Docker与微服务实战2022：高级篇

• Docker与微服务实战2022：基础篇

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一、容器高级运行

1.1、mysql主从复制

1.1.1、主服务器配置

1、运行主服务器 mysql-master

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

2、修改配置文件

vim /mydata/mysql-master/conf/my.cnf

[mysqld]
## 设置server_id，同一个局域网需要唯一
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时因为主从数据库数据不一致
slave_skip_errors=1062

# 重启 mysql-master

3、创建数据同步用户 laptoy

CREATE USER 'laptoy'@'%' IDENTIFIED BY '123456';
GRANT REPLICATION SLAVE,REPLICATION CLIENT ON *.* TO 'laptoy'@'%';

4、主机查看主从同步状态

show master status;

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1.1.2、从服务器配置

1、创建从服务器 mysql-laptoy

docker run -p 3308:3306 --name mysql-laptoy \
-v /mydata/mysql-laptoy/log:/var/log/mysql \
-v /mydata/mysql-laptoy/data:/var/lib/mysql \
-v /mydata/mysql-laptoy/conf:/etc/mysql \
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root \
-d mysql:5.7

2、修改配置文件

vim /mydata/mysql-laptoy/conf/my.cnf

[mysqld]
## 设置server_id，同一个局域网需要唯一
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作为其他数据库实例的master
log-bin=mall-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时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_update表示slave将复制事件写进自己的二进制日志
log_slave_updates=1
## slave设置只读（具有super权限的用户除外）
read_only=1

重启mysql-laptoy

3、在从数据库中配置主从复制

4、从机客户端执行:

change master to master_host=‘192.168.88.129’, \
master_user='laptoy', \
master_password='123456', \
master_port=3307, \
master_log_file='mall-mysql-bin.000001', \
master_log_pos=154, \
master_connect_retry=30;

5、从机查看主从同步状态

show slave status \G;

主机同意了但是从机没有开启主从同步

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6、从机开启主从同步

start slave;

证明主从开始同步

1.1.3、测试

• 主机建库建表
• 从机可以同步

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1.2、分布式存储

1~2亿数据需要缓存，请问如何设计这个存储案例？

1、哈希取余算法分区

  2亿条数据就是2亿个k,v，采用分布式存储，每次读写根据公式hash(key)%N台机器台数，计算出哈希值，用来决定映射到哪个节点上

优点：
只要预估好节点数量，就能采用Hash算法让固定的一部分请求落到同一台服务器，这样每台服务器处理一部分请求（并维护请求信息），起到负载均衡+分而治之的作用

缺点
服务扩容或宕机会导致取模公式出现变化：Hash(key)/3->Hash(key)/?,服务器会变得不可控

2、一致性哈希算法分区

提出一致性Hash解决方案，解决服务器个数变化时，尽量减少影响客户端到服务器的映射关系

1、三大步骤
1、算法构建一致性哈希环
按照hash取模的方法对2^32取模，将整个哈希值空间形成一个虚拟的圆环，整个空间按顺时针0- 2 ^32-1组织形成Hash环

2、服务器IP节点映射
将服务器的IP或者主机名作为关键字进行哈希，每台机器分布在Hash环的各个位置，假如有4个节点NodeA B C D，经过哈希函数计算，对应位置为：

3、key落键规则
当需要存储kv键值对时，首先计算key的hash值确认此数据环的位置，从此位置沿环顺时针行走，遇到的第一个节点就是其应该存储进的服务器

2、优点
容错性：
假如C宕机，C对象kv被重新顺时针定位到D。受影响的仅仅时此服务器到其环空间中前一台服务器（即沿逆时针方向遇到的第一台服务器）之间数据

扩展性
增加节点X，假设定位在A和B之间，受到影响的仅仅只有A-X之间的数据

3、缺点
数据倾斜问题
节点太少时，因为节点分布不均匀导致数据倾斜（被缓存的对象大部分集中在一台服务器）

3、哈希槽分区

为了 解决一致性哈希算法的数据倾斜问题

1、哈希槽实质上就是一个数组，数组[0,2^14-1]形成的空间
  解决均匀分配问题，在数据和节点之间加入了一层，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存放哈希槽，槽里存放数据kv

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
哈希解决的是数据问题，使用key的哈希值来计算所在的槽，便于数据分配

2、多少个哈希槽
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，接下来就对key求哈希值，然后对16384取余，余数是几key就落到对应的槽里。slot=CRC16(key)%16384。以槽为单位移动数据，槽的数量是固定的，方便处理

1.3、Redis集群配置（3主3从）

参考Redis6 入门到精通 —— 十三、集群配置

1、启动实例

1、启动6台redis服务

docker run --name redis-node-x \
--net host --privileged=true \
-v /data/redis/share/redis-node-x:/data \
-d redis:6.0.8 \
--cluster-enabled yes --appendonly yes \
--port 638x

--net host 使用宿主机的ip和端口，默认

依次执行

docker run --name redis-node-1 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-1:/data -d redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6381

docker run --name redis-node-2 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-2:/data -d redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6382

docker run --name redis-node-3 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-3:/data -d redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6383

docker run --name redis-node-4 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-4:/data -d redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6384

docker run --name redis-node-5 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-5:/data -d redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6385

docker run --name redis-node-6 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-6:/data -d redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6386

2、进入任意容器内部执行搭建集群命令（执行后输入yes）

redis-cli --cluster create \
192.168.88.129:6381 \
192.168.88.129:6382 \
192.168.88.129:6383 \
192.168.88.129:6384 \
192.168.88.129:6385 \
192.168.88.129:6386 \
--cluster-replicas 1

--cluster-replicas 1 为每一个master创建一个slave

当前主从情况及插槽情况

M:6381[0-5460]		<---S:6384
M:6382[5461-10922]  <---S:6385
M:6383[10923-16383] <---S:6386

重点：主从容错 ：
     主机宕机从机判断心跳超时后自动上位
     旧主机重启后变为从机
假如6381宕机，重新上位后变为6384的slave，还原主从关系可以通过停止6384，再重启6384

3、集群命令

redis-cli -c -p 638x		去中心化连接
		 `-c` 				代表了可以自动重定向到相对应的槽位的master

redis-cli --cluster check 192.168.88.129:638x		查看集群状态(去中心化连接638x，只要是主机node都可以)

4、进入任意客户端

cluster info				查看当前节点信息
cluster nodes				查看所有节点信息

2、主从扩容

先扩入主机，再将从机挂载到主机上

当前主从情况及插槽情况

M:6381[0-5460]		<---S:6384
M:6382[5461-10922]  <---S:6385
M:6383[10923-16383] <---S:6386

1、新建6387，6388节点

docker run --name redis-node-7 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-7:/data -d redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6387

docker run --name redis-node-8 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-8:/data -d redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6388

2、将新增的6387作为master加入集群

docker exec -it redis-node-7 bash			进入node7容器

redis-cli --cluster add-node 新master节点ip:port  集群master节点ip:port
redis-cli --cluster add-node 192.168.88.129:6387 192.168.88.129:6381

3、检查集群状态

redis-cli --cluster check 192.168.88.129:6381

此时未分配槽位

4、重新分配槽位

redis-cli --cluster reshard 192.168.88.129:6381

1. 输入需要分配的槽位数量 分配的数量为每个槽位为16384/主机台数
2. 输入接收槽位的id
3. 输入转移槽位的id，此处不输入id，直接输入all代表所有具有槽位的主机都转移槽位给新主机
4. 输入yes

检查集群槽位状态（每台原主机分配部分槽位给新主机）

M:6381[1365-5460]
M:6382[6827-10922]
M:6383[12288-16383]
M:6387[0-1364],[5461-6826],[10923-12287]

5、为新主机添加从机

redis-cli --cluster add-node 从机ip:port 主机ip:port --cluster-slave --cluster-master-id 主机id

redis-cli --cluster add-node 192.168.88.129:6388 192.168.88.129:6387 --cluster-slave --cluster-master-id e6077c25dc3707da577c3d1af2c56e00637afaa7

检查集群状态此时新从机挂入对应主机

3、主从缩容

需要先删除从机，因为主机负责写操作，从机负责读操作，先将读操作的删除

1、删除从机6388节点

redis-cli --cluster del-node 从机ip:port			 从机id
redis-cli --cluster del-node 192.168.88.129:6388 90ad89cec1455c1c3139725841cba7159b9311ce
检查集群状态此时从机已删除

2、清除主机槽位（此处例子将槽位转移给6381）

redis-cli --cluster reshard 192.168.88.129:6381

1. 输入需要分配的槽位数量
2. 输入接收槽位的id
3. 输入转移槽位的id
4. 输入done确认
5. 输入yes

检查集群状态此时6388槽位为0，6381获得6387的槽位

3、删除主机6387节点

redis-cli --cluster del-node 192.168.88.129:6387 e6077c25dc3707da577c3d1af2c56e00637afaa7
# 检查集群状态此时恢复3主3从

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二、DockerFile解析

官方文档

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

2、构建过程解析

1、基础知识

1. 每条保留字指令都必须为大写字母且后面要紧随至少一个参数
2. 指令按照从上到下顺序执行
3. 每条指令都会创建一个新的镜像层并对镜像进行commit

2、执行流程

1. docker从基础镜像运行一个容器
2. 执行一条指令并对容器进行修改
3. 执行类似docker commit的操作提交一个新的镜像层
4. docker基于刚提交的镜像运行一个新容器
5. 执行dockerfile的下一条指令直到所有指令执行完成

3、小总结

从应用软件的角度看，DockerFile，Docker镜像，Docker容器分别代表软件的三个不同阶段：

• DockerFile是软件的原材料
• Docker镜像是软件的交付品
• Docker容器则可以认为是软件镜像的运行态，也即依照镜像运行的容器实例

DockerFile面向开发，Docker镜像成为交付标准，Docker容器涉及部署与运维，三者缺一不可，合力充当Docker体系的基石

3、常用保留字指令

保留字	说明
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
MAINTAINER	镜像维护者的姓名和邮箱地址
RUN	容器构建时需要运行的命令，在docker build时运行， shell和exec两种格式
EXPOSE	当前容器堆外暴露出的端口
WORKDIR	指定在创建容器后，终端默认登录进来的工作目录，一个落脚点，默认/
USER	指定该镜像以什么样的用户取执行，默认ROOT
ENV	用来在构建镜像时设置环境变量
VOLUME	容器数据卷，用于数据保存和持久化
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
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镜像内的<目标路径>
CMD	指定这个容器启动的时候要运行的命令，但只有最后一个生效，CMD会被docker run之后的参数覆盖
ENTRYPOINT	指定这个容器启动的时候要运行的命令，可以追加命令，可以和CMD一起使用，一般时变参才会使用CMD，这里的CMD相当于给ENTRYPOINT传参

特殊说明：

1、RUN

参考tomcat的dockerfile文件
默认CMD [“catalina.sh”,“run”] 执行开启tomcat服务
如果运行容器的docker run /bin/bash 会导致覆盖该操作直接进入容器，容器启动了但tomcat没有开启服务

2、ENTRYPOINT

ENTRYPOINT和CMD一起使用时，CMD为其传参""

4、案例（mycentosjava8）

1、创建/myfile目录
2、当前目录引入jdk8.tar.gz
3、创建Dockerfile文件

FROM centos:7
MAINTAINER Laptoy

ENV MYPATH /usr/local
WORKDIR $MYPATH

# 安装vim
RUN yum -y install vim
# 安装ifconfig命令查看网络ip
RUN yum -y install net-tools
# 安装java8及类库
RUN yum -y install glibc.i686
RUN mkdir /usr/local/java

# 将该压缩包添加到容器中并自动解压
ADD jdk-8u171-linux-x64.tar.gz /usr/local/java

# 配置环境变量
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

4、在当前目录构建新镜像

docker build -t 新镜像名字:TAG .  注意.不能漏掉

5、启动镜像测试

5、虚悬镜像

镜像名和版本为

docker image ls -f dangling=true  查看所有虚悬镜像
docker image prune 				  删除

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三、Docker微服务实战

1、编写项目打包成jar包

2、新建文件夹/mydocker 存放该jar包

3、编写Dockerfile

FROM java:8

MAINTAINER laptoy

VOLUME /tmp

ADD docker-springboot-0.0.1-SNAPSHOT.jar laptoy_docker.jar

RUN bash -c 'touch /laptoy_docker.jar'
ENTRYPOINT ["java","-jar","/laptoy_docker.jar"]

EXPOSE 6001

4、打包为镜像

docker build -t laptoy_docker:2.0 .

5、运行容器

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四、Docker网络

1、简介

当你安装Docker时，它会自动创建三个网络。你可以使用以下docker network ls命令列出这些网络：

[root@server1 ~]# docker network ls
NETWORK ID          NAME                DRIVER              SCOPE
0147b8d16c64        bridge              bridge              local
2da931af3f0b        host                host                local
63d31338bcd9        none                null                local

Docker内置这三个网络，运行容器时，你可以使用该–network标志来指定容器应连接到哪些网络。
该bridge网络代表docker0所有Docker安装中存在的网络。除非你使用该docker run --network=选项指定，否则Docker守护程序默认将容器连接到此网络。

为了解决

1. 容器间的互联通信和端口映射
2. 容器IP变动时通过服务名直接网络通信而不受到影响

2、基本命令

docker network ls				列出所有
			   creater xxx      创建
			   inspect xxx		查看详情
			   rm xxx			删除
			   --help

3、网络模式

网络模式	简介
Host	容器将不会虚拟出自己的网卡，配置自己的IP等，而是使用宿主机的IP和端口。
Bridge	此模式会为每一个容器分配、设置IP等，并将容器连接到一个docker0虚拟网桥，通过docker0网桥以及Iptables nat表配置与宿主机通信。默认为该模式
None	该模式关闭了容器的网络功能。
Container	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。

容器实例内默认IP生产规则
测试：docker容器内部的ip是有可能发生改变的

1. 运行两个容器
2. 查看网络状态 IPAddress
   docker inspect xxx|tail -n 20
3. 停用其中一个容器
4. 运行第三个新容器
5. 运行第二个容器，发现网络ip会变更

1、bridge

1、是什么
  Docker服务默认会创建一个docker0网桥，内核层联通了其他的物理或虚拟网卡。Docker默认指定了Docker0的IP地址和子网掩码，让主机和容器可以通过网桥互相通信

2、说明
  默认run时使用的就是bridge
网桥dokcer0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

1. 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
2. 每个容器实例内也有一块网卡，每个接口叫eth0
3. docker0上面的每个veth匹配某个容器实例内部的eth0

3、代码测试

docker run -d -p 8081:8080 --name centos centos:8

ip addr查看网络

进入容器内部查看网络

2、host

1、说明

相当于Vmware中的桥接模式，与宿主机在同一个网络中，但没有独立IP地址。

众所周知，Docker使用了Linux的Namespaces技术来进行资源隔离，如PID Namespace隔离进程，Mount Namespace隔离文件系统，Network Namespace隔离网络等。

一个Network Namespace提供了一份独立的网络环境，包括网卡、路由、Iptable规则等都与其他的Network Namespace隔离。一个Docker容器一般会分配一个独立的Network Namespace。但如果启动容器的时候使用host模式，那么这个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，配置自己的IP等，而是使用宿主机的IP和端口。

直接使用宿主机的IP地址与外界进行通信，不需要额外进行NAT转换
容器不会虚拟出自己的网卡而是使用宿主机的IP和端口

2、代码测试

docker run -d -p 8080:8080 --network host --name tomcat tomcat:8

host模式此时-p端口号映射失效，加不加都可以

docker run -d --network host --name tomcat tomcat:8

进入容器查看，网络与主机几乎一样

3、container

新创建的容器和已经存在的一个容器共享一个Network Namespace，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。两个容器的进程可以通过lo网卡设备通信。
被借用的容器停止后借用的容器也失去网络

alpine是一块独立非商业的linux发行版6M左右非常小

借用alpine1的网络

docker run -it --name alpine1 alpine /bin/sh
docker run -it --network container:alpine1 --name alpine2 alpine /bin/sh

4、none

禁用网络功能，只有lo（就是127.0.0.1表示本地回环）
该模式将容器放置在它自己的网络栈中，但是并不进行任何配置。实际上，该模式关闭了容器的网络功能，在以下两种情况下是有用的：容器并不需要网络（例如只需要写磁盘卷的批处理任务）。

5、自定义网络

before

1、运行两个alpine

docker run -it --name alpine1 -d alpine
docker run -it --name alpine2 -d alpine

2、ip addr查看网络
ip地址可以互相ping通
无法通过服务名ping通

after

1、创建自定义网络模式

docker network creater laptoy_network

2、运行的容器加入网络

docker run -it --network laptoy_network --name alpine1 -d alpine
docker run -it --network laptoy_network --name alpine2 -d alpine

3、通过服务名ping通

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五、Docker-compose容器编排

采用yml文件实现对Docker集群的快速编排

1、安装

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

# 使用国内仓库
curl -L https://get.daocloud.io/docker/compose/releases/download/1.25.1/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` -o /usr/local/bin/docker-compose

# 设置权限
chmod +x /usr/local/bin/docker-compose

# 查看是否安装成功
docker-compose --version

2、核心概念

一文件：docker-compose.yml
两要素：
服务：一个个的应用容器实例
工程：由一组关联的应用容器组成的完整业务单元，在docker-compose.yml 中定义

3、使用三步骤

1. Dockerfile定义微服务并构建镜像
2. docker-compose.yml定义完整业务单元
3. 执行docker-compose up完成一键部署上线

4、常用命令

docker-compose -h			# 查看帮助
			   up			# 启动
			   up-d			# 启动并后台运行
			   down			# 停止并删除容器，网络，卷，镜像
			   exec id 		# 进入容器内部
			   ps 			# 显示当前编排运行过的所有容器
			   top			# 显示当前编排过的容器进程
			   logs id		# 查看容器输出日志
			   config		# 检查配置
			   config -q	# 检查配置，有问题才输出
			   restart 
			   start 
			   stop

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六、Portainer可视化

1、运行容器

docker run -p 8000:8000 -p 9000:9000 --name portainer --restart=always \
-v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \
-v portainer_data:/data \
-d portainer/portainer

2、连接

192.168.88.129:9000

3、测试运行nginx

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七、CIG容器监控(CAdvisor,InfluxDB,Granfana)

通过docker stats可以方便地查看当前宿主机的所有容器的CPU，内存及网络数据，但无法存储，没有健康指标

1、CAdvisor监控收集

1. 监控容器内存 CPU 网络 磁盘IO
2. 默认针对单物理机存储2分钟数据
3. 展示Host和容器两个层次的监控数据
4. 展示历史变化数据

2、InfluxDB存储数据

1. 将CAdvisor的数据持久化到InfluxDB
2. 基于时间序列，支持与时间有关的相关函数
3. 可度量性，实时对大量数据计算
4. 基于事件，支持任意的事件数据

3、Granfana展示图表

1. 灵活丰富的图形化选项
2. 可以混合多种风格
3. 支持白天和夜间模式
4. 多个数据源

4、测试

1、通过compose容器编排一键运行

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

2、后台运行

docker-compose up -d

3、浏览

http://ip:8080/ 		CAdvisor
http://ip:8083/			InfluxDB
http://ip:3000/			Granfana

4、Granfana配置

1、配置数据源选择InfluxDB

2、配置信息

3、配置数据库用户密码都是root后点击Save