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从docker到istio之一 - 使用Docker将应用容器化

前言

容器化,云原生越演越烈,新概念非常之多。信息爆炸的同时,带来层层迷雾。我尝试从扩容出发理解其脉路,经过实践探索,整理形成一个入门教程,包括下面四篇文章。

  • 容器化扩容之路-从docker到istio之一 - 使用Docker将应用容器化
  • 容器化扩容之路-从docker到istio之二 - 使用compose部署应用
  • 容器化扩容之路-从docker到istio之三 - kubernetes编排应用
  • 容器化扩容之路-从docker到istio之四 - istio管理应用

这是第一篇,容器化应用。当然作为入门教程,只尝试介绍清楚为什么用它,它能够解决什么的问题,它是怎么操作的一条线。至于如何由点及面,深入理解,则内容繁杂,个人能力有限,容后再谈。

开始之前,先看看相关概念/组件词云,体会一下头大的感觉:

words

docker

docker是什么?docker能够做什么?

VirtualMachines

Docker

Docker这种轻量级的虚拟方案,每台机器节省一点资源,海量的机器会节省巨大的资源,所以云计算厂商都在大力的推动容器化云平台。大厂的推动,又必然促进研发体系的变更。

个人认为,docker还有一个特性:跨语言的沟通桥梁。程序开发分工越来越细,不同语言之间鸿沟也在扩大。一个前端想部署后端服务作为本地调试,一个php程序员部署一个Java后端中间件,都是非常困难的事情。docker却可以便捷的担起这种沟通桥梁,简单的下载镜像和启动容器两步,上手毫无压力。

应用容器化实践

应用准备

创建和进入目录 mkdir docker2istio/app && cd docker2istio

如无特殊说明,下文演示都在docker2istio目录

app/app.py 是一个基于 flask 的网页app。功能很简单,收到访问请求,响应页面访问次数,页面访问次数数据存储在redis中。

#-*- coding:utf-8 -*-
import socket
from flask import Flask,request
from redis import Redis


app = Flask(__name__)
redis = Redis(host='redis', port=6379)


def get_host_ip():
    try:
        s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
        s.connect(('8.8.8.8', 80))
        ip = s.getsockname()[0]
    except:
        ip = "127.0.0.1"
    finally:
        s.close()
    return ip


@app.route('/')
def hello():
    app.logger.debug('hello in')
    count = redis.incr('hits')
    host_ip = get_host_ip()
    client_ip= request.headers['X-Real-Ip'] if 'X-Real-Ip' in request.headers else request.remote_addr 
    app.logger.debug("Hello out {} {} {}:".format(host_ip,client_ip,count))
    return 'Hello World by {} from {} ! 该页面已被访问 {} 次。\n'.format(host_ip,client_ip,count)


if __name__ == "__main__":
    app.run(host="0.0.0.0", debug=True)
复制代码

制作镜像

使用 app/Dockerfile 文件制作镜像

FROM python:3.7-alpine
WORKDIR /code
RUN pip install redis flask
ADD . /code
EXPOSE 5000
CMD ["python", "app.py"]
复制代码

使用 docker build -f app/Dockerfile -t flaskapp:0.0.1 app 编译镜像文件

启动容器

启动容器前先使用 docker network create -d bridge flaskapp-net 创建一下docker内部的app网络。

创建docker内部网络,可以让docker的container直接直接连通,不用通过端口暴露本地网络再连通。

然后依次:

  1. 启动redis docker run -d --rm --name redis --network flaskapp-net redis:4-alpine3.8

  2. 启动app docker run -d --rm --name flaskapp --network flaskapp-net flaskapp:0.0.1

  3. 启动nginx docker run -d --rm --name nginx --network flaskapp-net -p 80:80 -v $PWD/nginx:/etc/nginx/conf.d nginx:1.15.8-alpine

其中nginx的 nginx/default.conf 文件内容如下:

upstream flaskapp {
    server flaskapp:5000;
}
server {
    listen       80;
    server_name  localhost;

    root /usr/share/nginx/html;

    location / {
        proxy_pass http://flaskapp;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_redirect off;
    }

}
复制代码

可以看到server flaskapp:5000; 实际上就是访问的 app 的容器名称, 由--name flaskapp定义;5000是flask默认端口。同样app.py中redis = Redis(host='redis', port=6379) 也是如此。

测试应用

先检查一下容器, docker ps 可以看到三个容器 :

CONTAINER ID        IMAGE                 COMMAND                  CREATED              STATUS              PORTS                NAMES
5df459a7cc1a        flaskapp:0.0.1        "python flaskapp.py"     About a minute ago   Up About a minute                        flaskapp
c07580c66c91        nginx:1.15.8-alpine   "nginx -g 'daemon of…"   22 minutes ago       Up 21 minutes       0.0.0.0:80->80/tcp   nginx
b9e66471d87e        redis:4-alpine3.8     "docker-entrypoint.s…"   40 minutes ago       Up 40 minutes       6379/tcp             redis
复制代码

然后访问服务 curl http://127.0.0.1

Hello World by 172.18.0.3 from 172.18.0.1 ! 该页面已被访问 1 次。
复制代码

应用部署完成,服务正常使用。

容器和原生的比较

安装

以redis为例,简单对比一下原生和容器的安装。下面内容是来自 install-and-configure-redis-on-centos-7 的 redis安装指南

1 . Add the EPEL repository, and update YUM to confirm your change:

sudo yum install epel-release
sudo yum update
2. Install Redis:

sudo yum install redis
3. Start Redis:

sudo systemctl start redis
Optional: To automatically start Redis on boot:

sudo systemctl enable redis
复制代码

需要3步,还不涉及权限,账号,冲突之类的问题。

而容器化的redis,则只需要1步:

docker run -d --rm --name redis --network flaskapp-net redis:4-alpine3.8
复制代码

可见一个应用,使用容器化方式部署是非常容易的。

扩容

对应用进行扩容,增加一个app: docker run -d --rm --name flaskapp1 --network flaskapp-net flaskapp:0.0.1

然后调整 default.conf

upstream flaskapp {
    server flaskapp:5000;
    server flaskapp1:5000;
}
复制代码

重启nginx容器 docker restart nginx ,检查容器启动情况,变成4个容器了:

➜ docker2istio docker ps
CONTAINER ID        IMAGE                 COMMAND                  CREATED             STATUS              PORTS                NAMES
779b87e95905        nginx:1.15.8-alpine   "nginx -g 'daemon of…"   4 seconds ago       Up 2 seconds        0.0.0.0:80->80/tcp   nginx
2b7a14c42aed        flaskapp:0.0.1        "python flaskapp.py"     8 seconds ago       Up 7 seconds                             flaskapp1
5df459a7cc1a        flaskapp:0.0.1        "python flaskapp.py"     25 minutes ago      Up 25 minutes                            flaskapp
b9e66471d87e        redis:4-alpine3.8     "docker-entrypoint.s…"   About an hour ago   Up About an hour    6379/tcp             redis
复制代码

访问服务,测试扩容结果:

➜  docker2istio curl http://127.0.0.1
Hello World by 172.18.0.3 from 172.18.0.1 ! 该页面已被访问 10 次。
➜  docker2istio curl http://127.0.0.1
Hello World by 172.18.0.4 from 172.18.0.1 ! 该页面已被访问 11 次。
复制代码

清理

测试完成后,清理容器 docker stop nginx flaskapp1 flaskapp redis ,清理网络 docker network rm flaskapp-net 。容器启动时候 --rm option,会在容器完成(stop)后,自动清理释放。

总结

对比整个过程可见,容器相对于原生:

  1. 命令通用。不同的服务,都是使用docker run 镜像名称, 跨平台centos/ubuntu/windows。
  2. 可维护性上升。Dockerfile描述镜像,封装完成后的镜像文件push/pull。
  3. 扩容方便。
  4. 清理方便。

当然,Docker 也有一些问题:

  1. 手动挡。手动控制容器启动顺序,手动控制容器名称,步骤多。手工扩容。

将容器从手动挡升级到自动挡,需要使用 compose, 也是docker家的。

相关组件

  1. CRI

Container Runtime Interface 容器运行时接口,Docker的容器只是其中实现之一。

Kata Containers is an open source container runtime, building lightweight virtual machines that seamlessly plug into the containers ecosystem 。

  1. Harbor

Harbor is an open source cloud native registry that stores, signs, and scans container images for vulnerabilities. 开源的镜像仓库。

  1. Containerd

containerd is available as a daemon for Linux and Windows.

附一张架构图

架构图

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