本章介绍新的 Docker 命令，并讲解如何在主机系统与容器化应用之间共享数据。学习在何时以及如何使用持久卷，并访问主机文件系统。

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学习在 Docker 中暴露网络服务、创建 Docker 网络，并使用 Dockerfile 维护网络设置。

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学习使用 Docker 的高级镜像管理与构建工具，创建紧凑高效的容器镜像。构建可在不同处理器架构上运行的多平台镜像。

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将 Docker 的卷、网络与容器管理能力结合起来，使用 Docker Compose 构建多容器应用。通过 docker-compose.yml 文件更新并管理应用部署。

Docker Compose 简介

使用 Docker Compose 管理应用

排查应用启动问题

创建 compose.yaml 文件

编写 compose.yaml 文件

识别配置部分

有多少个资源？

Docker Compose 中的依赖关系与故障排查

资源启动顺序

依赖关系计算

关闭顺序

FROM python:3.12-alpine3.19
WORKDIR /code
RUN apk add --no-cache gcc musl-dev linux-headers
COPY requirements.txt requirements.txt
RUN pip install -r requirements.txt
COPY . .
CMD ["python3", "app.py"]


import time
import redis

cache = redis.Redis(host='redis', port=6379, socket_timeout=1)

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)

def hello():
  count = get_hit_count()
  return f'Successfully communicated {count} times.\n'

for i in range(0, 5):
  print(f"{hello()}")


services:
  app:
    build: .
  redis:
    image: "redis:alpine3.20"
    depends_on:
      - app


services:
  app:
    build: .
    depends_on:
      - redis
  redis:
    image: "redis:alpine3.20"


# Solution Steps:
  # 1. Run `docker compose up -d` to start the services
  # 2. Use `docker compose logs` to view the startup logs and identify errors
  # 3. Examine the compose.yaml file to find the dependency issue
  # 4. Update the compose.yaml to move depends_on from redis to app service
  # 5. Run `docker compose down` to stop all services
  # 6. Rerun `docker compose up -d` and verify you see "Successfully communicated" messages

排查依赖问题

在 Docker 内创建数据服务

import duckdb
from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route("/tripcount")
def returndata():
  cursor = duckdb.connect()
  try:
    count = cursor.execute("select count(*) from read_parquet('/data/*.parquet')").fetchall()[0][0]
    return f"Total trips: {count}"
  except duckdb.duckdb.IOException:
    return f"Data files are not present", 503

@app.route("/first")
def returnfirst():
  cursor = duckdb.connect()
  try:
    first = cursor.execute("select min(tpep_pickup_datetime) from read_parquet('/data/*.parquet')").fetchall()[0][0]
    return f"First pickup: {first:%Y/%m/%d}" 
  except duckdb.duckdb.IOException:
    return f"Data files are not present", 503

@app.route("/last")
def returnlast():
  cursor = duckdb.connect()
  try:
    last = cursor.execute("select max(tpep_pickup_datetime) from read_parquet('/data/*.parquet')").fetchall()[0][0]
    return f"Last pickup: {last:%Y/%m/%d}" 
  except duckdb.duckdb.IOException:
    return f"Data files are not present", 503


FROM python:3.12-alpine3.19

#
# NOTE: Application reads contents of /data in container
# If not found, application returns errors.
# 

WORKDIR /app
ENV FLASK_RUN_HOST=0.0.0.0

COPY code/app.py .
COPY code/requirements.txt .

RUN pip install -r requirements.txt --root-user-action=ignore

EXPOSE 5000

CMD ["flask", "run"]


STATUS_CODE=$(curl --silent --head http://localhost:5000/tripcount | awk '/^HTTP/{print $2}')

if [ "$STATUS_CODE" == "503" ]; then
  echo "ERROR ACCESSING DATA SERVICE - PLEASE VERIFY DATA IS PRESENT"
  echo "Did you use a -v flag with your docker run command?"
elif [ "$STATUS_CODE" == "200" ]; then
  echo "SUCCESSFULLY ACCESSED DATA SERVICE!"
else
  echo "ERROR ACCESSING DATA SERVICE - PLEASE VERIFY SERVICE IS RUNNING"
  echo "Did you start your container with a -p flag?"
fi
  


There are several steps required to complete this exercise:

- Build the dataservice container using the following command in the terminal:

docker build . -t dataservice

- Run an instance of the Docker container as follows:

docker run -d -p5000:5000 -v ~/workspace/datasets:/data dataservice

- Verify that the service is working by running the ./app_test.sh on the terminal


构建数据服务后端

添加数据客户端

services:
  ____:
    image: dataservice
    volumes:
      - /home/repl/datasets:/data
    networks: 
      data_net:
        ipv4_address: 10.11.12.2

  dataclient:
    image: ____
    depends_on: 
      - ____
    networks:
      data_net:
        ipv4_address: 10.11.12.3

# Ignore everything below this line
networks:
  data_net:
    driver: macvlan
    ipam:
      config:
        - subnet: "10.11.12.0/24"
    


services:
  dataservice:
    image: dataservice
    volumes:
      - /home/repl/workspace/datasets:/data
    networks: 
      data_net:
        ipv4_address: 10.11.12.2

  dataclient:
    image: dataclient
    depends_on: 
      - dataservice
    networks:
      data_net:
        ipv4_address: 10.11.12.3

# Ignore everything below this line
networks:
  data_net:
    driver: macvlan
    ipam:
      config:
        - subnet: "10.11.12.0/24"
    


- Update the compose.yaml file as shown.
- Run the following command:

  docker compose up -d
  
- Run the command:

  docker compose logs dataclient


使用 Docker Compose 定义完整应用

恭喜您！

Docker Compose

本课程在 Introduction to Docker 课程中关于 Docker 与容器化的基础之上继续深入。我们将扩展先前介绍的概念与工具，加入容器镜像的管理与优化、网络、文件系统通信、多平台与多容器应用等内容。完成本课程后，您将能够：

- 创建多阶段构建，优化容器化应用的体积、安全性与可复用性。
- 使用 Docker 的网络工具与概念，为容器间通信提供支持，并向本地网络与外部世界提供网络服务。
- 通过 Docker 的文件系统挂载与卷，在容器与主机之间共享文件与数据。
- 使用 Docker Compose 部署多容器应用，大幅简化数据科学与工程环境中常见复杂工具的搭建。

如果您已经使用过并构建过一些简单的容器，但希望扩展开发、测试与分发的工具箱，本课程将最适合您。我们期待在您学习 Docker 的过程中为您提供指导。

本课程在《Docker 入门》课程所学知识的基础上进一步拓展，深入讲解容器化概念和工具。 我们将探索高级主题，例如容器镜像管理、网络、文件系统通信，以及多平台和多容器应用程序的开发。
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学习创建多阶段构建，以提升容器化应用的体积、安全性和可复用性。 通过实践练习，掌握优化容器镜像的技术，确保在多样化环境中实现高效部署和管理。
<h2>使用 Docker Compose 增强容器部署</h2>
了解如何利用 Docker 网络工具和概念，促进容器间通信，并为本地和外部网络提供网络服务。 探索文件系统挂载和卷，实现容器与主机之间无缝的数据共享。 此外，还将掌握用于编排多容器应用部署的 Docker Compose，简化数据科学和工程环境中常见复杂工具的搭建。
<h2>赋能开发与部署</h2>
这门课程将帮助你掌握提升开发、测试和发布流程所需的核心技能。 虽然这门课程并非必需，但如果你曾使用并构建过一些简单的容器，将能从本课程中获得最大收益。 到课程结束时，你将掌握优化容器化应用、简化容器之间通信以及轻松部署多容器应用的知识和工具，助力你在 Docker 学习之旅中不断前进。

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