Docker 容器 ---- 学习

Docker从入门到实战

    • 什么是容器?
      • 再来看看容器较为通俗的解释
    • 什么是Docker ?
      • Docker思想
      • Doceker 的特点
      • Docker 的镜像
      • Docker 容器
      • DockerHub 仓库
      • Docker 架构
    • Docker 解决了什么问题
      • 1.应用部署的环境问题
      • 2.Docker解决依赖兼容问题
      • 3.Docker解决操作系统环境差异
      • 4 . 总结
    • Docker 和虚拟机之间有什么区别?
    • Docker 的安装
    • Docker 的命令
      • 基本命令
      • 镜像的操作
      • 容器相关的命令
      • 总结
    • 数据卷
      • 数据集操作命令
      • 挂载数据卷
      • 小结
    • Dockerfile自定义镜像
      • 镜像的结构
      • Dockerfile 语法
      • Docker镜像的构建
      • 基于java8构建Java项目
      • 总结
    • Docker-Compose
      • 概述
      • 部署微服务集群
        • compose 文件
        • 微服务目录,包含Dockerfile文件
        • 修改微服务配置
        • 打包
        • 将 jar 包拷贝到指定位置
        • 部署

什么是容器?

一句话概括容器:容器就是将软件打包成标准化单元,以用于开发、交付和部署。

  • 容器镜像是轻量的、可执行的独立软件包 ,包含软件运行所需的所有内容:代码、运行时环境、系统工具、系统库和设置。
  • 容器化软件适用于基于 Linux 和 Windows 的应用,在任何环境中都能够始终如一地运行。
  • 容器赋予了软件独立性,使其免受外在环境差异(例如,开发和预演环境的差异)的影响,从而有助于减少团队间在相同基础设施上运行不同软件时的冲突。

再来看看容器较为通俗的解释

如果需要通俗地描述容器的话,我觉得容器就是一个存放东西的地方,就像书包可以装各种文具、衣柜可以放各种衣服、鞋架可以放各种鞋子一样。我们现在所说的容器存放的东西可能更偏向于应用比如网站、程序甚至是系统环境。
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什么是Docker ?

说实话关于 Docker 是什么并太好说,下面我通过四点向你说明 Docker 到底是个什么东西。

  • Docker 是世界领先的软件容器平台,基于 Go 语言 进行开发实现。
  • Docker 能够自动执行重复性任务,例如搭建和配置开发环境,从而解放开发人员。
  • 用户可以方便地创建和使用容器,把自己的应用放入容器。容器还可以进行版本管理、复制、分享、修改,就像管理普通的代码一样。
  • Docker 可以对进程进行封装隔离,属于操作系统层面的虚拟化技术。 由于隔离的进程独立于宿主和其它的隔离的进程,因此也称其为容器。

Docker思想

  • 集装箱
  • 标准化: ① 运输方式 ② 存储方式 ③ API 接口
  • 隔离

Doceker 的特点

  • 轻量 : 在一台机器上运行的多个 Docker 容器可以共享这台机器的操作系统内核;它们能够迅速启动,只需占用很少的计算和内存资源。镜像是通过文件系统层进行构造的,并共享一些公共文件。这样就能尽量降低磁盘用量,并能更快地下载镜像。
  • 标准 : Docker 容器基于开放式标准,能够在所有主流 Linux 版本、Microsoft Windows 以及包括 VM、裸机服务器和云在内的任何基础设施上运行。
  • 安全 : Docker 赋予应用的隔离性不仅限于彼此隔离,还独立于底层的基础设施。Docker 默认提供最强的隔离,因此应用出现问题,也只是单个容器的问题,而不会波及到整台机器。

Docker 的镜像

操作系统分为内核和用户空间。对于 Linux 而言,内核启动后,会挂载 root 文件系统为其提供用户空间支持。而 Docker 镜像(Image),就相当于是一个 root 文件系统。

Docker 镜像是一个特殊的文件系统,除了提供容器运行时所需的程序、库、资源、配置等文件外,还包含了一些为运行时准备的一些配置参数(如匿名卷、环境变量、用户等)。 镜像不包含任何动态数据,其内容在构建之后也不会被改变。

Docker 设计时,就充分利用 Union FS 的技术,将其设计为分层存储的架构 。镜像实际是由多层文件系统联合组成。

**镜像构建时,会一层层构建,前一层是后一层的基础。每一层构建完就不会再发生改变,后一层上的任何改变只发生在自己这一层。**比如,删除前一层文件的操作,实际不是真的删除前一层的文件,而是仅在当前层标记为该文件已删除。在最终容器运行的时候,虽然不会看到这个文件,但是实际上该文件会一直跟随镜像。因此,在构建镜像的时候,需要额外小心,每一层尽量只包含该层需要添加的东西,任何额外的东西应该在该层构建结束前清理掉。

分层存储的特征还使得镜像的复用、定制变的更为容易。甚至可以用之前构建好的镜像作为基础层,然后进一步添加新的层,以定制自己所需的内容,构建新的镜像。

Docker 容器

镜像(Image)和容器(Container)的关系,就像是面向对象程序设计中的 类 和 实例 一样,镜像是静态的定义,容器是镜像运行时的实体。容器可以被创建、启动、停止、删除、暂停等

容器的实质是进程,但与直接在宿主执行的进程不同,容器进程运行于属于自己的独立的 命名空间。前面讲过镜像使用的是分层存储,容器也是如此。

容器存储层的生存周期和容器一样,容器消亡时,容器存储层也随之消亡。因此,任何保存于容器存储层的信息都会随容器删除而丢失。

按照 Docker 最佳实践的要求,容器不应该向其存储层内写入任何数据 ,容器存储层要保持无状态化。所有的文件写入操作,都应该使用数据卷(Volume)、或者绑定宿主目录,在这些位置的读写会跳过容器存储层,直接对宿主(或网络存储)发生读写,其性能和稳定性更高。数据卷的生存周期独立于容器,容器消亡,数据卷不会消亡。因此, 使用数据卷后,容器可以随意删除、重新 run ,数据却不会丢失。

DockerHub 仓库

镜像构建完成后,可以很容易的在当前宿主上运行,但是, 如果需要在其它服务器上使用这个镜像,我们就需要一个集中的存储、分发镜像的服务,Docker Registry 就是这样的服务。

一个 Docker Registry 中可以包含多个仓库(Repository);每个仓库可以包含多个标签(Tag);每个标签对应一个镜像。所以说:镜像仓库是 Docker 用来集中存放镜像文件的地方类似于我们之前常用的代码仓库。

通常,一个仓库会包含同一个软件不同版本的镜像,而标签就常用于对应该软件的各个版本 。我们可以通过<仓库名>:<标签>的格式来指定具体是这个软件哪个版本的镜像。如果不给出标签,将以 latest 作为默认标签.。

这里补充一下 Docker Registry 公开服务和私有 Docker Registry 的概念:

Docker Registry 公开服务 是开放给用户使用、允许用户管理镜像的 Registry 服务。一般这类公开服务允许用户免费上传、下载公开的镜像,并可能提供收费服务供用户管理私有镜像。

最常使用的 Registry 公开服务是官方的 Docker Hub ,这也是默认的 Registry,并拥有大量的高质量的官方镜像,网址为:https://hub.docker.com/ 。

除了使用公开服务外,用户还可以在 本地搭建私有 Docker Registry 。Docker 官方提供了 Docker Registry 镜像,可以直接使用做为私有 Registry 服务。开源的 Docker Registry 镜像只提供了 Docker Registry API 的服务端实现,足以支持 docker 命令,不影响使用。但不包含图形界面,以及镜像维护、用户管理、访问控制等高级功能。

Docker 架构

Docker是一个CS架构的程序,由两部分组成:

  • 服务端(server):Docker守护进程,负责处理Docker指令,管理镜像、容器等

  • 客户端(client):通过命令或RestAPI向Docker服务端发送指令。可以在本地或远程向服务端发送指令。

Docker 解决了什么问题

1.应用部署的环境问题

大型项目组件较多,运行环境也较为复杂,部署时会碰到一些问题:

  • 依赖关系复杂,容易出现兼容性问题

  • 开发、测试、生产环境有差异

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

2.Docker解决依赖兼容问题

而Docker确巧妙的解决了这些问题,Docker是如何实现的呢?

Docker为了解决依赖的兼容问题的,采用了两个手段:

  • 将应用的Libs(函数库)、Deps(依赖)、配置与应用一起打包

  • 将每个应用放到一个隔离容器去运行,避免互相干扰

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

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

3.Docker解决操作系统环境差异

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

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结构包括:

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

应用于计算机交互的流程如下:

1)应用调用操作系统应用(函数库),实现各种功能

2)系统函数库是对内核指令集的封装,会调用内核指令

3)内核指令操作计算机硬件

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

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

Docker如何解决不同系统环境的问题?

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

如图:

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4 . 总结

Docker如何解决大型项目依赖关系复杂,不同组件依赖的兼容性问题?

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

Docker如何解决开发、测试、生产环境有差异的问题?

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

Docker是一个快速交付应用、运行应用的技术,具备下列优势:

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

Docker 和虚拟机之间有什么区别?

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

两者有什么差异呢?

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

Docker仅仅是封装函数库,并没有模拟完整的操作系统,如图:

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对比来看:

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小结:

Docker和虚拟机的差异:

  • docker是一个系统进程;虚拟机是在操作系统中的操作系统

  • docker体积小、启动速度快、性能好;虚拟机体积大、启动速度慢、性能一般

Docker 的安装

下面来看看 Linux 中如何安装 Docker,这里以 CentOS7 为例。

在测试或开发环境中,Docker 官方为了简化安装流程,提供了一套便捷的安装脚本,执行这个脚本后就会自动地将一切准备工作做好,并且把 Docker 的稳定版本安装在系统中。

curl -fsSL get.docker.com -o get-docker.sh
sh get-docker.sh --mirror Aliyun

安装完成后直接启动服务:

systemctl start docker

推荐设置开机自启,执行指令:

systemctl enable docker

Docker 的命令

基本命令

docker version # 查看docker版本
docker images # 查看所有已下载镜像,等价于:docker image ls 命令
docker container ls #	查看所有容器
docker ps #查看正在运行的容器
docker image prune # 清理临时的、没有被使用的镜像文件。-a, --all: 删除所有没有用的镜像,而不仅仅是临时文件;

镜像的操作

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docker search mysql # 查看mysql相关镜像
docker pull mysql:5.7 # 拉取mysql镜像
docker image ls # 查看所有已下载镜像
docker save -o [保存的目标文件名称] [镜像名称]
docker load -i nginx.tar

容器相关的命令

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容器保护三个状态:

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

其中:

  • docker run:创建并运行一个容器,处于运行状态

  • docker pause:让一个运行的容器暂停

  • docker unpause:让一个容器从暂停状态恢复运行

  • docker stop:停止一个运行的容器

  • docker start:让一个停止的容器再次运行

  • docker rm:删除一个容器

docker run --name containerName -p 80:80 -d nginx

命令解读:

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

进入容器。进入我们刚刚创建的nginx容器的命令为:

docker exec -it mn bash

命令解读:

  • docker exec :进入容器内部,执行一个命令

  • -it : 给当前进入的容器创建一个标准输入、输出终端,允许我们与容器交互

  • mn :要进入的容器的名称

  • bash:进入容器后执行的命令,bash是一个linux终端交互命令

总结

docker run命令的常见参数有哪些?

  • –name:指定容器名称
  • -p:指定端口映射
  • -d:让容器后台运行

查看容器日志的命令:

  • docker logs
  • 添加 -f 参数可以持续查看日志

查看容器状态:

  • docker ps
  • docker ps -a 查看所有容器,包括已经停止的

数据卷

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

这个是干什么的?

这就是因为容器与数据(容器内文件)耦合带来的后果。
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使用数据卷方便我们对容器的配置文件和运行的文件的一些修改,数据之间的访问的使用。
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一旦完成数据卷挂载,对容器的一切操作都会作用在数据卷对应的宿主机目录了。

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

数据集操作命令

数据卷操作的基本语法如下:

docker volume [COMMAND]

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

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

需求:创建一个数据卷,并查看数据卷在宿主机的目录位置

① 创建数据卷

docker volume create html

② 查看所有数据

docker volume ls

③ 查看数据卷详细信息卷

docker volume inspect html

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

小结

数据卷的作用:

  • 将容器与数据分离,解耦合,方便操作容器内数据,保证数据安全

数据卷操作:

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

挂载数据卷

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

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

这里的-v就是挂载数据卷的命令:

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

步骤:
① 创建容器并挂载数据卷到容器内的HTML目录

docker run --name mn -v html:/usr/share/nginx/html -p 80:80 -d nginx

② 进入html数据卷所在位置,并修改HTML内容

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

小结

docker run的命令中通过 -v 参数挂载文件或目录到容器中:

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

数据卷挂载与目录直接挂载的

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

Dockerfile自定义镜像

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

而要自定义镜像,就必须先了解镜像的结构才行。

镜像的结构

镜像是将应用程序及其需要的系统函数库、环境、配置、依赖打包而成。

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

我们要构建镜像,其实就是实现上述打包的过程。

Dockerfile 语法

构建自定义的镜像时,并不需要一个个文件去拷贝,打包。

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

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

步骤1:新建一个空文件夹docker-demo
步骤2:拷贝docker-demo.jar文件到docker-demo这个目录(项目的jar 包)
步骤3:拷贝jdk8.tar.gz文件到docker-demo这个目录
步骤4:编写Dockerfile到docker-demo这个目录(就是在帮我们构建的过程配置)

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

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

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

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

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

步骤5 :进入文件夹执行命令( 注意后边有个小数点,就表示Dockerfile文件的位置 .表示在当前文件夹内)

docker build -t javaweb:1.0 .

步骤6 : 启动 docker run 指令,浏览器就可以访问到了。

基于java8构建Java项目

就和之前看到的一样镜像的构建是一层一层的构建的,但是大多的所构建的镜像的底层的一些都是相同的,所以可以基于某些镜像去构建。

构建java项目的镜像,可以在已经准备了JDK的基础镜像基础上构建。

基于java:8-alpine镜像,将一个Java项目构建为镜像

  • ① 新建一个空的目录,然后在目录中新建一个文件,命名为Dockerfile

  • ② 拷贝的docker-demo.jar到这个目录中

  • ③ 编写Dockerfile文件:

    • a )基于java:8-alpine作为基础镜像

    • b )将app.jar拷贝到镜像中

    • c )暴露端口

    • d )编写入口ENTRYPOINT

      内容如下:

      FROM java:8-alpine
      COPY ./app.jar /tmp/app.jar
      EXPOSE 8090
      ENTRYPOINT java -jar /tmp/app.jar
      
  • ④ 使用docker build命令构建镜像

  • ⑤ 使用docker run创建容器并运行

总结

小结:

  1. Dockerfile的本质是一个文件,通过指令描述镜像的构建过程

  2. Dockerfile的第一行必须是FROM,从一个基础镜像来构建

  3. 基础镜像可以是基本操作系统,如Ubuntu。也可以是其他人制作好的镜像,例如:java:8-alpine

Docker-Compose

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

概述

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

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

上面的Compose文件就描述一个项目,其中包含两个容器:

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

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

部署微服务集群

① 编写好了docker-compose文件,在每个微服务下面编写Dockerfile 文件

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

③ 使用maven打包工具,将项目中的每个微服务都打包为app.jar

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

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

compose 文件

内容如下:

version: "3.2"

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

可以看到,其中包含5个service服务:

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

微服务目录,包含Dockerfile文件

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

修改微服务配置

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

如下所示:

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

打包

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

可以通过修改pom.xml中的打包名称来实现,每个微服务都需要修改:

<build>
  
  <finalName>appfinalName>
  <plugins>
    <plugin>
      <groupId>org.springframework.bootgroupId>
      <artifactId>spring-boot-maven-pluginartifactId>
    plugin>
  plugins>
build>

将 jar 包拷贝到指定位置

编译打包好的app.jar文件,需要放到Dockerfile的同级目录中。注意:每个微服务的app.jar放到与服务名称对应的目录,别搞错了。

部署

最后,我们需要将文件整个cloud-demo文件夹上传到虚拟机中,理由DockerCompose部署。

进入cloud-demo目录,然后运行下面的命令:

docker-compose up -d

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