Docker 其实并不是一种新技术，而是一个新瓶装旧酒的工具。

其实我在大学上学的时候就用过 Docker，那个时候还是 17 年左右，Docker 还是如日中天的时候。只是用来起各种各样的轻量级应用，比如磁力链接下载器，个人网盘啥的。一直到不久的之前我对 Docker 的理解都还是比较模糊的，随着工作中需求的不断接触，我也不断的了解 Docker，于是打算写一篇文章总结一下最近对 Docker 的使用。

背景

其实是一直存在一个痛点就是，在我们的开发的时候有多个服务，并且服务之间是有相互的调用关系，但是如果是在本机中起来，服务总是可能会被各种端口占用，而且如果你的本机重启了，那么你的服务也会被关闭，是需要有一套好用的开发环境解决方案。

docker-compose 提供了将多个容器绑定起来的方式，可以很好的解决上述问题。

什么是 docker-compose

Compose 是一个用于定义和运行多容器 Docker 应用程序的工具。使用 Compose，您可以使用 YAML 文件来配置应用程序的服务。然后，使用一个命令，您可以从您的配置中创建并启动所有服务。

也就是只需要简单的一句 docker-compose up 就可以启动项目中所依赖的相关服务，例如数据库、缓存、微服务等。

一直没有玩好的困境

其实在很久之前我就有尝试用 docker-compose 来构建我的开发环境，但是遇到了一些让我觉得不舒服的点，不过随着对 Docker 的理解的不断深入，我也慢慢的会玩明白了。

难以排查问题

第一点就是上手 Docker 之后难以排查问题，排查问题主要是分成两点，难以排查构建镜像中失败的问题，第二点就是难以排查容器启动失败的问题。

容器构建失败是非常常见的事情：

比如见下面这个 Dockerfile

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FROM python:3.6 AS builder

COPY requirements.txt ./
RUN python -m pip install -r requirements.txt  https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

就比如说倘若 RUN python -m pip install -r requirements.txt https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 这个命令一直失败，那我们就可以 Dockerfile 改成上次成功的构建 + CMD[“bash”]

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FROM python:3.6 AS builder

COPY requirements.txt ./
CMD ["bash"]

构建成功了之后，将这个容器使用直接起来，或者将 CMD 改写成 bash，就可以进入容器了，然后就可以看看到底是为什么 pip install 失败了。

docker run 命令是可以跟着参数将 CMD 改写的。

docker run [OPTIONS] IMAGE [COMMAND] [ARG...] docker run -ti --rm your_image bash

公司仓库的 private 库

工作中用 Golang 的时候经常会被各种私有库所挡住，比如 Github、Gitlab、Gitee 等。 其实这个很简单，就是当发现 go mod download 下不来的时候，可以尝试改写你的 COMMAND 然后进到容器中进行排查。

对于用来自己开发的 Dockerfile，其实可以使用 .netrc 的方式来解决这个问题。 参见这个回答：

https://stackoverflow.com/questions/65824786/building-go-apps-with-private-gitlab-modules-in-docker

docker logs

如果想要查看容器的日志，可以使用 docker logs 命令，但是需要注意的是如果你的日志都是本地的 log 文件中，没有写到 stdout 的时候，使用 docker logs 是查不到问题的。

容器一起来就挂

很多时候你刚构建完成镜像，尝试 run 的时候，容器会一直退出，这个时候可以使用我上面提到的方法，把默认的 CMD 的命令改写成 bash，直接进去容器去跑一下你的命令，看看退出的日志就可以很轻松的查出问题了。

docker run -ti --rm your_image bash

编写 compose 的配置文件

Compose 有两个重要的概念：

  • services，这是一个 map，里面的 key 是容器的名字，value 是容器的配置。
  • projects，由一组关联的应用容器组成的一个完整业务单元，在 docker-compose.yml 文件中定义。

可见，一个项目可以由多个服务 (容器) 关联而成，Compose 面向项目进行管理。

其实你可以把 Docker 的容器想的很简单，是一个普通操作系统的进程只不过有独立的网络，独立的文件系统，和自己单独的进程树。

所以在建设自己的微服务环境的时候，需要关注容器的网络是否是联通的，以及容器中的文件是否需要挂载到本地。

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version: '3'
services:
  web:
    build: .
    ports:
     - "5000:5000"

  redis:
    image: "redis:alpine"

这就是一个十分简单例子，把 web 和 redis 两个 service 关联起来，让两个容器在同一个项目中工作。

网络隔离

对于网络的联通，我们可以使甼 docker network create --driver bridge your_network 创建一个网络，然后把容器挂载到这个网络中。

docker compose 也可以定义网络，但是需要注意的是，如果你的网络是自己创建的，那么你需要在 docker-compose.yml 中指定网络的名称。

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networks:
  your_network:
    driver: bridge

docker 是建议使用自己建立的网络，而不是使用默认的网络。

在这个 network 下的容器，docker 提供了 DNS lookup service。

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  mysql:
    ... 
    networks:
      - your_network
  your_service:
    ...
    networks:
      - your_network

如果你的容器中有 ping，你就可以在 your_service 中使用 ping mysql 来检查是否能够 ping 过去。就是说可以通过用 docker-compose 中名字来访问到对应的容器。

也可以使用 busybox (将许多常见 [[UNIX]] 实用程序的微小版本组合成一个小型可执行文件。) 来检查容器的网络是否联通。

docker run -ti --rm --network=your_network busybox sh

常用的最佳实践

使用多阶段构建

使用多阶段构建，只会用最后一个阶段的来构建镜像，可以留下一个更加精简的 image-镜像

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FROM python:3.6 
WORKDIR /APP

COPY . .
RUN python -m pip install -r requirements.txt  -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

CMD ["python","spider.py"]

可以改写成下面的格式：

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FROM python:3.6 AS builder

COPY requirements.txt ./
RUN python -m pip install -r requirements.txt  -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

FROM python:3.6-slim 

COPY --from=builder /usr/local/lib/python3.6/site-packages /usr/local/lib/python3.6/site-packages
WORKDIR /APP

COPY spider.csv ./
COPY *.py ./

CMD ["python","spider.py"]

调整 Dockerfile 的顺序

调整 Dockerfile 的顺序，因为每一个步骤发生变化后，后面的步骤的缓存都会废纸，所以将变动较大的放在后面比较好。

下面的格式就是，当你改动了一个 py 文件中的一行代码，其实每次 docker build 都会把下边的依赖下载的缓存废弃，所以改动较大的放在后面。

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FROM python:3.6 
WORKDIR /APP

COPY . .
RUN python -m pip install -r requirements.txt  -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

CMD ["python","spider.py"]

可以改成下面的格式：

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FROM python:3.6

WORKDIR /APP
COPY requirements.txt ./
RUN python -m pip install -r requirements.txt  -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
COPY spider.csv ./
COPY *.py ./
CMD ["python","spider.py"]

这样就可以改动 spider.py 中的代码没有增加新的依赖的时候，就能复用 pip install 的缓存。

最后

这就是我最近在使用 Docker 与 docker-compose 的时候的一些心得，希望能对大家有所帮助，本文将会不断地继续更新。

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