Docker高级篇

Dockerfile

• 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。

​ 官网详解

构建三步骤

1. 编写Dockerfile文件
2. docker build命令构建镜像
3. docker run依镜像运行容器实例

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

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。 

常用保留字指令

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时运行

• 两种格式

  • shell格式

    RUN <命令行命令>
    		#<命令行命令>等同于终端中的shell命令
    	EX：RUN yum -y install vim

  • exec格式

    RUN ["可执行文件","参数1","参数2"]
    	EX：RUN ["./test.sh","dev","offline"] 等价于 RUN ./test.sh 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

  EX：ENV  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 $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，类似 -v

​ CMD

• 指定容器启动后的要干的事情

• CMD是在docker run 时运行。

• 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

  ##tomcat
  EXPOSE 8080
  CMD ["catalina.sh", "run"]
  
  命令：docker run -it -p 8080:8080 dh3432jdsf /bin/bash
  命令参数/bin/bash会覆盖catalina.sh

​ 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。

  ## exec格式
  ENTRYPOINT ["executable", "param1", "param2"]
  ## shell格式
  ENTRYPOINT command param1 param2
  
  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。

  案例

  ENTRYPOINT[“nginx”,”-c”] //定参
  CMD[“/etc/nginx/nginx.conf”] //变参

  是否传参	按dockerfile编写	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

• 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。

案例：自定义镜像

• 将docker中的Centos7镜像具备vim+ifconfig+jdk8

• 编写Dockerfile文件，大写字母D

  FROM centos:7
  MAINTAINER >bbyyzz< 
    
  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 

• docker build -t 新镜像名字:TAG . | 注意，TAG后面有个空格，有个点

  docker build -t 新镜像名字:TAG .
  docker build -t centos7_bbyyzz:1.1 .

  ​

• docker run -it 新镜像名字:TAG

虚悬镜像

• 仓库名、标签都是的镜像，俗称dangling image

• 查看

  docker image ls -f dangling=true

• 删除

  docker image prune 

Docker微服务实战

​ 通过IDEA新建一个普通微服务模块

​ 通过dockerfile发布微服务部署到docker容器

1. IDEA工具里面搞定微服务jar包
2. 编写Dockerfile
3. 构建镜像
4. 运行容器
5. 访问测试

Docker网络

docker启动后，查看网络情况，会出现一个一个名为 docker0 的虚拟网桥

查看docker网络模式命令

docker network ls

• 默认创建3大网络模式

​

• 常用基本命令

​

Docker网络作用

• 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

Docker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。	bridge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。	host模式：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。	none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。	container模式：使用--network container:NAME或者容器ID指定

docker容器内部的ip是有可能会发生改变的

bridge

• Docker 服务默认会创建一个 docker0 网桥（其上有一个 docker0 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。

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 的时候，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，网卡二，网卡三…… ，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。

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 不会获得 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
		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

没有设置-p的端口映射如何访问启动的tomcat83？

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)

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

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。

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
 
 此时关闭alpine1，alpine2也没有网络配置

自定义网络

案例

docker run -d -p 8081:8080  --name tomcat81 billygoo/tomcat8-jdk8
docker run -d -p 8082:8080  --name tomcat82 billygoo/tomcat8-jdk8
##通过ip可以互相ping通，但无法通过服务名ping通

解决方案

• 自定义桥接网络，自定义网络默认使用的是桥接网络bridge

1. 新建自定义网络

   docker network create bbyyzz_network

2. 新建容器加入上一步新建的自定义网络

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

3. 互相ping测试

   ping tomcat82
   ping tomcat81

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）

Docker-compose容器编排

• Compose 是 Docker 公司推出的一个工具软件，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 。只要一个命令，就能同时启动/关闭这些容器
• 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）。

Compose核心概念

​ 一文件两要素

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。
			工程 = 多个服务（容器应用实例）

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 常用命令 
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 
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 

官网介绍

docker-compose.yml案例文件

version: "3" 
  
services: 
  microService: 
    image: bbyyzz_djava:1.6 
    container_name: mService001 
    ports: 
      - "6001:6001" 
    volumes: 
      - /app/mService:/data 
    networks:  
      - mService_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:  
      - mService_net   
    command: redis-server /etc/redis/redis.conf 
  
  mysql: 
    image: mysql:5.7 
    environment: 
      MYSQL_ROOT_PASSWORD: '123456' 
      MYSQL_ALLOW_EMPTY_PASSWORD: 'no' 
      MYSQL_DATABASE: 'db01' 
      MYSQL_USER: 'bbyyzzz' 
      MYSQL_PASSWORD: '112233' 
    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:  
   mService_net:  
 

轻量级可视化工具Portainer

​ 官网 ｜ 文档

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

​ 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

Docker容器监控之CAdvisor+InfluxDB+Granfana

docker原生命令：docker stats

• 通过docker stats命令可以很方便的看到当前宿主机上所有容器的CPU,内存以及网络流量等数据， 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

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

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- - 个时序数据库,专[ ]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,丰启动容器时
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;

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

compose容器编排，一键启动

• 3件套组合的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 
    user: "104" 
    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