前言
身為一個開發者最惱人的莫過於環境建置和部屬應用程式。隨著 Docker 容器和虛擬化技術進步以及 DevOps、Infrastructure as Code 文化的推廣,讓我們可以更容易在不同環境開發部屬並調度(Orchestration)我們的專案應用程式。在 Docker 中,除了 Docker 指令和 Docker Engine 背後的技術外,最重要的莫過於 Docker Machine、Docker Compose 和 Docker Swarm 三劍客了。接下來我們將透過 Docker Compose 來啟動並執行 Python Flask + Redis 網頁人數統計的專案,讓讀者能夠理解 Docker Compose 的優勢和使用方式。那就讓我們開始吧!
Docker Compose 簡介
一開始我們先了解 Docker Compose 是一個工具可以讓你可以透過一個指令就可以控制所有專案(project)中所需要的 services。Docker Compose 是用 YAML
檔案格式來描述和定義 project 中 services 運作關係,白話來說就是用來管理 Container 的文件檔。
什麼意思呢?
試想一下,我們在開發一個典型的 Web project 時通常不是只有一個 service,有可能需要 app server、database、cache,甚至是 reverse proxy 等 service 才能構成一個可以上線運行的專案,這些 service 往往會需要多個 container 來運行。此時若是使用 Docker CLI 需要手動輸入多少行才能正式啟動一個 project?這時候就是 Docker Compose 發揮功能的時候啦!
我們先來看看,一個基本的 docker-compose.yml 檔案長這樣(YAML 檔案格式,使用空格來縮排,附檔名為 .yml):
version: '3' # 目前使用的版本,可以參考官網:
services: # services 關鍵字後面列出 web, redis 兩項專案中的服務
web:
build: . # Build 在同一資料夾的 Dockerfile(描述 Image 要組成的 yaml 檔案)成 container
ports:
- "5000:5000" # 外部露出開放的 port 對應到 docker container 的 port
volumes:
- .:/code # 要從本地資料夾 mount 掛載進去的資料
links:
- redis # 連結到 redis,讓兩個 container 可以互通網路
redis:
image: redis # 從 redis image build 出 container
Dockerfile 和 Docker Compose 的差異是?
在了解到 Docker Compose 主要是用來描述 Service 之間的相依性和調度方式後,我們來看看同樣初學者會比較容易搞混的觀念:Dockerfile。事實上 Dockerfile 是用來描述映像檔(image)的文件。
所謂的 Image
,就是生產 Container
的模版,你可以從 Docker Hub 官方下載或是根據官方的 Image 自己加工後打包成 Image 或是完全自己使用 Dockerfile 描述 Image 內容來製作 Image。而 Container 則是透過 Image 產生隔離的執行環境,稱之為 Container,也就是我們一般用來提供 microservice 的最小單位。
# 這是一個創建 ubuntu 並安裝 nginx 的 image
FROM ubuntu:16.04 # 從 Docker hub 下載基礎的 image,可能是作業系統環境或是程式語言環境,這邊是 ubuntu 16.04
MAINTAINER demo@gmail.com # 維護者
RUN apt-get update # 執行 CMD 指令跑的指令,更新 apt 套件包資訊
RUN apt-get install –y nginx # 執行 CMD 指令跑的指令,安裝 nginx
CMD ["echo", "Nginx Image created"]
以上為簡單的 Dockerfile。我們可以看到,只需一個文字檔,就清楚描述一個 Docker image。利於使用版本控制,也可以減少 shell script 的工作量。
透過 Docker 建立 Python Pageview App
在建立了 Dockerfile 和 Docker Compose 的基礎觀念後,我們來透過一個簡單 Python Flask + Redis 網頁人數統計的專案讓讀者可以更深刻理解 Docker Compose 的威力。
環境準備:
Lniux/MacOS 為主
可以輸入指令的終端機(若為 windows 可以使用 cmder)
到官網安裝 Docker
基本 Docker 和 Web 知識
創建專案資料夾
$ mkdir docker-compose-python-flask-redis-counter $ cd docker-compose-python-flask-redis-counter
在資料夾下建立 app.py 當做 web app 進入點,裡面有 flask 和 redis 操作,當使用者瀏覽首頁時,redis 會記錄次數,若有 exception 則有 retry 機制
import time import redis from flask import Flask app = Flask(__name__) cache = redis.Redis(host='redis', port=6379) def get_hit_count(): retries = 5 while True: try: return cache.incr('hits') except redis.exceptions.ConnectionError as exc: if retries == 0: raise exc retries -= 1 time.sleep(0.5) @app.route('/') def get_index(): count = get_hit_count() return 'Yo! 你是第 {} 次瀏覽\n'.format(count) if __name__ == "__main__": app.run(host="0.0.0.0", debug=True)
建立套件 requirements.txt 安裝資訊讓 Dockerfile 可以下指令安裝套件
flask redis
建立 Web App 的 Dockerfile
FROM python:3.4-alpine # 從 python3.4 基礎上加工 ADD . /code # 將本地端程式碼複製到 container 裡面 ./code 資料夾 WORKDIR /code # container 裡面的工作目錄 RUN pip install -r requirements.txt CMD ["python", "app.py"]
用 Docker Compose file 描述 services 運作狀況,我們的專案共有 web 和 redis 兩個 service
version: '3' services: web: build: . ports: - "5000:5000" volumes: - .:/code # 把當前資料夾 mount 掛載進去 container,這樣你可以直接在本地端專案資料夾改動檔案,container 裡面的檔案也會更動也不用重新 build image! redis: image: "redis:alpine" # 從 Docker Hub registry 來的 image
用 Docker Compose 執行你的 Web app(-d detached 是在背景執行,可以使用 $ docker ps -a 觀看目前所有 docker container 狀況,使用
$ docker-compose ps
觀看 docker-compose process 狀況)$ docker-compose up -d
若要終止並移除 container 則可以使用
$ docker-compose down
到 http://127.0.0.1:5000/ 觀看成果
總結
以上透過 Docker Compose 來啟動並執行 Python Flask + Redis 網頁人數統計的專案,讓讀者能夠理解 Docker Compose 的優勢和使用方式(Docker Compose 是一個工具可以讓你可以透過一個指令就可以控制所有專案(project)中所需要的 services)。同時也複習了 Dockerfile、Docker Image、Container 相關知識。Ya,自從有了 Docker Compose 在本地開發測試專案更加方便,考試都考一百分了!
參考文件
- Get started with Docker Compose
- 深入淺出 Dockerfile 與 Docker Compose
- 部署Docker Compose 實例示範定義檔撰寫
- Docker Compose 初步閱讀與學習記錄
關於作者:
@kdchang 文藝型開發者,夢想是做出人們想用的產品和辦一所心目中理想的學校。A Starter & Maker. JavaScript, Python & Arduino/Android lover.:)