2、Docker复杂安装详说

约 9100 字大约 30 分钟

2025-09-04

1.1 安装MySQL主从复制

1.1.2 主从搭建步骤

新建主服务器容器实例3307

docker run -p 3307:3306 --name mysql-master \
-v /opt/mysql-master/log:/var/log/mysql \
-v /opt/mysql-master/data:/var/lib/mysql \
-v /opt/mysql-master/conf:/etc/mysql \
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root  \
-d mysql:5.7
-d:后台运行容器

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

vim my.cnf
[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

修改完配置后重启master实例

docker restart mysql-master

进入mysql-master容器

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

master容器实例内创建数据同步用户

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

新建从服务器容器实例3308

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

进入/mydata/mysql-slave/conf目录下新建my.cnf

vim my.cnf
[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

修改完配置后重启slave实例

docker restart mysql-slave

在主数据库中查看主从同步状态

show master status;

进入mysql-slave容器

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

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;

主从复制命令参数说明

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。

在从数据库中查看主从同步状态

show slave status \G;

在从数据库中开启主从同步

start slave;

查看从数据库状态发现已经同步

主从复制测试
1. 主机新建库-使用库-新建表-插入数据，ok
从机使用库-查看记录，ok

1.2 安装redis集群(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

1.2.1 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？

回答：单机单台100%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

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，只需要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，进行扩容或者缩容就比较麻烦了额，不管扩缩，每次数据变动导致节点有变动，映射关系需要重新进行计算，在服务器个数固定不变时没有问题，如果需要弹性扩容或故障停机的情况下，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。

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。
能干嘛: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
大步骤

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，一致性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2^{32-1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。

服务器IP节点映射: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：

key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

一致性哈希算法的容错性

容错性

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。

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

Hash环的数据倾斜问题

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：

小总结

为了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。

哈希槽分区是什么？为什么出现？

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。

3 多少个hash槽

一个集群只能有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，然后对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。

1. 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

1.2.2 3主3从redis集群扩缩容配置案例架构说明

见自己的processon笔记

1.2.3 开打步骤

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redis实例

命令分步解释

docker run

创建并运行docker容器实例

--name redis-node-6

容器名字

--net host

使用宿主机的IP和端口，默认

--privileged=true

获取宿主机root用户权限

-v /data/redis/share/redis-node-6:/data

容器卷，宿主机地址:docker内部地址

redis:6.0.8

redis镜像和版本号

--cluster-enabled yes

开启redis集群

--appendonly yes

开启持久化

--port 6386

redis端口号

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

一切OK的话，3主3从搞定

链接进入6381作为切入点，查看集群状态

链接进入6381作为切入点，查看节点状态

cluster info

cluster nodes

主从容错切换迁移案例

数据读写存储

启动6机构成的集群并通过exec进入

对6381新增两个key

防止路由失效加参数-c并新增两个key

查看集群信息

容错切换迁移

主6381和从机切换，先停止主机6381

6381主机停了，对应的真实从机上位

6381作为1号主机分配的从机以实际情况为准，具体是几号机器就是几号

再次查看集群信息

先还原之前的3主3从

先启6381

docker start redis-node-1

再停6385

docker stop redis-node-5

再启6385

docker start redis-node-5

主从机器分配情况以实际情况为准

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

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

检查集群情况第1次

重新分派槽号

检查集群情况第2次

槽号分派说明

为主节点6387分配从节点6388

检查集群情况第3次

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ID

将6388删除 从集群中将4号从节点6388删除

将6387的槽号清空，重新分配，本例将清出来的槽号都给6381

检查集群情况第二次

将6387删除

检查集群情况第三次

2 DockerFile解析

2.1 是什么

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。

概述

官网

https://docs.docker.com/engine/reference/builder/

构建三步骤

编写Dockerfile文件
docker build 命令构建镜像
docker run 镜像运行容器实例

2.2 DockerFile构建过程解析

2.2.1 Dockerfile内容基础知识

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
指令按照从上到下，顺序执行
#表示注释
每条指令都会创建一个新的镜像层并对镜像进行提交

2.2.2 Docker执行Dockerfile的大致流程

docker从基础镜像运行一个容器
执行一条指令并对容器作出修改
执行类似docker commit的操作提交一个新的镜像层
docker再基于刚提交的镜像运行一个新容器
执行dockerfile中的下一条指令直到所有指令都执行完成

2.2.3 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。

Dockerfile，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;
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;
Docker容器，容器是直接提供服务的。

2.3 DockerFile常用保留字指令

参考tomcat8的dockerfile入门

https://github.com/docker-library/tomcat

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

两种格式

shell格式

RUN yum -y install vim

exec格式

RUN是在 docker build时运行

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，路径不存在的话，会自动创建。

VOLUME

容器数据卷，用于数据保存和持久化工作

CMD

指定容器启动后的要干的事情

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：

官网最后一行命令

我们演示自己的覆盖操作

它和前面RUN命令的区别

CMD是在docker run 时运行。
RUN是在 docker build 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。

命令格式和案例说明

命令格式：

ENTRYPOINT可以和CMD一起用，一般是变参才会使用 CMD ，这里的 CMD 等于是在给 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

案例如下：假设已通过 Dockerfile 构建了 nginx:test 镜像：

优点：在执行docker run的时候可以指定 ENTRYPOINT 运行所需的参数。

注意：如果 Dockerfile 中如果存在多个 ENTRYPOINT 指令，仅最后一个生效。

小总结

2.4 案例

2.4.1 自定义镜像mycentosjava8

要求

Centos7镜像具备vim+ifconfig+jdk8

JDK的下载镜像地址：https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/#java8

https://mirrors.yangxingzhen.com/jdk/

编写

准备编写Dockerfile文件

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文件在同一位置
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

大写字母D

构建

docker build -t 新镜像名字:TAG .

docker build -t centosjava8:1.5 .

注意，上面TAG后面有个空格，有个点

运行

docker run -it 新镜像名字:TAG

docker run -it centosjava8:1.5 /bin/bash

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

2.4.2 虚悬镜像

是什么

仓库名、标签都是<none>的镜像，俗称dangling image

Dockerfile写一个

vim Dockerfile

from ubuntu
CMD echo 'action is success'

docker build .

查看

docker image ls -f dangling=true

命令结果

删除

docker image prune

虚悬镜像已经失去存在价值，可以删除

2.4.3 家庭作业-自定义镜像myubuntu

编写

准备编写DockerFile文件

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

构建

docker build -t 新镜像名字:TAG .

运行

docker run -it 新镜像名字:TAG

2.5 小总结

3 Docker微服务实战

3.1 通过IDEA新建一个普通微服务模块

建Module

docker_boot

改POM

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
  <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
  <parent>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
    <version>2.5.6</version>
    <relativePath/>
  </parent>
  
  <groupId>com.atguigu.docker</groupId>
  <artifactId>docker_boot</artifactId>
  <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
  
  <properties>
    <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
    <maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source>
    <maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target>
    <junit.version>4.12</junit.version>
    <log4j.version>1.2.17</log4j.version>
    <lombok.version>1.16.18</lombok.version>
    <mysql.version>5.1.47</mysql.version>
    <druid.version>1.1.16</druid.version>
    <mapper.version>4.1.5</mapper.version>
    <mybatis.spring.boot.version>1.3.0</mybatis.spring.boot.version>
  </properties>
  
  <dependencies>
    <!--SpringBoot通用依赖模块-->
    <dependency>
      <groupId>org.springframework.boot</groupId>
      <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.springframework.boot</groupId>
      <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
    </dependency>
    <!--test-->
    <dependency>
      <groupId>org.springframework.boot</groupId>
      <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
      <scope>test</scope>
    </dependency>
  </dependencies>
  
  <build>
    <plugins>
      <plugin>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
      </plugin>
      <plugin>
        <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
        <artifactId>maven-resources-plugin</artifactId>
        <version>3.1.0</version>
      </plugin>
    </plugins>
  </build>
  
</project>

写YML

server.port=6001

主启动

package com.atguigu.docker;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;

@SpringBootApplication
public class DockerBootApplication
{
    public static void main(String[] args)
    {
        SpringApplication.run(DockerBootApplication.class, args);
    }
    
}

业务类

package com.atguigu.docker.controller;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMethod;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.util.UUID;

/**
 * @auther zzyy
 * @create 2021-10-25 17:43
 */
@RestController
public class OrderController
{
    @Value("${server.port}")
    private String port;

    @RequestMapping("/order/docker")
    public String helloDocker()
    {
        return "hello docker"+"\t"+port+"\t"+ UUID.randomUUID().toString();
    }

    @RequestMapping(value ="/order/index",method = RequestMethod.GET)
    public String index()
    {
        return "服务端口号: "+"\t"+port+"\t"+UUID.randomUUID().toString();
    }
}

3.2 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

docker_boot-0.0.1-SNAPSHOT.jar

编写Dockerfile

# 基础镜像使用java
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

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

docker build -t zzyy_docker:1.6 .

构建镜像

docker build -t zzyy_docker:1.6 .

打包成镜像文件

运行容器

 docker run -d -p 6001:6001 zzyy_docker:1.6

访问测试

4 Docker网络

是什么

docker不启动，默认网络情况

ens33

virbr0

在CentOS7的安装过程中如果有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

查看docker网络模式命令，默认创建3大网络模式。

常用基本命令

All命令

查看网络

docker network ls

查看网络源数据

docker network inspect XXX网络名字

删除网络

docker network rm XXX网络名字

案例

能干嘛

容器间的互联和通信以及端口映射

容器IP变动时候可以通过服务名直接网络通信而不受到影响

网络模式

总体介绍

bridge模式：使用--network bridge指定，默认使用docker0

host模式：使用--network host指定

none模式：使用--network none指定

container模式：使用--network container:NAME或者容器ID指定

容器实例内默认网络IP生产规则

先启动两个ubuntu容器实例

docker inspect 容器ID or 容器名字

关闭u2实例，新建u3，查看ip变化

结论

docker容器内部的ip是有可能会发生改变的

**案例说明**

todo

案例说明

bridge

是什么

案例

说明

代码

docker run -d -p 8081:8080 --name tomcat81 billygoo/tomcat8-jdk8

docker run -d -p 8082:8080 --name tomcat82 billygoo/tomcat8-jdk8

两两匹配验证

host

是什么

案例

说明

代码

警告

docker run -d -p 8083:8080 --network host --name tomcat83 billygoo/tomcat8-jdk8

正确

docker run -d --network host --name tomcat83 billygoo/tomcat8-jdk8

无之前的配对显示了，看容器实例内部

没有设置-p的端口映射了，如何访问启动的tomcat83？？

none

是什么

禁用网络功能，只有lo标识(就是127.0.0.1表示本地回环)

案例

docker run -d -p 8084:8080 --network none --name tomcat84 billygoo/tomcat8-jdk8

container

是什么

案例

docker run -d -p 8085:8080 --name tomcat85 billygoo/tomcat8-jdk8

docker run -d -p 8086:8080 --network container:tomcat85 --name tomcat86 billygoo/tomcat8-jdk8

运行结果

案例2

Alpine操作系统是一个面向安全的轻型 Linux发行版

docker run -it --name alpine1 alpine /bin/sh

docker run -it --network container:alpine1 --name alpine2 alpine /bin/sh

运行结果，验证共用搭桥

假如此时关闭alpine1，再看看alpine2

自定义网络

过时的link

是什么

案例

before

案例

docker run -d -p 8081:8080 --name tomcat81 billygoo/tomcat8-jdk8

docker run -d -p 8082:8080 --name tomcat82 billygoo/tomcat8-jdk8

上述成功启动并用docker exec进入各自容器实例内部

问题

按照IP地址ping是OK的

按照服务名ping结果???

after

案例

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

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

互相ping测试

问题结论

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）

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）

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）

Docker平台架构图解

整体说明

从其架构和运行流程来看，Docker 是一个 C/S 模式的架构，后端是一个松耦合架构，众多模块各司其职。

Docker 运行的基本流程为：

1 用户是使用 Docker Client 与 Docker Daemon 建立通信，并发送请求给后者。

2 Docker Daemon 作为 Docker 架构中的主体部分，首先提供 Docker Server 的功能使其可以接受 Docker Client 的请求。

3 Docker Engine 执行 Docker 内部的一系列工作，每一项工作都是以一个 Job 的形式的存在。

4 Job 的运行过程中，当需要容器镜像时，则从 Docker Registry 中下载镜像，并通过镜像管理驱动 Graph driver将下载镜像以Graph的形式存储。

5 当需要为 Docker 创建网络环境时，通过网络管理驱动 Network driver 创建并配置 Docker 容器网络环境。

6 当需要限制 Docker 容器运行资源或执行用户指令等操作时，则通过 Execdriver 来完成。

7 Libcontainer是一项独立的容器管理包，Network driver以及Exec driver都是通过Libcontainer来实现具体对容器进行的操作。

整体架构

5 Docker-compose容器编排

Docker-compose容器编排

是什么

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。

能干嘛,去哪下

官网

`https://docs.docker.com/compose/compose-file/compose-file-v3/`

官网下载

`https://docs.docker.com/compose/install/`

安装步骤

卸载步骤

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

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

Compose编排微服务

改造升级微服务工程docker_boot

以前的基础版

SQL建表建库

一键生成说明

改POM

写YML

主启动

业务类

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

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

进入mysql容器实例并新建库db2021+新建表t_user

单独的redis容器实例

微服务工程

上面三个容器实例依次顺序启动成功

swagger测试

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

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

服务编排，一套带走，安排

编写docker-compose.yml文件

第二次修改微服务工程docker_boot

写YML

通过服务名访问，IP无关

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

构建镜像

docker build -t zzyy_docker:1.6 .

执行 docker-compose up 或者 执行 docker-compose up -d

进入mysql容器实例并新建库db2021+新建表t_user

测试通过

Compose常用命令

关停

6 Docker轻量级可视化工具Portainer

是什么

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

https://www.portainer.io/

https://docs.portainer.io/v/ce-2.9/start/install/server/docker/linux

步骤

docker命令安装

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

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

用户名，直接用默认admin

密码记得8位，随便你写

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，能想得起对应命令吗？

登陆并演示介绍常用操作case

7 Docker容器监控之 CAdvisor+InfluxDB+Granfana

Docker容器监控之 CAdvisor+InfluxDB+Granfana

原生命令

操作

问题

是什么

容器监控3剑客

一句话

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

CAdvisor

InfluxDB

Granfana

总结

compose容器编排，一套带走

新建目录

新建3件套组合的 docker-compose.yml

启动docker-compose文件

docker-compose up

查看三个服务容器是否启动

测试

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/

浏览grafana展现服务，http://ip:3000

ip+3000端口的方式访问,默认帐户密码（admin/admin）

配置步骤

配置数据源

选择influxdb数据源

配置细节

配置面板panel

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

参考：

https://www.yuque.com/li.xx/open/mw2ahb

https://www.yuque.com/tmfl/cloud/cmnbme

贡献者

codingLab

版权所有

版权归属：codingLab

许可证：bugcode

2、Docker复杂安装详说

项导文档说明

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