1.认识Docker

1.1.什么是Docker

微服务虽然具备各种各样的优势，但服务的拆分通用给部署带来了很大的麻烦。

分布式系统中，依赖的组件非常多，不同组件之间部署时往往会产生一些冲突。
在数百上千台服务中重复部署，环境不一定一致，会遇到各种问题

1.1.1.应用部署的环境问题

大型项目组件较多，运行环境也较为复杂，部署时会碰到一些问题：

依赖关系复杂，容易出现兼容性问题
开发、测试、生产环境有差异

例如一个项目中，部署时需要依赖于node.js、Redis、RabbitMQ、MySQL等，这些服务部署时所需要的函数库、依赖项各不相同，甚至会有冲突。给部署带来了极大的困难。

1.1.2.Docker解决依赖兼容问题

而Docker确巧妙的解决了这些问题，Docker是如何实现的呢？

Docker为了解决依赖的兼容问题的，采用了两个手段：

将应用的Libs（函数库）、Deps（依赖）、配置与应用一起打包
将每个应用放到一个隔离容器去运行，避免互相干扰

这样打包好的应用包中，既包含应用本身，也保护应用所需要的Libs、Deps，无需再操作系统上安装这些，自然就不存在不同应用之间的兼容问题了。

虽然解决了不同应用的兼容问题，但是开发、测试等环境会存在差异，操作系统版本也会有差异，怎么解决这些问题呢？

1.1.3.Docker解决操作系统环境差异

要解决不同操作系统环境差异问题，必须先了解操作系统结构。以一个Ubuntu操作系统为例，结构如下：

结构包括：

计算机硬件：例如CPU、内存、磁盘等
系统内核：所有Linux发行版的内核都是Linux，例如CentOS、Ubuntu、Fedora等。内核可以与计算机硬件交互，对外提供内核指令，用于操作计算机硬件。
系统应用：操作系统本身提供的应用、函数库。这些函数库是对内核指令的封装，使用更加方便。

应用于计算机交互的流程如下：

1）应用调用操作系统应用（函数库），实现各种功能

2）系统函数库是对内核指令集的封装，会调用内核指令

3）内核指令操作计算机硬件

Ubuntu和CentOSpringBoot都是基于Linux内核，无非是系统应用不同，提供的函数库有差异：

此时，如果将一个Ubuntu版本的MySQL应用安装到CentOS系统，MySQL在调用Ubuntu函数库时，会发现找不到或者不匹配，就会报错了：

Docker如何解决不同系统环境的问题？

Docker将用户程序与所需要调用的系统(比如Ubuntu)函数库一起打包
Docker运行到不同操作系统时，直接基于打包的函数库，借助于操作系统的Linux内核来运行

如图：

1.1.4.小结

Docker如何解决大型项目依赖关系复杂，不同组件依赖的兼容性问题？

Docker允许开发中将应用、依赖、函数库、配置一起打包，形成可移植镜像
Docker应用运行在容器中，使用沙箱机制，相互隔离

Docker如何解决开发、测试、生产环境有差异的问题？

Docker镜像中包含完整运行环境，包括系统函数库，仅依赖系统的Linux内核，因此可以在任意Linux操作系统上运行

Docker是一个快速交付应用、运行应用的技术，具备下列优势：

可以将程序及其依赖、运行环境一起打包为一个镜像，==可以迁移到任意Linux操作系统==
运行时利用沙箱机制形成隔离容器，各个应用互不干扰
启动、移除都可以通过一行命令完成，方便快捷

1.2.Docker和虚拟机的区别

Docker可以让一个应用在任何操作系统中非常方便的运行。而以前我们接触的虚拟机，也能在一个操作系统中，运行另外一个操作系统，保护系统中的任何应用。

两者有什么差异呢？

虚拟机（virtual machine）是在操作系统中模拟硬件设备，然后运行另一个操作系统，比如在 Windows 系统里面运行 Ubuntu 系统，这样就可以运行任意的Ubuntu应用了。

Docker仅仅是封装函数库，并没有模拟完整的操作系统，如图：

对比来看：

小结：

Docker和虚拟机的差异：

docker是一个系统进程；虚拟机是在操作系统中的操作系统
docker体积小、启动速度快、性能好；虚拟机体积大、启动速度慢、性能一般

1.3.Docker架构

1.3.1.镜像和容器

Docker中有几个重要的概念：

镜像（Image）：Docker将应用程序及其所需的依赖、函数库、环境、配置等文件打包在一起，称为镜像。

容器（Container）：镜像中的应用程序运行后形成的进程就是容器，只是Docker会给容器进程做隔离，对外不可见。

一切应用最终都是代码组成，都是硬盘中的一个个的字节形成的文件。只有运行时，才会加载到内存，形成进程。

而镜像，就是把一个应用在硬盘上的文件、及其运行环境、部分系统函数库文件一起打包形成的文件包。这个文件包是只读的。

容器呢，就是将这些文件中编写的程序、函数加载到内存中允许，形成进程，只不过要隔离起来。因此一个镜像可以启动多次，形成多个容器进程。

例如你下载了一个QQ，如果我们将QQ在磁盘上的运行文件及其运行的操作系统依赖打包，形成QQ镜像。然后你可以启动多次，双开、甚至三开QQ，跟多个妹子聊天。

1.3.2.DockerHub

开源应用程序非常多，打包这些应用往往是重复的劳动。为了避免这些重复劳动，人们就会将自己打包的应用镜像，例如Redis、MySQL镜像放到网络上，共享使用，就像GitHub的代码共享一样。

DockerHub：DockerHub是一个官方的Docker镜像的托管平台。这样的平台称为Docker Registry。
国内也有类似于DockerHub 的公开服务，比如网易云镜像服务、阿里云镜像库等。

我们一方面可以将自己的镜像共享到DockerHub，另一方面也可以从DockerHub拉取镜像：

1.3.3.Docker架构

我们要使用Docker来操作镜像、容器，就必须要安装Docker。

Docker是一个CS架构的程序，由两部分组成：

服务端(server)：Docker守护进程，负责处理Docker指令，管理镜像、容器等
客户端(client)：通过命令或RestAPI向Docker服务端发送指令。可以在本地或远程向服务端发送指令。

如图：

1.3.4.小结

镜像：

将应用程序及其依赖、环境、配置打包在一起

容器：

镜像运行起来就是容器，一个镜像可以运行多个容器

Docker结构：

服务端：接收命令或远程请求，操作镜像或容器
客户端：发送命令或者请求到Docker服务端

DockerHub：

一个镜像托管的服务器，类似的还有阿里云镜像服务，统称为DockerRegistry

2.Docker的基本操作

2.1.镜像操作

2.1.1.镜像名称

首先来看下镜像的名称组成：

镜名称一般分两部分组成：[repository]:[tag]。
在没有指定tag时，默认是latest，代表最新版本的镜像

如图：

这里的mysql就是repository，5.7就是tag，合一起就是镜像名称，代表5.7版本的MySQL镜像。

2.1.2.镜像命令

常见的镜像操作命令如图：

2.1.3.案例1-拉取、查看镜像

需求：从DockerHub中拉取一个nginx镜像并查看

1）首先去镜像仓库搜索nginx镜像，比如DockerHub:

2）根据查看到的镜像名称，拉取自己需要的镜像，通过命令：docker pull nginx

3）通过命令：docker images 查看拉取到的镜像

1
2
3

[root@localhost bin]# docker images
REPOSITORY   TAG       IMAGE ID       CREATED         SIZE
nginx        latest    605c77e624dd   11 months ago   141MB

2.1.4.案例2-保存、导入镜像

需求：利用docker save将nginx镜像导出磁盘，然后再通过load加载回来

1）利用docker xx --help命令查看docker save和docker load的语法

例如，查看save命令用法，可以输入命令：

1	docker save --help

结果：

命令格式：

1	docker save -o [保存的目标文件名称] [镜像名称]

2）使用docker save导出镜像到磁盘

运行命令：

1	docker save -o nginx.tar nginx:latest

结果如图：

3）使用docker load加载镜像

先删除本地的nginx镜像：

1	docker rmi nginx:latest

然后运行命令，加载本地文件：

1	docker load -i nginx.tar

结果：

2.1.5.练习

需求：去DockerHub搜索并拉取一个Redis镜像

目标：

1）去DockerHub搜索Redis镜像

2）查看Redis镜像的名称和版本

3）利用docker pull命令拉取镜像

4）利用docker save命令将 redis:latest打包为一个redis.tar包

5）利用docker rmi 删除本地的redis:latest

6）利用docker load 重新加载 redis.tar文件

[root@localhost bin]# docker pull redis:6.2.7   
6.2.7: Pulling from library/redis
a603fa5e3b41: Pull complete 
77631c3ef092: Pull complete 
ed3847cf62b8: Pull complete 
c35fa6b24d23: Pull complete 
715a5ac967d7: Pull complete 
0a26dfd13d55: Pull complete 
Digest: sha256:3aba2a761e87edae1e8020baf7f3df77c62a2879752d2c62c2f7192c39d9eb20
Status: Downloaded newer image for redis:6.2.7
docker.io/library/redis:6.2.7
[root@localhost bin]# docker images
REPOSITORY   TAG       IMAGE ID       CREATED         SIZE
redis        6.2.7     48da0c367062   9 days ago      113MB
nginx        latest    605c77e624dd   11 months ago   141MB
[root@localhost bin]# docker save -o redis.tar  redis:6.2.7
[root@localhost bin]# ls
docker-compose    jemalloc-config  jeprof            luajit        mcrypt    redis.tar
docker-compose.0  jemalloc.sh      libmcrypt-config  luajit-2.0.4  mdecrypt
[root@localhost bin]# docker rmi -i redis:6.2.7
unknown shorthand flag: 'i' in -i
See 'docker rmi --help'.
[root@localhost bin]# docker rmi redis:6.2.7
Untagged: redis:6.2.7
Untagged: redis@sha256:3aba2a761e87edae1e8020baf7f3df77c62a2879752d2c62c2f7192c39d9eb20
Deleted: sha256:48da0c367062717d34d72a5b7ef416dc2ee830430356ac312ccdd861443a6d5a
Deleted: sha256:ea5c26f5dd1470dc425e75b49e522429ee188815c9fc2e356253c18d1157e15d
Deleted: sha256:a6001f046d5c7e2edf7240aa1595137a40cf45ccebf955761a872e4055fe8c03
Deleted: sha256:1e8f6a5cee32e696d207caca80138b195dde71184fe67447e135b7ee3d6023b9
Deleted: sha256:ed4b2a727497ed285215178311ad360bce450969da5439d2b3c3dbf57e5b19d8
Deleted: sha256:eba15e26a17cb94c52a1cf638c83094c3fa65885f44f6698936b1680515ba228
Deleted: sha256:ec4a38999118b78eab6899b913a548cb0b2c9b68fd05aff846a56b628b597f38
[root@localhost bin]# docker load -i redis.tar
ec4a38999118: Loading layer [==================================================>]     84MB/84MB
84566964bca1: Loading layer [==================================================>]  338.4kB/338.4kB
95dff52c35dd: Loading layer [==================================================>]  4.165MB/4.165MB
1561ebc2b050: Loading layer [==================================================>]  27.83MB/27.83MB
b18e01f69a88: Loading layer [==================================================>]  2.048kB/2.048kB
c89c9fcfb3b3: Loading layer [==================================================>]  4.096kB/4.096kB
Loaded image: redis:6.2.7
[root@localhost bin]#

2.2.容器操作

2.2.1.容器相关命令

容器操作的命令如图：

容器保护三个状态：

运行：进程正常运行
暂停：进程暂停，CPU不再运行，并不释放内存
停止：进程终止，回收进程占用的内存、CPU等资源

其中：

docker run：创建并运行一个容器，处于运行状态
docker pause：让一个运行的容器暂停
docker unpause：让一个容器从暂停状态恢复运行
docker stop：停止一个运行的容器
docker start：让一个停止的容器再次运行
docker rm：删除一个容器
docker ps : 查看运行中的容器 ( - a 查看所有容器)

2.2.2.案例-创建并运行一个容器

创建并运行nginx容器的命令：

1	docker run --name some-nginx -d -p 8080:80 nginx

命令解读：

docker run ：创建并运行一个容器
–name : 给容器起一个名字，比如叫做mn
-p ：将宿主机端口与容器端口映射，冒号左侧是宿主机端口，右侧是容器端口
-d：后台运行容器
nginx：镜像名称，例如nginx

这里的-p参数，是将容器端口映射到宿主机端口。

默认情况下，容器是隔离环境，我们直接访问宿主机的80端口，肯定访问不到容器中的nginx。

现在，将容器的8080与宿主机的80关联起来，当我们访问宿主机的8080端口时，就会被映射到容器的80，这样就能访问到nginx了：

2.2.3.案例-进入容器，修改文件

需求：进入Nginx容器，修改HTML文件内容，添加“传智教育欢迎您”

提示：进入容器要用到docker exec命令。

步骤：

1）进入容器。进入我们刚刚创建的nginx容器的命令为：

1	docker exec -it some-nginx bash

命令解读：

docker exec ：进入容器内部，执行一个命令
-it : 给当前进入的容器创建一个标准输入、输出终端，允许我们与容器交互
some-nginx：要进入的容器的名称(containerName)
bash：进入容器后执行的命令，bash是一个linux终端交互命令

2）进入nginx的HTML所在目录 /usr/share/nginx/html

容器内部会模拟一个独立的Linux文件系统，看起来如同一个linux服务器一样：

nginx的环境、配置、运行文件全部都在这个文件系统中，包括我们要修改的html文件。

查看DockerHub网站中的nginx页面，可以知道nginx的html目录位置在/usr/share/nginx/html

我们执行命令，进入该目录：

1	cd /usr/share/nginx/html

查看目录下文件：

3）修改index.html的内容

容器内没有vi命令，无法直接修改

我们需要先下载vim , 然后对文件进行修改

1 2	apt-get update # 同步 /etc/apt/sources.list 和 /etc/apt/sources.list.d 中列出的源的索引，这样才能获取到最新的软件包。 apt-get install vim # 安装vim

修改了index.html文件之后

在浏览器访问自己的虚拟机地址，例如我的是：http://192.168.159.130，即可看到结果：

2.2.4.小结

docker run命令的常见参数有哪些？

–name：指定容器名称
-p：指定端口映射
-d：让容器后台运行

查看容器日志的命令：

docker logs
添加 -f 参数可以持续查看日志

查看容器状态：

docker ps
docker ps -a 查看所有容器，包括已经停止的

doker command --help 查看某个命令的帮助文档

2.3.数据卷（容器数据管理）

在之前的nginx案例中，修改nginx的html页面时，需要进入nginx内部。并且因为没有编辑器，修改文件也很麻烦。

这就是因为容器与数据（容器内文件）耦合带来的后果。

要解决这个问题，必须将数据与容器解耦，这就要用到数据卷了。

2.3.1.什么是数据卷

**数据卷（volume）**是一个虚拟目录，指向宿主机文件系统中的某个目录。

一旦完成数据卷挂载，对容器的一切操作都会作用在数据卷对应的宿主机目录了。

这样，我们操作宿主机的/var/lib/docker/volumes/html目录，就等于操作容器内的/usr/share/nginx/html目录了

2.3.2.数据集操作命令

数据卷操作的基本语法如下：

1	docker volume [COMMAND]

docker volume命令是数据卷操作，根据命令后跟随的command来确定下一步的操作：

create 创建一个volume
inspect 显示一个或多个volume的信息
ls 列出所有的volume
prune 删除未使用的volume
rm 删除一个或多个指定的volume

2.3.3.创建和查看数据卷

需求：创建一个数据卷，并查看数据卷在宿主机的目录位置

① 创建数据卷

1	docker volume create html

② 查看所有数据

1	docker volume ls

结果：

③ 查看数据卷详细信息卷

1	docker volume inspect html

结果：

可以看到，我们创建的html这个数据卷关联的宿主机目录为/var/lib/docker/volumes/html/_data目录。

小结：

数据卷的作用：

将容器与数据分离，解耦合，方便操作容器内数据，保证数据安全

数据卷操作：

docker volume create：创建数据卷
docker volume ls：查看所有数据卷
docker volume inspect：查看数据卷详细信息，包括关联的宿主机目录位置
docker volume rm：删除指定数据卷
docker volume prune：删除所有未使用的数据卷

[root@localhost ~]# docker volume ls
DRIVER    VOLUME NAME
local     html
[root@localhost ~]# docker volume prune 
WARNING! This will remove all local volumes not used by at least one container.
Are you sure you want to continue? [y/N] Y
Deleted Volumes:
html

Total reclaimed space: 0B
[root@localhost ~]# docker volume ls
DRIVER    VOLUME NAME
[root@localhost ~]# docker volume create html
html
[root@localhost ~]# docker volume ls
DRIVER    VOLUME NAME
local     html
[root@localhost ~]# docker volume rm html
html
[root@localhost ~]#

2.3.4.挂载数据卷

我们在创建容器时，可以通过 -v 参数来挂载一个数据卷到某个容器内目录，命令格式如下：

1	docker run --name mn -v html:/root/html -d -p 8080:80 nginx

这里的-v就是挂载数据卷的命令：

-v html:/root/html ：把html数据卷挂载到容器内的/root/html这个目录中

2.3.5.案例-给nginx挂载数据卷

需求：创建一个nginx容器，修改容器内的html目录内的index.html内容

分析：上个案例中，我们进入nginx容器内部，已经知道nginx的html目录所在位置/usr/share/nginx/html ，我们需要把这个目录挂载到html这个数据卷上，方便操作其中的内容。

提示：运行容器时使用 -v 参数挂载数据卷

步骤：

① 创建容器并挂载数据卷到容器内的HTML目录

docker run \
--name mn \
-v html:/root/html \
-d -p 8080:80 \
nginx

最后使用的镜像如果不说明版本那么默认的就是 latest

② 进入html数据卷所在位置，并修改HTML内容

# 查看html数据卷的位置
docker volume inspect html
# 进入该目录
cd /var/lib/docker/volumes/html/_data
# 修改文件
vi index.html

2.3.6.案例-给MySQL挂载本地目录

conf.d .d结尾说明这个是一个目录

# 下载 mysql
docker pull mysql:5.7
# 运行MySQL镜像 实例
 docker run \
 --name mysql \
 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=qwer \
 -p 3306:3306 \
 -v /tmp/mysql/conf/hmy.conf:/etc/mysql/conf.d/hmy.conf \
 -v /tmp/mysql/data:/var/lib/mysql \
 -d \
 mysql:5.7

容器不仅仅可以挂载数据卷，也可以直接挂载到宿主机目录上。关联关系如下：

带数据卷模式：宿主机目录 --> 数据卷 —> 容器内目录
直接挂载模式：宿主机目录 —> 容器内目录

如图：

语法：

目录挂载与数据卷挂载的语法是类似的：

-v [宿主机目录]:[容器内目录]
-v [宿主机文件]:[容器内文件]

需求：创建并运行一个MySQL容器，将宿主机目录直接挂载到容器

具体步骤如下

1）docker pull mysql:5.7 下载镜像

2）创建目录/tmp/mysql/data

3）创建目录/tmp/mysql/conf，将课前资料提供的hmy.cnf文件上传到/tmp/mysql/conf

4）去mysql - Official Image | Docker Hub查阅资料，创建并运行MySQL容器，要求：

① 挂载/tmp/mysql/data到mysql容器内数据存储目录

② 挂载/tmp/mysql/conf/hmy.cnf到mysql容器的配置文件

③ 设置MySQL密码

进入/tmp/mysql/data 可以发现数据已经同步到了我们挂载的数据卷

打开navicat , 连接虚拟机的数据库 , 可以看到连接成功

2.3.7.小结

docker run的命令中通过 -v 参数挂载文件或目录到容器中：

-v volume名称:容器内目录
-v 宿主机文件:容器内文
-v 宿主机目录:容器内目录

数据卷挂载与目录直接挂载的

数据卷挂载耦合度低，由docker来管理目录，但是目录较深，不好找
目录挂载耦合度高，需要我们自己管理目录，不过目录容易寻找查看

3.Dockerfile自定义镜像

常见的镜像在DockerHub就能找到，但是我们自己写的项目就必须自己构建镜像了。

而要自定义镜像，就必须先了解镜像的结构才行。

3.1.镜像结构

镜像是将应用程序及其需要的系统函数库、环境、配置、依赖打包而成。

我们以MySQL为例，来看看镜像的组成结构：

简单来说，镜像就是在系统函数库、运行环境基础上，添加应用程序文件、配置文件、依赖文件等组合，然后编写好启动脚本打包在一起形成的文件。

我们要构建镜像，其实就是实现上述打包的过程。

3.2.Dockerfile语法

构建自定义的镜像时，并不需要一个个文件去拷贝，打包。

我们只需要告诉Docker，我们的镜像的组成，需要哪些BaseImage、需要拷贝什么文件、需要安装什么依赖、启动脚本是什么，将来Docker会帮助我们构建镜像。

而描述上述信息的文件就是Dockerfile文件。

Dockerfile就是一个文本文件，其中包含一个个的指令(Instruction)，用指令来说明要执行什么操作来构建镜像。每一个指令都会形成一层Layer。

更新详细语法说明，请参考官网文档： https://docs.docker.com/engine/reference/builder

3.3.构建Java项目

3.3.1.基于Ubuntu构建Java项目

需求：基于Ubuntu镜像构建一个新镜像，运行一个java项目

步骤1：新建一个空文件夹docker-demo
步骤2：拷贝课前资料中的docker-demo.jar文件到docker-demo这个目录
步骤3：拷贝课前资料中的jdk8.tar.gz文件到docker-demo这个目录

步骤4：拷贝课前资料提供的Dockerfile到docker-demo这个目录

其中的内容如下：

# 指定基础镜像
FROM ubuntu:16.04
# 配置环境变量，JDK的安装目录
ENV JAVA_DIR=/usr/local

# 拷贝jdk和java项目的包
COPY ./jdk8.tar.gz $JAVA_DIR/
COPY ./docker-demo.jar /tmp/app.jar

# 安装JDK
RUN cd $JAVA_DIR \
 && tar -xf ./jdk8.tar.gz \
 && mv ./jdk1.8.0_144 ./java8

# 配置环境变量
ENV JAVA_HOME=$JAVA_DIR/java8
ENV PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

# 暴露端口
EXPOSE 8090
# 入口，java项目的启动命令
ENTRYPOINT java -jar /tmp/app.jar

步骤5：进入docker-demo

将准备好的docker-demo上传到虚拟机任意目录，然后进入docker-demo目录下
步骤6：运行命令：
1
docker build -t javaweb:1.0 .
上面的 . 表示目录为当前的目录

最后访问 http://192.168.150.101:8090/hello/count，其中的ip改成你的虚拟机ip

3.3.2.基于java8构建Java项目

虽然我们可以基于Ubuntu基础镜像，添加任意自己需要的安装包，构建镜像，但是却比较麻烦。所以大多数情况下，我们都可以在一些安装了部分软件的基础镜像上做改造。

例如，构建java项目的镜像，可以在已经准备了JDK的基础镜像基础上构建。

需求：基于==java:8-alpine==镜像，将一个Java项目构建为镜像

实现思路如下：

① 新建一个空的目录，然后在目录中新建一个文件，命名为Dockerfile
② 拷贝课前资料提供的docker-demo.jar到这个目录中
③ 编写Dockerfile文件：
- a ）基于java:8-alpine作为基础镜像
- b ）将app.jar拷贝到镜像中
- c ）暴露端口
- d ）编写入口ENTRYPOINT
  
  内容如下：
  1
  2
  3
  4
  FROM java:8-alpine
  COPY ./app.jar /tmp/app.jar
  EXPOSE 8090
  ENTRYPOINT java -jar /tmp/app.jar
④ 使用docker build命令构建镜像
⑤ 使用docker run创建容器并运行

3.4.小结

小结：

Dockerfile的本质是一个文件，通过指令描述镜像的构建过程
Dockerfile的第一行必须是FROM，从一个基础镜像来构建
基础镜像可以是基本操作系统，如Ubuntu。也可以是其他人制作好的镜像，例如：java:8-alpine

4.Docker-Compose

Docker Compose可以基于Compose文件帮我们快速的部署分布式应用，而无需手动一个个创建和运行容器！

4.1.初识DockerCompose

Compose文件是一个文本文件，通过指令定义集群中的每个容器如何运行。格式如下：

version: "3.8"
 services:
  mysql:
    image: mysql:5.7.25
    environment:
     MYSQL_ROOT_PASSWORD: 123 
    volumes:
     - "/tmp/mysql/data:/var/lib/mysql"
     - "/tmp/mysql/conf/hmy.cnf:/etc/mysql/conf.d/hmy.cnf"
  web:
    build: .
    ports:
     - "8090:8090"

上面的Compose文件就描述一个项目，其中包含两个容器：

mysql：一个基于mysql:5.7.25镜像构建的容器，并且挂载了两个目录
web：一个基于docker build临时构建的镜像容器，映射端口时8090

DockerCompose的详细语法参考官网：https://docs.docker.com/compose/compose-file/

其实DockerCompose文件可以看做是将多个docker run命令写到一个文件，只是语法稍有差异。

4.2.安装DockerCompose

参考课前资料

4.3.部署微服务集群

需求：将之前学习的cloud-demo微服务集群利用DockerCompose部署

实现思路：

① 查看课前资料提供的cloud-demo文件夹，里面已经编写好了docker-compose文件

② 修改自己的cloud-demo项目，将数据库、nacos地址都命名为docker-compose中的服务名

③ 使用maven打包工具，将项目中的每个微服务都打包为app.jar

④ 将打包好的app.jar拷贝到cloud-demo中的每一个对应的子目录中

⑤ 将cloud-demo上传至虚拟机，利用 docker-compose up -d 来部署

4.3.1.compose文件

查看课前资料提供的cloud-demo文件夹，里面已经编写好了docker-compose文件，而且每个微服务都准备了一个独立的目录：

内容如下：

version: "3.2"

services:
  nacos:
    image: nacos/nacos-server
    environment:
      MODE: standalone
    ports:
      - "8848:8848"
  mysql:
    image: mysql:5.7.25
    environment:
      MYSQL_ROOT_PASSWORD: 123
    volumes:
      - "$PWD/mysql/data:/var/lib/mysql"
      - "$PWD/mysql/conf:/etc/mysql/conf.d/"
  userservice:
    build: ./user-service
  orderservice:
    build: ./order-service
  gateway:
    build: ./gateway
    ports:
      - "10010:10010"

可以看到，其中包含5个service服务：

nacos：作为注册中心和配置中心
- image: nacos/nacos-server：基于nacos/nacos-server镜像构建
- environment：环境变量
  - MODE: standalone：单点模式启动
- ports：端口映射，这里暴露了8848端口
mysql：数据库
- image: mysql:5.7.25：镜像版本是mysql:5.7.25
- environment：环境变量
  - MYSQL_ROOT_PASSWORD: 123：设置数据库root账户的密码为123
- volumes：数据卷挂载，这里挂载了mysql的data、conf目录，其中有我提前准备好的数据
userservice、orderservice、gateway：都是基于Dockerfile临时构建的

查看mysql目录，可以看到其中已经准备好了cloud_order、cloud_user表：

查看微服务目录，可以看到都包含Dockerfile文件：

内容如下：

1
2
3

FROM java:8-alpine
COPY ./app.jar /tmp/app.jar
ENTRYPOINT java -jar /tmp/app.jar

4.3.2.修改微服务配置

因为微服务将来要部署为docker容器，而容器之间互联不是通过IP地址，而是通过容器名。这里我们将order-service、user-service、gateway服务的mysql、nacos地址都修改为基于容器名的访问。

如下所示：

spring:
  datasource:
    url: jdbc:mysql://mysql:3306/cloud_order?useSSL=false
    username: root
    password: 123
    driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
  application:
    name: orderservice
  cloud:
    nacos:
      server-addr: nacos:8848 # nacos服务地址

4.3.3.打包

接下来需要将我们的每个微服务都打包。因为之前查看到Dockerfile中的jar包名称都是app.jar，因此我们的每个微服务都需要用这个名称。

可以通过修改pom.xml中的打包名称来实现，每个微服务都需要修改：

<build>
  <!-- 服务打包的最终名称 -->
  <finalName>app</finalName>
  <plugins>
    <plugin>
      <groupId>org.springframework.boot</groupId>
      <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
    </plugin>
  </plugins>
</build>