docker中使用docker

次登陆会让选择管理的容器环境，这里可以选择本机 ，通过挂载/var/run/docker.sock 和docker 守护进程通信（如图所示）， 关于这部分知识后面会总结分享出来。

为了方便维护，我们的 CI 系统如 Jenkins，也会使用 Docker 方式部署。

docker-ce和docker区别_docker和condadocker-ce和docker区别_docker和conda


那么Docker出现后，整个环境被打包起来，也就是将所有安装配置代码化自动化了，结合资源编排和云服务，可以秒启一个集群化的web服务系统，如果没有容器技术是做不到的。Docker是使用最普遍的容器技术，事实上的容器技术标准。

Jenkins 任务中有些任务需要将微服务构建成 Docker 镜像，然后推送到 Harbor 私有仓库中。

或者我们所有的 Jenkins Master 镜像和 Jenkins Sle 镜像本身都不包含任何额外的构建环境，执行任务时都需要启动包含对应环境的镜像来执行任务。

我们的 Jenkins Master、Jenkins Sles 都是跑在容器里面的， 该如何在这些容器里面调用 docker run 命令启动包含 CI 环境的镜像呢？

在这些 CI 镜像里面，我们从源码编译完成后，又如何通过 docker build 将编译结果打包成 Docker 镜像，然后推送到内网仓库呢？

下面揭晓。

Docker 采取的是 / 架构，我们常用的 docker xxx 命令工具，只是 docker 的 client，我们通过该命令行执行命令时，实际上是在通过 client 与 docker engine 通信。

我们通过 apt/yum 安装 docker-ce 时，会自动生成一个 d 的 serv，所以安装完成后，需要通过 sudo ctl enable docker.serv 来启用该服务。

这个 Docker 服务启动的，就是 docker engine，查看 /usr/lib/d//docker.serv ，能看到有这样一条语句：

默认情况下，Docker守护进程会生成一个 socket（ /var/run/docker.sock ）文件来进行本地进程通信，因此只能在本地使用 docker 客户端或者使用 Docker API 进行作。

sock 文件是 UNIX 域套接字，它可以通过文件系统（而非网络地址）进行寻址和访问。

因此只要以数据卷的形式将 docker 客户端和上述 socket 套接字挂载到容器内部，就能实现 "Docker in Docker"，在容器内使用 docker 命令了。具体的命令见后面的「示例」部分。

要记住的是，真正执行我们的 docker 命令的是 docker engine，而这个 engine 跑在宿主机上。所以这并不是真正的 "Docker in Docker".

运行过Docker Hub的Docker镜像的话，会发现其中一些容器时需要挂载/var/run/docker.sock文件。这个文件是什么呢？为什么有些容器需要使用它？简单地说，它是Docker守护进程(Docker daemon)默认的Unix域套接字(Unix domain socket)，容器中的进程可以通过它与Docker守护进程进行通信。

在容器内部使用宿主机的 docker，方法有二：

容器的启动方式也有两种，如下：

示例1） 通过远程访问TCP：2375端口绑定环境命令如下：

必须以 root 用户启动！（或者其他有权限读写 /var/run/docker.sock 的用户） 然后，在容器内就能正常使用 docker 命令，或者访问宿主机的 docker api 了。

docker-come.yml 文件内容如下：

通过上面的作，我们在容器内执行 docker ps 时，还是很可能会遇到一个问题： 权限问题 。

如果你容器的默认用户是 root，那么你不会遇到这个问题，因为 /var/run/docker.sock 的 onwer 就是 root.

但是一般来说，为了限制用户的权限，容器的默认用户一般都是 uid 和 gid 都是 1000 的普通用户。这样我们就没有权限访问 /var/run/docker.sock 了。

解决办法：

方法一（不一定有效）：在构建镜像时，一层添加如下内容：

方法二：经测试一定有效，在Dockerfile中使用USER参数

这样我们构建的镜像就是root用户了，经测试在docker-come.yaml文件中user参数并不好用,类似如下

这样我们的默认用户，就能使用 docker 命令了。

项目为什么用docker？

回答之前，先反问一个问题：为什么不用Docker呢？

Docker出现之前，有现在还在用的VMWare虚拟机，有Ghost，部分解决了安装配置的琐碎工作，但是没有解决运行环境的问题。比如常见的环境不一致的问题：开发环境能运行，测试生产环境有bug？还有when client is responsible for determining locations of ailable serv instances (using Registry server) and load balancing requests across them。就是每次新、新环境搭建时无穷无尽的问题。

看一个Docker秒启Web服务的视频：

我可以举几个例子，就可理解为什么要用docker?

用传统的方式上线一个WEB项目，我们的一般做法是在线上中，安装WEB，然后装好数据库，装好其他需要的软件把本地己打包好的代码上传至，然后重启就好了。

如果一台上要部署多个项目，每个项目之间无论是在资源的使用，还是之间的冲突。都会让人崩溃。更别提有不同的开发语言和开发团队。

现在我们有docker ，可以用docker把应用直接打包封装到一个容器中。容器之间有着云支持进程之间的隔离，在容器中作不会影响到其他容器的使用。

以前开发一套应用，必须开发机上安装环境，测试机上安装环境，然后部署的上安装环境，而且由于使用的机器不是同样的作系统，所以有时会出现在本机上没问题，测试时有出问题，甚至开发测试都没问题，一上线就BUG满满。估计大家遇到过与测试之间撕B的场景。

用上docker，无论是在开发机，测试机，生产环境以容器运行，使应用在三种环境下保持一致。

对比虚拟机，docker占用资源更小。而且可以提高的资源利用率。

Docker可以将复杂的应用程序运行环境部署打包，这样就避免开发人员或者运维人员反复部署相同的应用程序运行环境。在如今云计算盛行的情况下，分布式应用和管理变得简单了。基本上云计算服务平台都提供了现成的群集计算服务，这些群集服务无一例外都是基于docker镜像构建的。群集应用的要求就是每个的应用程序版本以及环境要一致，一个docker镜像就是一个虚拟主机，只要放到容器中即可实现单机运行的效果，大大简化了分布式群集应用的实现过程

为了解决开发人员和运维人员之间的协作关系，加快应用交付速度，越来越多的企业引入了DevOps这一概念。但是，传统的开发过程中，开发、测试、运维是三个运作的团队，团队之间沟通不畅，开发运维之间冲突时有发生，导致协作效率低下，产品交付延迟， 影响了企业的业务运行。Docker技术将应用以集装箱的方式打包交付，使应用在不同的团队享，通过镜像的方式应用可以部署于任何环境中。这样避免了各团队之间的协作问题的出现，成为企业实现DevOps目标的重要工具。以容器方式交付的Docker技术支持不断地开发迭代，大大提升了产品开发和交付速度。

Docker很大程See below how to get it up and running 。度上解决了上述问题，提高开发和运维的工作效率，提高企业的工作效率。

当运行多个应用程序时，为了防止应用程序之间所需的环境依赖产生冲突或误作影响，所以需要做好隔离，限度利用资源环境，docker就把它变成了一个个沙盒。沙盒与沙盒之间互不影响

这是一个容器，为了防止一个项目的程序运行异常影响其他项目程序的正常运行，可以理解为隔离不同项目的程序，简单来说类似于一个虚拟的盒子或系统，里面运行的项目程序，共享系统底层资源。

docker跟项目有什么关系，运维玩就行了

Linux里面rancber和docker区别是什么？

Docker 容器技术目前是微服务/持续集成/持续交付领域的选择。而在 DevOps 中，我们需要将各种后端/前端的测试/构建环境打包成 Docker 镜像，然后在需要的时候，Jenkins 会使用这些镜像启动容器以执行 Jenkins 任务。

Docker是什么

任何一项新技术的出现，都需要一个发展过程，比如云计算为企业所接受用了将近五年左右时间，OpenStack技术也经历了两、三年才受到人们的认可。因此，虽然Docker技术发展很快，但技术还不够成熟，对存储的灵活的支持、网络的开销和兼容性方面还存在限制，这是Docker没有被企业大范围使用的一个主要原因。另外一个原因是企业文化是否与DevOps运动一致，只有企业支持DevOps，才能更大地发挥Docker的价值。一个原因就是安全性问题，Docker对于Linux这一层的安全的隔离还有待改进，才能进一步得到企业的认可。

Docker是一个软件箱子，或者称之为一个容器，容器间相互隔离的一钟容器技术。系统级别的容器，比如说一个CentOS，或一个Ubuntu的容器，只要一次构建，你就可以发布到在任何地方（各种您熟悉的作系统），并且获得一个Linux（CentOS或Ubuntu）的虚拟运行环境。当然Docker也能提供服务级别（PHP，Go，C++等等）的容器，甚至是自定义应用程序（一个博客，一个电子商务网站等等）容器。

注意：容器技术不只是单单指得是Docker，Docker比较流行，几乎成为容器技术的代名词。

适合学习的人群

本教程适用于那些有兴趣将Docker学习为容器服务的人。该产品在整个行业中像野火一样蔓延，并且正在对新一代应用的开发产生影响。所以有兴趣学习Docker所有方面的人都应该阅读本教程。

学习具备的容器没有 Hypervisor 这一层，并且每个容器是和宿主机共享硬件资源及作系统，那么由 Hypervisor 带来性能的损耗，在 linux 容器这边是不存在的。条件

Docker是个容器工具，Linux是个内核（及相应的作系统）。我推测你想问的是：把网站服务直接放在主机中和放在容器中的区别。

Docker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的 Linux 机器上

container和docker区别

概念不同，管理方式此外，与通过Hypervisor把底层设备虚拟化的虚拟机不同，DDocker Hub: 为创建自动化工作流和分享应用创建的云服务组成。（注 云端镜像/包管理 vs npm包管理，是不是跟npm特别像？）ocker直接移植于Linux内核之上，通过运行Linux进程将底层设备虚拟隔离，这样系统性能的损耗也要比虚拟机低的多，几乎可以忽略。同时，Docker应用容器的启停非常高效，可以支持大规模的分布系统的水平扩展，真正给企业开发带来福音。不同等。

概念不同：Container是一种轻量级的虚拟化技术，可以在同一台物理机上运行多个隔离的作系统实例。而Docker是一种开源的容器化平台，可以快速创建、部署和运行应用程序容器。

管理方式不同：Container技术的管理通常需要使用命令行工具或特定的管理平台。而Docker提供了一整套工具和API，可以方便地管理、监前提条件是读者应熟悉Windows的基本概念以及Windows作系统上已有的各种程序。此外，如果读者对Linux有所了解，这将有所帮助。控和扩展容器集群。

fabric中的docker有什么用

docker是一个用Go语言实现的开源项目，可以让我们方便的创建和使用容器，docker将程Besides circuit breaker control, with Hystrix you can add a fallback mod that will be called to obtain a default value in case the main command fails。序以及程序所有的依赖都打包到do高可用和可恢复性：docker 对业务的高可用支持是通过快速重新部署实现的。虚拟化具备负载均衡，高可用，容错，迁移和数据保护等经过生产实践检验的成熟保障机制，VMware 可承诺虚拟机 99.999% 高可用，保证业务连续性。cker container，这样你的程序可以在任何环境都会有一致的表现，这docker stop和docker kill命令会发送UNIX的信号给运行中的进程，docker pause命令则不一样，它利用了cgroups的特性将运行中的进程空间暂停但是这种方式的不足之处在于发送一个SIGTSTP信号对于进程来说不够简单易懂，以至于不能够让所有进程暂停。里程序运行的依赖也就是容器就好比集装箱，容器所处的作系统环境就好比货船或港口，程序的表现只和集装箱有关系(容器)，和集装箱放在哪个货船或者哪个港口(作系统)没有关系。

Docker-可视化管理工具总结-使用Portainer

docker run -d -p 9001:9001 --name portainer_agent --restart=always -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock -v /var/lib/docker/volumes:/var/lib/docker/volumes portainer/agent:2.11.1

对于初学docker的小白，一款好的可视化工具有助于快速掌握docker基本形态和概念，下面针对docker可视化工具做些总结

例如, [EmailServ bean](

UI For Docker是一个使用Docker Remote API 的web接口，目的是提供一个简洁纯净的客户端实现，为了连接和管理Docker； 该工具目前已经无人维护，建议使用下面介绍的portainer

docker run -it -d --name docker-web --restart always -p 9000:9000 -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock

是一款Docker可视化管理工具，可让您轻松构建和管理 Docker、Docker Swarm、Kubernetes 和 Azure ACI 中的容器。

Portainer 将管理容器的复杂性隐藏在易于使用的 UI 后面。通过消除使用 CLI、编写 YAML 或理首先将配置中心修改参数,然后,发送刷新请求以通知服务参数更新:解清单的需要，Portainer 使部署应用程序和解决问题变得如此简单，任何人都可以做到

Portainer 由两个元素组成：Portainer 和 Portainer 。两者都在您现有的容器化基础设施上作为轻量级容器运行。Portainer 应该部署到集群中的每个，并配置为向 Portainer 容器报告。

单个 Portainer 将接受来自任意数量的 Portainer 的连接，从而提供从一个集中式界面管理多个集群的能力。为此，Portainer 容器需要数据持久性。Portainer 是无状态的，数据被传送回 Portainer 容器。

运行下面两条命令即可。这些命令会创建一个Portainer专用的卷，然后在8000和9000端口创建容器并运行。

如果使用Portainer管理本地Docker主机的话，需要绑定/var/run/docker.sock (这里是个知识点，涉及docker 之间通信的问题，以及docker 里运行docker )

docker run --name portainer --restart always -d -p 8000:8000 -p 9000:9000 -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock -v portainer_data:/data portainer/portainer

然后在浏览器打开对应地址，就会发现成功运行了。次运行的时候需要设置账号，然后选择要管理的Docker主机。

注意：portainer/portainer 是 Portainer v1.24.x 的镜像名，现在已弃用；从 2022 年 1 月开始，Portainer 2.0 的所有新版本都将在 portainer/portainer-ce 中发布

docker run -d -p 8000:8000 -p 9443:9443 --name portainer --restart=always -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock -v portainer_data:/data portainer/portainer-ce:2.11.1

ps：-H 后面的remote是你想用portainert管理的docker

只能在创建 Portainer 容器时添加本地环境。部署 Portainer 后，您无法添加本地环境

之后就可以看到本机上运行的Docker容器了，点击它们还可以进行容器的管理。

左边的条目可以管理卷、创建容器、查看主机信息等等。基本上该有的功能都有了

通过该方式，可以将远程机器添加到Portainer服务端，统一管理远程机器上的容器环境

2） 通过Portainer Agent方式管理docker环境

使用Agent需要在要的主机上创建一个portainer agent容器

在k8s集群上执行以下命令

-L -o portainer-agent-k8s.yaml; kubectl apply -f portainer-agent-k8s.yaml

在远程k8s集群上部署agent后，在Portainer server 上通过nodeport 或者 targetport 进行服务配置，完成k8s集群的连接配置。

LazyDocker是基于终端的一个可视化查询工具，支持键盘作和鼠标点击。相比Portainer来说可能不那么专业，不过对于开发者来说可能反而更加好用了。因为一般开发者都是使用命令行来运行Docker，偶尔需要图形化查看的时候，就可以使用LazyDocker这个工具。

Lazydocker 的具体特性如下：

当然如果发现LazyDocker挺好用，准备经常使用的话，还可以把它做成缩写添加到shell配置文件中，这样就可以将它变成一个简单的命令。例如我用的是zsh，就将下面这样添加到.zshrc文件中。以后就可以直接用lzd来调用LazyDocker了。

echo "alias lzd='docker run --rm -it -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock -v ~/.config/lazydocker:/.config/jesseduffield/lazydocker lazyteam/lazydocker'" >> ~/.zshrc

然后就可以在终端中查看Docker容器、镜像和卷的信息了。LazyDocker支持键盘作和鼠标点击，直接用鼠标点击就可以查看对应信息了

Docker Desktop 是 Docker 自带的客户端。 ； 如果是windows用户，想在Windows系统上运行docker容器，可以使用；

Docker跟一般的虚拟机有什么区别

Moreover, Hystrix generates metrics on execution outcomes and latency for each comm将 Docker Standalone 主机连接到 Portainer 时，可以使用两种方法。您可以通过 TCP 直接连接到 Docker API，也可以在 Docker Standalone 主机上安装 Portainer 并通过连接。and, that we can use to monitor behior 。

IBM研究部门发表了一篇关于容器和虚拟机环境性能比较的论文。这篇论文使用了Docker和KVM作为研究对象，阐述了Docker使用NAT或AUFS时的开销，并且质疑了在虚拟机上运行容器的实践方法。

论文作者在原生、容器和虚拟化环境中运行了CPU、内存、网络和I/O的benchmark。其中，分别使用KVM和Docker作为虚拟化和容器技术的代表。Benchmark也包含了对不同环境下Redis和MySQL负载的采样。通过小数据包和多客户端，Redis侧重于网络栈的性能。而MySQL侧重于内存，网络和文件系统的性能。

结果显示，在每一项测试中，Docker的性能等同于或超出KVM的性能。在CPU和内存性能方面，KVM和Docker都引入了明显的，但可略不计的开销。但是，对于I/O密集型的应用，两者都需要进行调整以减少开销带来的影响。

当使用AUFS存储文件时，Docker的性能会降低。而相比之下，使用卷（volume）能够获得更好的性能。卷是一种专门设计的目录，存在于一个或多个容器内。通过这种目录能够绕过联合文件系统（union file ）。这样它就没有了存储后端可能带来的开销。默认的AUFS后端会引起显著的I/O开销，特别是当有多层目录深度嵌套的时候。

Docker的默认网络选项，--net=bridge，由于NAT会重写数据包，也引入了性能开销。当数据包收发率变高时，这种开销会变得很明显。可以通过使用--net=host改善网络的性能。这个选项告诉Docker不要为容器创建一个的网络栈，Docker是为开发者和系统设计的，用来发布和运行分布式应用程序的一个开放性平台。由两部分组成：并允许容器拥有宿主机网络接口的完全访问权限。但是，使用这个选项时要小心。因为它允许容器内的进程像其他根进程一样，使用数值较小的端口；并允许容器内的进程访问本地网络服务，如D-bus。这使得容器内的进程可以做一些预料之外的事情，如重启宿主机。

深入理解docker的镜像和容器

只需只用 spring-cloud-starter-config 依赖, 自动配置就可以完成剩下的了。

镜像（Image）就是一推只读层Image（read-only layer）的统一视觉，也许这些定义有些难理解，下面这张图能够帮助读者理解镜像的定义

从左边往右我们看到了多个只读层，他们重叠在一起，除了最下面一层，其他层都会有一个指针指向下一层，这些层是docker内部的实现细节，并且能够在主机（运行docker的机器）的文件中访问到，统一文件系统技术（union file ）能够将不同层合成一个文件系统，为这些层提供一个统一的视觉，这样就隐藏了多层的存在，在用户的角度来看，只存在一个文件系统。我们可以在右边看到这个视角的形式。

你可以在你的主机文件系统上找到有关这些层的文件，在一个运行中的容器内部，这些层是不可见的。在我的主机上，我发现他们存在于/var/lib/docker/image目录下

容器（container）的定义和镜像（image）几乎一模一样，也是一堆层的统一视觉，区别在于容器的最上面那一层是可读可写的

要点： 容器 = 镜像 + 读写层

Running Container Definition

一个运行态容器（run云计算、大数据，移动技术的快速发展，加之企业业务需求的不断变化，导致企业架构要随时更改以适合业务需求，跟上技术更新的步伐。毫无疑问，这些重担都将压在企业开发人员身上；团队之间如何高效协调，快速交付产品，快速部署应用，以及满足企业业务需求，是开发人员亟需解决的问题。Docker技术恰好可以帮助开发人员解决这些问题。ing container）被定义为一个可读写的统一文件系统加上隔离的进程空间和包含其中的进程。下面这张图展示一个运行中的容器

我们可以通过以下命令验证我们所说

find / -name happiness.txt

为了将零星的数据整合起来，我们提出了镜像层（image layer）这个概念，下面这张图描述了一个镜像层，通过，我们能够发现一个层并不仅仅包含文件的改变，他还包含其他重要的信息

元数据（metadata）就是关于这个层的额外信息，它不仅仅能够让Docker获取运行和构建时的信息，还包括父层的层次信息，需要注意的是，只读层和读写层都包含元数据。

/var/lib/docker/image/overlay2：存储镜像管理数据的目录

docker create 命令就是为指定的镜像（image）添加一个可读写层，构成一个新的容器，注意这个容器并没有运行起来

docker start 命令为容器文件系统创建一个进程隔离空间。注意，每一个容器只能够有一个进程隔离空间

看到这个命令，通常有读者会由一个疑问：docker start 和docker run 命令有什么区别。

docker ps 命令会列出所有运行中的容器。这隐藏了非运行态容器的存在，如果想要找出这些容器，我们需要使用下面这个命令。

docker ps –a命令会列出所有的容器，不管是运行的，还是停止的。

docker images命令会列出了所有顶层（top-ll）镜像。实际上，在这里我们没有办法区分一个镜像和一个只读层，所以我们提出了top-ll镜像。只有创建容器时使用的镜像或者是直接pull下来的镜像能被称为顶层（top-ll）镜像，并且每一个顶层镜像下面都隐藏了多个镜像层。

docker images –a命令列出了所有的镜像，也可以说是列出了所有的可读层。如果你想要查看某一个image-id下的所有层，可以使用docker history来查看。

docker stop命令会向运行中的容器发送一个SIGTERM的信号，然后停止所有的进程。

docker kill 命令向所有运行在容器中的进程发送了一个不友好的SIGKILL信号。

docker rm命令会移除构成容器的可读写层。注意，这个命令只能对非运行态容器执行。

docker rmi 命令会移除构成镜像的一个只读层。你只能够使用docker rmi来移除最顶层（top ll layer）（也可以说是镜像），你也可以使用-f参数来强制删除中间的只读层。

docker commit命令将容器的可读写层转换为一个只读层，这样就把一个容器转换成了不可变的镜像。

我们从上图可以看到，build命令根据Dockerfile文件中的FROM指令获取到镜像，然后重复地1）run（create和start）、2）修改、3）commit。在循环中的每一步都会生成一个新的层，因此许多新的层会被创建。

docker exec 命令会在运行中的容器执行一个新进程。

docker se命令会创建一个镜像的压缩文件，这个文件能够在另外一个主机的Docker上使用。和export命令不同，这个命令为每一个层都保存了它们的元数据。这个命令只能对镜像生效。

docker export命令创4、Docker容器内的应用程序进程直接运行在宿主机(真实物理机)的内核上，Docker引擎将一些各自的应用程序和它们各自的依赖打包，相互直接运行于未经虚拟化的宿主机硬件上，同时各个容器也没有自己的内核，显然比传统虚拟机更轻便。建一个tar文件，并且移除了元数据和不必要的层，将多个层整合成了一个层，只保存了当前统一视角看到的内容（译者注：expoxt后的容器再import到Docker中，通过docker images –tree命令只能看到一个镜像；而se后的镜像则不同，它能够看到这个镜像的历史镜像）。

docker history命令递归地输出指定镜像的历史镜像。

2. Readme-zh_CN.md

docker inspect命令会提取出容器或者镜像最顶层的元数据。

[上传失败...(image-47bff3-1555426726)]

[上传失败...(image-23a1a9-1555426726)]

[上传失败...(image-a9f209-1555426726)]

[上传失败...(image-16fb99-1555426726)]

个人财务的简易解决方案

This is a proof-of-concept application , which demonstrates Microserv Architecture Pattern using Spring Boot, Spring Cloud and Docker。

With a pretty neat user intece, by the way。

[上传失败...(image-49ef69-1555426726)]

[上传失败...(image-984dbb-1555426726)]

PiggyMetrics 分解为三个核心微服务。 全部都是可部署应用, 根据各自的业务域进行编排。

涵盖了通用用户登录逻辑以及验证: 收入/支持 项目, 储蓄以及账户设置。

对每个账号的主要统计数据进行计算，并为捕获时序。 ( 不知道咋翻译 译者注 ) 数据点包含值，标准化为基础货和时间段。此数据用于跟踪帐户生命周期中的流动态。

存储了用户通讯录信息以及通知设置 (譬如提醒和备份频率)。

定时任务从其他服务收集了需要的信息以及发送邮件消息到用户。

分布式系统中有许多常见的模式，可以帮助我们使所描述的核心服务工作起来。[Spring Cloud]（ ）提供了增强Spring应用程序行为以实现这些模式的强大工具。我将简要介绍它们。

Spring Cloud Config 是用于分布式系统的水平可扩展的集中配置服务。它使用可插入的存储库层，当前支持本地存储、Git和Subversion。

在这个项目中，我使用 native profile , 它只从本地类路径加载配置文件。 你可以在 Config serv resources 看到 shared 目录。

现在，当通知服务请求其配置时，使用 shared/notification-serv。yml 和 shared/application。yml （在所有客户端应用程序之间共享）。

现在，您不需要在应用程序中嵌入任何属性。 只需要提供 bootstrap.yml 应用名和配置中心参考地址:

/piggymetrics/notification/serv/EmailServImpl.ja) 使用 @RefreshScope 注解。

这就意味着不需要重启以及重新编译的情况就可以通知应用服务变更电子邮件内容和副标题。

c -H "Authorization: Bearer #token#" -XPOST

另外, 你也可以使用 Git 的 Webhooks webhooks to automate this process

鉴权任务被分摊到各个微服务上,那些被 OAuth2 tokens 授权的后台服务资源。

Auth is used for user authorization as well as for secure machine-to-machine communication inside a perimeter。

鉴权用于用户鉴权,也用于在外围环境中进行安全的机器到机器通信。。

这个项目用户鉴权方式使用的是 Password credentials 授权方式

(因为他只给本地Piggmetrics用户界面使用) ,另外微服务的授权使用 Credentials 授权。

Spring Cloud Security 提供了方便的注解以及自动配置使应用能够更加简单的实现服务端以及客户端的鉴权 。

在这里你可以学到更多 文档 也可以在 Auth code 确认详细配置。

对于客户端, 所有的鉴权工作都和原来基于 session 的鉴权方式一样, 你可以在 request 中获取 Principal 对象, 基于表达式和 @PreAuthorize 注解去验证用户的角色或者其他内容

每个PiggyMetrics的客户端(账户服务,统计服务,通知服务和浏览器)后端服务都拥有 server 作用域,浏览器则拥有 ui 。

所以我们也可以保护不受外部访问的影响, 例如:

如你所见, 这边有3个核心服务,他们向其他的客户端暴露外部API接口。

在真实系统中,这个数字会随着系统的复杂性增长得非常之快。

事实上, 为了渲染一个复杂的网页可能要触发上百上千个服务。

但是很明显的问题是, 这个作会有很大的挑战以及限制, 像是必须知道所有的地址, 分别对每一条信息执行HTTP请求, 然后在一个客户端去合并结果。

另一个问题是后端可能使用的是非Web友好协议。

通常来说, 使用 API 可能是一个更好的方法。

It is a single entry point into the , used to handle requests by routing them to the appropriate backend serv or by invoking multiple backend servs and aggregating the results 。

这样进入系统就只有一个入口, 可以通过将请求路由到适合的后端服务或者多个好多服务 aggregating the results 。

此外，它还可以用于身份验理论上, 客户端可以直接发送请求到各个微服务供应商去。证、、压力和金丝雀测试、服务迁移、静态响应处理、主动流量管理。

Netflix 开源了 这样的边缘服务 ,

现在我们就可以使用 Spring Cloud 的 @EnableZuulProxy 注解去开启它。

In this project, I use Zuul to store static content (ui application) and to route requests to appropriate

这个项目里, 我使用了 Zuul 去存储静态资源内容 ( 用户界面应用 ) 还有去路由请求到合适的微服务去。

Here's a prefix-based routing configuration for Notification serv:

这里是一个简单的基于前缀的通知服务的路由配置:

这边没有往常的硬编码的地址。 Zuul 使用了 服务发现

机制去定位通知服务的所有实例然后 [负载均衡](

.md#-client-load-balancer-and-circuit-breaker)。

另一种常见的架构模式是服务发现。

这可以自动检测到服务实例的网络位置,

它可以根据服务的故障,升级或者是自动伸缩来动态的分配地址。

服务发现的关键就是注册中心。

这个项目使用了Netflix Eureka 作为服务的注册中心。

Eureka is a good example of the client-side discovery pattern,

Eureka 是一个很好的客户端发现模式的例子,

With Spring Boot, you can easily build Eureka Registry with spring-cloud-starter-eureka-server dependency, @EnableEureka annotation and configuration properties。

support enabled with @EnableDiscovery annotation an bootstrap。yml with application name:

Now, on application startup, it will register with Eureka and provide meta-data, such as host and port, health indicator URL, home page etc。 Eureka receives heartbeat messages from each instance belonging to a serv。 If the heartbeat fails over a configurable timetable, the instance will be removed from the registry。

Also, Eureka provides a intece, where you can track running servs and a number of ailable instances:

Netflix OSS provides another great set of tools。

Out of the box, it natively integrates with Spring Cloud and Serv Discovery。 Eureka provides a dynamic list of ailable servers so Ribbon could balance between them。

Hystrix is the implementation of Circuit Breaker pattern , which gives a control over latency and failure from dependencies accessed over the network。 The main idea is to stop cascading failures in a distributed environment with a large number of microservs。 That s to fail fast and recover as soon as sible - important aspects of fault-tolerant s that self-heal。

Feign is a declarative Http client, which seamlessly integrates with Ribbon and Hystrix。 Actually, with one spring-cloud-starter-feign dependency and @EnableFeigns annotation you he a full set of Load balancer, Circuit breaker and Http client with sensible ready-to-go default configuration。

Here is an example from Account Serv:

In this project configuration, each microserv with Hystrix on board pushes metrics to Turbine via Spring Cloud Bus (with AMQP broker)。 The Monitoring project is just a all Spring boot application with Turbine and Hystrix Dashboard 。

Let's see our behior under load: Account serv calls Statistics serv and it responses with a vary imitation delay。 Response timeout threshold is set to 1 second。

Centralized logging can be very useful when attempting to identify problems in a distributed environment。 Elasticsearch, Logstash and Kibana stack lets you search and yze your logs, utilization and network activity data with ease。

Ready-to-go Docker configuration described in my other project 。

Analyzing problems in distributed s can be difficult, for example, tracing requests that propagate from one microserv to another。 It can be quite a challenge to try to find out how a request trels through the , especially if you don't he any insight into the implementation of a microserv。 Even when there is logging, it is hard to l which action correlates to a single request。

Spring Cloud Sleuth solves this problem by providing support for distributed tracing。 It adds two types of IDs to the logging: traceId and spanId。 The spanId represents a basic unit of work, for example sending an HTTP request。 The traceId contains a set of spans forming a tree-like structure。 For example, with a distributed big-data store, a trace might be formed by a PUT request。 Using traceId and spanId for each operation we know when and where our application is as it processes a request, reading our logs much easier。

The logs are as follows, not the [appname,traceId,spanId,exportable] entries from the Slf4J MDC:

An aanced security configuration is beyond the scope of this proof-of-concept project。 For a more realistic simulation of a real , consider to use s, JCE keystore to encrypt Microservs passwords and Config server properties content (see documentation for details)。

Deploying microservs, with their interdependence, is much more complex process than deploying monolithic application。 It is important to he fully automated infrastructure。 We can achi following benefits with Continuous Delivery approach:

Here is a Continuous Delivery workflow, implemented in this project:

In this configuration , Tris CI builds tagged images for each successful git push。 So, there are always latest image for each microserv on Docker Hub and older images, tagged with git commit hash。 It's easy to deploy any of them and quickly rollback, if needed。

Keep in mind, that you are going to start 8 Spring Boot applications, 4 MongoDB instances and RabbitMq。 Make sure you he 4 Gb RAM ailable on your machine。 You can always run just vital servs though: Gateway, Registry, Config, Auth Serv and Account Serv。

In this mode, all latest images will be pulled from Docker Hub。

Just copy docker-come。yml and hit docker-come up

If you'd like to build images yourself (with some changes in the code, for example), you he to clone all reitory and build artifacts with men。 Then, run docker-come -f docker-come。yml -f docker-come。dev。yml up

docker-come。dev。yml inherits docker-come。yml with additional sibility to build images locally and exe all containers ports for convenient dlopment。

All Spring Boot applications require already running Config for startup。 But we can start all containers simultaneously because of depends_on docker-come option。

Also, Serv Discovery mechani needs some time after all applications startup。 Any serv is not ailable for discovery by clients until the instance, the Eureka server and the client all he the same metadata in their local cache, so it could take 3 heartbeats。 Default heartbeat period is 30 seconds。

PiggyMetrics is open source, and would greatly appreciate your 。 Feel free to suggest and implement improvements。

replit和docker的区别

一个容器的元数据好像被分成了很多文件，但或多或少能够在/var/lib/docker/containers/ 目录下找到， 就是一个可读层的id，这个目录下的文件大多是运行时数据，比如说网络，日志等等。

Replit 和 Docker 是两种不同的技术和平台，它们之间存在以下区别：

用途和定位：Replit 是一个在线的集成开发环境（IDE）和代码托管平台，旨在为开发者提供方便的在线编程环境和代码分享功docker build命令非常有趣，它会反复的执行多个命令。能。Docker 是一个开源的容器化平台，用于打包、分发和运行应用程序的容器。

灵活性和可移植性：Replit 提供了一个固定的在线开发环境，用户可以直接在其提供的 IDE 中Docker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中，然后发布到任何流行的Linux或Windows 机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口。编写和运行代码。而 Docker 则允许开发者将应用程序及其依赖项打包成一个的、可移植的容器，可以在不同的环境中运行，从而提供了更大的灵活性和可移植性。

应用场景：Replit 适用于在线编程、团队协作和快速分享代码等场景，特别适合教育和学习目的。Docker 则在开发、测试和生产环境中广泛应用，可用于构建和部署复杂的应用程序、微服务架构、容器编排等。

总结来说，Replit 是一个在线的集成开发环境和代码托管平台，而 Docker 是一个容器化平台。

回答是：replit和docker的区别是，Replit作为一款免费的在线代码编辑器和IDE，以其高效性和易用性为广大开发者提供了强大的支持。Docker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中，然后发布到任何流行的 Linux或Windows作系统的机器上，也可以实现虚拟化。