docker 多服务器部署 docker部署多个微服务

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mob6454cc6f27a3 2023-09-02 17:51:55

文章标签 docker 多服务器部署 docker golang 分布式项目架构 文章分类 Docker 云计算

线上答题系统，微服务架构的小小实践，项目代码

一、概述

微服务的部署有下列几种方式：单主机多服务实例模式、每个主机一个服务实例模式、Serverless部署。这里选择的是在docker容器中部署每一个模块的微服务，因为使用容器可以实现快速启动，方便增加和删除某个模块服务实例，且受操作系统的影响比较小。当然，众多容器的管理也有些挑战。

最终我们的系统架构图如下，其中每个圆圈就是一个独立的docker容器，结合docker-compose进行服务编排，实现一键启动整个系统。最终会有web应用、event service、user service、union service、problem service、participant service、credit service，7个容器服务。答题模块会有两个服务，participant service和credit service。

base image、web image、event image、user image、union image、problem image、participant image、credit image等8个镜像，其他7个镜像都继承自base image。

以及一个answer_net docker网络，各个容器都加入该网络。

docker 多服务器部署 docker部署多个微服务_项目架构

二、DOCKER

docker的一些基础概念，容器、镜像操作等相关文档很多，可以直接在网上找。进行docker部署，有三点概念需要好好了解，那就是：
数据卷volume–解决如何存放代码
网络docker network–解决各个容器间如何通信，以及对外暴露端口
docker-compose–实现服务编排及自动化运行

2.1 数据卷volume

2.1.1 volume特性

docker本身提供了一种机制volume，可以将主机上的某个目录与容器的某个目录（称为挂载点、或者叫卷）关联起来，容器上的挂载点下的内容就是主机的这个目录下的内容，这类似linux系统下mount的机制。当我们修改主机上该目录的内容时，不需要同步容器，容器对应的内容的修改也是立即生效。
volume具有如下特点：

volume在容器创建时就初始化，在容器运行时就可以使用其中的文件
volume能在不同的容器之间共享和重用
对volume中的数据的操作会马上生效
对volume中数据操作不会影响到镜像本身
volume的生存周期独立于容器的生存周期，即使删除容器，volume仍然会存在，没有任何容器使用的volume也不会被Docker删除

由于volume的这些特性，我们为每个模块服务的代码都创建对应的volume，这样在宿主机中修改了代码后，再配合热加载机制，容器中的应用也能实时更改。

2.1.2 volume使用

docker volume创建数据卷并与容器中目录绑定

docker volume create —name blog_background_code

在主机上生成的挂载目录是在 /var/lib/docker/volumes/blog_background_code/_data
可使用docker volume inspect blog_background_code查看详情

docker volume inspect blog_background_code
[
    {
        "Name": "blog_background_code",
        "Driver": "local",
        "Mountpoint": "/var/lib/docker/volumes/blog_background_code/_data",
        "Labels": {},
        "Scope": "local"
    }
]

（该方式创建volume只能在/var/lib/docker/volumes/下，而不能指定主机上目录作为挂在点）

docker run --name test -it -v blog_background_code:/data ubuntu /bin/bash

这个命令将容器的/data和数据卷blog_background_code绑定在了一起，即容器中的/data目录指向宿主机中的/var/lib/docker/volumes/blog_background_code/_data。在容器上挂载指定的主机目录：只能使用-v参数+宿主机指定目录。此外-v参数只能指定目录绑定，不能指定单个文件绑定。

docker run -v创建数据卷并与容器中目录绑定

docker run --name test -it -v /home/xqh/myimage:/data ubuntu /bin/bash

其中的 -v 标记在容器中设置了一个挂载点 /data（就是容器中的一个目录），并将宿主机上的 /home/xqh/myimage 目录中的内容关联到容器中的 /data下（宿主机和容器都必须使用绝对路径）。这样不管是在容器中对/data目录下的操作，还是在主机上对/home/xqh/myimage的操作，都是完全实时同步的，因为这两个目录实际都是指向主机同一个目录。

docker run --name test1 -it -v /data ubuntu /bin/bash

上面-v的标记只设置了容器的挂载点，并没有指定关联的主机目录。这时docker会自动绑定主机上的一个目录。通过docker inspect 命令可以查看到。

docker inspect test1

在Dockerfile中创建数据卷并与容器中目录绑定

VOLUME /data
VOLUME [“/data1”,”/data2”] 添加多个volume

在使用docker build命令生成镜像并且以该镜像启动容器时，会挂载一个volume到容器中的/data。与docker volume create的方式类似，这种方式的volume不能挂载宿主机中指定的目录。需要注意的是，Dockerfile中VOLUME指令之后的代码，如果尝试对这个volume进行修改，这些修改都不会生效（CMD、ENTRYPOINT指令指定的操作除外）。如在创建volume后，/data目录中RUN touch /data/file，file并不会存在。但可将对数据卷目录的修改移到volume之前，即先RUN touch /data/file，再VOLUME /data。

删除

docker volume rm <volume_name>

只有当没有任何容器使用该volume时，才能成功删除。若volume指定了宿主机中的特定目录进行挂载，删除该volume并不会删除宿主机中对应的目录

–volumes-from

docker run —rm -it —name vol_use --volumes-from vol_simple ubuntu /bin/bash

可以使容器之间共享volumes，新创建的容器vol_use与之前创建的容器vol_simple共享volume，这个volume目的目录与vol_simple相同（如容器中的/data）。如果给共享的容器有多个volume，新容器也将有多个volume，并且其挂载的目的目录相同。可以使用多个–volumes-from标签，是的容器与多个已有容器共享volume。这在多个容器间使用相同的配置文件、通用方法时十分方便。

由于只有docker run -v的方式能指定挂载的宿主机中的目录，因此我们在Dockerfile中创建容器中存放代码的目录A，然后在运行镜像时使用docker run -v，将宿主机中存放代码的目录B和A关联起来。至于前端应用web应用，也是在创建容器时将宿主机中web的代码目录，与容器中beego的目录关联起来。而像conf（配置）、service/protoc（protoc定义）、service/common（公共方法）这些公共的内容，也要与每个容器相关联，最终目录结构与容器的关联关系如下。base service是基础镜像，其他镜像都从它继承。

docker 多服务器部署 docker部署多个微服务_golang_02

2.2 docker网络与通信

2.2.1 docker容器间通信

docker 多服务器部署 docker部署多个微服务_项目架构_03

docker网络有上图这些模式，比较复杂，在此不详细解释了。简单来说docker容器间互相通信有三种方式：

（1）️每个容器都是用docker run -p公开端口并绑定到本地网络接口。这样可以把容器里的服务在本地docker宿主机所在的外部网络上公开，但这种方式应用暴露太多并不安全

（2）️Docker Networking用户创建自己的网络，容器可以通过这个网上互相通信，这是docker1.9版本中的一个新特性

（3）️docker run —link 容器A:别名链接连接容器，新容器可以访问容器A的任意公开端口，而容器A不需要向宿主机公开这个端口。

在docker1.9及之后的版本中推荐使用Docker Networking，之前的版本推荐链接。因此我们选择的是Docker Networking方式。

2.2.2 docker network使用

创建网络

docker network create answer_net

使用docker network inspect可以查看新创建的网络，一个容器可以同时隶属于多个不同网络

容器加入/断开网络

docker run --net=answer_net

正在运行的容器连接到网络中

docker network connect answer_net 容器名

容器与指定网络断开连接

docker network disconnect answer_net 容器名

web应用对外提供公开端口

docker run --net=answer_net -p 8081:8081

web前端应用对外提供8081端口，即在宿主机http://localhost:8081/index仍就能访问到页面。也可在Dockerfile用EXPOSE 8081指令暴露端口

代码中IP、端口等的动态设置

最终我们创建了用户、事件、答题、题目、积分、联合、web应用这7个容器并加入answer_net网络中，通过/etc/hosts文件可以查看网络信息。如在user service容器中

cat /etc/hosts
[root@b4519d4bae7e /]# cat /etc/hosts
127.0.0.1    localhost
……
172.19.0.8    b4519d4bae7e
……
172.19.0.8    problem_service
……

除了服务自身的信息，还有其他模块服务容器的IP地址，每个容器有两条，一条时容器的主机名+IP地址，另一条时将src_answer_net网络名作为域名后缀添加到主机名后。如果任何一个容器重启了，那么他的IP地址信息会自动在/etc/hosts中更新。

docker 多服务器部署 docker部署多个微服务_docker_04

2.2.3 从外部访问容器

要能够从宿主机访问到容器的某个端口，容器使用-p参数向外暴露该端口，并和宿主机的一个端口绑定起来即可。
执行docker run时使用-P（大写）参数，Docker 会随机映射一个 49000~49900 的端口到内部容器开放的网络端口。使用加-p（小写）参数，可以指定容器要映射的宿主机IP和端口，但是在一个指定端口上只可以绑定一个容器。支持的格式有 hostPort:containerPort、ip:hostPort:containerPort、 ip::containerPort、* hostPort:containerPort（映射所有接口地址）
将本地的 8081 端口映射到容器的 8081 端口，可以执行如下命令：

docker run -p 8081:8081 web_image

使用 docker port <容器id或容器名>来查看当前映射的端口配置，也可以查看到绑定的地址
容器有自己的内部网络和 ip 地址（使用 docker inspect 可以获取所有的变量，Docker 还可以有一个可变的网络配置。）
-p 标记可以多次使用来绑定多个端口
例如

docker run -d -p 5000:5000 -p 3000:80 web_image

2.2.4 从容器内部访问宿主机–与consul、mysql连接

consul、mysql不进行容器化，因此仍是宿主机中的应用，需要在容器中访问。

docker容器和宿主机其实是通过docker0这个网桥进行通信的，所以要在docker容器中访问宿主机某个端口的应用，直接访问docker0的地址即可。在宿主机上执行ifconfig，会有docker0这个网桥信息。而在容器中，直接访问http://host.docker.internal:对应的端口即可。如在user的容器中 ping host.docker.internal成功，修改config.yaml中consul、mysql配置的地址为host.docker.internal即可。

docker 多服务器部署 docker部署多个微服务_分布式_05

三、Dockerfile

使用Dockerfile创建镜像会更方便，直接在文件中设置好volume、网络等。user模块的Dockerfile如下，其他几个服务也类似。

基础镜像service_base_image

FROM centos

MAINTAINER xxxx@qq.com

RUN yum install -y epel-release
RUN yum install -y gcc
RUN yum install -y go

ENV GOPATH /go
ENV PATH $PATH:$GOPATH/bin
#ADD conf /go/src/conf
ADD github.com /go/src/github.com
ADD golang.org /go/src/golang.org
ADD gopkg.in /go/src/gopkg.in
ADD build.sh /build.sh
RUN chmod +x /build.sh
RUN /build.sh

build.sh

#/bin/bash 

cd /go/src/github.com/beego/bee
go install

构建镜像

cd /Users/gan/Documents/GitHub/AnswerSystem_go/src
docker build . -t service_base_image

user镜像

FROM service_base_image:latest

RUN mkdir -p /go/src/service/user
CMD cd /go/src/service/user && go run UserManage.go

构建镜像

cd /Users/gan/Documents/GitHub/AnswerSystem_go/src/service/user
docker build . -t user_image

运行user_image镜像，其中还需要使用-v参数将容器中的目录与service/user（服务代码）、conf（配置）、service/protoc（protoc定义）、service/common（公共方法）宿主机上的目录关联起来。

docker run -it --net=answer_net \
-v /Users/gan/Documents/GitHub/AnswerSystem_go/src/service/user:/go/src/service/user \
-v /Users/gan/Documents/GitHub/AnswerSystem_go/src/conf:/go/src/conf \
-v /Users/gan/Documents/GitHub/AnswerSystem_go/src/service/protoc:/go/src/service/protoc \
-v /Users/gan/Documents/GitHub/AnswerSystem_go/src/service/common:/go/src/service/common \
--name userContainer \
user_image

四、服务编排docker-compose

我们可以按上述方法将写好每个模块的Dockerfile，再一一启动，但这样会非常的麻烦，每个模块有多个容器时也会非常不好管理。这时候就可以引入服务编排的概念了。
服务编排，即根据被部署的对象之间的耦合关系，以及被部署对象对环境的依赖，制定部署流程中各个动作的执行顺序。这方面比较成熟的项目是docker-compose，他采用YAML格式。根据他的语法，制定好容器顺序以及启动参数等，即可按顺序启动相应的容器。且当某个容器A重新创建时，与其-link或-volume-from关联的容器B也能更新相应的信息。
语法及例子编写启动的docker-compose.yaml文件如下，按格式写好网络、数据卷、容器启动参数。

version: '3.3'
services:
  base_image:
    build: .
    container_name: base_service
  user_image:
    build: ./service/user/
    container_name: user_service
    networks:
      - answer_net
    volumes:
      - "/Users/gan/Documents/GitHub/AnswerSystem_go/src/service/user:/go/src/service/user"
      - conf_volume:/go/src/conf
      - protoc_volume:/go/src/service/protoc
      - common_volume:/go/src/service/common

..........web_image、union_image、problem_image、event_image、credit_image、participant_image等模块省略……………………..

networks:
  answer_net:

volumes:
  conf_volume:
    driver: local
    driver_opts:
      type: none
      device: $PWD/conf
      o: bind
  protoc_volume:
    driver: local
    driver_opts:
      type: none
      device: $PWD/service/protoc
      o: bind
  common_volume:
    driver: local
    driver_opts:
      type: none
      device: $PWD/service/common
      o: bind

在docker-compose-v2版本中volumes_from是可以正常使用的，但在v3版本却需要创建一个全局的volumes，各个镜像再引用该全局volumes
各个服务的配置大体相同，只是web_image需要再对外暴露8081端口

执行docker-compose up构建容器。经过测试，各个模块能正常运行。虽然从前端页面看起来，我们的答题系统没有什么变化，但我们已经将其部署到docker上了。这样根据各个模块不同的调用使用情况，能方便地增加或删除该模块的容器，架构的灵活性大大增加。

最终创建的镜像（docker-compose默认使用所在目录作为前缀docker-compose）

docker 多服务器部署 docker部署多个微服务_golang_06

系统中容器

docker 多服务器部署 docker部署多个微服务_golang_07

创建的几个数据卷

docker 多服务器部署 docker部署多个微服务_分布式_08

创建的网络answer_net

docker 多服务器部署 docker部署多个微服务_分布式_09

五、运行项目

安装并启动mysql数据库，运行项目中的web/problem.sql建表

cd /usr/local/mysql/support-files  
sudo /usr/local/mysql/support-files/mysql.server start

安装并开启consul

cd /Users/gan/Documents/software（consul安装目录）
consul agent -server -node=answer_system -bind=127.0.0.1 -data-dir /tmp/consul -bootstrap-expect 1 -ui

安装运行docker

cd AnswerSystem_go(docker-compose.yaml所在目录)
docker-compose up

我们可以修改docker-compose.yaml某个服务的mode参数，启动多个基于该服务镜像的容器

event_image:
  build: ./service/event/
    ……
  deploy:
    mode: replicated
    replicas: 3

在consul上可以看到注册了多个可用服务，系统正常运行。

六、总结

目前我们已经将系统系统进行了容器化，能很方便地增减服务，配合docker-compose也能方便地自动化部署。但目前这个部署方案仍旧是不完善的，它目前只部署在了一台机器上。docker-compose也是有缺陷的，它的部署是面向单个宿主机的，不能面向服务器集群编排和部署。要实现完善的面向服务器集群的Docker编排和部署方案，还需要同Machine和Swarm联动，这就是下一步的改造了。

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