard IP地址:端口号
redis-cli --cluster reshard 192.168.111.147:6381
# 提示【How many slots do you want to move(from 1 to 16384)】时，输入4096（16384个槽位 ÷ 4个主节点 = 4096）
# 提示【What is the receiving node ID】时，粘贴新加入的主节点的id
# 提示【Source node #1】时，输入all

检查集群情况第2次

redis-cli --cluster check 自己ip:6381
# 各个节点的槽位变化了

槽号分派说明

为什么6387是3个新的区间，以前的还是连续？

重新分配成本太高，所以前3家各自匀出来一部分，从6381/6382/6383三个旧节点分别匀出1364个坑位给新节点6387

为主节点6387分配从节点6388

redis-cli --cluster add-node ip:新slave端口 ip:新master端口 --cluster-slave --cluster-master-id 新主机节点ID

redis-cli --cluster add-node 192.168.111.147:6388 192.168.111.147:6387 --cluster-slave --cluster-master-id e4781f644d4a4e4d4b4d107157b9ba8144631451----这个是6387的编号，按照自己实际情况

检查集群情况第3次

redis-cli --cluster check 自己ip:6382
# 端口号连谁都行，不用非得6381

主从缩容案例

目的：6387和6388下线

检查集群情况1获得6388的节点IDredis-cli --cluster check 自己ip:6382

从集群中将4号从节点6388删除

redis-cli --cluster del-node ip:从节点端口 从节点6388节点ID

redis-cli --cluster del-node 192.168.111.147:6388 5d149074b7e57b802287d1797a874ed7a1a284a8

# 检查节点个数
redis-cli --cluster check 自己ip:6382

将6387的槽号清空，重新分配，本例将清出来的槽号都给6381

redis-cli --cluster reshard IP地址:端口号
redis-cli --cluster reshard 192.168.111.147:6381

# 补充 - 这个方法可以让槽位均匀：
# redis-cli --cluster rebalance --cluster-use-empty-masters ip:端口号

检查集群情况第二次

redis-cli --cluster check 自己ip:6381
# 会看到6387还在，但是槽位都空了（0 keys | 0 slots | 0 slaves）
# 而6381的槽位变为了8192个，因为刚才设置6387的槽位全都给6381了

将6387删除redis-cli --cluster del-node ip:节点端口 从节点6387节点ID

一检查集群情况第三次redis-cli --cluster check 自己ip:6381

2.DockerFile解析

概述

官网 Dockerfile reference | Docker Docs

Dockerfile是用来构建Docker镜像的文本文件，是由一条条构建镜像所需的指令和参数构成的脚本。

构建三步骤

编写Dockerfile文件

docker build命令构建镜像

docker run以镜像运行容器实例

DockerFile构建过程解析

Dockerfile内容基础知识

1.每条保留字指令都必须为大写字母且后面要跟随至少一个参数

2.指令按照从上到下，顺序执行

3.#表示注释

4.每条指令都会创建一个新的镜像层并对镜像进行提交

Docker执行Dockerfile的大致流程

1.docker从基础镜像运行一个容器

2.执行一条指令并对容器作出修改

3.执行类似docker commit的操作提交一个新的镜像层

4.docker再基于刚提交的镜像运行一个新容器

5.执行dockerfile中的下一条指令直到所有指令都执行完成

小总结

从应用软件的角度来看，Dockerfile、Docker镜像与Docker容器分别代表软件的三个不同阶段：

• Dockerfile是软件的原材料

• Docker镜像是软件的交付品

• Docker容器则可以认为是软件镜像的运行态，也即依照镜像运行的容器实例

Dockerfile面向开发，Docker镜像成为交付标准，Docker容器则涉及部署与运维，三者缺一不可，合力充当Docker体系的基石。

1.Dockefile。需要定义一个Dockerfile，Dockerfile定义了进程需要的一切东西。Dockerfile涉及的内容包括执行代码或者是文件、环境变量、依赖包、运行时环境、动态链接库、操作系统的发行版、服务进程和内核进程(当应用进程需要和系统服务和内核进程打交道，这时需要考虑如何设计namespace的权限控制）等等；

2.Docker镜像。在用Dockerfile定义一个文件之后，docker build时会产生一个Docker镜像，当运行Docker镜像时会真正开始提供服务；

3.Docker容器。容器是直接提供服务的。

DockerFile常用保留字指令

参考tomcat8的dockerfile入门https://github.com/docker-library/tomcat

https://github.com/docker-library/tomcat/blob/master/9.0/jdk8/corretto-al2/Dockerfile

FROM

基础镜像，当前新镜像是基于哪个镜像的，指定一个已经存在的镜像作为模板，第一条必须是FROM

MAINTAINER

镜像维护者的姓名和邮箱地址

RUN

容器构建时需要运行的命令，RUN是在docker build构建时运行，有两种格式

shell格式

RUN <命令行命令>

#<命令行命令>等同于 在终端操作的shell命令

例：RUN yum -y install vim

exec格式

RUN [“可执行文件”，“参数1”，“参数2”]

#例：RUN ["./test.php"，"dev"，"offline"]等同于RUN ./test.php dev offline

EXPOSE

当前容器对外暴露出的端口

WORKDIR

指定在创建容器后，终端默认登陆的进来工作目录，一个落脚点

USER

指定该镜像以什么样的用户去执行，如果都不指定，默认是root

ENV

用来在构建镜像过程中设置环境变量

ENV MY_PATH /usr/mytest
这个环境变量可以在后续的任何RUN指令中使用，这就如同在命令前面指定了环境变量前缀一样；
也可以在其它指令中直接使用这些环境变量，比如：WORKDIR $MY_PATH

ADD

将宿主机目录下的文件拷贝进镜像且会自动处理URL和解压tar压缩包

COPY

类似ADD，拷贝文件和目录到镜像中。

将从构建上下文目录中<源路径>的文件/目录复制到新的一层的镜像内的<目标路径>位置

COPY src dest
COPY ["src", "dest"]
<src源路径>：源文件或者源目录
<dest目标路径>：容器内的指定路径，该路径不用事先建好，若不存在会自动创建

VOLUME

容器数据卷，用来数据保存和持久化工作

CMD

指定容器启动后的要干的事情

比如Tomcat的最后一行CMD ["catalina.sh", "run"]就是把catalina启动

CMD容器启动命令

CMD指令的格式和RUN相似，也是两种格式：

• she11格式：CMD <命令>

• exec格式：CMD [“可执行文件”，“参数1”，“参数2”.….]

• 参数列表格式：CMD [“参数1”，“参数2”….]。在指定了ENTRYPOINT指令后，月CMD指定具体的参数。

注意

Dockerfile中可以有多个CMD指令，但只有最后一个生效，CMD会被docker run之后的参数替换。

参考官网Tomcat的dockerfile演示讲解。官网最后一条命令：

EXPOSE 8080
CMD [“catalina.sh”, “run”]

假设现在在末尾加了些别的，CMD命令可能就不生效了。

比如若执行命令docker run -it -p 8080:8080 tomcat容器id，在tomcat启动后是能通过localhost:8080访问到页面的，
而若执行命令docker run -it -p 8080:8080 tomcat容器id /bin/bash，docker ps也是能看到tomcat容器是成功启动了的，就类似于在dockerfile文件末尾追加了一句CMD ["/bin/bash", "run"]，会把上面原有的CMD覆盖掉，在tomcat启动后无法通过localhost:8080访问到页面。也就是，成功启动了容器，而tomcat服务由于没有执行CMD ["catalina.sh", "run"]是没有启动的。

它和前面RUN命令的区别

CMD是在docker run时运行。

RUN是在docker build构建镜像时运行。

ENTRYPOINT

也是用来指定一个容器启动时要运行的命令

类似于CMD指令，但是ENTRYPOINT不会被docker run后面的命令覆盖，而且这些命令行参数会被当作参数送给ENTRYPOINT指令指定的程序。

命令格式

ENTRYPOINT ["<executeable>", "<param1>", "<param2>", ... ]

ENTRYPOINT可以和CMD一起用，一般是变参（定参是参数个数固定，变参是参数个数可变）才会使用CMD，这里的CMD跟ENTRYPOINT一起用，相当于是在给ENTRYPOINT传参。

当指定了ENTRYPOINT后，CMD的含义就发生了变化，不再是直接运行其命令而是将CMD的内容作为参数传递给ENTRYPOINT指令，他两个组合会变成<ENTRYPOINT>"<CMD>"

案例

假设已通过Dockerfile 构建了nginx:test镜像

FROM nginx

# 定参
ENTRYPOINT ["nginx", "-c"］
# 变参
CMD ["/etc/nginx/nginx.conf"]

是否传参	按照dockerfile编写执行	传参运行
Docker命令	docker run nginx:test	docker run nginx:test -c /etc/nginx/new.conf
衍生出的实际命令	nginx -c /etc/nginx/nginx.conf	nginx -c /etc/nginx/new.conf

案例

自定义镜像mycentosjava8，要求Centos7镜像具备vim+ifconfig+jdk8

# 先下载好centOS镜像
docker run -it 镜像id /bin/bash

JDK的下载镜像地址

官网：https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/#java8
找到Linux版本的，tar.gz。
mirrors.yangxingzhen.com/jdk/

编写Dockerfile文件

字母D一定要大写。创建路径/myfile并将jdk8放在该路径下。vim Dockerfile

1.下面Dockerfile中RUN写的太多了，建议使用一个，多个命令用换行代替。

多个run命令重复使用会导致镜像层数比较多，在构建镜像时会比较慢

2.最新版的centos8用yum会报错（默认就是去拉取版本8），原因是软件源的位置变了。需要先改成7的源。若是报错可以下不用最新的centos，里面FROM centos可以改为例如: FROM centos:7.7.1908或者FROM centos:7等，再无用的话可以试试重启网络、关闭防火墙或者加一个参数 docker build --network host -t centosjava8:1.5 .

3.Error: Failed to download metadata for repo ‘appstream’: Cannot prepare internal mirrorlist: No URLs。报appstream问题的请在安装vim之前添加额外两条指令rm -rf /etc/yum.repos.d/CentOS-Linux*,COPY CentOS-Base.repo /etc/yum.repos.d/

FROM centos
MAINTAINER zzyy<zzyybs@126.com>

ENV MYPATH /usr/local
WORKDIR $MYPATH

#安装vim编辑器
RUN yum -y install vim
#安装ifconfig命令查看网络IP
RUN yum -y install net-tools
#安装java8及lib库
RUN yum -y install glibc.i686
RUN mkdir /usr/local/java
#ADD是相对路径jar，把jdk-8u171-linux-x64.tar.gz添加到容器中，安装包必须要和Dockerfile文件在同一路径下
ADD jdk-8u171-linux-x64.tar.gz /usr/local/java/
#配置java环境变量
ENV JAVA_HOME /usr/local/java/jdk1.8.0_171
ENV JRE_HOME $JAVA_HOME/jre
ENV CLASSPATH $JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOME/lib:$CLASSPATH
ENV PATH $JAVA_HOME/bin:$PATH

EXPOSE 80

CMD echo $MYPATH
CMD echo "success---------------ok"
CMD /bin/bash

构建

# 注意，TAG后面有个空格，有个点表示当前目录
docker build -t 新镜像名字:TAG .
docker build -t mycentosjava8:1.5 .

运行

docker run -it 新镜像名字:TAG

再体会下UnionFS（联合文件系统）

UnionFS（联合文件系统）：Union文件系统（UnionFS）是一种分层、轻量级并且高性能的文件系统，它支持对文件系统的修改作为一次提交来一层层的叠加，同时可以将不同目录挂载到同一个虚拟文件系统下(unite several directories into a single virtual filesystem）。Union文件系统是Docker镜像的基础。镜像可以通过分层来进行继承，基于基础镜像（没有父镜像），可以制作各种具体的应用镜像。

特性：一次同时加载多个文件系统，但从外面看起来，只能看到一个文件系统，联合加载会把各层文件系统叠加起来，这样最终的文件系统会包含所有底层的文件和目录。

虚悬镜像

仓库名、标签都是<none>的镜像，俗称dangling image

vim Dockerfile

FROM ubuntu
CMD echo 'action is success'

docker build .

构建或者删除镜像时，可能会出现一些错误导致出现虚悬镜像，它们没有存在的价值，建议删除。

查看虚悬镜像命令：docker image Is -f dangling=true

删除虚悬镜像命令：docker image prune

作业-自定义镜像myubuntu

FROM ubuntu
MAINTAINER zzyy<zzyybs@126.com>

ENV MYPATH /usr/local
WORKDIR $MYPATH

RUN apt-get update
RUN apt-get install net-tools
#RUN apt-get install -y iproute2
#RUN apt-get install -y inetutils-ping
EXPOSE 80

CMD echo $MYPATH
CMD echo "install inconfig cmd into ubuntu success----------ok"
CMD /bin/bash

小总结

BUILD	Both	RUN
FROM	WORKDIR	CMD
MAINTAINER	USER	ENV
COPY		EXPOSE
ADD		VOLUME
RUN		ENTRYPOINT
ONBUILD
.dockerignore

3.Docker微服务实战

通过IDEA新建一个普通微服务模块

建Module
改POM
写YML
主启动
业务类

通过dockerfile发布微服务部署到docker容器

IDEA工具里面搞定微服务jar包：把package之后生成的服务的jar包（假设名字叫docker_boot_0.0.1-SNAPSHOT.jar）传到服务器的/mydocker路径下

建议先关闭防火墙，关完后需重启Docker

systemctl stop firewalld
systemctl restart docker

编写Dockerfile：将微服务jar包和Dockerfile文件上传到同一个目录下/mydocker

#基础镜像使用java。SpringBoot项目打成的jar包内嵌的tomcat，此处只需要Java8
FROM java:8
#作者
MAINTAINER zzyy
#VOLUME指定临时文件目录为/tmp，在主机/var/lib/docker目录下创建了一个临时文件并链接到容器的/tmp
VOLUME /tmp
#将jar包添加到容器中并更名为zzyy_docker.jar
ADD docker_boot-0.0.1-SNAPSHOT.jar zzyy_docker.jar
#运行jar包
RUN bash -c 'touch /zzyy_docker.jar'
ENTRYPOINT ["java","-jar","/zzyy_docker.jar"]
#暴露6001端口作为微服务
EXPOSE 6001

构建镜像，打包成镜像文件

docker build -t zzyy_docker:1.6 .

运行容器

docker images
docker run -d -p 6001:6001 镜像id或者tag
# 报错iptables faild则关闭防火墙，关完后需重启Docker。建议一开始就关掉防火墙，
systemctl stop firewalld
systemctl restart docker

访问测试

curl 127.0.0.1:6001/order/docker
curl 127.0.0.1:6001/order/index
# 以上是SpringBoot工程里做的两个接口，会return字符串。
# 除了curl的方式，也可以在浏览器里直接访问[宿主机ip:6001/order/docker]进行测试

4.Docker网络

这一章节在日常工作中敲命令用得不多，但必须懂，为后续Docker-compose容器编排做准备。

4.1Docker启动前后网络情况

Docker不启动，默认网络情况

ens33：inet为192.168.111.167，是Linux宿主机的地址

lo：local的简写，本地回环联络

virbr0：

在CentOS7的安装过程中如果选择相关虚拟化的的服务安装系统后，启动网卡时会发现有一个以网桥连接的私网地址的virbr0网卡（virbr0网卡：它还有一个固定的默认IP地址192.168.122.1），是做虚拟机网桥的使用的，其作用是为连接其上的虚机网卡提供NAT访问外网的功能。

我们之前学习Linux安装，勾选安装系统的时候附带了libvirt服务才会生成的一个东西，如果不需要可以直接将libvirtd服务卸载：yum remove libvirt-libs.x86_64

Docker启动后，网络情况

会产生一个名为docker0的虚拟网桥。

4.2常用基本命令

查看网络docker network ls

默认会创建三大网络模式，主要用的是bridge，其次是host，一般不会用none。

docker network --help
# 创建一个网络，默认是bridge模式
docker network creat aa_network
docker network ls
# 删除网络
docker network rm aa_network
docker network ls

查看网络源数据docker network inspect XXX网络名字

4.3能干嘛

容器间的互联和通信以及端口映射

容器IP变动时可通过服务名直接网络通信而不受到影响

4.4网络模式

网络模式	简介
bridge	为每一个容器分配、设置IP等，并将容器连接到一个docker0虚拟网桥，默认为该模式。使用--network bridge指定，默认使用docker0。
host	容器将不会虚拟出自己的网卡，配置自己的IP等，而是使用宿主机的IP和端口。使用--network host指定。
none	容器有独立的 Network namespace，但并没有对其进行任何网络设置，如分配 veth pair 和网桥连接，IP等。几乎不会用该模式。使用--network none指定。
container	新创建的容器不会创建自己的网卡和配置自己的IP。而是和一个指定的容器共享IP、端口范围等。使用--network container:NAME指定或者容器ID指定。

4.5容器实例内默认网络IP生产规则

# 启动两个ubuntu
docker run -it --name u1 ubuntu bash
docker run -it --name u2 ubuntu bash
# 查看u1的网络信息，IPAddress是172.17.0.2
docker inspect u1 | tail -n 20
# 查看u1的网络信息，IPAddress是172.17.0.3
docker inspect u2 | tail -n 20
# 删掉u2，创建u3，查看u3的ip是172.17.0.3
docker rm -f u2
docker run -it --name u3 ubuntu bash
docker inspect u3 | tail -n 20

结论：docker容器内部的ip是有可能会发生改变的

4.6案例说明

bridge

查看网络源数据docker network inspect bridge

Docker服务默认会创建一个docker0网桥（其上有一个dockero内部接口），该桥接网络的名称为docker0。

它在内核层连通了其他的物理或虚拟网卡，这就将所有容器和本地主机都放到同一个物理网络。

Docker默认指定了docker0接口的IP 地址和子网掩码，让主机和容器之间可以通过网桥相互通信。

# 查看bridge网络的详细信息，并通过grep获取名称项
docker network inspect bridge | grep name
# 看docker0
ifconfig | grep docker

说明

1. Docker使用Linux桥接，在宿主机虚拟一个Docker容器网桥（docker0），Docker启动一个容器时会根据Docker网桥的网段分配给容器一个IP地址，称为Container-IP，同时Docker网桥是每个容器的默认网关。因为在同一宿主机内的容器都接入同一个网桥，这样容器之间就能够通过容器的Container-IP直接通信。

2. docker run时，没有指定network的话默认使用的网桥模式就是bridge，使用的就是docker0。在宿主机ifconfig，就可以看到docker0和自己create的network（后面讲）eth0,eth1,eth2……代表网卡一、二、三……，lo代表127.0.0.1，即localhost，inet addr用来表示网卡的IP地址

3. 网桥docker0创建一对对等虚拟设备接口一个叫veth，另一个叫eth0，成对匹配。

3.1 整个宿主机的网桥模式都是docker0，类似一个交换机有一堆接口，每个接口叫veth，在本地主机和容器内分别创建一个虚拟接口，并让他们彼此联通（这样一对接口叫veth pair)；

3.2 每个容器实例内部也有一块网卡，每个接口叫eth0；

3.3 docker0上面的每个veth匹配某个容器实例内部的eth0，两两配对，一一匹配。

通过上述，将宿主机上的所有容器都连接到这个内部网络上，两个容器在同一个网络下，会从这个网关下各自拿到分配的ip，此时两个容器的网络是互通的。

代码

# 启动两个tomcat
docker run -d -p 8081:8080 --name tomcat81 billygoo/tomcat8-jdk8
docker run -d -p 8082:8080 --name tomcat81 billygoo/tomcat8-jdk8
docker ps
# 会发现多了几个类似【25：veth2844760@if24】。宿主机上是veth。
ip addr
# 进入tomcat81
docker exec -it tomcat81 bash
# 在tomcat81里面查看，有【24：eth0@if25】，容器内部是eth。
# 24和25，宿主机和容器内一一匹配。
ip addr

host

直接使用宿主机的IP地址与外界进行通信，不再需要额外进行NAT转换。

容器将不会得一个独立的Network Namespace, 而是和宿主机共用一个Network Namespace。容器将不会虚拟出自己的网卡而是使用宿主机的IP和端口。

代码-警告

# 以前redis三主三从用的就是【--network host】模式
docker run -d -p 8083:8080 --network host --name tomcat83 billygoo/tomcat8-jdk8

问题：

docker启动时遇见警告

WARNING: PubLished ports are discarded when using host network mode

原因：

docker启动时指定--network=host或-net=host，如果还指定了-p映射端口，此时就会有该警告，
并且通过-p设置的参数将不会起到任何作用（docker ps查看该容器时PORTS列为空），端口号会以主机端口号为主，重复时则递增。

解决：

使用docker的其他网络模式，例如--network=bridge，这样就可以解决问题，或者直接无视

代码-正确

# 启动tomcat83，以host模式
docker run -d --network host --name tomcat83 billygoo/tomcat8-jdk8
# 在宿主机上查看tomcat83容器实例内部网络情况。由于跟宿主机共用一套，无之前的配对显示了，Gateway和IPAddress字段值是空的。
docker inspect tomcat83
# 在容器内部查看tomcat83容器实例内部网络情况。
docker exec -it tomcat83 bash
# 跟外面宿主机执行【ip addr】的查看结果几乎一样。
ip addr

没有设置-p的端口映射了，如何访问启动的tomcat83：

端口号会以主机端口号为主，重复时则递增。在浏览器访问【http://宿主机ip:8080/】
在CentOS里面用默认的火狐浏览器访问容器内的tomcat83看到访问成功，因为此时容器的IP借用主机的。
所以容器共享宿主机网络IP，这样的好处是外部主机与容器可以直接通信。

none

禁用网络功能，只有lo标识（就是127.0.0.1表示本地回环）

在none模式下，并不为Docker容器进行任何网络配置。
也就是说，这个Docker容器没有网卡、IP、路由等信息，只有一个lo
需要我们自己为Docker容器添加网卡、配置IP等。

案例

docker run -d -p 8084:8080 --network none --name tomcat84 billygoo/tomcat8-jdk8
# Gateway和IPAddress字段值是空的。
docker inspect tomcat84 | tail -n 20
# 查看该容器时PORTS列为空
docker ps
# 在容器内部查看tomcat84容器实例内部网络情况。
docker exec -it tomcat84 bash
# 查询结果只有一个lo
ip addr

container

新建的容器和已经存在的一个容器共享一个网络ip配置而不是和宿主机共享。
新创建的容器不会创建自己的网卡，配置自己的IP，而是和一个指定的容器共享IP、端口范围等。
同样，两个容器除了网络方面，其他的如文件系统、进程列表等还是隔离的。

案例

# tomcat86和tomcat85共用同一个ip和同一个端口，导致端口冲突，用tomcat演示不合适。
docker run -d -p 8085:8080 --name tomcat85 billygoo/tomcat8-jdk8
docker run -d -p 8086:8080 --network container:tomcat85 ---name tomcat85 billygoo/tomcat8-jdk8
# 会报错：
# docker: Error response from daemon: conflicting options: port publishing and the container type network mode.
# See 'docker run … help)."vw wusmw. cw accay vpcavs. pw,. pwv
docker rm -f tomcat85

Alpine操作系统是一个面向安全的轻型Linux发行版

Alpine Linux是一款独立的、非商业的通用Linux发行版，专为追求安全性、简单性和资源效率的用户而设计。

可能很多人没听说过这个Linux发行版本，但是经常用Docker的朋友可能都用过，它以小、简单、安全而著称，所以作为基础镜像是非常好的一个选择，可谓是麻雀虽小但五脏俱全，镜像非常小巧，不到6M的大小，所以特别适合容器打包。

# 注意它是/bin/sh
docker run -it --name alpine1 alpine /bin/sh
docker run -it --network container:alpine1 --name alpine2 alpine /bin/sh
# 在两个容器内部各执行ip addr
# alpine1和alpine1显示的都是【28：eth0@if29】，inet都是【172.17.0.2】
ip addr

假如此时关闭alpine1，再ip addr看看alpine2，就没有刚才alpine1的ip和端口了。

自定义网络

未使用自定义网络时的痛点：按照ip能ping通，而按照名字不能。

docker run -d -p 8081:8080 --name tomcat81 billygoo/tomcat8-jdk8
docker run -d -p 8082:8080 --name tomcat82 billygoo/tomcat8-jdk8
# 上述成功启动，进入各自容器实例内部
docker exec -it tomcat81 bash
docker exec -it tomcat82 bash
# ip addr拿到各自ip，按照ip地址ping是OK的
ip addr
ping 对方ip
# 按照服务名ping，会报错【ping：tomcatXX：Name or service not known】
ping tomcat82
ping tomcat81

没有ip addr直接apt update然后apt -y install iproute2

ping命令下载：apt install iputils-ping

自定义桥接网络，自定义网络默认使用的是桥接网络bridge

新建自定义网络

docker network create zzyy_network
docker network ls

新建容器加入上一步新建的自定义网络

docker run -d -p 8081:8080 --network zzyy_network --name tomcat81 billygoo/tomcat8-jdk8
docker run -d -p 8082:8080 --network zzyy_network --name tomcat82 billygoo/tomcat8-jdk8

docker exec -it tomcat81 bash
docker exec -it tomcat82 bash
# 此时可以用名字ping通了

结论：自定义网络本身就维护好了主机名和ip的对应关系（ip和域名都能通）

5.Docker-compose容器编排

定义

Docker-Compose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公司指出的一个工具软件，可以管理多个Docker容器组成一个应用。你需要定义一个YAML格式的配置文件docker-compose.yml，写好多个容器之间的调用关系。然后，只要一个命令，就能同时启动/关闭这些容器

作用

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，所以最好是将每个服务单独的分割开来。但是这样我们又面临了一个问题：需要同时部署很多服务时，若每个服务单独写Dockerfile然后再构建镜像、构建容器，很麻烦，所以docker官方给我们提供了docker-compose多服务部署的工具。

例如要实现一个Web微服务项目，除了Web服务容器本身，往往还需要再加上后端的数据库mysql服务容器、redis服务器、注册中心，甚至
还包括负载均衡容器……

Compose允许用户通过一个单独的docker-compose.yml模板文件（YAML格式）来定义一组相关联的应用容器为一个项目（project）。

可以很容易地用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。

官网 Compose file version 3 reference | Docker Docs

官网下载 Overview of installing Docker Compose | Docker Docs

docker18后面的版本自带compose了

docker compose version

Compose核心概念

一文件：

docker-compose.yml

两要素：

服务（service）- 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容器或者Redis容器等。

工程（project）- 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。

Compose使用的三个步骤

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。

最后，执行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

Compose常用命令

新版命令由docker-compose变为docker compose，没有中间的连接符

命令	释义
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	进入容器实例内部 docker-compose exec docker-compose.yml文件中写的服务id /bin/bash
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
dokcer-compose config	检查配置
dokcer-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

Compose编排微服务

改造升级微服务工程docker_boot

以前的基础版docker_boot只是最基础的能启动的一个SpringBoot工程

SQL建表建库

CREATE TABLE `t_user`(
  `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `username` varchar(50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '用户名',
  `password` varchar(50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '密码',
  `sex` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '性别 O=女 1=男',
  `deleted` tinyint(4) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '删除标志，默认0不删除，1删除 ',
  `update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',
  `create_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
  PRIMARY KEY('id')
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='用户表'

改POM：引入一些比如Guava、redisson、swagger、springCache、MySQL等依赖

写YML：server.port=6001，以及其他引入依赖所需做的配置（Redis和MySQL等一些相关ip的配置目前都是固定写死的）

主启动类和业务类，做一个增删改查的接口，且有将数据写入Redis的逻辑。

mvn package命令将微服务形成新的jar包，并上传到Linux服务器/mydocker目录下（详见【3.Docker微服务实战】，Dockerfile和构建镜像的也一样）

编写Dockerfile

构建镜像：docker build -t zzyy_docker:1.6 .

不用Compose

单独的mysql容器实例

# 新建mysql容器实例
docker run -p 3306:3306 --name mysql57 --privileged=true \
-v /zzyyuse/mysql/conf:/etc/mysql/conf.d \
-v /zzyyuse/mysq/logs:/logs \
-v /zzyyuse/mysql/data:/var/lib/mysql \
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 -d mysql:5.7

进入mysql容器实例

docker exec -it mysql57 bash

新建库db2021+新建表t_user

mysql -uroot -p
creat database db2021;
use db2021;
# 拷贝上面的建t_user表的语句

单独的redis容器实例

docker run -p 6379:6379 --name redis608 --privileged=true \
-v /app/redis/redis.conf:/etc/redis/redis.conf \
-v /app/redis/data:/data \
-d redis:6.0.8 \
redis-server /etc/redis/redis.conf


docker ps
docker exec -it redis608 bash
redis-cli -p 6379

微服务工程

docker images zzyy_docker:1.6
docker run -d -p 6001:6001 上面镜像的ID
docker ps

上面三个容器实例依次顺序启动成功

swagger测试

http://localhost:微服务端口/swagger-ui.html#/

调试接口插入和查询数据，查看容器内Redis和MySQL的读写数据情况。

上面成功了，有哪些问题？

先后顺序要求固定先mysql+redis才能微服务访问成功

多个run命令

容器间的启停或宕机，有可能导致IP地址对应的容器实例变化，映射出错，要么生产IP写死（可以但是不推荐），要么通过服务调用

使用Compose

编写docker-compose.yml文件

services：有几个服务容器实例

microService：自己定义的服务名，不冲突就可以。

container_name：容器名字。若不指定，则最终变成【当前路径_服务名字_1】，比如【mydocker_redis_1】

# yml中的第一大段相当于写了个docker run命令
docker run -d -p 6001:6001 --name ms01 \
-v /app/microServ \
--network atguigu_net \
zzyy_docker:1.6

version: "3"

services:
  microService:
    image: zzyy_docker:1.6
    container_name: ms01
    ports:
      - "6001:6001"
    volumes:
      - /app/microService:/data
    networks:
      - atguigu_net
    depends_on:
      - redis
      - mysql

  redis:
    image: redis:6.0.8
    ports:
      - "6379:6379"
    volumes:
      - /app/redis/redis.conf:/etc/redis/redis.conf
      - /app/redis/data:/data
    networks:
      - atguigu_net
    command: redis-server /etc/redis/redis.conf

  mysql:
    image: mysql:5.7
    environment:
      MYSQL_RO0T_PASSWORD: '123456'
      MYSQL_ALLOW_EMPTY_PASSWORD: 'no'
      MYSQL_DATABASE: 'db2021'
      MYSQL_USER: 'zzyy'
      MYSQL_PASSWORD: 'zzyy123'
    ports:
      - "3306:3306"
    volumes:
      - /app/mysql/db:/var/lib/mysql
      - /app/mysql/conf/my.cnf:/etc/my.cnf
      - /app/mysql/init:/docker-entrypoint-initdb.d
    networks:
      - atguigu_net
    command: --default-authentication-plugin=mysql_native_password #解决外部无法访问

networks:
  atguigu_net:

cd /mydocker
vim docker-compose.yml
# /mydocker路径下有Dockerfile、jar包、docker-compose.yml

第二次修改微服务工程docker boot

把SpringBoot工程中MySQL和Redis相关的配置，由ip改为docker-compose.yml文件中设置的容器名字

比如

#spring.datasource.url=jdbc:mysql://192.168.111.169:3306/db2021?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false
spring.datasource.url=jdbc:mysql://mysql:3306/db2021?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false

#spring.redis.host=192.168.111.169
spring.redis.host=redis

mvn package命令将微服务形成新的jar包，并上传到Linux服务器/mydocker目录下。

编写Dockerfile

把之前的镜像zzyy_docker:1.6删掉，Redis容器和MySQL容器也可以都停掉。

构建镜像docker build -t zzyy_docker:1.6 .

启动所有docker-compose服务

# 检查编写的配置语法格式，有问题才有输出。
docker-compose config -q
docker ps
# 执行docker-compose up（前台运行）或者docker-compose up -d（后台运行）
# docker-compose up
docker-compose up -d
# 会发现三个容器都启动好了，网络也创建了，网络名字叫mydocker_atguigu_net
docker network ls
docker ps

进入mysql容器实例并新建库db2021+新建表t_user（同上）

swagger测试通过（同上）

关停

docker-compose stop

6.Docker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。

安装

官网首页 https://www.portainer.io/

官网安装 Install Portainer

Install Portainer CE with Docker on Linux - Portainer Documentation

docker命令安装

# 可以先pull再run，但没必要
# docker pull portainer/portainer-ce:latest

# --restart=always表示若docker重启了，该容器也会跟着重启，保证随时在线
# 视频教程给出的【9000:9000】，2023.12官网给出的是【9443:9443】
# 官网映射的9443是https，若要用http访问就映射9000
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-ce:latest

第一次登录需创建admin，访问地址：xxx.xxx.xxx.xxx:9000

设置admin用户和密码后首次登陆

选择local选项卡后本地docker详细信息展示

上一步的图形展示，对应命令是docker system df

可尝试使用Portainer安装Nginx：左侧菜单栏Container - 点击Add Container按钮

7.Docker容器监控之CAdvisor+InfluxDB+Granfana

通过docker stats命令可以很方便地看到当前宿主机上所有容器的CPU、内存、网络流量等数据，一般小公司够用了。

但是，docker stats统计结果只能是当前宿主机的全部容器，数据资料是实时的，没有地方存储、没有健康指标过线预警等功能.

容器监控三剑客CIG

CAdvisor监控收集 + InfluxDB存储数据 + Granfana展示图表

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，默认存储2分钟的数据，而且只是针对单物理机。

CAdvisor提供了很多数据集成接口，支持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功能主要有两点：

• 展示Host和容器两个层次的监控数据。

• 展示历史变化数据。

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。lnfluxDB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；

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

总结

cAdvisor - Collects, aggregates, processes, and exports information about running containers（收集、聚合、处理和导出有关正在运行的容器的信息）

InfluxDB - Time Series Database stores all the metrics（时间序列数据库存储所有指标）

Grafana - Metrics Dashboard（指标仪表板）

Compose容器编排CIG

新建目录mkdir /mydocker/cig并进入

新建3件套组合的vim docker-compose.yml

version: '3.1'

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

# 检查语法
docker compose config -q
# 启动docker-compose文件
docker compose up
# 查看三个服务容器是否启动
docker ps

浏览cAdvisor收集服务，http:/ip:8080/

第一次访问慢，请稍等
cadvisor也有基础的图形展现功能，这里主要用它来作数据采集

浏览influxdb存储服务，http://ip:8083/

8083端口是对外暴露的web界面

8086端口是数据连接的

浏览grafana展现服务，http://ip:3000

默认账户密码admin/admin

grafana配置步骤

配置数据源

configuration - Data sources - 选择InfluxDB数据源

配置细节

配置面板panel

若要监控多个维度，可以【+Query】，比如一个监控CPU，一个监控内存之类的

到这里cAdvisor+InfluxDB+Grafana容器监控系统就部署完成了