上篇文章我们进行了Docker的快速入门，基本命令的讲解，以及简单的实战，那么本篇我们就来实战一个真实的项目，看看怎么在产线上来通过容器技术来运行我们的项目，来达到学会容器间通信以及docker-compose学习以及docker网络模型学习的目的。
二、项目描述
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创建Todo应用，功能很简单，实现创建Task关联Task分类，以及更新Task的完成状态的功能。
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项目运行后的主界面如下：
三、启动项目
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因为是使用git管理的maven java项目，所以需要首先在服务器上安装java、maven、git 三大件
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Git入门教程传送门：谈谈分布式版本管理工具Git
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接着把github上的项目源码clone到本地
git clone https://github.com/hafizzhang/mysql-spring-boot-todo.git
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进入到项目根目录
cd mysql-spring-boot-todo
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使用maven命令进行打包项目并且使用docker命令进行build镜像
mvn clean package docker:build
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用容器启动mysql 5.6版本
docker run --name mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=password -e MYSQL_DATABASE=tododb -e MYSQL_USER=user -e MYSQL_PASSWORD=pass -d mysql:5.6 -
查看mysql日志输出，确保mysql服务启动没有问题
docker logs mysql (因为上步中我们已经指定了运行mysql容器的名称为mysql，所以这里可以直接用容器名查看日志)
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用容器启动todo镜像
docker run -p 8080:8080 --name todo -d hafiz/todo-demo:1.0.0
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查看todo容器的日志，观察容器是否启动成功
docker logs todo
我们会发现出现了以下错误：
这就说明了，同一个主机上的各个容器之间是相互隔离的，也就是他们直接不能直接相互访问，那我们怎么解决这个问题呢？最简单的办法我们可以直接在启动容器的时候指定--link参数把该容器链接到mysql容器上（虽说这种方式已经官方已经不推荐，但是对于同一个主机的不同容器间的通信却是最简单的，后面会介绍别的方式实现），这样我们的目标容器todo就可以跟mysql源容器进行通信了，来，说干就干
docker rm -f todo 首先删除已经存在的容器todo docker run -p 8080:8080 --name todo --link mysql -d hafiz/todo-demo:1.0.0
再查看todo容器启动的日志，发现可以成功启动了，然后打开浏览器输入主机ip:8080可以看到todo的运行主界面
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我们在todo主界面上添加一条记录，然后通过mysql容器进行查看已经添加的记录，如下：
docker exec -t -i mysql bash 进入到mysql容器 mysql -uuser -ppass 用户名为user,密码为pass select category, IF(complete,'true','false') complete, name from todo_item;
可以看到我们保存的记录已经进到mysql中了
四、使用link实现Docker容器间的通信的原理
todo项目和mysql项目的启动后通信模型如下：
那我们上面已经通过link方式实现了todo容器可以访问相同主机的mysql容器，那么这种方式如何实现的呢？
我们查看todo容器的/etc/hosts文件就会明白了，如下：
可以看出link的工作原理是在todo的hosts文件中写入mysql容器的地址信息
使用容器连接的好处
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运行在同一主机的独立容器间可以相互通讯
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容器间建立一个安全通讯隧道而不需要暴露容器的任何端口
五、使用Docker Compose管理多个容器
为什么需要使用Docker Compose管理多个容器
答：当多个容器相互之间需要通讯时，手动配置容器间连接变得非常复杂，而且官方也已经不推荐使用了。
什么是Docker Compose
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Docker Compose是一个定义和管理多个Docker容器的工具
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它通过YAML文件定义Docker应用运行时的信息，如：端口、网络等。
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使用Docker Compose，一个简单命令可以管理多个容器应用。
Docker Compose使用场景
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快速构建开发环境
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自动化测试环境
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单一主机部署多个容器
安装Docker Compose
如何使用Docker Compose
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定义构建各个镜像所需的Dockerfile文件
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定义docker-compose.yml文件
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在docker-compose.yml和Dockerfile文件所在的目录下，通过
docker-compose up [-d]启动docker-compose.yml 所定义的多个Docker应用
深入了解Docker Compose
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几个重要的Docker Compose命令
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docker-compose up启动YAML中定义的所有容器 -
docker-compose ps [-a]查看[所有的]运行的容器 -
docker-compose logs containerId/containerName查看运行的容器的日志 -
docker-compose stop containerId/containerName停止运行的容器 -
docker-compose rm containerId/containername删除已停止的容器 -
docker-compose build重新创建所有的镜像
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Tips
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docker-compose只有在Docker镜像不存在的时候才创建镜像
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更新Dockerfile后一定要执行docker-compose build重新创建镜像才能生效
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六、Docker网络模型
docker daemon启动以后，会默认创建一个名称为docker0的网桥，容器默认情况下是通过这个docker0网桥来和主机进行通信的。
docker网络模型有以下几种分类：
1. None网络模型
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实现了最大限度的网络隔离
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容器间不能通过网络通讯提供服务或者提供网络服务
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尽管None网络模型可以提供非常好的安全隔离，但其适用场景非常有限
2. Bridge网络模型(默认)
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Bridge网络模型下默认有两个网络接口：loopback和eth0
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同一主机上相同bridge网络的所有容器可以相互间通信
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同一主机上不同bridge网络上所有容器间不能直接通讯
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不同主机间bridge网络的容器不能直接通讯
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演示：
docker run --rm -d --net bridge --name c1 imageName:imageTag sleep 1000 docker run --rm -d --net bridge --name c2 imageName:imageTag sleep 1000 docker exec -ti c1 ping c2 ip 显示网络访问成功
3. Host网络模型（和主机共享网络）
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Host网络安全性相对于其他网络模型如：None、Bridge较低
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Host网络跟主机共享网络栈
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所有主机可见的网络接口对以Host网络模型运行的容器均可见
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容器间网络不具有隔离性
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由于使用Host网络容器的请求无需经过docker0和Iptable的处理，它提供非常好的性能
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演示：
docker run --rm -d --net host --name c1 imageName:imageTag sleep 1000 docker exec -ti c1 ping 主机ip
4. Overlay网络模型
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支持多主机间容器直接通讯
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Swarm模式下使用overlay网络模型无需外部键值存储系统
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非Swarm模式下使用overlay网络模型需要外部键值存储系统，如Consul等
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docker network ls产看当前所有的docker网络 -
docker network create [-d] network-name创建指定驱动的网络-
-d选项可选，用来指定创建网络使用的驱动类型，但好像只能创建bridge驱动的网络
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docker network rm network-name删除自定义网络 -
docker network inspect network-name查看指定docker网络的信息 -
docker network connect network-name containerId/containerName把指定的容器链接到指定的网络上
七、使用Docker Compose管理网络
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默认执行docker-compose时将创建新网络
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新网络名字以docker-compose.yml当前所在目录名字跟默认driver的组合，比如当前目录为test，则docker-compose.yml不指定具体网络的时候，创建的网络名称为：test_default
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可以创建自定义的网络，在docker-compose.yml中自定义networks，如下图的标注1
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指定service使用特定的网络，如下图的标注2
八、如何在产线运行容器化的服务
我们要想在产线去运行容器集群，那我们首先需要COE（Container Orchestration Engine）工具。
1. COE的主要功能如下：
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主机配置（Provisioning）
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容器编排
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自我修复
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Scale up/down 容器
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暴露服务给外界
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服务发现
2. COE工具：
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Docker Swarm Mode
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原生集成Docker Engine的集群管理
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去中心化的设计
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声明式服务模型
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Scale up/down 服务
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支持多主机网络
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服务发现
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负载均衡
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安全性高
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支持滚动升级
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Kubernates
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Mesos/Marathon
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高可用
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支持有状态服务
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支持多种容器引擎
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服务发现和负载均衡
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健康检测
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事件订阅
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丰富的API支持
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容器调度约束
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Hashicorp Nomad
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简单且轻量级
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多云支持
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维护简单
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支持混合工作负载
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高可用
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支持多区域多数据中心
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3. COE选择的准则
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抽象程度（Level of abstraction）:支持混合还是只支持基于容器的工作负载（Hybrid Workloads）
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工具链（Tooling）:编排工具相关生态圈，工具的集成程度
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架构（Architecture）: 是否支持高可用、高稳定性以及灾难恢复
4. 如何选择COE工具
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是否支持企业DevOps框架和编排
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是否提供丰富的API
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集群支持主机数量大小
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容器运行在什么平台？物理机、私有云还是公有云？
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是否具有自我修复功能
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是否提供服务负载均衡
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如何Provision容器
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运维复杂性高低
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是否支持混合工作负载
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生态圈发展是否成熟
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社区是否活跃
5. 监控及指标
常用监控工具
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Sensu
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Prometheus
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Grafana
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Influxdb
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Telegraf
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Zabbix
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cAdvisor
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Sysdig
6. 日志
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EFK（Elasticsearch Fluentd Kibana）
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ELK (Elasticsearch Logstash Kibana)
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Graylog
九、总结
通过本文，我们就知道如何让同一主机上的不同容器进行通讯，如何进行docker 网络的管理，Docker的网络模型都有哪几种？如何在docker-compose.yml文件中自定义docker网络，如何给其中定义的service指定使用自定义的网络？如何在产线运行容器化服务？如何选择COE工具？以及容器化以后我们要注意的地方。对于不同主机间的容器通讯，本文没有设计，以后有机会，我们再来慢慢谈起。