Docker Compose 简介

Docker Compose是什么?

Docker Compose是一个能一次性定义和管理多个Docker容器的工具。

详细地说:

  • Compose中定义和启动的每一个容器都相当于一个服务(service)
  • Compose中能定义和启动多个服务,且它们之间通常具有协同关系

管理方式:

  • 使用YAML文件来配置我们应用程序的服务。
  • 使用单个命令(docker-compose up),就可以创建并启动配置文件中配置的所有服务。

 Docker Compose 工作原理

Docker Compose安装

Docker for Mac与Docker for Windows自带docker-compose

Linux下需要单独安装:

第一步:

sudo curl -L https://github.com/docker/compose/releases/download/1.21.2/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m) -o /usr/local/bin/docker-compose 

第二步:

sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose

终端中使用 docker-compose --version 查看安装的版本

docker-compose --version

  

这里示例安装版本是1.21.2,很可能您看到这里时,已经出现更新的版本,因此建议换成最新版本。查看最新版本。

其他安装方法查看

https://docs.docker.com/compose/install/#install-compose

Docker Compose CLI   

利用docker-compose --help 查看

docker-compose --help

  

或者查看官方文档

https://docs.docker.com/compose/reference/overview/

对比后会发现:Docker Compose CLI的很多命令的功能和Docker Client CLI是相似的。最主要的区别就是前者能一次性运行管理多个容器,后者只能一次管理一个。

了解 Docker Compose File

Docker Compose File 有多个版本,基本是向后兼容的,但也有极个别配置项高版本中没有。

https://docs.docker.com/compose/compose-file/ 

在docker-compose.yml一开始就需要利用version关键词标明当前file使用的版本

Docker Compose File TOP配置参数概览

Docker Compose File 顶级配置项:

  • version:指定Docker Compose File版本号  (很重要)
  • services:定义多个服务并配置启动参数
  • volumes:声明或创建在多个服务中共同使用的数据卷对象
  • networks:定义在多个服务中共同使用的网络对象
  • configs:声明将在本服务中要使用的一些配置文件
  • secrets:声明将在本服务中要使用的一些秘钥、密码文件
  • x-***:自定义配置。主要用于复用相同的配置。

更多详细配置

https://docs.docker.com/compose/compose-file/#service-configuration-reference

Docker Compose File 参考示例  

Docker Compose 案例一   小型web服务项目搭建

项目结构如下

不知道镜像的版本的话,可以去 git 上找,网址如下

https://github.com/docker-library/docs

步骤:

  • 搭建一个flask的小型web项目
  • 根据项目环境,利用Dockerfile构建镜像
  • 撰写docker-compose.yaml配置文件,启动项目

创建项目的工作目录

mkdir workspace
cd workspace
mkdir case1-flask-web

撰写项目代码

vi flask-web-code/app.py

代码如下

# encoding=utf-8
import time

import redis
from flask import Flask

app = Flask(__name__)
# 此处host是docker-compose.yaml配置文件中 redis服务的名称
cache = redis.Redis(host='redis', port=6379)

def get_hit_count():
    '''利用redis统计访问次数'''
    retries = 5
    # 由于当redis重启时,可能会有短暂时间无法访问redis
    # 因此循环的作用就是在这个期间重试,默认重试5次
    while True:
        try:
            # redis的incr方法,如果hits值存在则自动+1,否则新增该键,值为1
            return cache.incr("hits")
        except redis.execeptions.ConnectError as exec:
            if retries == 0:
                raise exec
            retries -= 1
            time.sleep(0.5)

@app.route("/")
def main():
    count = get_hit_count()
    return "欢迎访问!网站已经累计访问{}次\n".format(count)

if __name__ == "__main__":
    app.run(host="0.0.0.0", debug=True)

app.py

配置需求文件

vi flask-web-code/requirements.txt  

配置如下

redis
flask

requirements.txt

 

编写docker file文件

vi Dockerfile

内容如下

# flask web app v1.0
# 搭建一个基于 flask 的 web项目,实现访问量统计
# 第一步:获取一个镜像 python3.6
FROM python:3.6-alpine
LABEL Description="本镜像用于启动建议的基于flask的web程序" Author="Itcast" Version="1.0"
# 第二部拷贝项目代码到镜像中 ADD COPY
COPY ./flask-web-code /code
# 第三部:安装项目的环境依赖 flask redis
WORKDIR /code
RUN pip install -r requirements.txt
CMD ["python", "app.py"]

构建镜像 在 Dockerfile 同级目录下输入以下命令

docker build . -t my-flask-image

查看构建的镜像

docker images

撰写 docker compose 文件

在 case1-flask-web 目录下创建 docker-compose.yaml 内容如下

version: '3.6'
services:
  web:
    build: .
    ports:
     - "5000:5000"
    container_name: flask_web
    networks:
      - web
  redis:
    image: redis
    volumes:
      - redis-data:/data
    container_name: redis
    networks:
      - web
volumes:
  redis-data:
    driver: local
networks:
  web:
    driver: "bridge"

检测 docker compose 配置是否正确

docker-compose config

启动容器

docker-compose up -d

访问服务

curl 127.0.0.1:5000

停止容器

docker-compose down

Docker Compose 案例二   单机环境ELK系统搭建

ELK工作原理介绍 官方文档

https://www.elastic.co/guide/index.html

步骤:

配置单机版的docker-compose.yaml文件(ELK镜像地址)

https://www.docker.elastic.co/

下载镜像

docker pull docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:6.2.4
docker pull docker.elastic.co/kibana/kibana:6.2.4
docker pull docker.elastic.co/logstash/logstash:6.2.4

结构如下

官方的 elasticsearch 的compose 拷贝下来  ,保存到  docker-compose.yaml  中

version: '2.2'
services:
  elasticsearch:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:6.2.4
    container_name: elasticsearch
    environment:
      - cluster.name=docker-cluster
      - bootstrap.memory_lock=true
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - esdata1:/usr/share/elasticsearch/data
    ports:
      - 9200:9200
    networks:
      - esnet
  elasticsearch2:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:6.2.4
    container_name: elasticsearch2
    environment:
      - cluster.name=docker-cluster
      - bootstrap.memory_lock=true
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
      - "discovery.zen.ping.unicast.hosts=elasticsearch"
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - esdata2:/usr/share/elasticsearch/data
    networks:
      - esnet

volumes:
  esdata1:
    driver: local
  esdata2:
    driver: local

networks:
  esnet:

利用 docker-compose up启动环境

docker-compose up -d

  

查看 compose log 日志

docker-compose logs

可以看到报了一个错误 virtual 太低了

这点在官方文档上就有说明

 配置好后,再次启动

docker-compose down
docker-compose up -d

  

再次查看日志

docker-compose logs -f

正常

访问 elas 服务

curl 127.0.0.1:9200

加入 logstash 到compose

  logstash:
    image: docker.elastic.co/logstash/logstash:6.2.4
    environment:
      - "LS_JAVA_OPTS=-Xms256m -Xmx256m"
    container_name: logstash
    networks:
      - esnet

完整内容如下

version: '2.2'
services:
  elasticsearch:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:6.2.4
    container_name: elasticsearch
    environment:
      - cluster.name=docker-cluster
      - bootstrap.memory_lock=true
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - esdata1:/usr/share/elasticsearch/data
    ports:
      - 9200:9200
    networks:
      - esnet
  elasticsearch2:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:6.2.4
    container_name: elasticsearch2
    environment:
      - cluster.name=docker-cluster
      - bootstrap.memory_lock=true
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
      - "discovery.zen.ping.unicast.hosts=elasticsearch"
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - esdata2:/usr/share/elasticsearch/data
  logstash:
    image: docker.elastic.co/logstash/logstash:6.2.4
    environment:
      - "LS_JAVA_OPTS=-Xms256m -Xmx256m"
    container_name: logstash
    networks:
      - esnet
volumes:
  esdata1:
    driver: local
  esdata2:
    driver: local

networks:
  esnet:

 

启动多个容器 

docker-compose up -d

加入 Kibana  到 compose 中

  kibana:
    image: docker.elastic.co/kibana/kibana:6.2.4
    container_name: kibana
    ports:
      - "5601:5601"
    networks:
      - esnet
    depends_on:
      - elasticsearch
      - elasticsearch2

  

完整内容如下

version: '2.2'
services:
  elasticsearch:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:6.2.4
    container_name: elasticsearch
    environment:
      - cluster.name=docker-cluster
      - bootstrap.memory_lock=true
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - esdata1:/usr/share/elasticsearch/data
    ports:
      - 9200:9200
    networks:
      - esnet
  elasticsearch2:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:6.2.4
    container_name: elasticsearch2
    environment:
      - cluster.name=docker-cluster
      - bootstrap.memory_lock=true
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
      - "discovery.zen.ping.unicast.hosts=elasticsearch"
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - esdata2:/usr/share/elasticsearch/data
  logstash:
    image: docker.elastic.co/logstash/logstash:6.2.4
    environment:
      - "LS_JAVA_OPTS=-Xms256m -Xmx256m"
    container_name: logstash
    networks:
      - esnet
    depends_on:
      - elasticsearch
      - elasticsearch2
  kibana:
    image: docker.elastic.co/kibana/kibana:6.2.4
    container_name: kibana
    ports:
      - "5601:5601"
    networks:
      - esnet
    depends_on:
      - elasticsearch
      - elasticsearch2
volumes:
  esdata1:
    driver: local
  esdata2:
    driver: local

networks:
  esnet:

启动 compose

docker-compose up -d

  

在浏览器中输入

http://192.168.1.112:5601

再次网compose 中添加一个logstash 服务这时

elastic有两个服务,logstash 也有两个服务,一个kibana服务,此时compose 文件内容如下所示

version: '2.2'
services:
  elasticsearch:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:6.2.4
    container_name: elasticsearch
    environment:
      - cluster.name=docker-cluster
      - bootstrap.memory_lock=true
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - esdata1:/usr/share/elasticsearch/data
    ports:
      - 9200:9200
    networks:
      - esnet
  elasticsearch2:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:6.2.4
    container_name: elasticsearch2
    environment:
      - cluster.name=docker-cluster
      - bootstrap.memory_lock=true
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
      - "discovery.zen.ping.unicast.hosts=elasticsearch"
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - esdata2:/usr/share/elasticsearch/data
  logstash:
    image: docker.elastic.co/logstash/logstash:6.2.4
    environment:
      - "LS_JAVA_OPTS=-Xms256m -Xmx256m"
    container_name: logstash
    networks:
      - esnet
    depends_on:
      - elasticsearch
      - elasticsearch2
  logstash2:
    image: docker.elastic.co/logstash/logstash:6.2.4
    environment:
      - "LS_JAVA_OPTS=-Xms256m -Xmx256m"
    container_name: logstash2
    networks:
      - esnet
    depends_on:
      - elasticsearch
      - elasticsearch2
  kibana:
    image: docker.elastic.co/kibana/kibana:6.2.4
    container_name: kibana
    ports:
      - "5601:5601"
    networks:
      - esnet
    depends_on:
      - elasticsearch
      - elasticsearch2
volumes:
  esdata1:
    driver: local
  esdata2:
    driver: local

networks:
  esnet:

  

Docker Compose 多主机环境ELK系统搭建

Swarm 介绍

集群版Docker Compose工作原理

  

步骤

  • 使用docker swarm配置多个docker node集群节点
  • 配置集群版ELK的docker-compose.yaml文件
  • 利用docker stack deploy部署集群版ELK环境

官方文档

https://docs.docker.com/engine/reference/commandline/swarm/

初始化 swarm

docker swarm init

这个保存下来

docker swarm join --token SWMTKN-1-3kulbpf51q5gmtl8hoa2bow2x9ea1pcx6ficg1w2tntrami4f7-cqgtgc5vf8b449sio740pqrh9 192.168.1.112:2377

只需在另一个服务器上执行上面的即可

查看 节点

docker node ls

  

swarm-elk.yaml  

version: '3.6'
services:
  elasticsearch:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:6.2.4
    environment:
      - cluster.name=docker-cluster
      - bootstrap.memory_lock=false
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    volumes:
      - esdata1:/usr/share/elasticsearch/data
    ports:
      - 9200:9200
    networks:
      - esnet
    deploy:
      placement:
        constraints:
          - node.role == manager
  elasticsearch2:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:6.2.4
    environment:
      - cluster.name=docker-cluster
      - bootstrap.memory_lock=false
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
      - "discovery.zen.ping.unicast.hosts=elasticsearch"
    volumes:
      - esdata2:/usr/share/elasticsearch/data
    networks:
      - esnet
    deploy:
      placement:
        constraints:
          - node.role == worker
  logstash:
    image: docker.elastic.co/logstash/logstash:6.2.4
    environment:
      - "LS_JAVA_OPTS=-Xms256m -Xmx256m"
    networks:
      - esnet
    deploy:
      replicas: 2
  logstash2:
    image: docker.elastic.co/logstash/logstash:6.2.4
    environment:
      - "LS_JAVA_OPTS=-Xms256m -Xmx256m"
    networks:
      - esnet
    deploy:
      replicas: 2
  kibana:
    image: docker.elastic.co/kibana/kibana:6.2.4
    ports:
      - "5601:5601"
    networks:
      - esnet
    deploy:
      placement:
        constraints:
          - node.role == manager
volumes:
  esdata1:
    driver: local
  esdata2:
    driver: local

networks:
  esnet:
    driver: "overlay"

 

docker stack deploy 启动

docker stack deploy -h

 

docker stack deploy -c swarm-elk.yaml elk

  

查看所有服务

docker service ls

查看一个服务的日志

docker service logs elk_elasticsearch  -f

把所有启动的服务都删掉

docker stack rm elk

  

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