Docker初体验之部署Web服务实例

目录

 

前言：

Docker文档

Docker 安装以及安装源配置

镜像拉取

创建容器

安装第三方库

项目拷贝至容器

项目运行测试

导出容器为镜像资源 

Dockerfile的使用

基于Dockerfile再次可使用镜像

运行处理后镜像

docker容器自启动服务

镜像打包

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前言：

这次写一篇关于docker的使用教程，是结合简单的实际需求，把两个两个简单的tornado服务中的其中一个拿来完整演示，帮助大家更加方便理解docker的方便和强大之处。

docker简单来书是一个容器，能够把各种需要的环境或者软件仿放在里面，构建出一个我们所需要的的环境，并且每个容器是单独隔离的，不会影响，当我们在docker调试完毕，测试没有问题就，就可以打包成镜像资源，把这个镜像资源发给服务器或者其他人员，在服务器中导入就能直接运行。因为按照以前我部署过一个Flask Web服务，需要去服务配置和本地一样的环境，各种需要的东西都要手动配置，过程十分复杂，docker 的出现就是让部署更加简单，一次构建完成后， 可以免配置无限性次使用。

Docker文档

1.https://docker-doc.readthedocs.io/zh_CN/latest/index.html （官方文档）

2.http://www.dockerinfo.net/document（docker中文文档）

3.https://www.runoob.com/docker/docker-tutorial.html（菜鸟docker教程）

使用环境:Ubantu

为什么使用Ubantu喃，是因为公司算法小组自己用的服务器是Ubantu，同时我用的虚拟机是镜像也是Ubantu的，所以一切配置都是在Ubantu上面进行的，当然也可以windows或者其他linux系统上进行配置和安装。安装过程参考上面的Docker文档。里面有多种系统的安装教程。

Docker 安装以及安装源配置

在Linux上安装Docker比较方便，直接命令就可以了安装。

1.更新系统安装包：

sudo apt-get update

2.安装依赖包

$ sudo apt-get install \
   apt-transport-https \
   ca-certificates \
   curl \
   gnupg-agent \
   software-properties-common

3.添加 Docker 的官方 GPG 密钥

$ curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -

4.设置稳定版仓库

$ sudo add-apt-repository \
   "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
  $(lsb_release -cs) \
  stable"

5.安装 Docker

$ sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io

6.(重要)添加当前用户到 docker 用户组，这个必须设置，否则会使用过程，很多时候权限不足。

sudo groupadd docker
# 把当前用户加入到docker组中
sudo gpasswd -a ${USER} docker
# 重启docker服务
sudo service docker restart

7.验证是否安装成功  dokcer -v 如果像下面这样出现docker版本信息就代表安装成功

镜像拉取

要搭建我们自己的环境（容器），需要在基础镜像上构建，所有容器都必须在一个基础镜像上构建，因为tornado本身就是http服务器，这点和Flask，Django不同，这两个需要gunicorn或者uwsigi配合部署，可能这就是tornado其中一个优点吧，省去了一个步骤，直接用python运行，就相当于部署完了。所以我这里需要一个python镜像，然后把镜像运行起来，成为一个容器，在里面安装tornado库，这就像我们在本地安装了一个python一样的。当然你需要其他镜像就拉去对应镜像的名字和版本就行，例如ubantu镜像，centenos镜像等。

拉取镜像：docker image pull+镜像名字

docker image pull python

 因为我已经早就安装了，所以就不安装了，直接看所有镜像，可以看到拉取镜像没加版本的时候，会安装最新版本的。

创建容器

运行镜像的同时就会创建基于当前镜像的容器，所以运行当前的python镜像。

docker run -t -i -p 5010:5010 --name tornado_server -v /home/label_data:/home/label_data 79cc46abd78d /bin/bash

参数解释：

-t -i允许输入和保持连接     --name 是表示对运行后的容器命名 

-p 表示容器端口和主机端口的映射    -v表示是挂在目录，能够让容器中的文件夹映射到系统的文件夹，就能把数据储存到系统中

79cc46abd78d：表示的是运行的镜像ID      /bin/bash表示的是能够使用命令交互操作

输入完成后，如果看到类似的界面，就表示创建容器成功~

安装第三方库

因为我这个服务，只用到了tornado，其余也是python内置的库，所以只需要安装tornado即可，如果用到了其他库，用pip安装就行。同时-i 是试用国内镜像中国科技大学第三方安装源，这样速度更快。

pip install tornado -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

项目拷贝至容器

经过上面，tornado环境已经配置好了，现在要把项目代码放进容器，能够像我们使用pycharm本地运行一样。

1.首先退出当前配置好环境的容器，使用exit

2.查看当前项目文件所在目录，同时查看查看刚刚创建的容器ID docker ps -a

可以看到我刚刚创建的容器，能看到容器ID等信息

3.拷贝项目至容器 

docker cp 项目文件路径 需要拷贝到容器ID：拷贝到容器路径地址

docker cp /home/lyt/桌面/部署/LabelTransferServer 9e074f96067b:/home/

解释：我把虚拟机上桌面上的部署文件夹里面的LabelTransfeServer文件夹放进容器9e074f96067b的home容器中/home/下。

4.项目结构  

在LabelTransferServer项目中，Deploy中运行Server.py，就能把小项目运行起来，和pycharm中运行Server.py是等同的效果。

项目运行测试

环境配置好了，项目代码放进去后，就能在容器中尝试运行起来这个http服务。

1.启动容器  docker start 容器ID

2.以终端方式进入容器  docker exec -it 容器ID /bin/bash
 

3.进入Deploy目录，用python执行 Server.py，就能把项目运行起来。可以看到我不断进入文件，最终进入Deploy中，运行起来，什么都没有。因为tornado本身的框架的特性，不会像Falsk，Django运行起来有日志信息。

4.Server.py服务源码

from abc import ABC
import tornado.httpserver
import tornado.ioloop
import tornado.log
import tornado.options
import tornado.web


from LabelFileTransferServer.LabelFileTransferServer import LabelFileTransferServer
from LabelFileTransferServer.Deploy.server_config import SAVE_PATH, DOWNLOAD_PATH


label_file_transfer_server = LabelFileTransferServer()


class LabelFileUpload(tornado.web.RequestHandler, ABC):

    def post(self):
        """
        从url上接收MD5和json文件流
        """
        json_file_stream = self.request.files["json_file"][0]['body']
        md5_value = self.get_query_argument("md5")
        label_file_transfer_server.uploader(md5_value, json_file_stream, SAVE_PATH)

        self.write("上传成功！")


class LabelFileDownload(tornado.web.RequestHandler, ABC):
    def post(self):
        """
        查询条件需要从url上接收
        """
        query_conditions = self.get_query_argument('query')
        file_url = label_file_transfer_server.downloader(query_conditions, DOWNLOAD_PATH)
        self.write(file_url + '\n')
        self.write("\n下载成功!")


def main():
    application = tornado.web.Application([
        (r"/uploader", LabelFileUpload),
        (r"/downloader", LabelFileDownload),
    ])
    http_server = tornado.httpserver.HTTPServer(application)
    tornado.log.enable_pretty_logging()
    http_server.listen(5010, address="0.0.0.0")
    tornado.ioloop.IOLoop.instance().start()

if __name__ == '__main__':
    main()

5.测试 可以看到上面的源码开放的也是5010端口和docker中端口开放的也是一样的，0.0.0.0允许任何人都可以访问我这个服务。

我这个有两个服务一个上传，一个下载，因为没有写HTML，就用postman测试这个服务。

 就可以看到postman拿到了ubantu虚拟机的数据，同时ubantu接收到了post请求。 

如果你只是想在自己的虚拟机上使用，其实就弄到这里的运行server就可以了，用个可以在后台持续运行的命令nohup就可以使用你的服务了，当然你要打包给别人用，或者再次部署到别的服务器，就需要打包成可以运行的镜像。 

 

 导出容器为镜像资源 

docker commit 容器ID 导出后镜像资源名：tag

docker commit 9e073f96067b tornado_server:origin

接下来查看一下镜像： 可以看到我们刚刚的配置能运行的服务，已经打包成镜像了。

docker images

 Dockerfile的使用

如果你想把你的服务，部署在服务器上，不用再次部署，或者交给别人能直接使用，就需要用到Dockerfile。

1.新建一个文件夹  mkdir   test

2.新建Dockerfile   用vi  Dockerfile创建一个Dockerfile

FROM： 表示导入镜像，我把上面打包的容器镜像导入，再次构建镜像     EXPOSE：暴露5010端口

WORKDIR ：用来切换工作目录 并且目录改变是持久不变的 Docker默认工作目录是/，这里要切换到Server.py的工作目录

ENTRYPOINT：启动容器中服务命令 ，因为我实际运行只需要，用python运行Server.py。所以这里用一个括号把当初在容器中运行服务的代码，放在这里括号里。

基于Dockerfile再次可使用镜像

docker build -t name：tag （命名新的镜像名字：版本）

最后有个点，表示当前目录执行，不要忘了，之所以新建一个空文件夹，就是构建镜像防止不必要的东西导入进去。

docker build -t  tornado_server:1.0.0 .

查看当前镜像：docker  images

可以看到我们打包的1.0.0版本镜像构建成功，接下来我们去看看是否可以运行，如果可以运行，就表示这个镜像可以发给服务器，或者别人使用。

运行处理后镜像

经过上面的dockerfile重新构建镜像， 接下来要去测试是否和我们自己在容器中效果是否一样，一样的话，就没问题了，可以打包压缩发给别人使用或者部署至服务器。

命令：docker run -idt -p 5010:5010 镜像ID

docker run -dit -p 5010:5010  4d38d180266f

参数解释： -d 是以守护进程方式放在后台持续运行，其余参数都是解释过的，不理解还可以去看文档。

运行后用docker ps 可以看到当前运行的容器。由于我这里运行的有两个项目，如果你运行起来能看到就表示成功，同样也以用postman请求。能够成功表示完全成功，我这里就不测试了。

docker容器自启动服务

可能我们服务器或者电脑会遇到断电等特殊情况，需要我们重新运行服务就很麻烦，所以需要设置自启动服务，就能自己启动。

需要在运行的时候加 --restart=always就能自启动了。

举个例子：

docker run -dit -p 5010:5010 -v /home/label_data:/home/label_data--restart=always --name upload_and_download_label_file_server + 镜像ID

镜像打包

上面的镜像就是能够直接使用的，我们需要打包成压缩包，别人用docker导入就可以使用或者可以直接部署服务器。

命令：docker  save >名字.tar  镜像ID  或者 docker save -o 名字.tar 镜像ID

:docker save > tornado.tart 4d38d180266f

可以看到就是一个tar的压缩包了，如果想要部署到服务器，就把这个压缩包发送到服务器 ，然后用docker 导入后，就能看到镜像，直接用命令运行挂在后台就行了，最好加个自启动，应对断电等特殊情况，就可以自启动服务。