利用Docker容器化开发环境

虚拟化云和容器机器的发展 , 给我们带来了极大的方便 , 尤其是开发环境 , 开发、测试、验证环境的维护和一致化一直困扰着开发和测试人员 , 为了配置一个环境往往需要花费大量的精力 , 而且还无法解决环境一致性问题 , 由于环境差异导致的Bug问题也让开发人员和测试耗费大量的精力 。如何解决这种问题?那就是利用神器Docker容器了 。本文虫虫将实例演示如何使用将Docker来轻松地建立一个高效的本地开发环境 。

利用Docker容器化开发环境

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开发环境架构我们假设开发组使用了下面一个典型的多余系统架构 , 其中涉及了NodeJS、Python、Golang、数据还有Web前端JS等应用 , 架构图如下:
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架构组成构成部分由:
NJS1:NodeJS服务 , 监听端口7000 , 连接数据库Db1(Psql数据库 , 监听端口5433) 。
Py1: Python服务 , 监听端口9000 , 连接数据库Db1 。
Go1: Golang服务 , 监听端口5000 , 连接数据库Db1 。
NJS2: NodeJS服务 , 监听端口8000 , 连接数据库Db2(Psql数据库 , 监听端口5432) 。
Web服务: webpack的开发前端服务器 , 监听端口8080 。
以上环境可以通过监听的端口互相通讯和数据交流 。
问题分析管理繁琐
要管理这些服务 , 需要打开大量终端窗口 , 然后单独运行 , 虽然可以使用screen和tmux这样的神器来帮助我们使用多窗口 , 甚至工作界面的共享等 , 但是随着要管理不断增长 , 管理会相当繁琐耗时 。
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不一致的依赖环境
假设服务依赖于不同开发语言的版本(比如Python 2和Python 3 ) 。我们就需要在运行服务之前手动切换环境中语言版本 , 当然可以用多语言版本管理器比如pyenv我们服务业有可能需要多个数据库服务器 , 那么在运行服务之前 , 我们需要确保数据库服务器运行无误 , 并且数据库连接配置都无误 。还有更多的是开发应用的基础类库版本的依赖问题 。
基于Docker的开发环境Docker容器是一种完美的工具 , 可以轻松地一键创建 , 部署和运行应用程序 。通过容器可以将所有需要的环境打包到一个镜像中 , 然后通过镜像一键生成开发容器允 。
Docker容器理想的docker容器是一个超轻量级的linux的虚拟机 , 在它上面运行的应用程序服务 。容器中有应用代码及其所有依赖环境(系统库 , 工具等) 。我们上面提到的架构 , 容器化后如下图所示:
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容器管理Docker ComposeDocker Compose是一个用于管理和编排容器定义和运行的多应用程序的工具(类似的流行工具还有谷歌的K8s) 。通过Compose , 可以使用YAML文件来配置应用程序的服务 。然后可以一键创建和运行所有的服务 。Docker Compose也提供Web UI管理界面和容器监控系统等 。。
Docker Compose由一下部分构成
服务:服务是可以用Compose工具运行的各个docker容器列表 。通过服务我们来定义各个容器名称、端口以及其他配置 。
网络:网络组件提供了服务之间互相连接的通道 。各个容器可以将自身附加到网络 , 相同网络内的所有容器可以彼此通信 。
卷:默认情况下 , Docker容器不包含任何类型的持久性存储 。如果一个docker容器被关掉 , 那么其内存中的所有数据都会丢掉 。为了持久性保存一些数据 , 我们需要数据卷来挂载到数据机硬盘上 。
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实战配置docker-compose.yml配置我们上述典型环境的docker-compose.yml如下:
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其中一个服务(njs1)的部分代码如下:
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