• 物联网架构成长之路(24)-Docker练习之Compose容器编排


    0.前言
      一开始学的之后,是想一步到位直接上Kubernetes(K8s)的,后面没想到,好像有点复杂,有些概念不是很懂。因此学习东西还是要循序渐进,慢慢来。先了解单机编排技术Docker Compose,了解一些技术细节及原理后,在入手K8s。还是不能一口吃成胖子,要多吃几口才可以。而且目前公司都是一些小项目,能用得上DockerCompose已经很不错了,还想要上K8s,估计是不现实的。

    1. 安装

      可以通过运行下面命令进行安装,

    1 curl -L https://github.com/docker/compose/releases/download/1.23.1/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` -o docker-compose
    2 chmod +x docker-compose
    3 mv docker-compose /usr/local/bin

      安装Tab自动补全

    curl -L https://raw.githubusercontent.com/docker/compose/1.23.1/contrib/completion/bash/docker-compose -o /etc/bash_completion.d/docker-compose

      由于我看得是《Spring Cloud与Docker微服务架构实战 第二版》这本书,里面刚好有个例子,这里就用这个做练手。

    1 git clone https://github.com/itmuch/spring-cloud-docker-microservice-book-code-docker/
    2 cd spring-cloud-docker-microservice-book-code-docker
    3 cd docker-1-simple
    4 mvn clean package docker:build

      里面的每个微服务都构建成一个Docker Image,然后就可以开干了。

    2. 简单例子

      从一个简单的例子开始
      Dockerfile 文件

    1 FROM java:latest
    2 VOLUME /tmp
    3 ADD microservice-discovery-eureka-0.0.1-SNAPSHOT.jar app.jar
    4 RUN bash -c 'touch /app.jar'
    5 EXPOSE 9000
    6 ENTRYPOINT ["java", "-Djava.security.egd=file:/dev/./urandom", "-jar", "/app.jar"]

      docker-compose.yml 文件

    1 version: '3'
    2 services:
    3     eureka:
    4         build: .
    5         ports:
    6             - "8761:8761"

      执行 docker-compose up

      从下图可以看出,docker-compose 执行后,分别创建了 compose_eureka Image, compose_default Network, compose_eureka_1_b5 Container

      以上就是入门了,关于docker-compose更多的语法,这里就不展开了,具体肯定是参考其他博客,或者官方文档吧

    3. 实战练习

      参考书本上的例子进行练习

      3.1 基于Spring Boot微服务的Compose编写

      这里要使用上述 github 代码里 docker-1-simple 这个目录下的代码进行编译

     1 version: '3'
     2 services:
     3     discovery:
     4         image: registry.cn-shenzhen.aliyuncs.com/wunaozai/microservice-discovery-eureka:0.0.1-SNAPSHOT
     5         ports:
     6             - "8761:8761"
     7     microservice-provider-user:
     8         image: registry.cn-shenzhen.aliyuncs.com/wunaozai/microservice-provider-user:0.0.1-SNAPSHOT
     9     microservice-consumer-movie-ribbon-hystrix:
    10         image: registry.cn-shenzhen.aliyuncs.com/wunaozai/microservice-consumer-movie-ribbon-hystrix:0.0.1-SNAPSHOT
    11     microservice-gateway-zuul:
    12         image: registry.cn-shenzhen.aliyuncs.com/wunaozai/microservice-gateway-zuul:0.0.1-SNAPSHOT
    13     microservice-hystrix-dashboard:
    14         image: registry.cn-shenzhen.aliyuncs.com/wunaozai/microservice-hystrix-dashboard:0.0.1-SNAPSHOT
    15         ports:
    16             - "8030:8030"
    17     microservice-hystrix-turbine:
    18         image: registry.cn-shenzhen.aliyuncs.com/wunaozai/microservice-hystrix-turbine:0.0.1-SNAPSHOT

      运行后,就启动对应的6个Image,以下是运行后效果

      使用之前的weave scope工具查看docker, 可以看到5个微服务通过Spring Boot的Eureka连接在一起了。还有一个microservice-hystrix-dashboard这个没有在里面是因为这个是一个仪表盘(Dashboard),不属于实际业务,所以代码里面没有关联起来,实际上是已启动的。
      从图中还可以看到,后面的那两个集群etcd和elasticsearch,这两个是之前做练习时创建的。初学者,利用这个weave scope工具来查看和监控,挺好用的。

      3.2 基于Eureka高可用(HA)的Compose编写

      这里要使用上述 github 代码里 docker-2-eureka-ha 这个目录下的代码进行编译

     1 version: "3"
     2 services:
     3   peer1:      # 默认情况下,其他服务可使用服务名称连接到该服务。对于peer2节点,它需连接http://peer1:8761/eureka/,因此,我们可配置该服务的名称为peer1。
     4     image: registry.cn-shenzhen.aliyuncs.com/wunaozai/microservice-discovery-eureka-ha:0.0.1-SNAPSHOT
     5     ports:
     6       - "8761:8761"
     7     environment:
     8       - spring.profiles.active=peer1
     9   peer2:
    10     image: registry.cn-shenzhen.aliyuncs.com/wunaozai/microservice-discovery-eureka-ha:0.0.1-SNAPSHOT
    11     hostname: peer2
    12     ports:
    13       - "8762:8762"
    14     environment:
    15       - spring.profiles.active=peer2
    16 
    17 ## 使用Compose编排高可用的Eureka Server

      通过Eureka自带的Dashboard可以看到启动的两个容器已经互相注册,实现高可用(HA)功能

      3.3 基于Spring Boot微服务集群及动态伸缩的Compose编写

      这里要使用上述 github 代码里 docker-3-complex 这个目录下的代码进行编译,要在每个项目的根目录下,执行 mvn clean package docker:build

     1 version: "3"
     2 services:
     3   peer1:
     4     image: itmuch/microservice-discovery-eureka-ha:0.0.1-SNAPSHOT
     5     ports:
     6       - "8761:8761"
     7     environment:
     8       - spring.profiles.active=peer1
     9   peer2:
    10     image: itmuch/microservice-discovery-eureka-ha:0.0.1-SNAPSHOT
    11     hostname: peer2
    12     ports:
    13       - "8762:8762"
    14     environment:
    15       - spring.profiles.active=peer2
    16   microservice-provider-user:
    17     image: itmuch/microservice-provider-user:0.0.1-SNAPSHOT
    18   microservice-consumer-movie-ribbon-hystrix:
    19     image: itmuch/microservice-consumer-movie-ribbon-hystrix:0.0.1-SNAPSHOT
    20   microservice-gateway-zuul:
    21     image: itmuch/microservice-gateway-zuul:0.0.1-SNAPSHOT
    22   microservice-hystrix-turbine:
    23     image: itmuch/microservice-hystrix-turbine:0.0.1-SNAPSHOT

      通过Eureka的Dashboard查看

      仔细查看下图,可以观察到各个Container间箭头的指向,用于理解Spring Boot各个微服务间关系

      执行以下命令,为各个微服务动态扩容。让各个微服务都执行3个实例,由于docker-compose版本问题,建议使用 --scale 参数来设置启动实例。

    1 docker-compose up --scale microservice-provider-user=3 
    2     --scale microservice-consumer-movie-ribbon-hystrix=3 
    3     --scale microservice-gateway-zuul=3 
    4     --scale microservice-hystrix-turbine=3

      Eureka的Dashboard查看


      3.4 修改之前博客中的etcd集群配置,改为docker-compose方式启动(自己实践)

     1 version: "3"
     2 services:
     3     etcd01:
     4         image: etcd:3.3
     5         ports:
     6             - "10001:2379"
     7             - "10011:2380"
     8         #volumes:
     9         #- "/root/workspace/docker/k8s/etcd/data11:/data"
    10         command:
    11             - /bin/etcd
    12             - --data-dir
    13             - /data
    14             - -name
    15             - etcd01
    16             - -advertise-client-urls
    17             - http://etcd01:2379
    18             - -listen-client-urls
    19             - http://0.0.0.0:2379
    20             - -initial-advertise-peer-urls
    21             - http://etcd01:2380
    22             - -listen-peer-urls
    23             - http://0.0.0.0:2380
    24             - -initial-cluster-state
    25             - new
    26             - -initial-cluster-token
    27             - docker-etcd
    28             - -initial-cluster
    29             - etcd01=http://etcd01:2380,etcd02=http://etcd02:2380,etcd03=http://etcd03:2380
    30     etcd02:
    31         image: etcd:3.3
    32         ports:
    33             - "10002:2379"
    34             - "10012:2380"
    35         #volumes:
    36         #- "/root/workspace/docker/k8s/etcd/data22:/data"
    37         command:
    38             - /bin/etcd
    39             - --data-dir
    40             - /data
    41             - -name
    42             - etcd02
    43             - -advertise-client-urls
    44             - http://etcd02:2379
    45             - -listen-client-urls
    46             - http://0.0.0.0:2379
    47             - -initial-advertise-peer-urls
    48             - http://etcd02:2380
    49             - -listen-peer-urls
    50             - http://0.0.0.0:2380
    51             - -initial-cluster-state
    52             - new
    53             - -initial-cluster-token
    54             - docker-etcd
    55             - -initial-cluster
    56             - etcd01=http://etcd01:2380,etcd02=http://etcd02:2380,etcd03=http://etcd03:2380
    57     etcd03:
    58         image: etcd:3.3
    59         ports:
    60             - "10003:2379"
    61             - "10013:2380"
    62         #volumes:
    63         #- "/root/workspace/docker/k8s/etcd/data33:/data"
    64         command:
    65             - /bin/etcd
    66             - --data-dir
    67             - /data
    68             - -name
    69             - etcd03
    70             - -advertise-client-urls
    71             - http://etcd03:2379
    72             - -listen-client-urls
    73             - http://0.0.0.0:2379
    74             - -initial-advertise-peer-urls
    75             - http://etcd03:2380
    76             - -listen-peer-urls
    77             - http://0.0.0.0:2380
    78             - -initial-cluster-state
    79             - new
    80             - -initial-cluster-token
    81             - docker-etcd
    82             - -initial-cluster
    83             - etcd01=http://etcd01:2380,etcd02=http://etcd02:2380,etcd03=http://etcd03:2380
    View Code

      测试,实际效果是,对3个节点的增删改查操作都是等效的

    curl http://127.0.0.1:10001/v2/keys/hello -XPUT -d value="hello world"

    4. 小结

      这几天的练习与了解,算是对Docker及Docker Compose有了一定的了解,接下来,就以实际项目中需要用到的服务构建成一个个Docker Image并推送到阿里云容器私有仓库上。初期会构建的有STUN服务、Nginx-RTMP服务、EMQ-MQTT服务、Redis与MongoDB服务,暂时会先构建这几个服务。服务间还涉及到认证与鉴权的,还会写代码,业务代码应该还是用Spring Cloud全家桶,以练促学,未来之路,任重而道远呀!加油!

    本文地址: https://www.cnblogs.com/wunaozai/p/9936306.html

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