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Docker与微服务实战_docker微服务架构实战

作者：很楠不爱3 | 2024-05-13 19:19:00

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docker微服务架构实战

来自尚硅谷周阳老师的docker教程。。

docker官网：http://www.docker.com
ocker Hub官网: https://hub.docker.com/

1. 基础篇(零基小白)

1.1 Docker简介

1.1.1 是什么

Docker之所以发展如此迅速，也是因为它对此给出了一个标准化的解决方案-----系统平滑移植，容器虚拟化技术。

开发需要清楚的告诉运维部署团队，用的全部配置文件+所有软件环境。不过，即便如此，仍然常常发生部署失败的状况。Docker的出现使得Docker得以打破过去「程序即应用」的观念。透过镜像(images)将作业系统核心除外，运作应用程式所需要的系统环境，由下而上打包，达到应用程式跨平台间的无缝接轨运作。

1.1.2 docker理念

Docker是基于Go语言实现的云开源项目。
Docker的主要目标是“Build，Ship and Run Any App,Anywhere”，也就是通过对应用组件的封装、分发、部署、运行等生命周期的管理，使用户的APP（可以是一个WEB应用或数据库应用等等）及其运行环境能够做到“一次镜像，处处运行”。

Linux容器技术的出现就解决了这样一个问题，而 Docker 就是在它的基础上发展过来的。将应用打成镜像，通过镜像成为运行在Docker容器上面的实例，而 Docker容器在任何操作系统上都是一致的，这就实现了跨平台、跨服务器。只需要一次配置好环境，换到别的机子上就可以一键部署好，大大简化了操作。
一句话：解决了运行环境和配置问题的软件容器，方便做持续集成并有助于整体发布的容器虚拟化技术。

1.1.3 容器与虚拟机比较

（1）传统虚拟机技术：

传统虚拟机技术预计安装在主操作系统上的虚拟机管理系统（如：VirtualBox和VMWare），创阿金虚拟机（虚拟出各种硬件），在虚拟机上安装从操作系统，在从操作系统中安装部署各种应用。
虚拟机的缺点：
- 1）资源占用多；
- 2）冗余步骤多
- 3）启动慢

（2）容器虚拟化技术

Linux容器(Linux Containers，缩写为 LXC)：Linux容器是与系统其他部分隔离开的一系列进程，从另一个镜像运行，并由该镜像提供支持进程所需的全部文件。容器提供的镜像包含了应用的所有依赖项，因而在从开发到测试再到生产的整个过程中，它都具有可移植性和一致性。

Linux 容器不是模拟一个完整的操作系统而是对进程进行隔离。有了容器，就可以将软件运行所需的所有资源打包到一个隔离的容器中。容器与虚拟机不同，不需要捆绑一整套操作系统，只需要软件工作所需的库资源和设置。系统因此而变得高效轻量并保证部署在任何环境中的软件都能始终如一地运行。

Docker容器是在操作系统层面上实现虚拟化，直接复用本地主机的操作系统，而传统的虚拟机则是在硬件层面实现虚拟化。Docker有事体现为启动速度快、占用体积小。

     - 对比
1

关系	对比 - 指向底层原理

比较了 Docker 和传统虚拟化方式的不同之处：
*传统虚拟机技术是虚拟出一套硬件后，在其上运行一个完整操作系统，在该系统上再运行所需应用进程；
*容器内的应用进程直接运行于宿主的内核，容器内没有自己的内核且也没有进行硬件虚拟。因此容器要比传统虚拟机更为轻便。

每个容器之间互相隔离，每个容器有自己的文件系统，容器之间进程不会相互影响，能区分计算资源。

1.1.4 能干嘛

技术职级变化
- coder
- programmer
- software engineer
- DevOps engineer
开发/运维（DevOps）新一代开发工程师
- 一次构建、随处运行
- 更快速的应用交付和部署
- 更简单的系统运维
- 更高效的计算资源利用
Docker应用场景

1.2 Docker安装

1.2.1 前提说明

Docker必须部署在Linux内核的系统上。

1）CentOS Docker 安装

2）前提条件
目前，CntOS 仅发行版本中的内核支持 Docker。Docker 运行在CentOS 7 (64-bit)上，
要求系统为64位、Linux系统内核版本为 3.8以上，这里选用Centos7.x

3）查看自己的内核
uname命令用于打印当前系统相关信息（内核版本号、硬件架构、主机名称和操作系统类型等）。

1.2.2 Docker的基本组成

（1）镜像(image)
Docker 镜像（Image）就是一个只读的模板。镜像可以用来创建 Docker 容器，一个镜像可以创建很多容器。
它也相当于是一个root文件系统。比如官方镜像 centos:7 就包含了完整的一套 centos:7 最小系统的 root 文件系统。
相当于容器的“源代码”，docker镜像文件类似于Java的类模板，而docker容器实例类似于java中new出来的实例对象。

** （2）容器(container)**

从面向对象角度：Docker 利用容器（Container）独立运行的一个或一组应用，应用程序或服务运行在容器里面，容器就类似于一个虚拟化的运行环境，容器是用镜像创建的运行实例。就像是Java中的类和实例对象一样，镜像是静态的定义，容器是镜像运行时的实体。容器为镜像提供了一个标准的和隔离的运行环境，它可以被启动、开始、停止、删除。每个容器都是相互隔离的、保证安全的平台。
从镜像容器角度：可以把容器看做是一个简易版的 Linux 环境（包括root用户权限、进程空间、用户空间和网络空间等）和运行在其中的应用程序。

3）仓库(repository)
仓库（Repository）是集中存放镜像文件的场所。
类似于Maven仓库，存放各种jar包的地方；github仓库，存放各种git项目的地方；
Docker公司提供的官方registry被称为Docker Hub，存放各种镜像模板的地方。

仓库分为公开仓库（Public）和私有仓库（Private）两种形式。

最大的公开仓库是 Docker Hub(https://hub.docker.com/)，存放了数量庞大的镜像供用户下载。
国内的公开仓库包括阿里云、网易云等

4）小总结
需要正确的理解仓库/镜像/容器这几个概念:

Docker 本身是一个容器运行载体或称之为管理引擎。我们把应用程序和配置依赖打包好形成一个可交付的运行环境，这个打包好的运行环境就是image镜像文件。只有通过这个镜像文件才能生成Docker容器实例(类似Java中new出来一个对象)。
image文件可以看作是容器的模板。Docker 根据 image 文件生成容器的实例。同一个 image 文件，可以生成多个同时运行的容器实例。
镜像文件：image 文件生成的容器实例，本身也是一个文件，称为镜像文件。
容器实例：一个容器运行一种服务，当我们需要的时候，就可以通过docker客户端创建一个对应的运行实例，也就是我们的容器。
仓库：就是放一堆镜像的地方，我们可以把镜像发布到仓库中，需要的时候再从仓库中拉下来就可以了。

1.2.3 Docker平台架构图解(架构版)

Docker运行的基本流程为：

1. 用户使用docker client与docker daemon简历通信，并发送请求给后者。
1. 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。
1. docker engine执行docker内部的一系列工作，每项工作都是以一个Job的形式存在
1. Job的运行过程中，党需要容器镜像时，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。
1. 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。
1. 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exec driver来完成。
1. 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。

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。

1.2.4 安装步骤

确定你是CentOS7及以上版本：cat /etc/redhat-release
CentOS7安装Docker：https://docs.docker.com/engine/install/centos/

1.2.4.1 卸载旧版本

https://docs.docker.com/engine/install/centos/

sudo yum remove docker \
                  docker-client \
                  docker-client-latest \
                  docker-common \
                  docker-latest \
                  docker-latest-logrotate \
                  docker-logrotate \
                  docker-engine
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1.2.4.2 yum安装gcc相关

yum -y install gcc
yum -y install gcc-c++
yum install -y yum-utils
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1.2.4.3 设置stable镜像仓库（大坑）

| 官网要求：
执行：yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo
报错：

1）[Errno 14] curl#35 - TCP connection reset by peer
2）[Errno 12] curl#35 - Timeout
|
| — |

| 推荐：使用国内我们自己的
yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo

1.2.4.4 更新yum软件包索引

yum makecache fast

1.2.4.5 安装DOCKER CE

yum -y install docker-ce docker-ce-cli containerd.io
| 官网要求：

执行结果：

|
| — |

1.2.4.6 hello word

启动docker：systemctl start docker
测试：docker version
hello word：docker run hello-world

1.2.4.7 卸载

systemctl stop docker
yum remove docker-ce docker-ce-cli containerd.io
rm -rf /var/lib/docker
rm -rf /var/lib/containerd
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1.2.5 阿里云镜像加速

https://promotion.aliyun.com/ntms/act/kubernetes.html
注册一个属于自己的阿里云账户(可复用淘宝账号)，获得加速器地址连接。

登陆阿里云开发者平台

点击控制台

选择容器镜像服务

获取加速器地址

粘贴脚本直接执行
| mkdir -p /etc/docker |
| — |
| tee /etc/docker/daemon.json <<-‘EOF’
{
“registry-mirrors”: [“https://aa25jngu.mirror.aliyuncs.com”]
}
EOF |

重启服务器
- systemctl daemon-reload
- systemctl restart docker

1.2.6 国内镜像加速器
Docker中国区官方镜像：https://registry.docker-cn.com

1.2.6 为什么Docker会比VM虚拟机快

(1)docker有着比虚拟机更少的抽象层
由于docker不需要Hypervisor(虚拟机)实现硬件资源虚拟化,运行在docker容器上的程序直接使用的都是实际物理机的硬件资源。因此在CPU、内存利用率上docker将会在效率上有明显优势。
(2)docker利用的是宿主机的内核,而不需要加载操作系统OS内核
当新建一个容器时,docker不需要和虚拟机一样重新加载一个操作系统内核。进而避免引寻、加载操作系统内核返回等比较费时费资源的过程,当新建一个虚拟机时,虚拟机软件需要加载OS,返回新建过程是分钟级别的。而docker由于直接利用宿主机的操作系统,则省略了返回过程,因此新建一个docker容器只需要几秒钟。

1.3 Docker常用命令

1.3.1 帮助启动类命令

启动docker： systemctl start docker
停止docker： systemctl stop docker
重启docker： systemctl restart docker
查看docker状态： systemctl status docker
开机启动： systemctl enable docker
查看docker概要信息： docker info
查看docker总体帮助文档： docker --help
查看docker命令帮助文档： docker 具体命令 --help

1.3.2 镜像命令

1）列出本地主机上的镜像：docker images

|
各个选项说明:
REPOSITORY：表示镜像的仓库源
TAG：镜像的标签版本号
IMAGE ID：镜像ID
CREATED：镜像创建时间
SIZE：镜像大小

同一仓库源可以有多个 TAG版本，代表这个仓库源的不同个版本，我们使用 REPOSITORY:TAG 来定义不同的镜像。如果你不指定一个镜像的版本标签，例如你只使用 ubuntu，docker 将默认使用 ubuntu:latest 镜像

OPTIONS说明：

-a :列出本地所有的镜像（含历史映像层）
-q :只显示镜像ID。

2）docker search 某个XXX镜像名字

docker search [OPTIONS] 镜像名字

|

OPTIONS说明：
–limit : 只列出N个镜像，默认25个

例如：docker search --limit 5 redis

3）下载镜像：docker pull 镜像名字

docker pull 镜像名字[:TAG]
docker pull 镜像名字

没有TAG就是最新版

4）查看镜像/容器/数据卷所占的空间：docker system df

5）删除镜像：docker rmi

删除单个：docker rmi -f 镜像ID
删除多个：docker rmi -f 镜像名1:TAG 镜像名2:TAG
删除全部：docker rmi -f $(docker images -qa)

面试题：谈谈docker虚悬镜像是什么？

仓库名、标签都是的镜像，俗称虚悬镜像dangling image

1.3.3 容器命令

有镜像才能创建容器，这是根本前提(下载一个CentOS或者ubuntu镜像演示)

本次演示用ubuntu演示

1）新建+启动容器

docker run [OPTIONS] **IMAGE **[COMMAND] [ARG…]
| OPTIONS说明（常用）：有些是一个减号，有些是两个减号
–name=“容器新名字” 为容器指定一个名称；
-d: 后台运行容器并返回容器ID，也即启动守护式容器(后台运行)；

-i：以交互模式运行容器，通常与 -t 同时使用；
-t：为容器重新分配一个伪输入终端，通常与 -i 同时使用；
也即启动交互式容器(前台有伪终端，等待交互)；

-P: 随机端口映射，大写P
-p: 指定端口映射，小写p

2）列出当前所有正在运行的容器

docker ps [OPTIONS]
| OPTIONS说明（常用）：

-a :列出当前所有正在运行的容器+历史上运行过的
-l :显示最近创建的容器。
-n：显示最近n个创建的容器。

-q :静默模式，只显示容器编号。

3）启动、停止、重启命令组

启动已停止运行的容器：docker start 容器ID或者容器名
重启容器：docker restart 容器ID或者容器名
停止容器：docker stop 容器ID或者容器名
强制停止容器：docker kill 容器ID或容器名
删除已停止的容器：docker rm 容器ID
一次性删除多个容器实例（慎用）：
- docker rm -f $(docker ps -a -q)
- docker ps -a -q | xargs docker rm

4）查询容器日志、内部进程和内部细节命令

查看容器日志：docker logs 容器ID
查看容器内运行的进程：docker top 容器ID
查看容器内部细节：docker inspect 容器ID

5）启动前台交互式容器(前台命令行)

docker run -it centos /bin/bash

| 参数说明：
-i: 交互式操作。
-t: 终端。
centos : centos 镜像。
/bin/bash：放在镜像名后的是命令，这里我们希望有个交互式 Shell，因此用的是 /bin/bash。

要退出终端，直接输入 exit:

6）启动后台守护式容器(后台服务器)

docker run -d 容器名

7）退出容器（针对前台交互式容器）

两种退出方式
- exit：run进去容器，exit退出，容器停止
- ctrl+p+q：run进去容器，ctrl+p+q退出，容器不停止

8）进入正在运行的容器并以命令行交互（重要）

两种方式：

docker exec -it 容器ID bashShell
docker attach 容器ID

两者区别：

attach 直接进入容器启动命令的终端，不会启动新的进程用exit退出，会导致容器的停止。
exec 是在容器中打开新的终端，并且可以启动新的进程用exit退出，不会导致容器的停止。
推荐大家使用 docker exec 命令，因为退出容器终端，不会导致容器的停止。

用之前的redis容器实例进入试试
进入redis服务
docker exec -it 容器ID /bin/bash
docker exec -it 容器ID redis-cli
一般用-d后台启动的程序，再用exec进入对应容器实例
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演示：
attach 直接进入容器启动命令的终端，不会启动新的进程用exit退出，会导致容器的停止。

exec 是在容器中打开新的终端，并且可以启动新的进程用exit退出，不会导致容器的停止。

9）从容器内拷贝文件到主机上

容器→主机
公式：docker cp 容器ID:容器内路径目的主机路径

10）导入和导出容器

export 导出容器的内容留作为一个tar归档文件[对应import命令]
import 从tar包中的内容创建一个新的文件系统再导入为镜像[对应export]
操作案例：

| docker export 容器ID > 文件名.tar

cat 文件名.tar | docker import - 镜像用户/镜像名:镜像版本号

1.3.4 小总结

常用命令

attach Attach to a running container # 当前 shell 下 attach 连接指定运行镜像
build Build an image from a Dockerfile # 通过 Dockerfile 定制镜像
commit Create a new image from a container changes # 提交当前容器为新的镜像
cp Copy files/folders from the containers filesystem to the host path #从容器中拷贝指定文件或者目录到宿主机中
create Create a new container # 创建一个新的容器，同 run，但不启动容器
diff Inspect changes on a container’s filesystem # 查看 docker 容器变化
events Get real time events from the server # 从 docker 服务获取容器实时事件
exec Run a command in an existing container # 在已存在的容器上运行命令
export Stream the contents of a container as a tar archive # 导出容器的内容流作为一个 tar 归档文件[对应 import ]
history Show the history of an image # 展示一个镜像形成历史
images List images # 列出系统当前镜像
import Create a new filesystem image from the contents of a tarball # 从tar包中的内容创建一个新的文件系统映像[对应export]
info Display system-wide information # 显示系统相关信息
inspect Return low-level information on a container # 查看容器详细信息
kill Kill a running container # kill 指定 docker 容器
load Load an image from a tar archive # 从一个 tar 包中加载一个镜像[对应 save]
login Register or Login to the docker registry server # 注册或者登陆一个 docker 源服务器
logout Log out from a Docker registry server # 从当前 Docker registry 退出
logs Fetch the logs of a container # 输出当前容器日志信息
port Lookup the public-facing port which is NAT-ed to PRIVATE_PORT # 查看映射端口对应的容器内部源端口
pause Pause all processes within a container # 暂停容器
ps List containers # 列出容器列表
pull Pull an image or a repository from the docker registry server # 从docker镜像源服务器拉取指定镜像或者库镜像
push Push an image or a repository to the docker registry server # 推送指定镜像或者库镜像至docker源服务器
restart Restart a running container # 重启运行的容器
rm Remove one or more containers # 移除一个或者多个容器
rmi Remove one or more images # 移除一个或多个镜像[无容器使用该镜像才可删除，否则需删除相关容器才可继续或 -f 强制删除]
run Run a command in a new container # 创建一个新的容器并运行一个命令
save Save an image to a tar archive # 保存一个镜像为一个 tar 包[对应 load]
search Search for an image on the Docker Hub # 在 docker hub 中搜索镜像
start Start a stopped containers # 启动容器
stop Stop a running containers # 停止容器
tag Tag an image into a repository # 给源中镜像打标签
top Lookup the running processes of a container # 查看容器中运行的进程信息
unpause Unpause a paused container # 取消暂停容器
version Show the docker version information # 查看 docker 版本号
wait Block until a container stops, then print its exit code # 截取容器停止时的退出状态值

1.4 Docker镜像

1.4.1 什么是镜像

**镜像：**是一种轻量级、可执行的独立软件包，它包含运行某个软件所需的所有内容，我们把应用程序和配置依赖打包好形成一个可交付的运行环境(包括代码、运行时需要的库、环境变量和配置文件等)，这个打包好的运行环境就是image镜像文件。
只有通过这个镜像文件才能生成Docker容器实例(类似Java中new出来一个对象)。

1）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） Docker镜像加载原理：

docker的镜像实际上由一层一层的文件系统组成，这种层级的文件系统UnionFS。
bootfs(boot file system)主要包含bootloader和kernel, bootloader主要是引导加载kernel, Linux刚启动时会加载bootfs文件系统，在Docker镜像的最底层是引导文件系统bootfs。这一层与我们典型的Linux/Unix系统是一样的，包含boot加载器和内核。当boot加载完成之后整个内核就都在内存中了，此时内存的使用权已由bootfs转交给内核，此时系统也会卸载bootfs。

rootfs (root file system) ，在bootfs之上。包含的就是典型 Linux 系统中的 /dev, /proc, /bin, /etc 等标准目录和文件。rootfs就是各种不同的操作系统发行版，比如Ubuntu，Centos等等。
。
平时我们安装进虚拟机的CentOS都是好几个G，为什么docker这里才200M？？

对于一个精简的OS，rootfs可以很小，只需要包括最基本的命令、工具和程序库就可以了，因为底层直接用Host的kernel，自己只需要提供 rootfs 就行了。由此可见对于不同的linux发行版, bootfs基本是一致的, rootfs会有差别, 因此不同的发行版可以公用bootfs。

3）为什么 Docker 镜像要采用这种分层结构呢

镜像分层最大的一个好处就是共享资源，方便复制迁移，就是为了复用。
比如说有多个镜像都从相同的 base 镜像构建而来，那么 Docker Host 只需在磁盘上保存一份 base 镜像；
同时内存中也只需加载一份 base 镜像，就可以为所有容器服务了。而且镜像的每一层都可以被共享。

1.4.2 重点理解

docker镜像层都是只读的，容器层是可写的
当容器启动时，一个新的可写层被加载到镜像的顶部。这一层通常被称作“容器层”，“容器层”之下的都叫“镜像层”。

所有对容器的改动 - 无论添加、删除、还是修改文件都只会发生在容器层中。只有容器层是可写的，容器层下面的所有镜像层都是只读的。

1.4.3 Docker镜像commit操作案例

命令：docker commit -m=“提交的描述信息” -a=“作者” 容器ID 要创建的目标镜像名:[标签名]

案例演示ubuntu安装vim
|
从Hub上下载ubuntu镜像到本地并成功运行
原始的默认Ubuntu镜像是不带着vim命令的

外网连通的情况下，安装vim

docker容器内执行上述两条命令：
apt-get update
apt-get -y install vim

安装完成后，commit我们自己的新镜像

启动我们的新镜像并和原来的对比

1 官网是默认下载的Ubuntu没有vim命令

2我们自己commit构建的镜像，新增加了vim功能，可以成功使用。

1.5 本地镜像发布到阿里云

1.5.1 本地镜像发布到阿里云流程

1. 镜像的生成方法

docker commit [OPTIONS] 容器ID [REPOSITORY[:TAG]]
OPTIONS说明：
-a :提交的镜像作者；
-m :提交时的说明文字；
本次案例centos+ubuntu两个，当堂讲解一个，家庭作业一个，请大家务必动手，亲自实操。

2. 将本地镜像推送到阿里云

本地镜像素材原型

阿里云开发者平台：https://promotion.aliyun.com/ntms/act/kubernetes.html

创建仓库镜像

选择控制台，进入容器镜像服务

选择个人实例

        - 命名空间
1

继续

仓库名称

继续

进入管理界面获得脚本

将镜像推送到阿里云，将镜像推送到阿里云registry

管理界面脚本

脚本实例

docker login --username=zzyybuy registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com
docker tag cea1bb40441c registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/atguiguwh/myubuntu:1.1
docker push registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/atguiguwh/myubuntu:1.1
上面命令是阳哥自己本地的，你自己酌情处理，不要粘贴我的。

1.5.2 将阿里云上的镜像下载到本地

下载到本地

docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/atguiguwh/myubuntu:1.1

1.6 本地镜像发布到私有库

1.6.1 简介

（1）本地镜像发布到私有库流程

（2）是什么

官方Docker Hub地址：https://hub.docker.com/，中国大陆访问太慢了且准备被阿里云取代的趋势，不太主流。
Dockerhub、阿里云这样的公共镜像仓库可能不太方便，涉及机密的公司不可能提供镜像给公网，所以需要创建一个本地私人仓库供给团队使用，基于公司内部项目构建镜像。
Docker Registry是官方提供的工具，可以用于构建私有镜像仓库Docker Registry

1.6.2 将本地镜像推送到私有库

1. 下载镜像Docker Registry：docker pull registry

2. 运行私有库Registry，相当于本地有个私有Docker hub

docker run -d -p 5000:5000  -v /zzyyuse/myregistry/:/tmp/registry --privileged=true registry
1

默认情况，仓库被创建在容器的/var/lib/registry目录下，建议自行用容器卷映射，方便于宿主机联调

3. 案例演示创建一个新镜像，ubuntu安装ifconfig命令

a. 从Hub上下载ubuntu镜像到本地并成功运行

b. 原始的Ubuntu镜像是不带着ifconfig命令的

c. 外网连通的情况下，安装ifconfig命令并测试通过

apt-get update
apt-get install net-tools
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d. 安装完成后，commit我们自己的新镜像

# 命令：在容器外执行，记得
# docker commit -m="提交的描述信息" -a="作者" 容器ID 要创建的目标镜像名:[标签名]
docker commit -m="ifconfig cmd add" -a="zzyy" a69d7c825c4f zzyyubuntu:1.2
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图例：

e. 启动我们的新镜像并和原来的对比

官网是默认下载的Ubuntu没有ifconfig命令
我们自己commit构建的新镜像，新增加了ifconfig功能，可以成功使用。

4. curl验证私服库上有什么镜像

curl -XGET http://192.168.111.162:5000/v2/_catalog
1

可以看到，目前私服库没有任何镜像上传过。。。。。。

5. 将新镜像zzyyubuntu:1.2修改符合私服规范的Tag

# docker   tag   镜像:Tag   Host:Port/Repository:Tag
# 使用命令 docker tag 将zzyyubuntu:1.2 这个镜像修改为192.168.111.162:5000/zzyyubuntu:1.2
docker tag  zzyyubuntu:1.2  192.168.111.162:5000/zzyyubuntu:1.2
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6. 修改配置文件使之支持http

| 别无脑照着复制，registry-mirrors 配置的是国内阿里提供的镜像加速地址，不用加速的话访问官网的会很慢。
2个配置中间有个逗号 ','别漏了，这个配置是json格式的。
2个配置中间有个逗号 ','别漏了，这个配置是json格式的。

*2个配置中间有个逗号 ','别漏了*，这个配置是json格式的。

vim命令新增如下红色内容：vim /etc/docker/daemon.json

| {
“registry-mirrors”: [“https://aa25jngu.mirror.aliyuncs.com”],
“insecure-registries”: [“192.168.111.162:5000”]

}

上述理由：docker默认不允许http方式推送镜像，通过配置选项来取消这个限制。====> 修改完后如果不生效，建议重启docker

7. push推送到私服库

docker push 192.168.111.162:5000/zzyyubuntu:1.2
1

8. curl验证私服库上有什么镜像2

curl -XGET http://192.168.111.162:5000/v2/_catalog

9. pull到本地并运行

docker pull 192.168.111.162:5000/zzyyubuntu:1.2

docker run -it 镜像ID /bin/bash

1.7 Docker容器数据卷

【避坑指南1】Docker挂载主机目录访问如果出现cannot open directory .: Permission denied
解决办法：在挂载目录后多加一个–privileged=true参数即可
原因：如果是CentOS7安全模块会比之前系统版本加强，不安全的会先禁止，所以目录挂载的情况被默认为不安全的行为，
在SELinux里面挂载目录被禁止掉了额，如果要开启，我们一般使用–privileged=true命令，扩大容器的权限解决挂载目录没有权限的问题，也即
使用该参数，container内的root拥有真正的root权限，否则，container内的root只是外部的一个普通用户权限。

  1. **回顾下上一讲的知识点，参数V**
1

还记得蓝色框框中的内容吗？

1.7.1 简介

1. 是什么

卷就是目录或文件，存在于一个或多个容器中，由docker挂载到容器，但不属于联合文件系统，因此能够绕过Union File System提供一些用于持续存储或共享数据的特性：
卷的设计目的就是数据的持久化，完全独立于容器的生存周期，因此Docker不会在容器删除时删除其挂载的数据卷。

一句话：有点类似我们Redis里面的rdb和aof文件
将docker容器内的数据保存进宿主机的磁盘中
运行一个带有容器卷存储功能的容器实例

docker run -it --privileged=true -v /宿主机绝对路径目录:/容器内目录      镜像名
1

2. 能干嘛

为了保证docker数据持久化，防止容器实例删除以后，造成数据丢失。
特点：
1：数据卷可在容器之间共享或重用数据
2：卷中的更改可以直接实时生效，爽
3：数据卷中的更改不会包含在镜像的更新中
4：数据卷的生命周期一直持续到没有容器使用它为止

1.7.2 数据卷案例

1. 宿主vs容器之间映射添加容器卷

a. 挂载命令

# 公式：docker run -it -v /宿主机目录:/容器内目录 ubuntu /bin/bash
docker run -it --name myu3 --privileged=true -v /tmp/myHostData:/tmp/myDockerData ubuntu /bin/bash
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2

结果图示：

b. 查看数据卷是否挂载成功

docker inspect 容器ID
1

c. 容器和宿主机之间数据共享

docker修改，主机同步获得
主机修改，docker同步获得
docker容器stop，主机修改，docker容器重启看数据是否同步。

2. 读写规则映射添加说明

读写(默认)：rw = read + write

只读：ro

docker run -it --privileged=true -v /宿主机绝对路径目录:/容器内目录:ro      镜像名
1

3. 卷的继承和共享

a. 容器1完成和宿主机的映射

docker run -it  --privileged=true -v /mydocker/u:/tmp --name u1 ubuntu
1

b. 容器2继承容器1的卷规则

# 命令公式
docker run -it  --privileged=true --volumes-from 父类  --name u2 ubuntu
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1.8 Docker常规安装简介

1.8.1 总体步骤

搜索镜像
拉取镜像
查看镜像
启动镜像
- 服务端口映射
停止容器
移除容器

1.8.2 安装tomcat

1. docker hub上面查找tomcat镜像

docker search tomcat

2. 从docker hub上拉取tomcat镜像到本地

docker pull tomcat

3. 查看是否有拉取到的tomcat

docker images

4. 使用tomcat镜像创建容器实例(也叫运行镜像)

docker run -it -p 8080:8080 tomcat

-p 小写，主机端口:docker容器端口
-P 大写，随机分配端口
i:交互
t:终端
d:后台

5. 访问猫首页

免修改版说明
- docker pull billygoo/tomcat8-jdk8
- docker run -d -p 8080:8080 --name mytomcat8 billygoo/tomcat8-jdk8

6. 问题

高版本Tomcat会出现404情况

解决

可能没有映射端口或者没有关闭防火墙

把webapps.dist目录换成webapps

先成功启动tomcat

查看webapps 文件夹查看为空

1.8.3 安装mysql

docker hub上面查找mysql镜像

从docker hub上(阿里云加速器)拉取mysql镜像到本地标签为5.7

使用mysql5.7镜像创建容器(也叫运行镜像)

1. 简单版

# 启动容器
docker run -p 3306:3306 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 -d mysql:5.7

# 查看启动结果
docker ps

# 进入容器
docker exec -it 容器ID /bin/bash

# 执行mysql命令
mysql -uroot -p
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建库建表插入数据

外部Win10也来连接运行在dokcer上的mysql容器实例服务

a. 简单版存在的问题

插入中文数据试试

为什么报错?
docker上默认字符集编码隐患

docker里面的mysql容器实例查看，内容如下：

SHOW VARIABLES LIKE ‘character%’

删除容器后，里面的mysql数据如何办
容器实例一删除，你还有什么？删容器到跑路。。。。。？

2. 实战版

a. 启动容器

docker run -d -p 3306:3306 --privileged=true 
-v /zzyyuse/mysql/log:/var/log/mysql 
-v /zzyyuse/mysql/data:/var/lib/mysql 
-v /zzyyuse/mysql/conf:/etc/mysql/conf.d 
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 --name mysql mysql:5.7
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b. 新建my.cnf

通过容器卷同步给mysql容器实例

[client]
default_character_set=utf8
[mysqld]
collation_server = utf8_general_ci
character_set_server = utf8
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c. 重新启动mysql容器实例再重新进入并查看字符编码

d. 再新建库新建表再插入中文测试

e. 结论：docker安装完MySQL并run出容器后，建议请先修改完字符集编码后再新建mysql库-表-插数据

1.8.3 安装redis

1. docker pull 拉取镜像

2. 入门命令

3. 安装

命令提醒：容器卷记得加入–privileged=true

a 在CentOS宿主机下新建目录/app/redis

b. 将一个redis.conf文件模板拷贝进/app/redis目录下

c. /app/redis目录下修改redis.conf文件

1）开启redis验证可选
requirepass 123

2）允许redis外地连接必须
注释掉 # bind 127.0.0.1

3）daemonize no
将daemonize yes注释起来或者 daemonize no设置，因为该配置和docker run中-d参数冲突，会导致容器一直启动失败

4）开启redis数据持久化 appendonly yes 可选

d. 使用redis6.0.8镜像创建容器(也叫运行镜像)

docker run  -p 6379:6379 --name myr3 --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
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e. 测试redis-cli连接上来

docker exec -it 运行着Rediis服务的容器ID
redis-cli

2 高级篇(大厂进阶)

2.1 Docker复杂安装详说

2.1.1 安装mysql主从复制

主从搭建步骤如下：

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
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2. 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
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3. 修改完配置后重启master实例

docker restart mysql-master
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4. 进入mysql-master容器

docker exec -it mysql-master /bin/bash
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5. master容器实例内创建数据同步用户

mysql -uroot -proot
1

CREATE USER 'slave'@'%' IDENTIFIED BY '123456';
GRANT REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT ON *.* TO 'slave'@'%';
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6. 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
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7. 从服务实例修改配置文件

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
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8. 修改完配置后重启slave实例

docker restart mysql-slave
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9. 在主数据库中查看主从同步状态（需要在mysql命令行查看）

show master status;
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10. 进入mysql-slave容器

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

12. 在从数据库中查看主从同步状态

show slave status \G;

13. 在从数据库中开启主从同步

14. 查看从数据库状态发现已经同步

15. 主从复制测试

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

2.1.2 分布式存储方案

cluster(集群)模式-docker版哈希槽分区进行亿级数据存储
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

1. 哈希取余分区

| 原理：
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。

2. 一致性哈希算法分区

是什么
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
3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
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。

一致性哈希算法的扩展性
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。

3. 哈希槽分区

a. 是什么

哈希槽实质就是一个数组，数组[0,2^14 -1]形成hash slot空间。

b. 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。

c. 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。

d. 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

2.1.3 Redis三主三从集群搭建和扩缩容

1. 前置内容

关闭防火墙+启动docker后台服务
systemctl start docker

2. 新建6个docker容器redis

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
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如果运行成功，效果如下：

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

3.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

redis-cli --cluster create 192.168.111.147:6381 192.168.111.147:6382 192.168.111.147:6383 192.168.111.147:6384 192.168.111.147:6385 192.168.111.147:6386 --cluster-replicas 1
1

注意：

进入docker容器后才能执行一下命令，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

操作图示：

一切OK的话，3主3从搞定
链接进入6381作为切入点，查看节点状态

4. 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。防止路由失效加参数-c并新增两个key

redis-cli -p 6831 -c
1

加入参数-c，优化路由

5. 查看集群信息

# redis-cli --cluster check IP:端口
redis-cli --cluster check 192.168.111.147:6381
1
2

6. 容错切换迁移

a. 操作步骤：

主6381和从机切换，先停止主机6381：docker stop redis-node-1
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。

b. 查看集群信息

6381宕机了，6385上位成为了新的master。
备注：本次脑图笔记6381为主下面挂从6385。每次案例下面挂的从机以实际情况为准，具体是几号机器就是几号

c. 先还原之前的3主3从

先启动redis-node-1节点
再停redis-node-1节点对应的从机（本案例是redis-node-5）
最后重启redis-node-5

先启6381：docker start redis-node-1

再停6385：docker stop redis-node-5

再启动6385：docker start redis-node-5

查看集群状态：redis-cli --cluster check 自己IP:6381

2.1.4 Redis主从扩容案例

1. 新建6387、6388两个节点

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
# 查看容器
docker ps
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2. 将新增的6387节点(空槽号)作为master节点加入原集群

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

# 命令公式：redis-cli --cluster add-node 自己实际IP地址:6387 自己实际IP地址:6381
redis-cli --cluster add-node 192.168.56.10:6387 192.168.56.10:6381
1
2

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拜拜6381的码头从而找到组织加入集群

操作图示：

3. 检查集群情况第1次

redis-cli --cluster check 真实ip地址:6381
1

4. 重新分派槽号

# 命令:redis-cli --cluster reshard IP地址:端口号
redis-cli --cluster reshard 192.168.56.10:6381
1
2

5. 检查集群情况第2次

redis-cli --cluster check 192.168.56.10:6381
1

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

6. 为主节点6387分配从节点6388

# 命令：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 192.168.56.10:6388 192.168.56.10:6387 --cluster-slave --cluster-master-id d8c57543cca389847fa3981e8d201b603e02e809
1
2

7. 检查集群情况第3次

redis-cli --cluster check 192.168.56.10:6382
1

2.1.5 Redis主从缩容案例

目的：6387和6388下线

1. 检查集群情况1

redis-cli --cluster check 192.168.111.147:6382
1

2. 删除从节点

# 命令：redis-cli --cluster del-node ip:从机端口 从机6388节点ID
 
redis-cli --cluster del-node 192.168.56.10:6388 0becca6ec61c7ab61e85c0463158a8911c7f9ea9
1
2
3

3. 检查集群情况2

redis-cli --cluster check 192.168.56.10:6382
1

检查一下发现，6388被删除了，只剩下7台机器了。

4. 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 192.168.56.10:6381
1

5. 检查集群情况3

redis-cli --cluster check 192.168.56.10:6381
1

4096个槽位都指给6381，它变成了8192个槽位，相当于全部都给6381了，不然要输入3次，一锅端

6. 将主节点6387删除

redis-cli --cluster del-node 192.168.56.10:6387 d8c57543cca389847fa3981e8d201b603e02e809
1

7. 检查集群情况4

2.2 DockerFile解析

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

2.2.1 简介

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。

2.2.2 构建

1. 构建三步骤

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

2. 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
- 1. 执行一条指令并对容器作出修改
- 1. 执行类似docker commit的操作提交一个新的镜像层
- 1. docker再基于刚提交的镜像运行一个新容器
- 1. 执行dockerfile中的下一条指令直到所有指令都执行完成

Dockerfile、Docker镜像与Docker容器三者关系
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，需要定义一个Dockerfile，Dockerfile中定义了进程需要的一切东西。
docker镜像，在用Dockerfile定义一个文件之后，执行docker build会产生一个Docker镜像，运行Docker镜像时会真正的开发提供服务
docker容器，执行docker run之后会是生成一个docker容器实例，对外提供服务

2.2.3 DockerFile常用保留字指令

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

1. 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

2. MAINTAINER

镜像维护者的姓名和邮箱地址

3. 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 yum -y install vim
- exec格式：RUN [“可执行文件”, “参数1”, “参数2”]

4. EXPOSE

当前容器对外暴露出的端口

5. 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

6. 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

7. 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

8. 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

9. 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。

10. VOLUME

容器数据卷，用于数据保存和持久化工作

11. CMD

指定容器启动后的要干的事情。
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

CMD和RUN命令的区别

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

12. ENTRYPOINT

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：

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

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

2.2.4 案例

自定义镜像mycentosjava8

要求：Centos7镜像具备vim+ifconfig+jdk8

JDK的下载镜像地址
官网

下载地址：
https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/#java8

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

        - 编写
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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
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# docker build -t 新镜像名字:TAG .
docker build -t centosjava8:1.5 .
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注意：不要忘记后面的点，表示当前目录

# docker run -it 新镜像名字:TAG
docker run -it centosjava8:1.5 /bin/bash
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2.2.5 再体会下UnionFS（联合文件系统）

2.2.6 虚悬镜像

仓库名、标签都是的镜像称为虚悬镜像，俗称dangling image
Dockerfile写一个
vim Dockerfile

| from ubuntu

CMD echo ‘action is success’

2 docker build .

        - 查看
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docker image ls -f dangling=true
命令结果

docker image prune
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2.2.7 案例：自定义镜像myubuntu

编写DockerFile文件

| FROM ubuntu
MAINTAINER zzyyzzyybs@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

2.3 Docker微服务实战

2.3.1 通过IDEA新建一个普通微服务模块

1. 新建Module

docker_boot

2. 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>
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3. 写YML

server.port=6001
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4. 主启动

package com.atguigu.docker;

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

@SpringBootApplicationpublic 
class DockerBootApplication {
    public static void main(String[] args){
        SpringApplication.run(DockerBootApplication.class, args);
    }
}
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5. 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
 */
@RestControllerpublic 
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();
    }
}
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2.3.2 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

docker_boot-0.0.1-SNAPSHOT.jar

2. 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
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3. 将微服务jar包和Dockerfile文件上传到同一个目录下/mydocker

4. 构建镜像

docker build -t zzyy_docker:1.6 .

5. 运行容器

docker run -d -p 6001:6001 zzyy_docker:1.6
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6. 访问测试

2.4 Docker网络

2.4.1 是什么

1. docker不启动，默认网络情况

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

2. docker启动后，网络情况

会产生一个名为docker0的虚拟网桥

默认创建3大网络模式

2.4.2 常用基本命令

All命令

[root@centos7 ~]# docker network --help

Usage:  docker network COMMAND

Manage networks

Commands:
  connect     Connect a container to a network
  create      Create a network
  disconnect  Disconnect a container from a network
  inspect     Display detailed information on one or more networks
  ls          List networks
  prune       Remove all unused networks
  rm          Remove one or more networks

Run 'docker network COMMAND --help' for more information on a command.
[root@centos7 ~]# 

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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

2.4.3 能干嘛

容器间的互联和通信以及端口映射
容器IP变动时候可以通过服务名直接网络通信而不受到影响

2.4.4 网络模式

1.容器实例内默认网络IP生产规则

1）先启动两个ubuntu容器实例

2）docker inspect 容器ID or 容器名字

3）关闭u2实例，新建u3，查看ip变化

4）结论
docker容器内部的ip是有可能会发生改变的

2. 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

3. bridge模式

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。

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

ifconfig

1）案例说明

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。
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
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。
- 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）；
- 每个容器实例内部也有一块网卡，每个接口叫eth0；
- 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。

2）代码

docker run -d -p 8081:8080   --name tomcat81 billygoo/tomcat8-jdk8
docker run -d -p 8082:8080   --name tomcat82 billygoo/tomcat8-jdk8
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3）两两匹配验证

4. host模式

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。
1）案例说明
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。

2）代码

docker run -d -p 8083:8080 --network host --name tomcat83 billygoo/tomcat8-jdk8
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问题：
docke启动时总是遇见标题中的警告
原因：
docker启动时指定–network=host或-net=host，如果还指定了-p映射端口，那这个时候就会有此警告，
并且通过-p设置的参数将不会起到任何作用，端口号会以主机端口号为主，重复时则递增。
解决:
解决的办法就是使用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。。。。O(∩_∩)O哈哈~
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？？
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。

5. none

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。禁用网络功能，只有lo标识(就是127.0.0.1表示本地回环)
1）案例
docker run -d -p 8084:8080 --network none --name tomcat84 billygoo/tomcat8-jdk8
进入容器内部查看

在容器外部查看

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

6. container模式

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

单图标	CustomIcon-663735520; [“”, “4MyPJwAAAAAAAAAAAAAAAA==”]

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

相当于tomcat86和tomcat85公用同一个ip同一个端口，导致端口冲突

本案例用tomcat演示不合适。。。演示坑。。。。。。o(╥﹏╥)o

换一个镜像给大家演示，
案例2

单图标	CustomIcon–1664269521; [“”, “L0PNnAAAAAAAAAAAAAAAAA==”]

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，因为他小，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。
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

15: eth0@if16: 消失了。。。。。。关闭alpine1，再看看alpine2

2.4.5 自定义网络

1. 没有用自定义网络之前

案例

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

按照服务名ping不通

2. 使用自定义网络之后

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）

2.4.6 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：

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

2.5 Docker-compose容器编排

2.5.1 简介

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。然后，只要一个命令，就能同时启动/关闭这些容器

2.5.2 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？

如果我需要同时部署好多个服务,难道要每个服务单独写Dockerfile然后在构建镜像,构建容器,这样累都累死了,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eureka，甚至还包括负载均衡容器等等。。。。。。

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。

2.5.3 安装

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：

# 下载
curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/1.29.2/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose

# 修改目录权限
chmod +x /usr/local/bin/docker-compose

# 检查
docker-compose --version
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卸载步骤：

rm /usr/local/bin/docker-compose
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2.5.4 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

2.5.4 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

2.5.5 Compose编排微服务

1.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 0=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'
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2. 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>
    <!--<version>2.3.10.RELEASE</version>-->
    <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
  </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>
    <!--guava Google 开源的 Guava 中自带的布隆过滤器-->
    <dependency>
      <groupId>com.google.guava</groupId>
      <artifactId>guava</artifactId>
      <version>23.0</version>
    </dependency>
    <!-- redisson -->
    <dependency>
      <groupId>org.redisson</groupId>
      <artifactId>redisson</artifactId>
      <version>3.13.4</version>
    </dependency>
    <!--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>
    <!--swagger2-->
    <dependency>
      <groupId>io.springfox</groupId>
      <artifactId>springfox-swagger2</artifactId>
      <version>2.9.2</version>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>io.springfox</groupId>
      <artifactId>springfox-swagger-ui</artifactId>
      <version>2.9.2</version>
    </dependency>
    <!--SpringBoot与Redis整合依赖-->
    <dependency>
      <groupId>org.springframework.boot</groupId>
      <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
    </dependency>
    <!--springCache-->
    <dependency>
      <groupId>org.springframework.boot</groupId>
      <artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
    </dependency>
    <!--springCache连接池依赖包-->
    <dependency>
      <groupId>org.apache.commons</groupId>
      <artifactId>commons-pool2</artifactId>
                                 </dependency>
                                 <!-- jedis -->
                                 <dependency>
                                 <groupId>redis.clients</groupId>
                                 <artifactId>jedis</artifactId>
                                 <version>3.1.0</version>
                                 </dependency>
                                 <!--Mysql数据库驱动-->
                                 <dependency>
                                 <groupId>mysql</groupId>
                                 <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
                                 <version>5.1.47</version>
                                 </dependency>
                                 <!--SpringBoot集成druid连接池-->
                                 <dependency>
                                 <groupId>com.alibaba</groupId>
                                 <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
                                 <version>1.1.10</version>
                                 </dependency>
                                 <dependency>
                                 <groupId>com.alibaba</groupId>
                                 <artifactId>druid</artifactId>
                                 <version>${druid.version}</version>
                                 </dependency>
                                 <!--mybatis和springboot整合-->
                                 <dependency>
                                 <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
                                 <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
                                 <version>${mybatis.spring.boot.version}</version>
                                 </dependency>
                                 <!-- 添加springboot对amqp的支持 -->
                                 <dependency>
                                 <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                                 <artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId>
                                 </dependency>
                                 <dependency>
                                 <groupId>commons-codec</groupId>
                                 <artifactId>commons-codec</artifactId>
                                 <version>1.10</version>
                                 </dependency>
                                 <!--通用基础配置junit/devtools/test/log4j/lombok/hutool-->
                                 <!--hutool-->
                                 <dependency>
                                 <groupId>cn.hutool</groupId>
                                 <artifactId>hutool-all</artifactId>
                                 <version>5.2.3</version>
                                 </dependency>
                                 <dependency>
                                 <groupId>junit</groupId>
                                 <artifactId>junit</artifactId>
                                 <version>${junit.version}</version>
                                 </dependency>
                                 <dependency>
                                 <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                                 <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
                                 <scope>runtime</scope>
                                 <optional>true</optional>
                                 </dependency>
                                 <dependency>
                                 <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                                 <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
                                 <scope>test</scope>
                                 </dependency>
                                 <dependency>
                                 <groupId>log4j</groupId>
                                 <artifactId>log4j</artifactId>
                                 <version>${log4j.version}</version>
                                 </dependency>
                                 <dependency>
                                 <groupId>org.projectlombok</groupId>
                                 <artifactId>lombok</artifactId>
                                 <version>${lombok.version}</version>
                                 <optional>true</optional>
                                 </dependency>
                                 <!--persistence-->
                                 <dependency>
                                 <groupId>javax.persistence</groupId>
                                 <artifactId>persistence-api</artifactId>
                                 <version>1.0.2</version>
                                 </dependency>
                                 <!--通用Mapper-->
                                 <dependency>
                                 <groupId>tk.mybatis</groupId>
                                 <artifactId>mapper</artifactId>
                                 <version>${mapper.version}</version>
                                 </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>
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3. 写YML

server.port=6001
# ========================alibaba.druid相关配置=====================
spring.datasource.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
spring.datasource.url=jdbc:mysql://192.168.111.169:3306/db2021?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=123456
spring.datasource.druid.test-while-idle=false
# ========================redis相关配置=====================
spring.redis.database=0
spring.redis.host=192.168.111.169
spring.redis.port=6379
spring.redis.password=
spring.redis.lettuce.pool.max-active=8spring.redis.lettuce.pool.max-wait=-1ms
spring.redis.lettuce.pool.max-idle=8spring.redis.lettuce.pool.min-idle=0
# ========================mybatis相关配置===================
mybatis.mapper-locations=classpath:mapper/*.xml
mybatis.type-aliases-package=com.atguigu.docker.entities
# ========================swagger=====================
spring.swagger2.enabled=true
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4. 主启动

package com.atguigu.docker;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import tk.mybatis.spring.annotation.MapperScan;
@SpringBootApplication
@MapperScan("com.atguigu.docker.mapper") 
//import tk.mybatis.spring.annotation.MapperScan;
public class DockerBootApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(DockerBootApplication.class, args);
    }
}
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5.配置

config配置类

package com.atguigu.docker.config;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.lettuce.LettuceConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
import java.io.Serializable;
/**
 * @auther zzyy
 * @create 2021-10-27 17:19
 */
@Configuration
@Slf4jpublic 
class RedisConfig {
    /**
     * @param lettuceConnectionFactory
     * @return
     *
     * redis序列化的工具配置类，下面这个请一定开启配置
     * 127.0.0.1:6379> keys *
     * 1) "ord:102"  序列化过
     * 2) "\xac\xed\x00\x05t\x00\aord:102"   野生，没有序列化过
     */
    @Bean
    public RedisTemplate<String,Serializable> redisTemplate(LettuceConnectionFactory lettuceConnectionFactory) {
        RedisTemplate<String,Serializable> redisTemplate = new RedisTemplate<>();

        redisTemplate.setConnectionFactory(lettuceConnectionFactory);
        //设置key序列化方式string
        redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        //设置value的序列化方式json
        redisTemplate.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());

        redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        redisTemplate.setHashValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());

        redisTemplate.afterPropertiesSet();

        return redisTemplate;
    }
}
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package com.atguigu.docker.config;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import springfox.documentation.builders.ApiInfoBuilder;
import springfox.documentation.builders.PathSelectors;
import springfox.documentation.builders.RequestHandlerSelectors;
import springfox.documentation.service.ApiInfo;
import springfox.documentation.spi.DocumentationType;
import springfox.documentation.spring.web.plugins.Docket;
import springfox.documentation.swagger2.annotations.EnableSwagger2;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;
/**
 * @auther zzyy
 * @create 2021-05-01 16:18
 */@Configuration
@EnableSwagger2public 
class SwaggerConfig {
    @Value("${spring.swagger2.enabled}")
    private Boolean enabled;

    @Bean
    public Docket createRestApi() {
        return new Docket(DocumentationType.SWAGGER_2)
                .apiInfo(apiInfo())
                .enable(enabled)
                .select()
                .apis(RequestHandlerSelectors.basePackage("com.atguigu.docker")) //你自己的package
                .paths(PathSelectors.any())
                .build();
    }

    public ApiInfo apiInfo() {
        return new ApiInfoBuilder()
                .title("尚硅谷Java大厂技术"+"\t"+new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd").format(new Date()))
                .description("docker-compose")
                .version("1.0")
                .termsOfServiceUrl("https://www.atguigu.com/")
                .build();
    }
}
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6.业务类

package com.atguigu.docker.entities;

import javax.persistence.Column;
import javax.persistence.GeneratedValue;
import javax.persistence.Id;
import javax.persistence.Table;
import java.util.Date;

@Table(name = "t_user")
public class User {
    @Id
    @GeneratedValue(generator = "JDBC")
    private Integer id;

    /**
     * 用户名
     */
    private String username;

    /**
     * 密码
     */
    private String password;

    /**
     * 性别 0=女 1=男 
     */
    private Byte sex;

    /**
     * 删除标志，默认0不删除，1删除
     */
    private Byte deleted;

    /**
     * 更新时间
     */
    @Column(name = "update_time")
    private Date updateTime;

    /**
     * 创建时间
     */
    @Column(name = "create_time")
    private Date createTime;

    /**
     * @return id
     */
    public Integer getId() {
        return id;
    }

    /**
     * @param id
     */
    public void setId(Integer id) {
        this.id = id;
    }

    /**
     * 获取用户名
     *
     * @return username - 用户名
     */
    public String getUsername() {
        return username;
    }

    /**
     * 设置用户名
     *
     * @param username 用户名
     */
    public void setUsername(String username) {
        this.username = username;
    }

    /**
     * 获取密码
     *
     * @return password - 密码
     */
    public String getPassword() {
        return password;
    }

    /**
     * 设置密码
     *
     * @param password 密码
     */
    public void setPassword(String password) {
        this.password = password;
    }

    /**
     * 获取性别 0=女 1=男 
     *
     * @return sex - 性别 0=女 1=男 
     */
    public Byte getSex() {
        return sex;
    }

    /**
     * 设置性别 0=女 1=男 
     *
     * @param sex 性别 0=女 1=男 
     */
    public void setSex(Byte sex) {
        this.sex = sex;
    }

    /**
     * 获取删除标志，默认0不删除，1删除
     *
     * @return deleted - 删除标志，默认0不删除，1删除
     */
    public Byte getDeleted() {
        return deleted;
    }

    /**
     * 设置删除标志，默认0不删除，1删除
     *
     * @param deleted 删除标志，默认0不删除，1删除
     */
    public void setDeleted(Byte deleted) {
        this.deleted = deleted;
    }

    /**
     * 获取更新时间
     *
     * @return update_time - 更新时间
     */
    public Date getUpdateTime() {
        return updateTime;
    }

    /**
     * 设置更新时间
     *
     * @param updateTime 更新时间
     */
    public void setUpdateTime(Date updateTime) {
        this.updateTime = updateTime;
    }

    /**
     * 获取创建时间
     *
     * @return create_time - 创建时间
     */
    public Date getCreateTime() {
        return createTime;
    }

    /**
     * 设置创建时间
     *
     * @param createTime 创建时间
     */
    public void setCreateTime(Date createTime) {
        this.createTime = createTime;
    }
}
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package com.atguigu.docker.entities;

import io.swagger.annotations.ApiModel;
import io.swagger.annotations.ApiModelProperty;
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
import java.io.Serializable;
import java.util.Date;

@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
@Data
@ApiModel(value = "用户信息")
public class UserDTO implements Serializable{
    @ApiModelProperty(value = "用户ID")
    private Integer id;

    @ApiModelProperty(value = "用户名")
    private String username;

    @ApiModelProperty(value = "密码")
    private String password;

    @ApiModelProperty(value = "性别 0=女 1=男 ")
    private Byte sex;

    @ApiModelProperty(value = "删除标志，默认0不删除，1删除")
    private Byte deleted;

    @ApiModelProperty(value = "更新时间")
    private Date updateTime;

    @ApiModelProperty(value = "创建时间")
    private Date createTime;
}
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package com.atguigu.docker.mapper;

import com.atguigu.docker.entities.User;
import tk.mybatis.mapper.common.Mapper;

public interface UserMapper extends Mapper<User> {
}
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<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd"><mapper namespace="com.atguigu.docker.mapper.UserMapper">
  <resultMap id="BaseResultMap" type="com.atguigu.docker.entities.User">
    <!--
      WARNING - @mbg.generated
    -->
    <id column="id" jdbcType="INTEGER" property="id" />
    <result column="username" jdbcType="VARCHAR" property="username" />
    <result column="password" jdbcType="VARCHAR" property="password" />
    <result column="sex" jdbcType="TINYINT" property="sex" />
    <result column="deleted" jdbcType="TINYINT" property="deleted" />
    <result column="update_time" jdbcType="TIMESTAMP" property="updateTime" />
    <result column="create_time" jdbcType="TIMESTAMP" property="createTime" />
  </resultMap>
</mapper>
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package com.atguigu.docker.service;

import com.atguigu.docker.entities.User;
import com.atguigu.docker.mapper.UserMapper;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.ValueOperations;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import javax.annotation.Resource;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * @auther zzyy
 * @create 2021-05-01 14:58
 */@Service
@Slf4j
public class UserService {

    public static final String CACHE_KEY_USER = "user:";

    @Resource
    private UserMapper userMapper;
    @Resource
    private RedisTemplate redisTemplate;

    /**
     * addUser
     * @param user
     */
    public void addUser(User user)
    {
        //1 先插入mysql并成功
        int i = userMapper.insertSelective(user);

        if(i > 0)
        {
            //2 需要再次查询一下mysql将数据捞回来并ok
            user = userMapper.selectByPrimaryKey(user.getId());
            //3 将捞出来的user存进redis，完成新增功能的数据一致性。
            String key = CACHE_KEY_USER+user.getId();
            redisTemplate.opsForValue().set(key,user);
        }
    }

    /**
     * findUserById
     * @param id
     * @return
     */
    public User findUserById(Integer id)
    {
        User user = null;
        String key = CACHE_KEY_USER+id;

        //1 先从redis里面查询，如果有直接返回结果，如果没有再去查询mysql
        user = (User) redisTemplate.opsForValue().get(key);

        if(user == null)
        {
            //2 redis里面无，继续查询mysql
            user = userMapper.selectByPrimaryKey(id);
            if(user == null)
            {
                //3.1 redis+mysql 都无数据
                //你具体细化，防止多次穿透，我们规定，记录下导致穿透的这个key回写redis
                return user;
            }else{
                //3.2 mysql有，需要将数据写回redis，保证下一次的缓存命中率
                redisTemplate.opsForValue().set(key,user);
            }
        }
        return user;
    }
}
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package com.atguigu.docker.controller;

import cn.hutool.core.util.IdUtil;
import cn.hutool.core.util.ReferenceUtil;
import com.atguigu.docker.entities.User;
import com.atguigu.docker.entities.UserDTO;
import com.atguigu.docker.service.UserService;
import io.swagger.annotations.Api;
import io.swagger.annotations.ApiOperation;
import io.swagger.models.auth.In;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.BeanUtils;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import javax.annotation.Resource;
import java.util.Random;

/**
 * @auther zzyy
 * @create 2021-05-01 15:02
 */@Api(description = "用户User接口")@RestController
@Slf4j
public class UserController {
    @Resource
    private UserService userService;

    @ApiOperation("数据库新增3条记录")
    @RequestMapping(value = "/user/add",method = RequestMethod.POST)
    public void addUser()
    {
        for (int i = 1; i <=3; i++) {
            User user = new User();

            user.setUsername("zzyy"+i);
            user.setPassword(IdUtil.simpleUUID().substring(0,6));
            user.setSex((byte) new Random().nextInt(2));

            userService.addUser(user);
        }
    }

    @ApiOperation("删除1条记录")
    @RequestMapping(value = "/user/delete/{id}",method = RequestMethod.POST)
    public void deleteUser(@PathVariable Integer id)
    {
        userService.deleteUser(id);
    }

    @ApiOperation("修改1条记录")
    @RequestMapping(value = "/user/update",method = RequestMethod.POST)
    public void updateUser(@RequestBody UserDTO userDTO)
    {
        User user = new User();
        BeanUtils.copyProperties(userDTO,user);
        userService.updateUser(user);
    }

    @ApiOperation("查询1条记录")
    @RequestMapping(value = "/user/find/{id}",method = RequestMethod.GET)
    public User findUserById(@PathVariable Integer id)
    {
        return userService.findUserById2(id);
    }
}
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7.打包

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

8. 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
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9. 构建镜像

docker build -t zzyy_docker:1.6 .
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10. compose服务编排

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_ROOT_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: 
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11. 第二次修改微服务工程docker_boot

修改yml文件，修改内容为：将写死的mysql和redis连接地址IP改为服务名

server.port=6001
# ========================alibaba.druid相关配置=====================
spring.datasource.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
#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=falsespring.datasource.username=rootspring.datasource.password=123456spring.datasource.druid.test-while-idle=false
# ========================redis相关配置=====================
spring.redis.database=0
#spring.redis.host=192.168.111.169
spring.redis.host=redis
spring.redis.port=6379
spring.redis.password=
spring.redis.lettuce.pool.max-active=8
spring.redis.lettuce.pool.max-wait=-1ms
spring.redis.lettuce.pool.max-idle=8
spring.redis.lettuce.pool.min-idle=0
# ========================mybatis相关配置===================
mybatis.mapper-locations=classpath:mapper/*.xml
mybatis.type-aliases-package=com.atguigu.docker.entities
# ========================swagger=====================
spring.swagger2.enabled=true
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12. 重新打包，上传服务器制作镜像

同7,8,9步

13. 执行 docker-compose up

或者执行 docker-compose up -d

14. 进入mysql容器实例并新建库db2021+新建表t_user

docker exec -it 容器实例id /bin/bash
mysql -uroot -p
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2

create database db2021;
use db2021;
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 0=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=utf8mb4 COMMENT='用户表';
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15. 测试

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

16. 关停

2.6 Docker轻量级可视化工具Portainer

2.6.1 简介

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。

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

2.6.2 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
1

2.6.3 登录

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

2.7 Docker容器监控之 CAdvisor+InfluxDB+Granfana

docker自带监控命令：docker stats
docker stats命令的结果

问题：

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。。。。
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

2.7.1 容器监控简介

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

1. CAdvisor

2. InfluxDB

3. Granfana

5. 总结

2.7.2 容器编排方式启动

1. 新建目录

2. 新建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
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