Docker(第三部分)
1，Docker复杂安装说明
今天的优势会被明天趋势所取代
一切在云端
安装mysql主从复制
主从复制原理，默认你懂
主从搭建步骤
1，新建主从服务器容器实例3307
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，进入/mydata/mysql-master/conf目录下新建my.cnf
[mysql]
##设置server_id，同一局域网中需要唯一
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。默认值为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错误是因为主从数据库不一致。
slave_skip_errors=1062
3，修改完配置后重启master'实例
docker restart mysql-master
4，进入mysql-master容器
docker exec -it mysql-master /bin/bash
mysql -uroot -proot
5，master容器实例内创建数据同步用户
CREATE USER 'slave'@'%'IDENTIFIED BY '123456';
GRANT REPLICATION SLAVE,REPLICATION CLIENT ON *.* TO 'slave'@'%';
6，新建从服务器容器实例3308
docker run -p 3308:3306 --name mysql-slave\
-v /mydata/mysql-slave/log:/var/log/mysql\
-v /mydata/mysql-slave/data:/var/lib/mysql\
-v /mydata/mysql-slave/conf:/etc/mysql\
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root
-d mysql:5.7
7，进入/mydata/mysql-slave/conf目录下新建my.cnf
vim my.cnf
[mysqld]
##设置server_id，同一局域网中需要唯一
server_id=102
##指定不需要的数据库名称
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是使用
log-bin=mall-mysql-slave1-bin
##设置二进制日志使用内存大小（事务）
binlog_format=mixed
##二进制日志过期清理时间。默认值为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错误是因为主从数据库数据不一致。
slave_skip_errors=1062
##realy_log配置中继日志
realy_log=mall-mysql-relay-bin
##log_slave_updates表示slave将复制事件写进自己的二进制日志。
log_slave_updates=1
##slave设置为只读（具有super权限的用户除外）
read_only=1
my.cnf
8,修改完配置后重启slave实例
docker restart mysql-slave
9，在主数据库中查看主从同步状态
show master status;
10，进入mysql-slave容器
docker exec -it mysql-slave /bin/bash
mysql -uroot -proot
11，在从数据库中配置主从复制
change master to master_host='宿主机ip' ，master_user='slave' , master_password='123456' , master_port=3307,
master_log_file='mall-mysql-bin.000001' , master_log_pos=617,master_connect_retry=30;
例子：
mysql > change master to master_host='192.168.111.163', master_user=' slave' , master_password='123456' , master_port=3307,
master_log_file=' mall-mysql-bin.000001', master log pos=617, master connect retry=30;
master_host:主从数据库的IP地址；
master_port主数据库的运行端口；
master_user:在主数据库创建的用于同步数据的用户账号；
master_password:在主数据库创建的用于同步数据的用户密码；
master_log_file:指定从数据库要复制数据的日志文件，通过查看主数据的状态，获取File参数；
master_log_pos:指定从数据库从哪个位置开始复制数据，通过查看主数据的状态，获取Position参数；
master_connect_retry:连接失败重试的时间间隔，单位为秒。
12，在从数据库中查看主从同步状态
show slave status \G;
13，在从数据库中开启主从同步
mysql>start slave;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
14，查看从数据库状态发现已经同步
15，主从复制测试
主机新建库-使用库-新建表-插入数据，ok
从机使用库-查看记录，ok
安装redis集群（大厂面试题第四季-分布式存储案例真题）
书到用时方恨少，钱到月底不够花。卷起来一个比一个狠
cluster(集群)模式-docker版哈希槽分区进行亿级数据存储
面试题：
1~2一亿条数据需要缓存，请问如何设计这个存储案例
回答
单机单台100%不可能，肯定是分布式存储，用redis如何落地？
上述问题阿里p6~p7工程案例和场景设计类必考题目，一般业界有3种解决方案。
1，哈希取余分区
2亿条记录就是2亿个k，v。我们单机不行必须要分布式多机，假设有三台机器构成一个集群，用户每次读写操作都是根据公式：
hash（key）%N个机器台数，计算出哈希值，用来决定数据映射到哪一个节点上。
优点：
简单粗暴，直接有效，只需要预估好数据规划好节点，例如3台。8台。10台，就能保证一段时间的数据支撑。使用Hash算法让固定的一部分请求落到同一台服务器上，这样每台服务器固定处理一部分请求（并维护这些请求的信息），起到负载均衡+分而治之的作用。
缺点：
原来规划好的节点，进行扩容或者缩容比较麻烦了，不管扩缩，每次数据变动导致节点有变动，映射关系需要重新进行计算，在服务器个数固定不变时没有问题，如果需要弹性扩容或故障停机的情况下，原来的取模公式就会发生变化：Hash（key）/3 会变成Hash（key）/?.此时地址经过取余运算的结果将发生很大的变化，根据公式获取的服务也会变得不可控。
某个redis机器宕机了，由于台数数量变化，会导致hash取余全部数据重新洗牌。
2，一致性哈希算法分区
一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院中提出的，设计目标是为了解决分布式缓存数据变动和映射问题，某个机器单机了，分母数量改变了。自然取余数不OK了。
一致性哈希环
一致性哈希算法必然有个hash函数并按照算法产生hash值，这个算法的所有可能哈希值会构成一个全量集，这个集合可以成为一个hash空间[0,2^32-1],这个是一个线性空间，但是在算法中，我们通过适当的逻辑控制将它首尾相连（0 =2^32）,这样让他逻辑上形成了一个环形空间。
它也是按照使用取模的方法，前面介绍的节点取模法是对节点（服务器）的数量进行取模。而一致性Hash算法是对2^32取模，简单来说，一致性Hash算法将整个哈希值空间组织成一个虚拟的圆环，如假设某哈希函数H的值空间为0-2^32-1(即哈希值是一个32位无符号整形)，整个哈希环如下图：整个空间按顺时针方向组织，圆环的正上方的点代表0,0点右侧的第一个点代表1，以此类推，2,3,4------直到2^32-1,也就是说0点左侧的第一个点代表2^32-1,0和2^32-1在零点中方向重合，我们把这个由2^32个点组成的圆环成为Hash环。
节点映射：将集群中的各个IP节点映射到环上的某一个位置。
将各个服务器使用Hash进行一个哈希，具体可以选择服务器的IP或主机名作为关键字进行哈希，这样每台机器就能确定其在哈希换上的位置。假如4个节点NodeA,B,C,D，经过IP地址的哈希函数计算（hash（ip）），使用IP地址哈希后在环空间的位置如下：
优点：
缺点：
小总结
3，哈希槽分区
是什么？
哈希槽计算
服务器IP节点映射
key落到服务器的落键规则
3主3从redis集群扩缩容配置案例架构说明
processon笔记
打开步骤
3主3从redis集群配置
Cannot connect to the Docker daemon at unix:///var/run/docker.sock. Is the docker daemon running?(这是docker服务没有启动)
1)关闭防火墙+启动docker后台服务
systemctl start docker
2）新建6个docker容器实例
命令分布解释
docker run -d --name redis-node-1 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-1:/data redis:6.0.8 --cluster
enabled yes --appendonly yes --port 6381
3）进入容器redis-node-1并为6台机器构建集群关系。
docker exec -it redis-node-1 /bin/bash
4）链接进入6381作为切入点，查看集群状态
从编号可以看出来那个是哪个的从
主从容错切换迁移案例
1，数据读写存储
1）启动6机构成的集群并通过exec进入
docker exec -it redis-node-1 /bin/bash
redis-cli -p 6381
2）对6381新增两个key
keys *
set k1 v1
set k2 v2
set k3 v3
set k4 v4 (挂了)
docker exec -it redis-node-1 /bin/bash
redis-cli -p 6381 -c
FLUSHALL
set k1 v1
3）防止路由失效加参数-c并新增两个key
4）查看集群信息
2，容错切换迁移
1)主6381和从机切换，先停止主机6381
docker ps
docker stop redis-node-1
docker ps
docker exec -it redis-node-2 bash
redis-cli -p 6382 -c
cluster nodes
2）再次查看集群信息
docker ps
docker start redis-node-1
docker ps
cluster nodes
发现宕机的主变成了slave从
3）先还原之前的3主3从
4）查看集群状态
redis-lic --cluster check 自己IP：6381
主从扩容案例
cluster nodes
1，新增机器，槽位分配
docker ps
docker run -d --nmae redis-node-7 --net host --privileged=true -v /data/redis/share-node-7:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6387
docker ps
每一个分了点槽号给第四个
主从缩容案例
去掉从机，主机槽位分给别人
删除主机
检查3主3从
多一份实力，生活就少一分恶意
DockerFile解析
官网：https://docs.docker.com/engine/reference/builder/
构建三部曲：编写Dockerfile文件。
docker build命令构建镜像
docker run 依镜像运行容器实例。
参考tomcat8的dockerfile入门 https://github.com/docker-library/tomcat
运行
有不同的落脚点，这是为什么呢？落脚点
ADD和COPY一样，ADD有解压
CMD与ENTRYPOINT是一组，功能类似。
centosjava8
docker images
docker run -it biaohao1 /bin/bash
vim a.txt
ifconfig
java -version
docker images centos
小巧
再体会下UnionFS（联合文件系统）
虚悬镜像
构建和删除镜像的时候出现一些错误，导致出现仓库none的标签none
一定要把这个删除掉，对系统会有风险
查出所有虚悬镜像
删除虚悬镜像
自定义镜像myubuntu
构建注意加点
