本文讲的是为什么要用Fig来实现Docker自动化，
【编者的话】本文主要讲解了如何用Fig来解决Docker多参数启动容器的问题（Fig入门可以参照
这里
）以及使用Fig需要注意的一些事项，亮点是文末介绍了Fig的一些缺陷与不足，同时作者认为Fig在测试场景中同样适用。
如果你正在使用Docker，但还没有尝试过Fig，那这篇文章正适合你。你可能像我一样已经习惯使用长而笨重的使用多个参数的Docker命令，也可能通过一堆Shell脚本来启动你的容器。Fig就是一个简单的自动化和抽象化的工具来解决这个问题。
下边将通过一个例子简单地解释一下。我们将创建一个简单的Python Flask应用程序，每次请求都会显示一个时间戳。 Python代码不用很在意，你可以随意跳过它，但如果你想跟着步骤来，那么首先在新目录中创建文件
app.py
：
from flask import Flask
from redis import StrictRedis
from datetime import datetime
app = Flask(__name__)
redis = StrictRedis(host='redis', port=6379)
@app.route('/')
def home():
redis.lpush('times', datetime.now().strftime('%H:%M:%S'))
return 'This page was requested at: {}\n'.format(
[t.decode('utf-8') for t in redis.lrange('times', 0, -1)])
if __name__ == '__main__':
app.run(host='0.0.0.0', debug=True)
接着是Dockerfile的内容：
FROM python:3.4 RUN mkdir /code COPY app.py /code/app.py WORKDIR /code RUN pip install flask redis CMD ['python', 'app.py']
现在我们可以构建并运行此应用程序的容器：
$ docker build -t fig_ex . ...snip... $ docker run -d --name redis redis 68fece140431f4ad67fbd9fbaa43253785b4c3cb6ceeda1b1eb7de2eee22615c $ docker run -d -p 5000:5000 --link redis:redis fig_ex cb7588cd15ade0ec09e005ea64aaa8753befa2d47d9a8e331a711137fdc59bc8 $ curl localhost:5000 This page was requested at: ['13:18:39'] $ curl localhost:5000 This page was requested at: ['13:18:40', '13:18:39'] $ curl localhost:5000 This page was requested at: ['13:18:41', '13:18:40', '13:18:39']
或者同样地我们可以使用Fig来实现。在以上相同的目录下创建一个名为
fig.yml
的文件：
figex: build: . ports: - '5000:5000'; links: - redis redis: image: redis
并且运行
fig up
：
$ fig up Creating figcode_redis_1... Creating figcode_figex_1... Attaching to figcode_redis_1, figcode_figex_1 redis_1 | [1] 06 Jan 10:27:12.745 # Warning: no config file specified, using the default config. In order to specify a config file use redis-server /path/to/redis.conf ...snip... redis_1 | [1] 06 Jan 10:27:12.749 * The server is now ready to accept connections on port 6379 figex_1 | * Running on http://0.0.0.0:5000/ figex_1 | * Restarting with reloader
Fig会构建镜像（如有必要），并以正确的顺序启动容器并连接到它们。容器会输出带有容器名称的前缀（默认情况下为目录名和镜像名称的串联）。我们可以在新的终端内测试这些容器：
$ curl localhost:5000 This page was requested at: ['13:24:27'] $ curl localhost:5000 This page was requested at: ['13:24:28', '13:24:27'] $ curl localhost:5000 This page was requested at: ['13:24:29', '13:24:28', '13:24:27']
Fig棒极了，它非常简单：之前要使用3个带多个参数的Docker命令，而现在仅用两个命令。本质上来说是我们将所有的烦人的配置参数移动到了
fig.yml
文件。
要停止容器只需按
Ctrl-C
。你可以使用
fig rm
来删除它们。大多数时候，你不想要容器输出，因此你就可以使用
fig up -d
在分离模式下启动Fig。然后，您需要用
fig stop
来停止容器。
关于Fig的内容确实不多，多数命令都可以一对一的映射其
docker run
命令。尽管如此有些事情你应该了解：
- 目前的YAML文件没有语法检查。这意味着，如果你犯了一个错误如忘记一个字符，你会得到一个令人困惑的错误。
- Fig有关Volume的使用很混乱。当
fig up执行时，它会尝试使用–volumes-from挂载之前任何的Volume。这将会导致一些问题，如果改变fig.yml文件中Volume的声明（因为它往往会与之前的Volumes冲突，所以需要改动）， 通常的解决方案是只要确保你总是使用fig rm删除之前的容器。此问题的部分原因是Docker本身需要更多的工具来处理Volume。 - Fig主要设计用于开发，但我还发现在测试场景中它也很有用，而且它还可以在小规模部署上使用。
最后，值得指出的是，在Docker compose中，Fig将会成为接班人。尽管Docker compose未来可能会再利用现有Fig代码并且很可能有类似的语法和命令， 但我仍然建议现在使用Fig。此外，Fig的入门非常的快，你一定值得拥有。
原文链接：Why Use Fig for Docker Automation? （翻译：田浩浩 校对：李颖杰）
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译者介绍
田浩浩 ， 悉尼大学USYD 硕士研究生，目前在珠海从事Android应用开发工作。业余时间专注Docker的学习与研究，希望通过 DockerOne 把最新最优秀的译文贡献给大家，与读者一起畅游Docker的海洋。
原文发布时间为：2015-01-11
本文作者：田浩浩
本文来自云栖社区合作伙伴DockerOne，了解相关信息可以关注DockerOne。
原文标题：为什么要用Fig来实现Docker自动化？
