从Docker到Docker-Swarm集群再到Java SpringBoot

一叶扁舟 2021-01-17

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目录）

一、Docker基础概念
二、Docker基本操作

2.1、Docker信息
2.2、镜像
2.3、容器

三、Dockerfile

3.1、Dockerfile规范
3.2、构建镜像

四、Docker stack

4.1、stack与compose
4.2、docker-compose.yml规范
4.3、docker-stack相关操作

五、Docker Swarm

5.1、梳理

5.1.1、演进梳理
5.1.2、关系梳理

5.2、常用命令

六、使用 Docker 部署 Spring Boot

一、Docker基础概念

Docker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中，然后发布到任何流行的 Linux或Windows 机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口。

镜像（Image）

镜像可以理解为一个软件的安装包。

容器（Container）

容器是从镜像创建的应用运行实例，可以将其启动、开始、停止、删除，而这些容器都是相互隔离、互不可见的。

仓库（Repository）

Docker仓库是Docker集中存放镜像文件的场所。

二、Docker基本操作

2.1、Docker信息

查看docker容器版本

docker version

查看docker容器信息

docker info

查看docker容器帮助

docker --help

2.2、镜像

搜索镜像

可以去dockerhub搜索，也可以命令搜索

docker search 镜像名

拉取镜像

docker pull 镜像
    docker pull -a redis // 下载仓库所有Redis镜像

查看镜像

docker images // 列出本地images
	docker images -q // 只显示镜像ID
    docker images --digests // 显示镜像摘要信息(DIGEST列)
    docker images --no-trunc // 显示镜像完整信息

删除镜像

docker rmi [-f] 镜像
    docker rmi -f $(docker images -q) // 删除本地全部镜像

运行镜像（创建容器）

docker run [参数] 镜像
  
// 参数
-p 8080:80 // 映射端口(本地8080映射到docker容器的80端口)
-d // 后台运行并打印容器id
-t // 分配一个伪终端
-i // 以交互式模式运行容器，通常与-t同时运行,可以直接写成-it
-c // 限制cpu优先级
-m //限制内存大小
-h //设置主机名称

// 运行ubuntu, 本地80映射到docker容器的81端口, cpu优先级为100，内存限制512MB，主机名为test1,名为docker_test 后台运行
docker run -p 80:81  -it -c 100 -m 512MB -h test1 -d --name="docker_test" ubuntu

2.3、容器

查看容器

docker ps // 查看正在运行的容器
	docker ps -a // 查看所有容器
	docker ps -q // 查看正在运行的容器的ID
	docker ps -s // 显示运行容器总文件大小
	docker ps -l // 显示最近创建容器
    docker ps -n 3 // 显示最近创建的3个容器
  
docker inspect <container_id> // 查看容器详细信息
docker inspect -f '{{.Name}} - {{range .NetworkSettings.Networks}}{{.IPAddress}}{{end}}' $(docker ps -aq) // 查看所有容器的ip
docker inspect --format='{{range .NetworkSettings.Networks}}{{.IPAddress}}{{end}}' redis // 获取正在运行的容器redis的 IP

容器启停

docker stop [container_id ...] // 停止容器
    docker kill redis // 杀掉一个运行中的容器
docker start [container_id ...] // 启动停止的的容器

docker pause container_id // 暂停容器
docker unpause container_id // 继续容器
    
docker restart container_id // 重启容器

删除容器

docker rm [container_id ...]  // 删除已停止的容器
    docker rm -f redis // 删除一个运行中的容器
    docker rm -f $(docker ps -a -q) // 删除所有容器
    docker rm -v redis // 删除容器，并删除容器挂载的数据卷

容器变为镜像

docker commit [container_id ...]  // 容器变为镜像

进出容器

docker exec -it container_id bin/bash // 进入容器
exit // 关闭容器并退出
Ctrl + P + Q // 仅退出容器，不关闭

文件操作

docker cp 本地路径 容器names:/路径  // 将本地文件copy到容器（在本地操作）
docker cp 容器names:/路径 本地路径 // 将容器中文件copy到本地（在本地操作）

日志

docker logs rabbitmq // 查看容器日志
docker logs -f -t --tail=20 redis // 查看redis容器日志，参数：-f  跟踪日志输出；-t   显示时间戳；--tail  仅列出最新N条容器日志；
docker logs --since="2019-05-21" --tail=10 redis // 查看容器redis从2019年05月21日后的最新10条日志。

打包为镜像

// 基于当前redis容器创建一个新的镜像；参数：-a 提交的镜像作者；-c 使用Dockerfile指令来创建镜像；-m :提交时的说明文字；-p :在commit时，将容器暂停
docker commit -a="xxx" -m="my redis" [redis容器ID]  myredis:v1.1

三、Dockerfile

3.1、Dockerfile规范

FROM python:3.8-buster   #拉取镜像 FROM 镜像名:镜像版本

LABLE k='v' k1='v1'   #标志作用，没其他作用

WORKDIR /app   #指定shell执行的目录

SHELL /bin/bash  #指定shell的解析器

COPY requirements.txt requirements.txt #将宿主机文件copy到镜像中
ADD goose.py /goose.py  #和like一样，但是ADD可以copy url

RUN pip instsll -r requirements.txt   #运行shell命令

EXPOSE 8070  #指定镜像暴露的端口号

ENV A=10   #定义环境变量
ARG B=12   #定义局部变量（只有在构建的时候有用，运行启动时无效）
ONBUILD ENV C=10  #当前容器构建和运行时无效，基于该镜像的容器构建时启动时有效

VOLUME /a/b  #将镜像中文件映射到宿主机

CMD ["python", "goose.py"]  #指定代码运行的命令(参数可被docker run传入的参数覆盖)
ENTRYPOINT ["python", "goose.py"]  #指定代码运行的命令（参数不会被覆盖）

3.2、构建镜像

docker build dockerfile所在目录 -t 镜像名:版本号

四、Docker stack

4.1、stack与compose

docker-compose和docker-stack相同点

都是用与多服务编排
都是通过docker-compose.yml文件控制多个service
docker-compose v3版本与 docker-stack一样，可以用docker-stack运行v3版本的docker-compose

不同点

docker-compose在需要下载工具才能运行,docker-stack有docker就能运行
docker-compose v1和v2版本不能用docker-stack

4.2、docker-compose.yml规范

Docker Compose配置文件详解

version: '3.7' # 版本号

services: # 服务
	xxx
networks: # 网络
	xxx
secrets: # 秘钥
	xxx
volumes: # 数据卷配置
    xxx
configs: # configs配置
	xxx

日常常用配置

version: '3.7' # 版本号必须写且在3.0及以上，不然无法使用docker-stack运行
services:
  redis: # service名
    build: # 构建镜像（与image二选一）
      context: . # 指定包含Dockerfile的目录路径或git仓库url
      dockerfile: Dockerfile-alternate # 指定Dockerfile文件。
      args: # 添加构建参数，这些只能在构建过程中访问的环境变量（首先在Dockerfile文件中指定$buildno）
        buildno: 1
        gitcommithash: cdc3b19
    image: redis:alpine # 指定本地镜像名（与build二选一）
    ports: # 暴露端口
      - target: 80 # 指定容器内的端口
        published: 80 # 指定公开的端口
        protocol: tcp # 指定端口协议（tcp或udp）
        mode: host # 使用host在每个节点公开一个主机端口，使用ingress对swarm mode端口进行负载均衡。
    volumes: # 指定所挂载的主机路径或数据卷名称。
      - "/u01:/u01" # 本地地址:容器内地址
    environment: # 设置环境变量。
      TZ: Asia/Shanghai 
    deploy: # 指定部署和运行服务的相关配置，该配置仅在swarm mode下生效，并只能通过docker stack deploy命令部署，docker-compose up和docker-compose run命令将被忽略
      mode: replicated # 指定服务的容器副本模式：（global：每个swarm节点只有一个该服务容器。replicated：整个集群中存在指定份数的服务容器副本，为默认值。）
      replicas: 2 # 指定运行的容器副本数量
      update_config: # 配置如何更新服务。
        parallelism: 1 # 一次更新的容器数量
        delay: 10s # 更新一组容器之间的等待时间
        order: stop-first # 设置更新顺序。stop-first为在开启新任务之前停止旧任务，start-first为首先启动新任务，和正在运行任务短暂重叠
      restart_policy: # 指定容器的重启策略。
        condition: on-failure # 重启策略为失败时重启

4.3、docker-stack相关操作

docker stack deploy --compose-file docker-compose.yaml stack_name //启动stack
docker stack down service_name //关闭stack

docker stack ls // 查看stack下service列表
docker stack services service_name  //查看指定service的所有容器
docker stack ps service_name // 查看指定service的所有容器运行状态详情

五、Docker Swarm

5.1、梳理

5.1.1、演进梳理

docker run：只能启动一台服务器上一个contanner
- docker pull：只能使用提交到dockerhub上的镜像
- Dockerfile：定制特定的镜像
docker-stack：同时启动一台服务器上多个service（一个compose里可以配置多个service，每个service可以有一个contanner的多个replicas）
- docker-compose：可控制多个service
docker-swarm：同时启动多台服务器上多个service

5.1.2、关系梳理

Swarm：一个Swarm是一个集群，下面有多个node节点
node：node分为manager和worker节点（一个node一个服务器）
Stack：管理多个Service
Service：每个服务有多个contanner
Contanner：每个contanner对应多个replicas
Replicas：每个replicas对应一个task(任务)被合理分配到不同的node上

5.2、常用命令

搭建集群生成manager

docker swarm init // 搭建集群并指定当前服务器为集群manager节点
docker swarm init --advertise-addr  192.168.1.10 // 搭建集群并指定ip为集群manager节点

生成worker节点

docker swarm join-token worker // 生成token,复制token,去worker服务区执行

集群操作

node操作

docker node ls //查看节点信息（master上）
docker node ps //查看节点上的Task任务

 //退出节点
docker node update --availability drain ID // 放空指定节点（master上）
docker node update --availability active <NODE-ID> // 恢复放空（master上）
docker swarm leave // 节点退出（worker上）
docker node rm ID //删除节点（master上）
  
 //节点变更
docker node promote node2 // 将worker提升为manger
docker node demote node1 // 将manger降级为worker
  
 // 节点分配
docker node update —availability drain node1 //node1不分配节点
docker node update —availability active node1 //恢复node1分配

Stack操作

// 部署
docker stack deploy --compose-file docker-compose.yaml stack_name //启动stack
docker stack down service_name //关闭stack

docker stack ls // 查看stack下service列表
docker stack services service_name  //查看指定service的所有容器
docker stack ps service_name // 查看指定service的所有容器运行状态详情

Service操作

 // 查看service
docker service ls  //查看该服务下所有容器
docker service ps 容器名 // 查看指定容器运行状态详情
docker service logs 容器名 // 查看指定容器的运行日志

Replicas操作

// 控制容器副本数（重启stack后会失效）
docker service scale 容器名=副本数量  # 增加/缩减副本数量
    
// 在compose文件中设定（重启不会失效）
deploy:
      mode: replicated
      replicas: 2

六、使用 Docker 部署 Spring Boot

在plugins 中添加 Docker 构建插件

相当于执行maven时，自动执行docker build dockerFile位置 -t 镜像名:版本号---->把整个项目打包为一个镜像

<!--在pom.xml的project下定义artifactId和version-->
<artifactId>artifactId</artifactId>
<version>version</version>

<build>
    <plugins>
        <!-- Docker maven plugin -->
        <plugin>
            <groupId>com.spotify</groupId>
            <artifactId>dockerfile-maven-plugin</artifactId>
            <version>1.4.10</version>
            
            <executions>
                <!-- 1、配置当执行 mvn package(打jar包)的时候，顺便也执行一下 docker:build -->
                <execution>
                    <id>build</id>
                    <goals>
                        <goal>build</goal>
                        <!--<goal>push</goal>-->
                    </goals>
                </execution>
                <!-- 2、给docker镜像打上最新标签 -->
                <execution>
                    <id>tag</id>
                    <goals>
                        <goal>tag</goal>
                    </goals>
                    <configuration>
                        <tag>latest</tag>
                    </configuration>
                </execution>
            </executions>
          
            <configuration>
                <imageName>imageName</imageName>
                <!-- 3、指定 Dockerfile 路径,不指定默认与pom.xml同级-->
                <dockerDirectory>dockerFilePath</dockerDirectory> 
                <!-- 4、复制 jar 包（项目整体的jar包）到 docker 容器指定目录 【与5二选一】 -->
                <resources>
                    <resource>
                        <targetPath>/ROOT</targetPath>
                        <directory>${project.build.directory}</directory>
                        <include>${project.build.finalName}.jar</include>
                    </resource>
                </resources>
                <!-- 5、把变量(项目jar包名)传到dockerfile里面，进行jar包的copy 【与4二选一】 -->
                <buildArgs>
                        <JAR_FILE>${project.build.finalName}.jar</JAR_FILE>
                </buildArgs>
            </configuration>
        </plugin>
    <\plugins>
<\build>

解释${project.build.finalName}

pom.xml源码

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"

pom-4.0.0.xml源码

<project>
    ...
	<build>
        ......
        <!--因此，需要在pom.xml的project下定义artifactId和version-->
        <finalName>${project.artifactId}-${project.version}</finalName>
        ......
    </build>
    ......
</project>

编写Dockerfile 文件

略，方法参见章节三，具体根据实际业务编写

# docker-plugings中第5步传参的使用（复制 jar 包到 docker 容器指定目录）
ARG JAR_FILE
ADD target/${JAR_FILE} name.jar

java

最后修改时间：2021-01-17 16:36:02

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