docker:解决了运行环境和配置问题的软件容器，方便做持续集成并有助于整体发布的容器虚拟化技术
Docker本身是一个容器运行载体或称之为管理引擎。我们把引用程序和配置依赖打包好形成一个可交付的运行环境，这个打包好的运行环境就是image镜像文件。只有通过这个镜像文件才能生成Docker容器实例（类似Java中new出来的一个对象）.
image文件可以看作是容器的模板，Docker根据image文件生成容器的实例，同一个image文件，可以生成多个同时运行的容器实例。
比较Docker和传统虚拟化方式的不同之处：
1.传统虚拟机技术是虚拟出一套硬件后，在其上运行一个完整操作系统，在该系统上再运行所需要应用进程；
2.容器内的应用进程直接运行于宿主的内核，容器内没有自己的内核且也没有进行硬件虚拟。因此容器要比传统虚拟机更为轻便；
3.每个容器之间互相隔离，每个容器有自己的文件系统，容器之间进程不会相互影响，能区分计算资源
Docker三要素：镜像，容器，仓库
镜像文件：image文件生成的容器实例，本身也是一个文件，称为镜像文件
容器实例：一个容器运行一种服务，当我们需要的时候，就可以通过docker客户端创建一个对应的运行实例，也就是我们的容器。
仓库：就是防一堆镜像的地方，我们可以把镜像发布到仓库中，需要的时候再从仓库中拉下来就可以了
一、
Docker安装
Install Docker Engine on CentOS | Docker Documentation
yum install -y yum-utils
2.设置stable镜像仓库
yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo
3.更新yum软件包索引
yum makecache fast
4.安装docker引擎
yum install docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-compose-plugin
5.启动docker
systemctl start docker
6.helloworld
docker run hello-world
安装成功：
（1）卸载docker
yum remove docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-compose-plugin
rm -rf /var/lib/docker
rm -rf/var/lib/containerd
(2)停止docker服务
systemctl stop docker
二、阿里云镜像加速器
注册阿里云开放云原生应用-云原生（Cloud Native）-云原生介绍 - 阿里云
控制台->弹性 计算
sudo mkdir -p /etc/docker
sudo tee /etc/docker/daemon.json <<-'EOF'
{
"registry-mirrors": ["https://n3twaq8i.mirror.aliyuncs.com"]
}
EOF
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker
三.Docker常用命令
1.帮助启动类命令：
- 启动docker: systemctl start docker
- 停止docker: systemctl stop docker
- 重启docker: systemctl restart docker
- 查看docker状态：systemctl status docker
- 开机启动：systemctl enable docker
- 查看docker概要信息：docker info
- 查看docker总体帮助文档：docker --help
- 查看docker命令帮助文档：docker 具体命令 --help
2.镜像命令
列出本地主机上的镜像：docker images （-a:列出本地所有镜像；-q：只显示镜像ID）
(1)REPOSITORY:表示镜像的仓库源 （2)TAG:镜像的标签版本号 (3)IMAGE ID :镜像ID (4):CREATED:镜像创建时间 （5)SIZE:镜像大小查询远程仓库镜像：docker search 镜像名字 （-limit :只列出N个镜像。默认25个）
3.下载镜像：docker pull 镜像名字 [:tag] (版本号，默认最新版本)
4.查看镜像/容器/数据卷所占的空间：docker system df
5.删除镜像：docker rmi 镜像名字
删除单个：docekr rmi -f 镜像ID
删除多个：docker rmi -f 镜像名1：TAG 镜像名2：TAG
删除全部：docker rmi -f $(docker images -qa)
谈谈docker虚悬镜像是什么？
仓库名，标签都是<none>的镜像，俗称虚悬镜dangling image
3.容器命令
OPTIONS:
(1) --name="容器新名字" ：为容器指定一个名称
(2) -d :后台运行容器并返回容器ID,也即启动守护容器；
（3） -i : 以交互模式运行容器。通常与 -t 同时使用；
（4）-t : 为容器重新分配一个伪输入终端，通常与 -i 同时使用；
也即是启动交互式容器（前端有伪终端，等待交互）；
（5）-P : 随机端口映射，大写P;
(6) -p : 指定端口映射，小写p;
启动交互式容器（前台命令行）:
解决:
[root@localhost root123]# docker run -it ubuntu /bin/bash
WARNING: IPv4 forwarding is disabled. Networking will not work.
2.列出当前正在运行的容器：docker ps [OPTIONS]
OPTIONS:
(1) -a : 列出当前所有正在运行的容器 + 历史上运行过的
(2) -l : 显示最近创建的容器
(3) -n : 显示最近n个创建的容器
(4) -q : 静默模式，只显示容器编号
3.退出容器：
（1）exit : run进去容器，exit退出，容器停止；
（2）ctrl+p+q :run进去容器，ctrl+p+q退出，容器不停止；
** 4.启动已经停止运行的容器：docker start 容器ID或容器名**
** 5.重启容器：docker restart 容器ID或容器名**
** 6.停止容器：docker stop 容器Id或容器名**
** 7.强制停止容器：docker kill 容器ID或容器名**
** 8.删除已经停止的容器：docker rm 容器ID ;docker rmi 镜像 **
** -f： 强制删除 **
** 一次性删除多个容器实例：慎用！！！**
** (1)：docker rm -f $（docker ps -a -q）**
** (2):docker ps -a -q | xargs docker rm**
-d的讲解：
** #使用镜像centos：latest 以后台模式启动一个容器 docker run -d centos**
问题：然后docker ps -a 进行查看，会发现容器已经退出
** **很重要的要说明一点：docker容器后台运行，就必须有一个前台进程
容器运行的命令如果不是那些一直挂起的命令（比如运行top,tail），就是会自动退出。
这是docker的机制问题，比如你的web容器，我们以nginx为例，正常情况下，我们配置启动服务只需要启动响应的service即可，例如service nginx start ，但是，这样做nginx为后台进程模式运行，就导致docker前台没有运行的应用，这样的容器后台启动后，就会自杀因为他觉得他没有事可做，所以，最佳的解决方案式是，将你要运行的程序以前台进程的形式运行，常见就是命令行模式，表示我还有工作，别中端
运行redis 6.0.8
- 前台运行redis :docker run -it redis:6.0.8
- 后台运行redis:docker run -d reids:6.0.8
- 查看日志：docker logs 容器ID
- 查看容器内运行的进程：docker top 容器ID
- 查看容器内部细节：docker inspect 容器ID
- 进入正在运行的容器： 1. docker exec -it 容器ID bashShell2. 重新进入: docker attach 容器ID3. 上述两个区别： 1. attach 直接进入容器启动命令的终端，不会启动新的进程。用exit退出，会导致容器的停止；2. exec是在容器中打开新的终端，并且可以启动新的进程。用exit退出，不会导致容器的停止。3. 推荐使用docker exec 命令，因为退出容器终端，不会导致容器的停止。
7.从容器内拷贝文件到主机：docker cp 容器ID:容器内路径 目的主机路径
8.导入和导出容器：
（1）export 导出容器的内容留作为一个tar归档文件（对应import命令）
（2）import 从tar 包中的内容创建一个新的文件系统在导入为镜像
案例：
(1)docker export 容器ID > 文件名.tar
(2)cat 文件名.tar | docker import -镜像用户/镜像名：镜像版本号
四、Docker镜像
1.什么是镜像：
是一种轻量级，可执行的独立软件包，它包含运行某个软件所需的所有内容，我们把应用程序和配置依赖打包好形成一个 可交付的运行环境（包括代码，运行时需要的库，环境变量和配置文件等），这个打包好的运行环境就是image镜像文件。
2.UnionFS（联合文件系统）：
Union文件系统是一种分层，轻量级并且高性能的文件系统，它支持对文件系统的修改作为一次提交 一层层的叠加，同时可以将不同目录挂载到同一个虚拟文件系统下。Union文件系统是Docker镜像的基础。镜像可以通过分层来进行继承，基于继承镜像，可以制作各种具体的应用镜像
3.Docker镜像加载原理：
docker的镜像实际上由一层一层的文件系统组成，这种层级的文件系统UnionFS。
bootfs(boot file system)主要包含bootloader和kernel，bootloader主要是引导加载kernel,Linux刚启动时会加载bootfs文件系统，在Docker镜像的最底层是引导文件bootfs。这一层与我们典型的Linux和Unix系统是一样的，包含boot加载器和内核。当boot加载完成之后整个内核就都在内存中了，此时内存的使用权已由bootfs转交给内核。此时系统也会卸载bootfs。
rootfs，在bootfs之上，包含的就是典型的Linux系统中的/dev,/proc/bin/etc等标准目录和文件。rootfs就是各种不同的操作系统发行版，比如Ubuntu，Centos等待。
对于一个精简的OS,rootfs可以很小，只需要包含最基本的命令，工具和程序库就可以了，因为底层直接用Host的keernel,自己只需要提供rootfs就行了。由此可见对于不同的linux发行版，bootfs基本是一致的，rootfs会有差别，因此不同的发行版本可以公用bootfs。
4.为什么Docker镜像采用这种分层结构呢
镜像分层最大的一个好处就是共享资源，方便复制迁移，就是为了复用。
比如说有多个镜像都从相同的base镜像构建而来，那么Docker Host只需要在磁盘上保存一份base镜像；同时内存也只需要加载一份base镜像，就可以为所有容器服务了，而且镜像的每一层都可以被共享。
Docker镜像层都只是只读的，容器层是可写的；当容器启动时，一个新的可写容器被加载到镜像的顶部，这层通常被称作 ”容器层“，容器层之下的都叫”镜像层“；所有对容器的改动-无论添加删除，还是修改文件都只发生在容器层，只有容器层是可写的，容器层下面的所有镜像层都是只读的。
** 5.docker 的commit 案例 提交生成一个新的镜像**
docker commit 提交容器副本使之成为一个新的镜像
docker commit -m="提交的描述信息" -a=”作者“容器ID要创建的目标镜像名:[标签号]
案例演示ubuntu安装vim
1）apt-get update
2）apt-get -y install vim
五.本地镜像发布到阿里云
1.进入阿里云>控制台>弹性镜像容器服务>个人
2.创建镜像仓库>本地仓库>进入管理界面获得脚本
3.将镜像推送到阿里云registry
$ docker login --username=aliyun4214424794 registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com$ docker tag [ImageId] registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/sutdy_docker/myubuntu1.3:[镜像版本号]$ docker push registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/sutdy_docker/myubuntu1.3:[镜像版本号]
4.将阿里云的镜像拉取到本地
六.本地镜像发布到私有库
1.下载镜像Docker Registry : docker pull registry
2.运行私有库有Registry ，相当于本地有个私有Docker hub :
docker run -d -p 5000:5000 -v/zcl/myregistry/:/tmp/registry --privileged=true registry
3.ubuntu安装ifconfig功能
（1） apt-get update
（2）apt-get install net-tools
（3）安装完成后，commit我们的新镜像：
docker commit -m="ifconfig cmd add" -a="zcl" 6ae9dccbc190 zclubuntu:1.2
4.curl验证私服库上有什么镜像： curl -XGET http://192.168.238.80:5000/v2/_catalog
5.将新镜像zclubuntu1.2修改符合规范的Tag: docker tag 镜像：TAG Host:Port/Repository:Tag
6.修改配置文件使之支持http
(1) vim /etc/docker/daemon.json
(2)配置文件中新增：别忘记” ， “
（3）重启docker : systemctl restart docker
(4)开启本地私服库：
docker run -d -p 5000:5000 -v/zcl/myregistry/:/tmp/registry --privileged=true registry
7.push推送到私服库：docker push 192.168.238.80:5000/zclubuntu:1.2
8.curl验证私服库上有什么镜像： curl -XGET http://192.168.238.80:5000/v2/_catalog
9.pull到本地并运行： docker pull 192.168.238.80:5000/zclubuntu:1.2
七.Docker容器卷
Docker挂载主机目录访问如果出现cannot open dircctory.:Permission denied
解决方法：挂载目录后多加一个-privileged=true 参数即可
7.1.docker容器卷是什么：有点类似我们redis里面的rdb和aof文件 ；将docker容器内的数据保存进宿主机的磁盘中。
卷就是目录或文件。存在于一个或多个容器中，由docker挂载到容器，但不属于联合文件系统，因此能够绕过Union File System提供一些用于持久化存储或共享数据的特性；
卷的设计目的就是数据的持久化，完全独立于容器的生存周期，因此Docker不会在容器删除时删除其挂载的数据卷；
** 运行一个带有容器卷存储功能的容器实例**：
docker run -it --privileged=true -v /宿主机绝对路径目录：/容器内目录 镜像名
7.2.能干什么：将运用与运行的环境打包镜像，run后形成实例运行，但是我们对数据的要求时持久化的。
docker容器产生的数据，如果不备份，那么当容器实例删除后，容器内地数据自然就没有了。为了能保存数据在docker中我们使用卷。
特点：
- 数据卷可在容器之间共享重用数据
- 卷中的更改可以直接实例时生效
- 数据卷中的更改不会包含在镜像的更新中
- 数据卷的生命周期一直持续待没有容器使用它为止
7.3.读写规则映射添加：
（1）读写（默认）：
docker run -it --privileged=true -v /宿主机绝对路径目录:/容器内目录:rw 镜像名
（2）只读：容器实例内部被限制，只能读取不能写：
docker run -it --privileged=true -v /宿主机绝对路径目录:/容器内目录:ro 镜像名
**7.4.卷的继承和共享 **
** **容器2继承容器1的卷规则：
docker run -it --privileged=true--volumes-from父类 --name u2 ubuntu
八.Docker常规安装
1.安装Tomcat:
(1)Docker Hub 上面查找tomcat镜像
docker search tomcat
(2)从docker hub 上拉取tomcat镜像到本地
docker pull tomcat
（3）查看是否有拉取到tomcat
docker images
(4)使用tomcat镜像创建容器实例（也叫运行镜像）：
-p小写：主机端口号：docker容器端口 ； -P大写：随机分配端口
-i:交互 ； t:终端 ； -d:后台
docker run -it -p 8080:8080 tomcat
（5）访问猫主页
问题报404！！！
解决：1.可能没有映射端口或者关闭防火墙
2. (1)进入tomcat容器中，删除webapps: rm -r webapps
(2)将webapps.dist 改名替换成webapps : mv webapps.dist webapps
(6)免修改版：docker pull billygoo/tomcat8-jdk8
docker run -d -p 8080:8080 --name mytomcat billygoo/tomcat8-jdk8
安装成功
** 2.安装mysql**
** 简易版的运行：（存在中文乱码问题，以及数据备份问题）**
** **(1)Docker Hub 上面查找mysql镜像：docker search mysql
(2)从docker hub上（阿里云加速器）拉取MySQL镜像到本地 标签为5.7 :
docker pull mysql:6.7
(3)使用mysql5.7镜像创建容器（也叫运行镜像）:
docker run -p 3306:3306 --name some-mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 -d mysql:tag
(4)进入mysql :docker exec -it > 进入mysql 密码：123456  (5)使用mysql
（6）使用navicat连接mysql
1)插入中文会报错
2）修正字符集编码：SHOW VARIABLES LIKE 'character%'
** 实战版：解决简易版存在的问题**
一.乱码
** 1.**
docker run -d -p 3306:3306 --privileged=true -v /zclroot/mysql/log:/var/log/mysql -v /zclroot/mysql/data:/var/lib/mysql -v /zclroot/mysql/conf:/etc/mysql/conf.d -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 --name mysql mysql:5.7
2.新建my.conf ,通过容器卷同步给mysql容器实例，解决中文乱码问题
[client]
default_character_set=utf8
[mysqld]
collation_server = utf8_general_ci
character_set_server = utf8
3.重新启动mysql容器实例再重新进入并查看字符编码 : docker restart mysql
乱码解决成功！！！
二.数据库被删除数据恢复
在这已经配置了容器数据卷，当容器重新启动时，数据会从容器卷中重新读取达到数据备份的作用
数据依旧可以读取
3.安装Redis
(1)在centos宿主机下新建目录/app/redis: mkdir -p /app/redis
(2)将一个redis.conf文件模板拷贝到/app/redis目录下
(3)修改redis.conf配置
将bind注解掉，允许redis外地连接
daemonize 改为no 或注释起来，因为该配置和docker run 中 -d 参数冲突，会导致容器一直启动失败
(3)启动redis镜像
docker run -p 6379:6379 --name myr3 --privileged=true -v /app/redis/redis.conf:/etc/redis/redis.conf -v/app/data:/data -d redis:6.0.8 redis-server /etc/redis/redis.conf
九.高级学习
1.docker复杂安装
** 1.mysql主从复制原理:**
(1)新建主服务器容器实例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
[mysqld]
## 设置server_id，同一局域网中需要唯一
server_id=1
## 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数据不一致
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)创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
[mysqld]
## 设置server_id，同一局域网中需要唯一
server_id=2
## 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作为其它数据库实例的Master时使用
log-bin=mall-mysql-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
## relay_log配置中继日志
relay_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
(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 -p
(11)在从数据库中配置主从复制
·主从复制命令参数说明
master_host：主数据库的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。
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;
(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
start slave;
(14)查看从数据库状态发现已经同步
show slave status \G;
（15）主从复制测试：主机新建库-使用库-新建表-插入数据，
从机使用库-查看记录
master:
slave:
** 2.安装redis集群**
面试题：1~2亿条数据需要缓存，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。有三种方式**
** 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个机器个数，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，起到负载均衡——分而治之的作用。**
** 缺点：原来规划好的节点，进行扩容或缩容就比较麻烦，不管是扩容，每次数据变动导致节点有变化，映射关系需要重新进行计算，在服务器个数不变时没有问题，如果需要弹性扩容或故障停机的情况下，原来的取余公式就会发生变化，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变化，根据公式获取的服务器也会变得不可控。**
** 某个redis机器宕机，由于台数数量发生变化，会导致hash取余全部数据重新洗牌。**
** 2.一致性哈希算法分区**
** 当服务器个数发生变动时，尽量减少影响客户端到服务器的映射关系。将所有的存储节点排列在收尾相接的Hash环上，每个key在计算Hash后会顺时针找到临界的存储点存放。而当有节点加入或退出时仅影响该节点在Hash环上顺时针相邻的后续节点。三个步骤： 算法构建一致性哈希环；服务器IP节点映射；key落到服务器的落键规则 .**
** 优点：加入和删除节点只影响哈希环中顺时针方向的相邻的节点，对其他节点无影响。**
** 缺点：数据的分布和节点的位置有关，因为这些节点不是均匀的分布在哈希环上的，所以数据在进行存储时达不到均匀分布的效果。**
** 3.哈希槽分区（常用）**
** 哈希槽实质就是一个数组，数组【0~2^14-1】形成的hash slot 空间。解决均匀分配的问题，在数据和节点之间又加入了一层，把这层称为哈希槽，用于管理数据和节点之间的关系。现在就相当于节点上方的就是槽，槽里面放的是数据。**
**三主三从redis集群扩缩容配置案例 **
** **1.关闭防火墙+启动docker后台服务
2.新建6个docker容器实例 --net hsot :使用宿主机的IP和端口，默认；--privileged=true ：获取宿主机root用户权限 ；--cluster-enable yes ： 开启redis集群 --appendonly yes ：开启持久化
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
docker run -d --name redis-node-2 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-2:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6382
docker run -d --name redis-node-3 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-3:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6383
docker run -d --name redis-node-4 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-4:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6384
docker run -d --name redis-node-5 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-5:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6385
docker run -d --name redis-node-6 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-6:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6386
3.进入容器redis-node-1并为6台机器构建集群关系
(1)进入容器
docker exec -it redis-node-1 /bin/bash
（2）构建主从关系 --cluster-replicas 1 :表示为每个master构建一个slave节点
redis-cli --cluster create 192.168.238.80:6381 192.168.238.80:6382 192.168.238.80:6383 192.168.238.80:6384 192.168.238.80:6385 192.168.238.80:6386 --cluster-replicas 1
** **链接进入6381作为切入点，查看集群状态 ** **
主从容错切换迁移案例
** 数据读取存储**
** · **启动6机构成的集群并通过exec进入
**·** 对6381新增两个key :以单机的方式启动redis
**` **防止路由失效加参数-c并新增key : 加 -c :表示以集群的方式启动redis
**`**检查集群信息： redis-cli --cluster check 192.168.238.80:6381
** 容错切换迁移**
** ·**主6381和从机切换，先停止主机6381
** ·**再次查看集群信息 （哨兵模式：反客为主的自动版）
** ·**先还原之前的3主3从
1.先启动6381 docker start redis-node-1 (6381恢复后成为了6385的slaver )
2.再停6385 docker stop redis-node-5
3.再重新启动6385 : docker start redis-node-5
** ·**查看集群状态
** 主从扩容案例**
- 新建6387，6388两个节点+新建后启动+查看是否有8节点
docker run -d --name redis-node-7 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-7:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6387docker run -d --name redis-node-8 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-8:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6388 - 进入6387容器实例内部 ：docker exec -it redis-node-7 /bin/bash
- 将新增的6387节点（空槽号）作为master节点加入原集群
redis-cli --cluster add-node 192.168.238.80:6387 192.168.238.80:6381 - 检查集群情况第1次 ；redis-cli --cluster check 192.168.238.80:6381
- 重新分配槽号：redis-cli --cluster reshard 192.168.238.80:6387
- 检查集群情况第2次:原来的三个master每个将自己从左边开始给了一点给6387，是的6387有4096个槽位，并不是重新分配
- 为主节点6387分配从节点6388：redis-cli --cluster add-node ip:新slaver端口 ip:新master端口 --cluster-slaver --cluster-master-id 新主机节点ID
redis-cli --cluster add-node 192.168.238.80:6388 192.168.238.80:6387 --cluster-slave --cluster-master-id 6899abd525f6a3088cbc345a2efcbd333de4f02e - 检查集群情况第3次
** 主从缩容案例**
- 检查集群情况1获得6388的节点ID ： redis-cli --cluster check 192.168.238.80:6382
- 将6388删除，从集群中将4号从节点6388删除 : redis-cli --cluster del-node ip:从机端口号 从机6388节点ID
redis-cli --cluster del-node 192.168.238.80:6388 aadd958f00fec4424a340844854a9cf95781d922 - 将6387的槽号清空，重新分配，本例将清出来的槽号都给6381 :
redis-cli --cluster reshard 192.168.238.80:6381 - 检查集群情况第2次
1. 将6387删除 :redis-cli --cluster del-node ip:端口号 6387节点ID
redis-cli --cluster del-node 192.168.238.80:6387 6899abd525f6a3088cbc345a2efcbd333de4f02e
- 检查集群情况第三次
2.DockerFile解析
Docker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的脚本。
dockerfile保留字指令：tomcat/Dockerfile at master · docker-library/tomcat · GitHub
- 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；RUN是再docker build时运行；两种格式： - shell格式- exec格式
- EXPOSE：当前容器对外暴露出的端口
- WORKDIR：指定在创建容器后，终端默认登陆的进来工作目录，一个落脚点
- USER：指定该镜像以什么样的用户去执行，如果都不指定，默认是root
- ENV：用来在构建镜像过程中设置环境变量
- 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的镜像内<目标路径>位置： - COPY src dest- COPY ["src","dest"]- <src源路径>:源文件或者源目录- <dest目录路径>：容器内的指定路径，该路径不用事先建好
- VOLUME：容器数据卷，用于数据保存和持久化工作
- CMD: 指定容器启动后要干的事情 - 注意：Dockerfile中可以有多个CMD指定，但只有最后一个生效，CMD会被docker run之后的参数替代- 它和RUN命令的区别： - CMD是在docker run 时运行- RUN是在 docker build时运行
- ENTRYPOINT: 也是用来指定一个容器启动时要运行的命令。类似于CMD指令。但是ENTRYPOINT不会被docker run 后面的命令覆盖，而且这些命令行参数会被当作参数送给ENTRYPOINT指令指定的程序
案例
自定义镜像mycentosjava8:
要求：centos7镜像具备vim + ifconfig + jdk8
JDK下载：Java Downloads | Oracle
- 准备编写Dockerfile文件 ,在压缩包同一目录下创建Dockerfile文件：
FROM centos7.6.1810
MAINTAINER zcl
ENV MYPATH /usr/local
WORKDIR $MYPATH
#安装vim编辑器
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lib库
RUN yum -y install glibc.i686
RUN mkdir /usr/local/java
#ADD 是相对路径jar,把jdk-8u171-linux.x64.tar.gz添加到容器中,安装包必须要和Dckerfile文件在同一位置
ADD jdk-8u171-linux-x64.tar.gz /usr/local/java/
#配置java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 $MYPATH
CMD echo "success---------------ok"
CMD /bin/bash
2.构建：docker build -t 新镜像名字:TAG . 注意TAG后面有个空格，有个点
docker build -t centosjava8:1.5 .
3.运行：docker run -it 心镜像名：TAG
docker run -it 87ea3c3e1155 /bin/bash
虚悬镜像
** **虚悬镜像：仓库名，标签名都是<none>的镜像，俗称dangling image
删除：docker image prune
3.Docker微服务
一.通过IDEA新建一个普通微服务模块
package com.example.docker.controller;/**
* @Author: ZCL
* @DATE: 2022/11/8 21:07
*/
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.validation.annotation.Validated;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMethod;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import java.util.UUID;
/**
* @program: docker-boot
* @author: ZCL
* @create: 2022-11-08 21:07
*/
@RestController
public class OrderController {
@Value("${server.port}")
private String port;
@RequestMapping("/order/docker")
public String helloDocker(){
return "hello docker"+"/t"+port+"/t"+ UUID.randomUUID().toString();
}
@RequestMapping(value = "/order/index",method = RequestMethod.GET)
public String index(){
return " 服务端口号"+"/t"+port+"/t"+ UUID.randomUUID().toString();
}
}
二.通过dockerfile发布微服务部署到docker容器
1.编写dockerfile
#基础使用镜像java
FROM java:8
#作者
MAINTAINER zcl
#VOLUME 指定临时文件目录为/tmp，在主机/var/lib/docker目录下创建一个临时文件并链接到容器的/tmp
VOLUME /tmp
#将jar包添加到容器中并更名为zcl_docker.jar
ADD docker-0.0.1-SNAPSHOT.jar zcl_docker.jar
#运行jar包
RUN bash -c 'touch /zcl_docker.jar'
ENTRYPOINT ["java","-jar","/zcl_docker.jar"]
#暴露6001端口号作为微服务
EXPOSE 6001
2.构建
docker build -t zcl_docker:1.6 .
3.运行容器
docker run -d -p 6001:6001 ab6314e8f16a
4.访问微服务
4.Docker网络
能干什么：容器间的互联和通信以及端口映射
：容器IP变动时候可以通过服务名直接网络通信而不受影响
docker启动后其网络情况：
查看docker网络模式：docker network ls
** 常用命令**
Commands:
connect Connect a container to a network
create Create a network
disconnect Disconnect a container from a network
inspect Display detailed information on one or more networks
ls List networks
prune Remove all unused networks
rm Remove one or more networks
查看网络：docker network ls
查看网络源数据：docker network inspect 网络名字
删除网络：docker network rm 网络名字
网络模式：
网络模式简介bridge
为每一个容器分配，设置IP等，并将容器链接到一个docker0
虚拟网桥，默认为该模式
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none容器有独立的Network namespace,但并没有对其进行任何网络设置，如分配wrth pair 和网桥连接，IP等container新创建的容器不会创建自己的网卡和配置自己的IP，而是和一个指定的容器共享IP,端口范围等
bridge：Docker服务器默认会创建一个docker0网桥（其上有一个docker0内部接口），这桥接网络的名称为docker0，它在内部层连接了其他的物理或虚拟网卡，这就是将所有容器和本地主机都放到同一个物理网络，Docker默认指定docker0接口的IP地址和子网掩码，让主机和容器之间可以通过网桥相互通信。
案例：
1.启动两个tomcat容器
docker run -d -p 8081:8080 --name tomcat81 billygoo/tomcat8-jdk
docker run -d -p 8082:8080 --name tomcat82 billygoo/tomcat8-jdk8
原理：
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（这样一对接口叫veth pair） 2.每个容器实例内部也有一块网卡，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eth0,两两配对，一一匹配通过上述，将宿主机上的所有容器都连接到这个内部网络上，两个容器在同一个网络下，会从这个网关下各自拿到分配的ip，此时两个容器的网络是互通的。
host：直接使用宿主机的IP地址与外界直接进行通信，不在需要额外进行NAT转换
原理：容器将不会获得一个独立的Nwtwork Namespace ,而是和宿主机公用一个Network Namespace,容器将不会虚拟出自己的网卡而是使用宿主机的IP和端口
案例：
docker run -d --network host --name tomcat83 billygoo/tomcat8-jdk8
- 查看tomcat83网络数据源：docker inspect tomcat83
3.进入tomcat83:docker exec -it tomcat83 bash :发现与宿主机的网络配置一样
** none:禁用网络功能，只有lo标识（就是127.0.0.1表示本地回环）**
在none模式下，并不为Docker容器进行任何网络配置，也就是说，这个Docker容器没有网卡,IP，路由等信息，只有一个lo,需要我们自己为Docker容器添加网卡，配置IP等。
案例：
docker run 8084:8080 --network none --name tomcat84 billygoo/tomcat -jdk8
3.进入内部查看：只有一个lo
** container:新建的容器和已经存在的一个容器共享一个网络ip配置而不是和宿主机共享，新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。**
案例：
错误案例
docker run -d -p 8085:8080 --name tomcat85 billygoo/tomcat8-jdk8
docker run -d -p 8086:8080 --name container:tomcat85 --name tomcat86 billygoo/tomcat8-jdk8
tomcat86与tomcat85公用一个ip同一个端口，导致端口冲突
正确案例 :Alpine操作系统是一个面向安全的轻型Linux发行版
docker run -it --name alpine1 alpine /bin/sh
docker run -it --network container:alpine1 --name alpine2 alpine /bin/sh
分别进入两个容器中,发现alpine2使用的是alpine1的网络配置，当alpine1共享源关闭后，alpine2就没有自己的配置了
自定义网络
案例：
** 1.自定义桥接网络，自定义网络默认使用的是桥接网络bridge**
** 2.新建自定义网络 ： docker network create a_network**
** 3.新建容器加入上一步新建的自定义网络**
docker run -d -p 8081:8080 --network a_network --name tomcat81 billygoo/tomcat8-jdk8
docker run -d -p 8082:8080 --network a_network --name tomcat82 billygoo/tomcat8-jdk8
** 4.互相ping测试**
5.Docker-compose容器编排
Docker_compose是Docker官方的开源项目，负责实现对Docker容器集群的快速编排,可以管理多个Docker容器组成一个应用，你需要定义一个YAML格式的配置文件docker-compose.yml,写好多个容器之间的调用关系，然后只需要一个命令，就能同时启动/关闭这些容器
Overview | Docker Documentation
安装
1curl -L https://get.daocloud.io/docker/compose/releases/download/1.29.2/docker-compose-`uname -s
-uname -m` > /usr/local/bin/docker-compose2.chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
3.docker-compose --version
Maven打包命令
** >mvn clean install -Dmaven.test.skip=true**
将jar放到mydocker目录下
编写Dockerfile
#基础使用镜像java
FROM java:8
#作者
MAINTAINER zcl
#VOLUME 指定临时文件目录为/tmp，在主机/var/lib/docker目录下创建一个临时文件并链接到容器的/tmp
VOLUME /tmp
#将jar包添加到容器中并更名为zcl_docker.jar
ADD docker_boot-0.0.1-SNAPSHOT.jar zcl_docker.jar
#运行jar包
RUN bash -c 'touch /zcl_docker.jar'
ENTRYPOINT ["java","-jar","/zcl_docker.jar"]
#暴露6001端口号作为微服务
EXPOSE 6001
build
docker build -t zcl_docker:1.7 .
Docker-compose.yml 在mydocker目录下
version: "3"
services:
microService:
image: zcl_docker:1.7
container_name: ms01
ports:
- "6001:6001"
volumes:
- /app/microService:/data
networks:
- zcl_net
depends_on:
- redis
- mysql
redis:
image: redis:6.0.8
ports:
- "6379:6379"
volumes:
- /app/redis/redis.conf:/etc/redis/redis.conf
- /app/redis/data:/data
networks:
- zcl_net
command: redis-server /etc/redis/redis.conf
mysql:
image: mysql:5.7
environment:
MYSQL_ROOT_PASSWORD: '123456'
MYSQL_ALLOW_EMPTY_PASSWORD: 'no'
MYSQL_DATABASE: 'dbdocker'
MYSQL_USER: 'root'
MYSQL_PASSWORD: '123456'
ports:
- "3306:3306"
volumes:
- /app/mysql/db:/var/lib/mysql
- /app/mysql/conf/my.cnf:/etc/my.cnf
- /app/mysql/init:/docker-entrypoint-initdb.d
networks:
- zcl_net
command: --default-authentication-plugin=mysql_native_password
networks:
zcl_net:
修改原来项目的配置。重新打包成jar
检查docker-compose 中是否存在语法错误：docker-compose config -q
执行docker-compose up 或者 docker-compose up -d
Pointainer的安装
Powerful container management software for Platform Teams, DevOps, Dev
命令安装：
docker run -d -p 8000:8000 -p 9000:9000 --name portainer --restart=always -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock -v portainer_data:/data portainer/portainer
1.第一次登录需创建admin，访问地址：本机IP:9000
2.设置admin用户和密码后首次登录密码八位
3.选择local选项卡后本机docker详细信息展示
容器监控3剑客：CAdivsor监控收集+InfluxDB存储数据+Granfana 数据分析
docker-compose容器编排：
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
docker-compose config -q 检查错误
docker-compose up 启动
测试
acdvisor: http://192.168.238.80:8080
influxdb : http://192.168.238.80:8083/
Grafana : http://192.168.238.80:3000/
为grafana配置数据源:
选择influxdb为数据源：
面板panel的添加：
选择图形化展示方式：
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