## Docker
### docker基础知识
#### 镜像和容器
Docker中有几个重要的概念：
**镜像（Image）**：Docker将应用程序及其所需的依赖、函数库、环境、配置等文件打包在一起，称为镜像，是只读的。
**容器（Container）**：镜像中的应用程序运行后形成的进程就是容器，只是Docker会给容器进程做隔离，对外不可见。因此一个镜像可以启动多次，形成多个容器进程。
一切应用最终都是代码组成，都是硬盘中的一个个的字节形成的**文件**。只有运行时，才会加载到内存，形成进程。
Docker为了解决依赖的兼容问题的，采用了两个手段：
- 将应用的Libs（函数库）、Deps（依赖）、配置与应用一起打包
- 将每个应用放到一个隔离**容器**去运行，避免互相干扰
这样打包好的应用包中，既包含应用本身，也保护应用所需要的Libs、Deps，无需在操作系统上安装这些，自然就不存在不同应用之间的兼容问题了。
#### DockerHub
http://dockerhub.com/
开源应用程序非常多，打包这些应用往往是重复的劳动。为了避免这些重复劳动，人们就会将自己打包的应用镜像，例如Redis、MySQL镜像放到网络上，共享使用，就像GitHub的代码共享一样。
- DockerHub：DockerHub是一个官方的Docker镜像的托管平台。这样的平台称为Docker Registry。
- 国内也有类似于DockerHub 的公开服务，比如 [网易云镜像服务](https://c.163yun.com/hub)、[阿里云镜像库](https://cr.console.aliyun.com/)等。
注意：很多国内的镜像现在也不能用了！需要换源！
#### Docker架构
我们要使用Docker来操作镜像、容器，就必须要安装Docker。
Docker是一个CS架构的程序，由两部分组成：
- 服务端(server)：Docker守护进程，负责处理Docker指令，管理镜像、容器等
- 客户端(client)：通过命令或RestAPI向Docker服务端发送指令。可以在本地或远程向服务端发送指令。
如图：
#### 镜像操作
1. docker push，将本地镜像上传到远程仓库（例如 Docker Hub）
```shell
docker login #docker hub登录
# 假设已有本地镜像 myimage，需要先打上标签：
docker tag myimage yourusername/myimage:latest
# 上传镜像到远程仓库：
docker push yourusername/myimage:latest
```
2. docker pull ，从远程仓库拉取镜像到本地。
```shell
docker pull yourusername/myimage:latest
```
3. docker save，将本地镜像保存为 tar 文件，方便备份或传输
```shell
docker save -o myimage.tar yourusername/myimage:latest
```
4. docker load，从 tar 文件中加载镜像到本地 Docker。
```shell
docker load -i myimage.tar
```
5. docker images ，查看本地镜像
```shell
docker images
```
6. docker build ，构建镜像 -t后面跟镜像名
```shell
docker build -t yourusername/myimage:latest .
```
7. 清理悬空、无名镜像
```shell
docker image prune
```
#### 容器操作
1.docker run 创建并运行一个新容器
-d:以后台模式运行容器，不会占用当前终端。
--name <容器名> :为容器指定一个自定义名称，便于后续管理。
-p <宿主机端口>:<容器端口> : 将容器内部的端口映射到宿主机，**使外部可以访问容器提供的服务，如果不写的话，只有容器内部网络能访问它**比如mysql，如果写''-p 3307:3306',那么可以用navicat连接localhost:3307访问这个数据库。
--restart <策略> :设置容器的重启策略，如 `no`（默认不重启）、`on-failure`（失败时重启）、`always`（总是重启）或 `unless-stopped`(最重要！docker服务重启时，它也跟着重启，但它不会读取最新的compose文件，只会恢复中断前容器内元数据)。
-v <宿主机目录>:<容器目录>` 或 `--volume ： 如 -v /host/data:/app/data
```text
docker run --name test-container -d test:latest
```
2.docker exec 在正在运行的 test-container 内执行命令
-it : 给当前进入的容器创建一个标准输入、输出终端
```text
docker exec -it test-container sh
```
3.docker logs ，查看 test-container 的日志输出：
```text
docker logs --since 1h test-container #查看最近1h
docker logs --since 5m test-container #查看最近5分钟
```
4.docker stop 停止正在运行的 test-container：
```text
docker stop test-container
```
5.docker start 启动一个已停止的 test-container：
```text
docker start test-container
```
6.docker cp 复制文件（或目录）到容器内部，先cd到文件所在目录
```text
docker cp localfile.txt test-container:/target_dir/
```
7.docker stats ，查看docker中运行的所有容器的运行状态（CPU 内存占用）
```text
docker stats
```
8.docker container ls，查看运行容器的创建时间、端口映射等
```text
docker container ls
```
9.docker ps 查看 Docker 容器的状态,默认情况下，它只显示正在运行的容器
```text
docker ps -a #查看所有容器，包括已经停止或启动失败的容器
```
#### 数据卷操作
**数据卷（volume）**是一个虚拟目录，指向宿主机文件系统中的某个目录。
一旦完成数据卷挂载，对容器的一切操作都会作用在数据卷对应的宿主机目录了。
这样，我们操作宿主机的/var/lib/docker/volumes/html目录，就等于操作容器内的/usr/share/nginx/html目录了
有两种挂载方式：
**绑定挂载（Bind Mounts）更加推荐！**
- **原理**：直接将宿主机上的一个目录或文件挂载到容器内。
- **特点**
- 数据存储在宿主机上，容器可以直接访问宿主机的文件系统。
- 适合需要在开发过程中频繁修改代码或数据共享的场景。
- 依赖宿主机的目录结构，移植性较低。
- **示例**：将宿主机的 `/path/on/host` 挂载到容器内的 `/app/data`：
```text
docker run -v /path/on/host:/app/data your_image
```
**命名卷（Docker Volumes）**
- **原理**：由 Docker 管理的数据卷，存储在 Docker 的默认目录（通常在 `/var/lib/docker/volumes/`），或通过 Docker 卷插件存储到其他位置。
- **特点**
- Docker 负责管理这些卷，提供更好的隔离和数据持久性。
- 与宿主机的具体目录结构无关，便于迁移和备份。
- 常用于生产环境中数据的持久化。
- **示例**：创建并挂载名为 `my_volume` 的卷到容器内的 `/app/data`：
```text
docker run -v my_volume:/app/data your_image
```
创建命名卷
```text
docker volume create my_volume
```
查看命名卷，这将列出所有 Docker 管理的卷。
```text
docker volume ls
```
显示该命名卷的详细信息
```text
zy123@hcss-ecs-588d:~/zbparse$ sudo docker volume inspect html
[
{
"CreatedAt": "2025-02-25T18:46:10+08:00",
"Driver": "local",
"Labels": null,
"Mountpoint": "/var/lib/docker/volumes/html/_data",
"Name": "html",
"Options": null,
"Scope": "local"
}
]
```
Mountpoint是宿主机上的路径，也就是 Docker 存储该数据卷数据的**实际位置**
#### docker网络
Docker 网络的主要作用是实现容器之间的**通信和隔离**，同时也能控制容器与外部主机或网络的连接。通过创建自定义网络，你可以**让属于同一网络的容器通过名称互相访问**，而不必暴露所有服务到外部网络，这既提升了安全性又简化了容器间的交互。
**举例说明**
假设你有两个容器，一个运行 MySQL 数据库，另一个运行 Web 应用程序。你希望 Web 应用能够通过数据库容器的别名来访问 MySQL，而不需要硬编码 IP 地址。
1.创建自定义网络 ，名为 `app-net`
```text
docker network create app-net
```
2.启动 MySQL 容器，并加入 `app-net` 网络，同时为其指定别名 `db`
```text
docker run -d --name mysql \
--network app-net \
--network-alias db \
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=my-secret-pw \
mysql:latest
```
**Docker CLI 命令**（如 `docker ps`、`docker exec`）**需要使用 `container_name` 来操作容器**。
但如果 **另一个容器需要访问它，不能直接用 `mysql`容器名，而要用 IP 地址或 `network-alias`**。
`--network-alias db`（网络别名），只在特定网络中生效
注意：不使用docker-compose就没有服务名，可以通过容器名，**网络别名**实现同网络的容器间通信
3.启动 Web 应用容器，加入同一个 `app-net` 网络
```text
docker run -d --name webapp \
--network app-net \
your_webapp_image:latest
```
4.验证容器间通信，进入 Web 应用容器，尝试通过别名 `db` 连接 MySQL：
```text
docker exec -it webapp bash
# 在 webapp 容器内执行，比如使用 ping 测试网络连通性：
ping db
```
举个例子，如果你的 Java 应用运行在容器 B 中，而数据库容器 A 已经通过 `--network-alias db` 起了别名，那么在 Java 应用中，你只需要写：
```java
String dbUrl = "jdbc:mysql://db:3306/your_database";
```
而不必关心数据库容器的实际 IP 地址。
否则：
```java
String dbUrl = "jdbc:mysql://<宿主机IP或localhost>:3306/your_database";
```
因为会通过**宿主机IP映射到容器内**的IP
5.连接一个正在运行或已创建的容器到网络
接时可以使用 `--alias` 参数为容器在该网络中设置别名
```text
docker network connect app-net mysql --alias db
```
6.断开连接
```text
docker network disconnect app-net mysql
```
7.删除网络
需要注意的是，只有当网络中没有容器连接时才能删除。
```text
docker network rm app-net
docker network prune #删除所有未使用的网络
```
### docker安装：
**1.卸载旧版**
首先如果系统中已经存在旧的Docker，则先卸载：
```Shell
sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io containerd runc
```
**说明**：该命令会删除系统中现有的 Docker 相关包，但不会删除 Docker 镜像、容器、卷等数据。如果需要彻底清理，可以手动删除相关目录。
**2.安装 Docker 依赖**
在安装新版 Docker 前，需要更新 apt 源并安装一些依赖包，以便能够通过 HTTPS 协议访问 Docker 官方仓库。
```text
sudo apt-get update
sudo apt-get install apt-transport-https ca-certificates curl gnupg lsb-release
```
**说明**：这些软件包包括用于 HTTPS 传输的支持库、CA 证书、curl 工具、GPG 密钥管理工具以及 Debian 版本识别工具。
**3.添加 Docker 官方 GPG 密钥**
```text
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/debian/gpg | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg
```
**说明**：此命令从 Docker 官方获取 GPG 密钥并保存为二进制格式，供后续验证软件包使用。
**4.设置 Docker 仓库**
使用以下命令将 Docker 稳定版仓库添加到 apt 源列表中：
这是最关键的一步，配置docker官方地址，往往**很难下载**！！！
```text
echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg] https://download.docker.com/linux/debian $(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null
```
推荐使用以下阿里云的镜像加速源
```text
echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg] https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/debian $(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null
```
cat /etc/apt/sources.list.d/docker.list 可以查看是否配置成功
**5.安装 Docker Engine**
更新 apt 缓存后，安装最新版的 Docker Engine、CLI 工具和 containerd：
```text
sudo apt update #如果是docker官方，这一步可能失败！
sudo apt install docker-ce docker-ce-cli containerd.io
```
**6.启动和校验**
```Bash
# 启动Docker
systemctl start docker
# 停止Docker
systemctl stop docker
# 重启
systemctl restart docker
# 设置开机自启
systemctl enable docker
# 执行docker ps命令，如果不报错，说明安装启动成功
docker ps
```
以上docker安装，最关键的就是**第4步**和**第5步**
linux vim：
**finalshell中粘贴会出现粘贴的文本一行比一行靠右，看起来乱成一团。比较快的解决办法是，在粘贴文档前，在命令行模式下，输入**
**：set paste**
删除全文： 控制模式下 %d
### docker配置代理
```text
sudo vim /etc/systemd/system/docker.service.d/http-proxy.conf
```
```text
[Service]
Environment="HTTP_PROXY=http://127.0.0.1:7890"
Environment="HTTPS_PROXY=http://127.0.0.1:7890"
Environment="NO_PROXY=localhost,127.0.0.1"
```
```text
sudo systemctl daemon-reload //加载配置文件，更新环境变量
sudo systemctl restart docker
```
```text
systemctl show --property=Environment docker //验证是否配置成功
```
经验总结：貌似配置代理+启动VPN没卵用，如果拉取不到镜像，还是老老实实配置国内镜像吧，另外注意GPT给出的镜像:tag是否真的存在！！！有时候可能是虚假的，根本拉不到。
### docker配置镜像：
1.编辑 Docker 配置文件,如果该文件不存在，可以创建一个新的文件。
```text
sudo vim /etc/docker/daemon.json
```
2.添加多个镜像仓库配置
```text
{
"registry-mirrors": [
"http://hub-mirror.c.163.com",
"https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn",
"https://ustc-edu-cn.mirror.aliyuncs.com",
"https://rnsxnws9.mirror.aliyuncs.com",
"https://registry.docker-cn.com",
"https://reg-mirror.qiniu.com"
]
}
```
3.重启 Docker 服务以应用
```text
sudo systemctl restart docker
```
4.验证配置
```text
docker info
```
### Dockerfile语法
我们只需要告诉Docker，我们的镜像的组成，需要哪些BaseImage、需要拷贝什么文件、需要安装什么依赖、启动脚本是什么，将来Docker会帮助我们构建镜像。
而描述上述信息的文件就是Dockerfile文件 。
`EXPOSE 8090` 是一个声明性的指令，`EXPOSE` 本身不会进行端口映射
在 Dockerfile 中，RUN 指令用于在构建镜像的过程中执行命令，这些命令会在镜像的一个临时容器中执行，然后将执行结果作为新的镜像层保存下来。常见的用途包括安装软件包、修改系统配置、编译代码等。
```text
RUN cd $JAVA_DIR \
&& tar -xf ./jdk8.tar.gz \
&& mv ./jdk1.8.0_144 ./java8
```
**减少重复构建镜像**
当你修改原镜像时，只需使用相同的镜像名执行：
```text
docker build -t zbparse .
```
Docker 会根据 **Dockerfile 和上下文的变化**来判断哪些层需要重建，只重建受影响的部分，而未变的层会使用缓存。
**优化建议**：
- 把变化较少的步骤（如 `FROM` 和设置工作目录和requirements.txt）放在前面。
- 将容易变化的步骤（比如 `COPY . .`）放在后面。
这样，即使修改了 `项目的代码`，其他层仍可复用缓存，从而减少重复构建的开销。
这样会有一个问题，如果新镜像与旧镜像名字一致，那么旧的镜像名会变成none！
以下方法可以删除none镜像。
```text
# 查找无标签镜像
docker images -f "dangling=true"
# 删除无标签镜像
docker rmi $(docker images -f "dangling=true" -q)
```
在构建命令中使用 `--no-cache` 选项可以强制 Docker 重新执行所有步骤，这在某些情况下是必要的，但通常应避免使用它以利用缓存。
### docker启动服务全流程
1. 编写dockerfile文件
```text
# 使用官方 Python 运行时作为父镜像
FROM python:3.8-slim
# 设置工作目录
WORKDIR /flask_project
# 复制requirements文件到容器中
COPY requirements.txt .
# 关闭pip的进度条以减少日志输出量
RUN pip config set global.progress_bar off
# 安装依赖
RUN pip install --upgrade pip --default-timeout=200 \
&& pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ -r requirements.txt
# 将当前目录的内容复制到容器的 /flask_project 中
COPY . .
# 将 flask_project 添加到 PYTHONPATH
ENV PYTHONPATH=/flask_project:$PYTHONPATH
# 暴露端口
EXPOSE 5000
# 在容器启动时运行你的应用
CMD ["python", "flask_app/run_serve.py"]
```
2. pip freeze > requirements.txt 导出requirements文件
这里有个问题，这里生成的requirements可能包含诸多不需要的库，有另一种方式。做加法，先pip freeze生成，然后打开项目中的每个文件，查看import的包，手动写requirements，具体的包的版本从pip freeze生成的内容摘取。
3. requirements和dockerfile都放在项目的根目录下
5. 构造镜像 -t后面是镜像名 ，最后的点号 (`.`) 代表当前目录
```text
docker build -t zbparse .
```
5. 运行容器 -p后面，第一个5000代表宿主机端口，第二个5000代表容器内端口 ，zbparse-container为创建的容器名，zbparse是使用的镜像名字
```text
docker run -d -p 5000:5000 --name zbparse-container zbparse
```
6. 查看日志 ，若无报错贼容器正常启动
```text
docker logs zbparse-container
docker logs --tail 10 [容器ID或名称] 查看最近10条日志
docker logs --since 1h [容器ID或名称] 查看最近1小时的日志
```
7. 停止和删除容器，先停止后删除
```text
docker stop zbparse-container
docker rm zbparse-container
```
8. 删除镜像
```text
docker rmi zbparse
```
9. 进入容器，可以查看容器内的数据
```text
docker exec -it zbparse-container /bin/bash
```
10. 保存镜像为tar文件 （最简单的应该是上传docker hub镜像库，但是现在貌似被墙了）
```text
docker save -o zbparse.tar zbparse
```
11. 使用scp传输文件
```text
scp zbparse.tar root@118.178.236.139:/home/zy
```
这条命令使用 `scp`（安全复制）将本地生成的 `zbparse.tar` 文件传输到远程服务器 `118.178.236.139` 上，目标路径为 `/home/zy`，使用的登录用户名是 `root`。
12. 加载镜像
```text
sudo docker load -i zbparse.tar
```
13. 上传镜像
```text
docker login #输入邮箱 密码
docker tag zbparse yourusername/zbparse #标记你的 Docker 镜像
#其中yourusername/zbparse是标记名
docker push yourusername/zbparse #推送镜像到 Docker Hub
```
**注意！denied: requested access to the resource is denied**
原因：docker hub上只能使用一个命名空间，也就是说
docker tag zbparse 646228430smile/zbparse:latest 这里的646228430smile是用户名，保持不变
14. 查看镜像
```text
docker images
```
### **docker可能遇到的问题：**
- **linux中构建镜像问题：**
```text
RuntimeError: can‘t start new thread。
```
解释原因：线程资源限制： Docker 容器可能有默认或显式设置的资源限制，如 CPU 限制、内存限制和可用线程数限制。在这种情况下，pip 的进度条尝试创建新线程来处理进度条更新，这可能会超出容器允许的线程数上限。
解决方法：在dockerfile文件中增加一行关闭pip进度条展示
RUN pip config set global.progress_bar off
```text
=> [flask_app internal] load build definition from Dockerfile 0.0s
=> => transferring dockerfile: 982B 0.0s
=> ERROR [flask_app internal] load metadata for docker.io/library/python:3.8-slim 60.4s
------
> [flask_app internal] load metadata for docker.io/library/python:3.8-slim:
------
failed to solve: python:3.8-slim: failed to resolve source metadata for docker.io/library/python:3.8-slim: unexpected status from HEAD request to https://ustc-edu-cn.mirror.aliyuncs.com/v2/library/python/manifests/3.8-slim?ns=docker.io: 403 Forbidden
exit status 1
```
原因：在构建镜像时，Docker 在尝试从 ustc-edu-cn 镜像站获取 `python:3.8-slim` 镜像的元数据时被拒绝了（403 Forbidden）
解决方法：1.单独拉取该镜像 2.添加别的镜像源（可能清华源镜像有问题！！）
- **docker运行权限问题**
```text
OpenBLAS blas_thread_init: pthread_create failed for thread 1 of 4: Operation not permitted
OpenBLAS blas_thread_init: RLIMIT_NPROC -1 current, -1 max
```
解决方法：
```text
docker run --name zbparse-container --security-opt seccomp=unconfined zbparse
```
## Docker-Compose
### docker-compose安装：
**方式1：**从 Docker 20.10 开始，Docker 官方就将 Docker Compose 作为插件集成在 Docker Engine 中，所以在安装 Docker Engine 时，它也会一并安装 Docker Compose 插件。**无需额外安装**
验证安装
```text
docker compose version
```
**方式2：**安装独立版 Docker Compose 二进制文件
下载二进制文件（或者下载别人的镜像复制到服务器中的/usr/local/bin下）
```text
sudo curl -L "https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/static/stable/x86_64/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose
```
赋予执行权限
```text
sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
```
验证安装
```text
docker-compose --version
```
这两者功能基本一致，大部分命令和参数都是相同的，**只是命令前缀不同**。
### docker-compose.yml语法
**1.services**
**常见子配置**：
- **image**：指定服务使用的镜像。
- **build**：指定构建上下文或 Dockerfile 路径。
- **ports**：映射容器端口到主机端口。
- **environment**：设置环境变量。
- **volumes**：挂载主机目录或数据卷到容器。
- **depends_on**：定义服务启动顺序的依赖关系。
**2.networks**
定义和管理自定义网络，方便容器间通信。
**3.volumes**
定义数据卷，用于数据持久化或者在多个容器间共享数据。
```text
version: '3'
services:
web_app:
build:
context: ./web_app # 指定web_app的上下文
dockerfile: Dockerfile # 在./web_app下寻找Dockerfile
container_name: web_app
ports:
- "8080:80" # 将主机8080端口映射到容器的80端口
environment:
- DATABASE_HOST=db
- DATABASE_USER=root
- DATABASE_PASSWORD=root
- DATABASE_NAME=my_database
depends_on:
- db
networks:
- my_network
db:
image: mysql:8
container_name: mysql_db
environment:
MYSQL_ROOT_PASSWORD: root
MYSQL_DATABASE: my_database
ports:
- "3306:3306"
volumes:
- db_data:/var/lib/mysql # 将命名数据卷挂载到MySQL数据目录
networks:
- my_network
restart: always
networks:
my_network:
driver: bridge # 使用桥接网络驱动
volumes:
db_data:
```
```text
build:
context: ./web_app
dockerfile: Dockerfile
build: ./web_app #两种写法是等效的
```
****
### docker-compose常用命令
**构建镜像：**这个命令根据 docker-compose.yml 中各服务的配置构建镜像。如果你修改了 Dockerfile 或者项目代码需要打包进镜像时，就需要运行该命令来构建新的镜像。
```shell
docker-compose build
```
**启动容器：**
```shell
docker-compose up -d
```
- 如果之前没有容器，就新建一个。如果有，若对比现有容器中的配置和compose文件中的配置，若不一样则删除旧容器，用新的配置重新启动一个新容器。
- `-d` 参数让所有容器在后台运行
- 一般镜像不会重建，除非你修改了构建上下文（`build:` 下的 Dockerfile ），或者 加了`--build`参数
**进入容器：**
```shell
docker compose exec -it filebrowser sh
```
注意！一般进入数据卷挂载，直接在宿主机上操作容器内部就可以了！！！！！
**启动或更新指定服务**
镜像不存在或需重建时才构建，配置变动（或镜像变动）则重建容器，都没变则一动不动
```shell
docker compose up -d pyapp
```
***！！注意在使用docker-compose命令时，需要指定服务名，不能使用容器名！！！***
**查看所有服务状态**
```shell
docker-compose ps
```
**查看服务的日志输出**(flask_app为服务名)
```shell
docker-compose logs flask_app --since 1h #只显示最近 1 小时
```
**停止运行的容器**
只停止容器，容器还在磁盘上，`docker compose start`或`docker compose up`时容器会带着之前的状态继续运行
```shell
docker-compose stop
docker-compose stop flask_app #指定某个服务
```
**停止并删除所有由 docker-compose 启动的容器、网络等（默认不影响挂载卷）。**
下次再 `up`，就得重新创建容器、网络，但镜像不受影响（除非你显式用 `--rmi` 删除镜像）。
```shell
docker-compose down #不能单独指定
```
**删除停止的容器**
默认不会删除网络、卷
```shell
docker-compose rm # 删除所有已停止的服务容器（会交互式询问要不要删除）
docker-compose rm flask_app # 只删除指定服务的容器
```
**启动服务**
```shell
docker-compose start #启动所有停止的..
docker-compose start flask_app
```
**重启服务（停止+启动）**
```shell
docker-compose restart
docker-compose restart flask_app #指定某个服务
```
### docker-compose容器名
**1：默认**
当使用docker-compose build 构建镜像时，镜像的标签格式通常是 `项目名_服务名`
docker-compose up生成的容器名默认是 `项目名_服务名_索引号`
**索引号（Index Number）**：这是一个用于区分多个相同服务实例的数字索引。第一次启动时为 `1`，后续实例依次递增。
**服务名**是指你在docker-compose中设置的服务名称（services:下的名称）。
**项目名**默认是**当前目录名**，如果你使用了 `-p` 选项指定项目名，则使用指定的项目名,如
```shell
docker-compose -p my_custom_project up -d
```
**2.在docker-compose.yml中指定容器名**
```text
version: '3'
services:
web:
build: .
container_name: my_custom_web_container
restart: always 设置自动启动
ports:
- "5005:5005"
db:
image: mysql:5.7
container_name: my_custom_db_container
environment:
MYSQL_ROOT_PASSWORD: example
```
启动docker-compose中的单独一个服务：docker-compose up -d web web为里面的一个服务名
### 关于Docker-compose的重要说明
1.**服务名和网络别名**可用于**同一网络**内容器之间的通信（如Java→MySQL、前端→后端，因为同一个网络会自动注册一个DNS名） 尽管容器名也可以作为通信的名字、但是极不推荐！！！
2.服务名可用于docker compose系列命令
3.容器名主要用于docker命令：`docker ps`、`docker logs`、`docker exec` 等命令时指定目标容器。
**4.一个Docker-compose文件定义的各个服务默认使用同一个网络**。
5.不同的Docker-compose文件可以使用相同的镜像，如mysql8.0，此时docker会自动进行镜像复用，而不会重复下载。
```text
db:
image: mysql:8.0
environment:
MYSQL_ROOT_PASSWORD: 123456
MYSQL_DATABASE: db_project1
ports:
- "3306:3306"
volumes:
- db_data_project1:/var/lib/mysql
```
| **问题类型** | **可能的冲突** | **解决方案** |
| -------------- | ------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ |
| **端口冲突** | 容器监听相同的宿主机端口（如 `3306:3306`） | 在不同 `docker-compose.yml` 中映射不同端口（如 `3307:3306`） |
| **数据卷冲突** | 多个 MySQL 实例共享相同的 `/var/lib/mysql` | 使用不同的 `volume` 名称，或只运行一个 MySQL 实例 |
| **网络冲突** | 默认网络可能导致 DNS 解析失败 | 在 `docker-compose.yml` 里创建独立的 `network` |
**最佳实践1**
1. 部署单一 MySQL 服务，不用为每个应用都起一个数据库容器；
2. 将需要访问该 MySQL 的服务挂到一个专用网络，且**各自用不同数据库用户和库名**；
3. 若要更严格隔离（应用之间不可相互访问），可以为每个应用拆分出独立网络，只在网络交集里放 MySQL（MYSQL可以加入不同的网络）；
4. 数据卷 `mysql-data` 仍然只对应一个实例，数据完全由该实例管控。
**最佳实践2**
JAVA应用和MYSQL一起定义在自己的Compose中（天生处于同一个网络，且应用之间隔离）
1.**独立数据卷**：给每个实例用不同的 named volume（如 `mysql-data-app1`、`mysql-data-app2`），保证数据互不干扰；
2.**不同端口映射**：在各自的 Compose 里把宿主机端口映射到 `3306`，如 `3306:3306`、`3307:3306`；
**最佳实践1：**
**让 MySQL 作为一个单独的 Compose 服务**
**在其他 `docker-compose.yml` 里连接到这个 MySQL 容器的网络**
1.创建一个 Docker 网络
```text
docker network create my_shared_network
```
2.创建 MySQL 的 `docker-compose-mysql.yml`
```yml
version: '3'
services:
mysql:
image: mysql:8
volumes:
- mysql-data:/var/lib/mysql
restart: always
environment:
MYSQL_ROOT_PASSWORD: root
MYSQL_DATABASE: my_database
ports:
- "3306:3306"
networks:
- my_shared_network
networks:
my_shared_network:
external: true
```
3.在 `docker-compose-app.yml` 里连接这个 MySQL
```yml
version: '3'
services:
web_app:
image: my_web_app
environment:
- DATABASE_HOST=mysql
- DATABASE_USER=root
- DATABASE_PASSWORD=root
- DATABASE_NAME=my_database
ports:
- "8080:8080"
networks:
- my_shared_network
networks:
my_shared_network:
external: true
```
### 实践：部署微服务集群
**需求**：将之前学习的cloud-demo微服务集群利用DockerCompose部署
**实现思路**：
① 查看课前资料提供的cloud-demo文件夹，里面已经编写好了docker-compose文件
② 修改自己的cloud-demo项目，将数据库、nacos地址都命名为docker-compose中的服务名
③ 使用maven打包工具，将项目中的每个微服务都打包为app.jar
④ 将打包好的app.jar拷贝到cloud-demo中的每一个对应的子目录中
⑤ 将cloud-demo上传至虚拟机，利用 docker-compose up -d 来部署
#### compose文件
查看课前资料提供的cloud-demo文件夹，里面已经编写好了docker-compose文件，而且每个微服务都准备了一个独立的目录：
内容如下：
```yaml
version: "3.2"
services:
nacos:
image: nacos/nacos-server
environment:
MODE: standalone
ports:
- "8848:8848"
mysql:
image: mysql:5.7.25
environment:
MYSQL_ROOT_PASSWORD: 123
volumes:
- "$PWD/mysql/data:/var/lib/mysql"
- "$PWD/mysql/conf:/etc/mysql/conf.d/"
userservice:
build: ./user-service
orderservice:
build: ./order-service
gateway:
build: ./gateway
ports:
- "10010:10010"
```
可以看到，其中包含5个service服务：
- `nacos`：作为注册中心和配置中心
- `image: nacos/nacos-server`： 基于nacos/nacos-server镜像构建
- `environment`：环境变量
- `MODE: standalone`：单点模式启动
- `ports`：端口映射，这里暴露了8848端口
- `mysql`：数据库
- `image: mysql:5.7.25`：镜像版本是mysql:5.7.25
- `environment`：环境变量
- `MYSQL_ROOT_PASSWORD: 123`：设置数据库root账户的密码为123
- `volumes`：数据卷挂载，这里挂载了mysql的data、conf目录，其中有我提前准备好的数据
- `userservice`、`orderservice`、`gateway`：都是基于Dockerfile临时构建的
查看mysql目录，可以看到其中已经准备好了cloud_order、cloud_user表：
查看微服务目录，可以看到都包含Dockerfile文件：
内容如下：
```dockerfile
FROM java:8-alpine
COPY ./app.jar /tmp/app.jar
ENTRYPOINT java -jar /tmp/app.jar
```
#### 修改微服务配置
因为微服务将来要部署为docker容器，而容器之间互联不是通过IP地址，而是通过容器名。这里我们将order-service、user-service、gateway服务的mysql、nacos地址都修改为基于服务名的访问。
如下所示：
```yaml
spring:
datasource:
url: jdbc:mysql://mysql:3306/cloud_order?useSSL=false
username: root
password: 123
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
application:
name: orderservice
cloud:
nacos:
server-addr: nacos:8848 # nacos服务地址
```
#### 打包
接下来需要将我们的每个微服务都打包。因为之前查看到Dockerfile中的jar包名称都是app.jar，因此我们的每个微服务都需要用这个名称。
可以通过修改pom.xml中的打包名称来实现，每个微服务都需要修改：
```xml
app
org.springframework.boot
spring-boot-maven-plugin
```
打包后：
#### 拷贝jar包到部署目录
编译打包好的app.jar文件，需要放到Dockerfile的同级目录中。注意：每个微服务的app.jar放到与服务名称对应的目录，别搞错了。
user-service：
order-service：
gateway：
#### 部署
最后，我们需要将文件整个cloud-demo文件夹上传到虚拟机中，理由DockerCompose部署。
上传到任意目录：
部署：
进入cloud-demo目录，然后运行下面的命令：
```sh
docker-compose up -d
```