SpringCloud微服务实战——搭建企业级开发框架(三十四):SpringCloud + Docker + k8s实现微服务集群打包部署-打包配置

简介: SpringCloud微服务包含多个SpringBoot可运行的应用程序,在单应用程序下,版本发布时的打包部署还相对简单,当有多个应用程序的微服务发布部署时,原先的单应用程序部署方式就会显得复杂且不可控。那么我们就会思考使用简单的部署方式,解决自动化发布、自动化部署、微服务监控等问题。

SpringCloud微服务包含多个SpringBoot可运行的应用程序,在单应用程序下,版本发布时的打包部署还相对简单,当有多个应用程序的微服务发布部署时,原先的单应用程序部署方式就会显得复杂且不可控。那么我们就会思考使用简单的部署方式,解决自动化发布、自动化部署、微服务监控等问题。


  我们使用目前行业通用的解决方案,Jenkins+GitLab+Maven+Docker+Kubernetes来实现可持续自动化部署微服务的功能。下面将从工程中Maven打包文件配置、Dockfile文件编写开始到Kubernetes配置来说明如何实现SpringCloud微服务可持续自动化部署功能。


1、bootstrap.yml文件不同环境加载配置


  在项目打包部署时,我们系统的配置文件需要根据不同的环境来区分开发、测试、生产环境的配置,在之前的SpringBoot工程中,我们用到spring.profiles.active配置属性,使用application.yml、application-dev.yml、application-test.yml、application-sit.yml、application-uat.yml、application-prod.yml来区分不同环境的配置文件。在SpringCloud中,我们用到了Nacos注册中心,Nacos的Config默认读取的是bootstrap.yml配置文件,如果将Nacos Config的配置写到application.yml里面,工程启动时就会一直报错。下面是SpringCloud加载配置文件的顺序:


  • bootstrap.yml(bootstrap.properties)先加载,用于应用程序上下文的引导阶段,可以用来配置application.yml中使用到的参数,由父Spring ApplicationContext加载。


  • application.yml(application.properties)后加载,用于配置各工程模块中使-用到的参数。


  所以在SpringCloud工程中我们通过使用bootstrap.yml、bootstrap-dev.yml...等不同的配置文件来区分不同的环境,有些框架是放到同一个yml配置文件中,然后不同的配置放到不同的spring.profiles.active下面,类似于下面这种:


spring:
  profiles: dev
     开发配置项: 开发配置项
spring:
  profiles: test
     测试配置项: 测试配置项


但是,在实际开发过程中,我们开发、测试的配置文件有时会经常修改,而生产部署环境确很少改动,当多人员开发时,难免会有部分人员不小心将配置文件改动影响到生产环境配置,即使没有影响,开发人员在改动时也要小心翼翼,害怕哪里改错。当我们将这些配置分开时,开发、测试的配置文件无论如何改动,都不会影响到生产环境文件,这正是我们想要的结果。所以我们将不同环境的配置放到不同的配置文件中。我们将配置文件分为bootstrap.yml、bootstrap-dev.yml、bootstrap-test.yml、bootstrap-prod.yml


<!-- bootstrap.yml -->
server:
  port: 8001
spring:
  profiles:
    active: @spring.profiles.active@
  application:
    name: @artifactId@
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: ${spring.nacos.addr}
      config:
        server-addr: ${spring.nacos.addr}
        file-extension: yaml
        prefix: ${spring.nacos.config.prefix}
        group: ${spring.nacos.config.group}
        enabled: true


<!-- bootstrap-dev.yml -->
spring:
  profiles: dev
  nacos:
    addr: 127.0.0.1:8848
    config:
      prefix: gitegg-cloud-config
      group: GITEGG_CLOUD


<!-- bootstrap-test.yml -->
spring:
  profiles: test
  nacos:
    addr: 测试地址:8848
    config:
      prefix: gitegg-cloud-config
      group: GITEGG_CLOUD


<!-- bootstrap-prod.yml -->
spring:
  profiles: prod
  nacos:
    addr: 生产地址:8848
    config:
      prefix: gitegg-cloud-config
      group: GITEGG_CLOUD


  上面的配置可以满足分环境打包读取不同配置文件的目的,但是在实际开发过程中我们发现,我们的微服务太多,如果要修改Nacos配置的话,每个微服务的配置文件都需要修改一遍,虽然可以用IDEA批量替换,但是感觉这不是很好的方式。我们理想的方式是这样的:


  • 所有的微服务配置文件默认都从一个统一的地方读取


  • 当有某一个微服务需要特殊的配置时,只需要修改它自己的配置文件即可


实现上面的方式,我们可以将Nacos的配置到放到Maven的profile中,不同环境的bootstrap.yml可以读取其对应环境的配置信息,修改后的配置如下:


<!-- bootstrap.yml -->
server:
  port: 8001
spring:
  profiles:
    active: @spring.profiles.active@
  application:
    name: @artifactId@
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: ${spring.nacos.addr}
      config:
        server-addr: ${spring.nacos.addr}
        file-extension: yaml
        prefix: ${spring.nacos.config.prefix}
        group: ${spring.nacos.config.group}
        enabled: true


<!-- bootstrap-dev.yml -->
spring:
  profiles: dev
  nacos:
    addr: @nacos.addr@
    config:
      prefix: @nacos.config.prefix@
      group: @nacos.config.group@


<!-- bootstrap-test.yml -->
spring:
  profiles: test
  nacos:
    addr: @nacos.addr@
    config:
      prefix: @nacos.config.prefix@
      group: @nacos.config.group@


<!-- bootstrap-prod.yml -->
spring:
  profiles: prod
  nacos:
    addr: @nacos.addr@
    config:
      prefix: @nacos.config.prefix@
      group: @nacos.config.group@


<!-- pom.xml -->
    <profiles>
        <profile>
            <activation>
                <!--默认为dev环境打包方式-->
                <activeByDefault>true</activeByDefault>
            </activation>
            <id>dev</id>
            <properties>
                <spring.profiles.active>dev</spring.profiles.active>
                <nacos.addr>1127.0.0.1:8848</nacos.addr>
                <nacos.config.prefix>gitegg-cloud-config</nacos.config.prefix>
                <nacos.config.group>GITEGG_CLOUD</nacos.config.group>
            </properties>
        </profile>
        <profile>
            <id>test</id>
            <properties>
                <spring.profiles.active>test</spring.profiles.active>
                <nacos.addr>测试环境地址:8848</nacos.addr>
                <nacos.config.prefix>gitegg-cloud-config</nacos.config.prefix>
                <nacos.config.group>GITEGG_CLOUD</nacos.config.group>
            </properties>
        </profile>
        <profile>
            <id>prod</id>
            <properties>
                <spring.profiles.active>prod</spring.profiles.active>
                <nacos.addr>生产环境地址:8848</nacos.addr>
                <nacos.config.prefix>gitegg-cloud-config</nacos.config.prefix>
                <nacos.config.group>GITEGG_CLOUD</nacos.config.group>
            </properties>
        </profile>
    </profiles>


这样,通过在pom.xml里面不同profile的配置,就可以实现修改一处,使所有微服务读取Nacos的配置文件同时修改。


  修改完之后,可能会有这样的疑惑:现在我们三个文件bootstrap-dev.yml、bootstrap-test.yml、bootstrap-prod.yml内容配置基本是一样的,只有profiles的值不同,那么实际可以直接写在bootstrap.yml一个文件中,通过pom.xml来配置区分不同环境即可。那么这里做的目的和意义:主要是为了后续可扩展定制,某个环境特定的配置。


2、Maven打包配置


在编写pom.xml之前,我们先了解一下几个常用Maven打包插件的区别和联系:


  • maven-compiler-plugin: 用于在编译(compile)阶段加入定制化参数,比如设置项目源码的jdk版本、编译的jdk版本,以及项目编码等。


  • maven-jar-plugin: 将maven工程打成 jar 包,提供了manifest的配置,生成jar包中一般存放的是.class文件和resources目录下的配置,不会将依赖的jar包打包成一个可运行的jar包。


  • spring-boot-maven-plugin: 其在Maven的package生命周期阶段,能够将mvn package生成的软件包,再次打包为可执行的软件包,并将mvn package生成的软件包重命名为*.original。 其主要作用就是将SpringBoot工程代码和依赖的jar包全部打包为可执行的jar或war文件,可以直接在jre环境下运行。


  因为maven-jar-plugin打包的jar是把打包的jar和lib放在同一目录下,不是打成一个包,所以这样打的jar包文件很小。spring-boot-maven-plugin打包是把maven-jar-plugin打的jar包和依赖库repackage一个可运行的jar包,这个jar包文件很大。如果考虑到系统升级时的网络因素,那么使用maven-jar-plugin是最好不过了,当依赖库不改变的时候,只升级很小的jar包即可。这里因为是企业级微服务应用开发框架,不考虑网络传输的影响,考虑系统升级稳定性,不至于开发时依赖库修改了版本,而生产环境依赖库版本升级导致所有微服务受到影响,所以我们选择使用spring-boot-maven-plugin插件进行打包。


  在GitEgg工程的父级pom.xml里配置如下:


<properties>
        <!-- jdk版本1.8 -->
        <java.version>1.8</java.version>
        <!-- maven-compiler-plugin插件版本,Java代码编译 -->
        <maven.plugin.version>3.8.1</maven.plugin.version>
        <!-- maven编译时指定编码UTF-8 -->
        <maven.compiler.encoding>UTF-8</maven.compiler.encoding>
    </properties>
    <build>
        <finalName>${project.name}</finalName>
        <resources>
            <!-- 增加分环境读取配置 -->
            <resource>
                <directory>src/main/resources</directory>
                <filtering>true</filtering>
                <excludes>
                    <exclude>**/*.jks</exclude>
                </excludes>
            </resource>
            <!-- 解决jks被过滤掉的问题 -->
            <resource>
                <directory>src/main/resources</directory>
                <filtering>false</filtering>
                <includes>
                    <include>**/*.jks</include>
                </includes>
            </resource>
            <resource>
                <directory>src/main/java</directory>
                <includes>
                    <include>**/*.xml</include>
                </includes>
            </resource>
        </resources>
        <pluginManagement>
            <plugins>
                <!-- 用于在编译(compile)阶段加入定制化参数,比如设置项目源码的jdk版本、编译的jdk版本,以及项目编码等 -->
                <plugin>
                    <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                    <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
                    <version>${maven.plugin.version}</version>
                    <configuration>
                        <source>${java.version}</source>
                        <target>${java.version}</target>
                        <encoding>${maven.compiler.encoding}</encoding>
                        <compilerArgs>
                            <arg>-parameters</arg>
                        </compilerArgs>
                    </configuration>
                </plugin>
                <!-- 能够将Spring Boot应用打包为可执行的jar或war文件,然后以通常的方式运行Spring Boot应用 -->
                <plugin>
                    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                    <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
                    <version>${spring.boot.version}</version>
                    <configuration>
                        <fork>true</fork>
                        <finalName>${project.build.finalName}</finalName>
                    </configuration>
                    <executions>
                        <execution>
                            <goals>
                                <goal>repackage</goal>
                            </goals>
                        </execution>
                    </executions>
                </plugin>
            </plugins>
        </pluginManagement>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
            </plugin>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>
    <profiles>
        <profile>
            <activation>
                <!--默认为dev环境打包方式-->
                <activeByDefault>true</activeByDefault>
            </activation>
            <id>dev</id>
            <properties>
                <spring.profiles.active>dev</spring.profiles.active>
                <nacos.addr>127.0.0.1:8848</nacos.addr>
                <nacos.config.prefix>gitegg-cloud-config</nacos.config.prefix>
                <nacos.config.group>GITEGG_CLOUD</nacos.config.group>
            </properties>
        </profile>
        <profile>
            <id>test</id>
            <properties>
                <spring.profiles.active>test</spring.profiles.active>
                <nacos.addr>127.0.0.1:8848</nacos.addr>
                <nacos.config.prefix>gitegg-cloud-config</nacos.config.prefix>
                <nacos.config.group>GITEGG_CLOUD</nacos.config.group>
            </properties>
        </profile>
        <profile>
            <id>prod</id>
            <properties>
                <spring.profiles.active>prod</spring.profiles.active>
                <nacos.addr>127.0.0.1:8848</nacos.addr>
                <nacos.config.prefix>gitegg-cloud-config</nacos.config.prefix>
                <nacos.config.group>GITEGG_CLOUD</nacos.config.group>
            </properties>
        </profile>
    </profiles>


  以上Maven配置完成之后,就可以进行正常的打可运行的SpringBoot包了。通常情况下,如果不使用docker和k8s集群,那么就可以直接使用Jenkins一键打包部署到测试或生产环境了。


  我们下面将一步步介绍如何实现将微服务打包为Docker文件,进而发布到Docker镜像仓库私服Harbor上,k8s拉取私服Harbor上的Docker文件进行分布式部署。


  • Docker: 开源的应用容器引擎,打包应用以及依赖包到一个可移植的镜像中,可以发布到任何流行的 Linux或Windows操作系统的机器上。


  • Harbor: 区别于Docker官方提供的公共的镜像仓库,可以用于本地部署的私有Docker镜像仓库。


  • Kubernetes(k8s): 用于自动部署,扩展和管理容器化应用程序的开源系统,可以自由地部署在企业内部,私有云、混合云或公有云


3、Docker打包配置


  目前,网上有多种Docker打包插件使用说明,讲解最多的是Spotify开源的,Spotify官方已不再推荐使用docker-maven-plugin插件进行打包,而是推荐其最新的docker打包插件dockerfile-maven-plugin,但是dockerfile-maven-plugin也已经很久没有更新了,在使用方面也有局限性,比如:只支持在本机Docker的镜像build、tag、push。经过在网上搜索,发现Google开源的Jib插件功能更强大,它可以不写Dockerfile,不需要在本地安装Docker环境就能实现Docker打包,而且一直在更新,所以这里选择这个插件作为我们的Docker打包插件。


  SpringBoot打包会将所有的依赖和资源文件等打包到一起,生成一个Fat Jar,这个Fat Jar的文件大小往往高达百兆,如果受制于网络环境,那么发布时,会传输较慢;同时,发布多次后,会占用大量的磁盘空间。尤其微服务架构下,会有一堆的Far Jar,那么,我们可以利用Docker镜像的分层结构特性,将应用程序的公共依赖打包为源镜像层,发布应用时,只发布业务修改层的代码。下面介绍Jib( jib-maven-plugin插件 )如何将SpringBoot应用程序分层打包Docker镜像,充分利用Docker的镜像分层复用机制,解决网络限制和占用大量磁盘空间的问题。


Jib( jib-maven-plugin插件 )构建的三个参数:


  • buildTar:本地构建,不需要Docker daemon就可以将镜像生成tar文件,保存在工程的target目录下


  • dockerBuild:将构建的镜像存到当前环境的Docker daemon


  • build:将构建的镜像推送到远程仓库,官方仓库或者Harbor私有仓库


  • 在GitEgg工程的父级pom.xml里配置jib-maven-plugin如下:


<properties>
......
        <!-- jib-maven-plugin插件版本,代码打包docker -->
        <jib.maven.plugin.version>3.1.4</jib.maven.plugin.version>
......
    </properties>
       <pluginManagement>
            <plugins>
......
                <!-- Docker 打包插件 -->
                <plugin>
                    <groupId>com.google.cloud.tools</groupId>
                    <artifactId>jib-maven-plugin</artifactId>
                    <version>${jib.maven.plugin.version}</version>
                    <!-- 绑定到Maven的install生命周期 ,此处如果不使用https,会有问题,需要设置sendCredentialsOverHttp=true-->
                    <executions>
                        <execution>
                            <phase>install</phase>
                            <goals>
                                <goal>build</goal>
                            </goals>
                        </execution>
                    </executions>
                    <configuration>
                        <!--允许非https-->
                        <allowInsecureRegistries>true</allowInsecureRegistries>
                        <!-- 相当于Docerkfile中的FROM -->
                        <from>
                            <image>openjdk:8-jdk-alpine</image>
                        </from>
                        <to>
                            <image>${docker.harbor.addr}/${docker.harbor.project}/${project.artifactId}:${project.version}</image>
                            <auth>
                                <username>${docker.harbor.username}</username>
                                <password>${docker.harbor.password}</password>
                            </auth>
                        </to>
                        <container>
                            <!--jvm内存参数-->
                            <jvmFlags>
                                <jvmFlag>-Xms512m</jvmFlag>
                                <jvmFlag>-Xmx4g</jvmFlag>
                            </jvmFlags>
                            <volumes>/giteggData</volumes>
                            <workingDirectory>/gitegg</workingDirectory>
                            <environment>
                                <TZ>Asia/Shanghai</TZ>
                            </environment>
                            <!--使用该参数保证镜像的创建时间与系统时间一致-->
                            <creationTime>USE_CURRENT_TIMESTAMP</creationTime>
                            <format>OCI</format>
                        </container>
                    </configuration>
                </plugin>
            </plugins>
        </pluginManagement>
......
    <profiles>
        <profile>
            <activation>
                <!--默认为dev环境打包方式-->
                <activeByDefault>true</activeByDefault>
            </activation>
            <id>dev</id>
            <properties>
                <spring.profiles.active>dev</spring.profiles.active>
                <nacos.addr>172.16.20.188:8848</nacos.addr>
                <nacos.config.prefix>gitegg-cloud-config</nacos.config.prefix>
                <nacos.config.group>GITEGG_CLOUD</nacos.config.group>
                <docker.harbor.addr>172.16.20.175</docker.harbor.addr>
                <docker.harbor.project>gitegg</docker.harbor.project>
                <docker.harbor.username>robot$gitegg</docker.harbor.username>
                <docker.harbor.password>Jqazyv7vvZiL6TXuNcv7TrZeRdL8U9n3</docker.harbor.password>
            </properties>
        </profile>
        <profile>
            <id>test</id>
            <properties>
                <spring.profiles.active>test</spring.profiles.active>
                <nacos.addr>127.0.0.1:8848</nacos.addr>
                <nacos.config.prefix>gitegg-cloud-config</nacos.config.prefix>
                <nacos.config.group>GITEGG_CLOUD</nacos.config.group>
                <docker.harbor.addr>172.16.20.175</docker.harbor.addr>
                <docker.harbor.project>gitegg</docker.harbor.project>
                <docker.harbor.username>robot$gitegg</docker.harbor.username>
                <docker.harbor.password>Jqazyv7vvZiL6TXuNcv7TrZeRdL8U9n3</docker.harbor.password>
            </properties>
        </profile>
        <profile>
            <id>prod</id>
            <properties>
                <spring.profiles.active>prod</spring.profiles.active>
                <nacos.addr>127.0.0.1:8848</nacos.addr>
                <nacos.config.prefix>gitegg-cloud-config</nacos.config.prefix>
                <nacos.config.group>GITEGG_CLOUD</nacos.config.group>
                <docker.harbor.addr>172.16.20.175</docker.harbor.addr>
                <docker.harbor.project>gitegg</docker.harbor.project>
                <docker.harbor.username>robot$gitegg</docker.harbor.username>
                <docker.harbor.password>Jqazyv7vvZiL6TXuNcv7TrZeRdL8U9n3</docker.harbor.password>
            </properties>
        </profile>
    </profiles>


在需要docker打包的工程pom.xml里面添加插件引用


<build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>com.google.cloud.tools</groupId>
                <artifactId>jib-maven-plugin</artifactId>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>


在不需要docker打包的工程pom.xml里面需要配置skip=true


<build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>com.google.cloud.tools</groupId>
                <artifactId>jib-maven-plugin</artifactId>
                <configuration>
                    <!--此模块不打可执行的jar包,打普通jar包即可-->
                    <skip>true</skip>
                </configuration>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>


Docker本地打镜像tar包命令:


clean package -Ptest jib:buildTar -f pom.xml


Docker把镜像push到本地docker命令:


clean package -Ptest jib:dockerBuild -f pom.xml


Docker把镜像push到远程镜像仓库命令:


clean package -Ptest jib:build -Djib.httpTimeout=200000 -DsendCredentialsOverHttp=true -f pom.xml


  Jib( jib-maven-plugin插件 )的构建可以绑定到maven生命周期,以上实例中,已经绑定到maven的install生命周期,在实际使用时,因为安全方面的考虑,不支持http发送用户名密码,需要设置sendCredentialsOverHttp=true。


常见问题


  • 在bootstrap.yml中无法读取@spring.profiles.active@,且提示found character '@' that cannot start any token.


解决:项目中如果没有指定spring-boot-starter-parent,resources->resource->filtering一定要设置为true才能够解析@,如下所示:


<build>
        <resources>
            <resource>
                <directory>src/main/resources</directory>
                <filtering>true</filtering>
            </resource>
        </resources>
    </build>


  • GitEgg-Platform作为平台jar包,不需要打docker文件,在GitEgg-Cloud打包时会引入GitEgg-Platform的jar包,所以上面的配置只需要在GitEgg-Cloud工程下配置。


  • K8S部署yaml,Jenkins脚本会首先读取子工程是否有配置部署的yaml,如果有则使用,如果没有则读取根目录下的部署yaml。


apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: {APP_NAME}-deployment
  labels:
    app: {APP_NAME}
spec:
  replicas: 1
  revisionHistoryLimit: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: {APP_NAME}
  template:
    metadata:
      labels:
        app: {APP_NAME}
    spec:
      hostNetwork: true
      containers:
      - name: {APP_NAME}
        image: {IMAGE_URL}/{IMAGE_PROGECT}/{APP_NAME}:{IMAGE_TAG}
        imagePullPolicy: Always
        resources:
          limits:
            cpu: 300m
            memory: 500Mi
          requests:
            cpu: 100m
            memory: 100Mi
        ports:
        - containerPort: {APP_PORT}
        env:
          - name: SPRING_PROFILES_ACTIVE
            value: {SPRING_PROFILE}
      imagePullSecrets:
        - name: harbor-key
---
kind: Service
apiVersion: v1
metadata:
  name: {APP_NAME}-service
  labels:
     app: {APP_NAME}
spec:
  selector:
    app: {APP_NAME}
  ports:
    - protocol: TCP
      port: {APP_PORT}
      targetPort: {APP_PORT}


  • docker安装启动命令


docker pull 172.16.20.175/gitegg/gitegg-service-system:1.0-SNAPSHOT
#  --restart=always 自动重新启动 , /opt/gitegg 是配置 jar包运行的位置
docker run -d imageId --restart=always --name=gitegg-service-system -p 8006:8006  /opt/gitegg
# 查看是否启动
docker ps
# 查看日志
docker logs --tail  100 -f  gitegg-service-system


  • docker-compose配置启动


docker-compose up -d


  • docker使用容器内网络,当服务注册中心Nacos使用docker-compose安装时使用,注册到Nacos的地址为docker容器内ip


......
    networks:
      - giteggNetworks
......
networks:
  giteggNetworks:
    driver: bridge
......


完整yaml


version: '3'
services:
  gitegg-service-system:
    image: 172.16.20.175/gitegg/gitegg-service-system:1.0-SNAPSHOT
    container_name: gitegg-service-system
    ports:
      - 8001:8001
    volumes:
      - "/data/gitegg/gateway/gitegg-service-system.jar:/app.jar"
      - "/data/gitegg/gateway/logs:/logs"
    logging:
      options:
        max-size: "100m"
    networks:
      - giteggNetworks
  gitegg-service-base:
    image: 172.16.20.175/gitegg/gitegg-service-base:1.0-SNAPSHOT
    container_name: gitegg-service-base
    ports:
      - 8002:8002
    volumes:
      - "/data/gitegg/base/gitegg-service-base.jar:/app.jar"
      - "/data/gitegg/base/logs:/logs"
    networks:
      - giteggNetworks
  gitegg-oauth:
    image: 172.16.20.175/gitegg/gitegg-oauth:1.0-SNAPSHOT
    container_name: gitegg-oauth
    ports:
      - 8003:8003
    volumes:
      - "/data/gitegg/oauth/gitegg-oauth.jar:/app.jar"
      - "/data/gitegg/oauth/logs:/logs"
    networks:
      - giteggNetworks
  gitegg-service-extension:
    image: 172.16.20.175/gitegg/gitegg-service-extension:1.0-SNAPSHOT
    container_name: gitegg-service-extension
    ports:
      - 8005:8005
    volumes:
      - "/data/gitegg/extension/gitegg-service-extension.jar:/app.jar"
      - "/data/gitegg/extension/logs:/logs"
    networks:
      - giteggNetworks
  gitegg-code-generator:
    image: 172.16.20.175/gitegg/gitegg-code-generator:1.0-SNAPSHOT
    container_name: gitegg-code-generator
    ports:
      - 8006:8006
    volumes:
      - "/data/gitegg/generator/gitegg-code-generator:/app.jar"
      - "/data/gitegg/generator/logs:/logs"
    networks:
      - giteggNetworks
  gitegg-gateway:
    image: 172.16.20.175/gitegg/gitegg-gateway:1.0-SNAPSHOT
    container_name: gitegg-gateway
    ports:
      - 801:80
    volumes:
      - "/data/gitegg/gateway/gitegg-gateway:/app.jar"
      - "/data/gitegg/gateway/logs:/logs"
    networks:
      - giteggNetworks
networks:
  giteggNetworks:
    driver: bridge


  • docker使用宿主机网络,不能和上面的使用容器内网络同时使用。当服务注册中心Nacos单独部署时使用,Nacos获取到的是docker宿主机的ip


......
network_mode: "host"
......


完整yaml,使用了network_mode: "host"之后,不能再使用ports端口映射


version: '3'
services:
  gitegg-service-system:
    image: 172.16.20.175/gitegg/gitegg-service-system:1.0-SNAPSHOT
    container_name: gitegg-service-system
    network_mode: "host"
    volumes:
      - "/data/gitegg/gateway/gitegg-service-system.jar:/app.jar"
      - "/data/gitegg/gateway/logs:/logs"
    logging:
      options:
        max-size: "100m"
  gitegg-service-base:
    image: 172.16.20.175/gitegg/gitegg-service-base:1.0-SNAPSHOT
    container_name: gitegg-service-base
    network_mode: "host"
    volumes:
      - "/data/gitegg/base/gitegg-service-base.jar:/app.jar"
      - "/data/gitegg/base/logs:/logs"
  gitegg-oauth:
    image: 172.16.20.175/gitegg/gitegg-oauth:1.0-SNAPSHOT
    container_name: gitegg-oauth
    network_mode: "host"
    volumes:
      - "/data/gitegg/oauth/gitegg-oauth.jar:/app.jar"
      - "/data/gitegg/oauth/logs:/logs"
  gitegg-service-extension:
    image: 172.16.20.175/gitegg/gitegg-service-extension:1.0-SNAPSHOT
    container_name: gitegg-service-extension
    network_mode: "host"
    volumes:
      - "/data/gitegg/extension/gitegg-service-extension.jar:/app.jar"
      - "/data/gitegg/extension/logs:/logs"
  gitegg-code-generator:
    image: 172.16.20.175/gitegg/gitegg-code-generator:1.0-SNAPSHOT
    container_name: gitegg-code-generator
    network_mode: "host"
    volumes:
      - "/data/gitegg/generator/gitegg-code-generator:/app.jar"
      - "/data/gitegg/generator/logs:/logs"
  gitegg-gateway:
    image: 172.16.20.175/gitegg/gitegg-gateway:1.0-SNAPSHOT
    container_name: gitegg-gateway
    network_mode: "host"
    volumes:
      - "/data/gitegg/gateway/gitegg-gateway:/app.jar"
      - "/data/gitegg/gateway/logs:/logs"


相关实践学习
深入解析Docker容器化技术
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,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。Docker是世界领先的软件容器平台。开发人员利用Docker可以消除协作编码时“在我的机器上可正常工作”的问题。运维人员利用Docker可以在隔离容器中并行运行和管理应用,获得更好的计算密度。企业利用Docker可以构建敏捷的软件交付管道,以更快的速度、更高的安全性和可靠的信誉为Linux和Windows Server应用发布新功能。 在本套课程中,我们将全面的讲解Docker技术栈,从环境安装到容器、镜像操作以及生产环境如何部署开发的微服务应用。本课程由黑马程序员提供。 &nbsp; &nbsp; 相关的阿里云产品:容器服务 ACK 容器服务 Kubernetes 版(简称 ACK)提供高性能可伸缩的容器应用管理能力,支持企业级容器化应用的全生命周期管理。整合阿里云虚拟化、存储、网络和安全能力,打造云端最佳容器化应用运行环境。 了解产品详情: https://www.aliyun.com/product/kubernetes
相关文章
|
JSON Java Nacos
SpringCloud 应用 Nacos 配置中心注解
在 Spring Cloud 应用中可以非常低成本地集成 Nacos 实现配置动态刷新,在应用程序代码中通过 Spring 官方的注解 @Value 和 @ConfigurationProperties,引用 Spring enviroment 上下文中的属性值,这种用法的最大优点是无代码层面侵入性,但也存在诸多限制,为了解决问题,提升应用接入 Nacos 配置中心的易用性,Spring Cloud Alibaba 发布一套全新的 Nacos 配置中心的注解。
2172 166
|
Cloud Native Java Nacos
springcloud/springboot集成NACOS 做注册和配置中心以及nacos源码分析
通过本文,我们详细介绍了如何在 Spring Cloud 和 Spring Boot 中集成 Nacos 进行服务注册和配置管理,并对 Nacos 的源码进行了初步分析。Nacos 作为一个强大的服务注册和配置管理平台,为微服务架构提供
5304 14
|
存储 JavaScript 开发工具
基于HarmonyOS 5.0(NEXT)与SpringCloud架构的跨平台应用开发与服务集成研究【实战】
本次的.HarmonyOS Next ,ArkTS语言,HarmonyOS的元服务和DevEco Studio 开发工具,为开发者提供了构建现代化、轻量化、高性能应用的便捷方式。这些技术和工具将帮助开发者更好地适应未来的智能设备和服务提供方式。
基于HarmonyOS 5.0(NEXT)与SpringCloud架构的跨平台应用开发与服务集成研究【实战】
|
JSON Java 测试技术
SpringCloud2023实战之接口服务测试工具SpringBootTest
SpringBootTest同时集成了JUnit Jupiter、AssertJ、Hamcrest测试辅助库,使得更容易编写但愿测试代码。
1018 3
|
人工智能 算法 调度
阿里云ACK托管集群Pro版共享GPU调度操作指南
本文介绍在阿里云ACK托管集群Pro版中,如何通过共享GPU调度实现显存与算力的精细化分配,涵盖前提条件、使用限制、节点池配置及任务部署全流程,提升GPU资源利用率,适用于AI训练与推理场景。
1008 1
|
弹性计算 监控 调度
ACK One 注册集群云端节点池升级:IDC 集群一键接入云端 GPU 算力,接入效率提升 80%
ACK One注册集群节点池实现“一键接入”,免去手动编写脚本与GPU驱动安装,支持自动扩缩容与多场景调度,大幅提升K8s集群管理效率。
682 89
|
资源调度 Kubernetes 调度
从单集群到多集群的快速无损转型:ACK One 多集群应用分发
ACK One 的多集群应用分发,可以最小成本地结合您已有的单集群 CD 系统,无需对原先应用资源 YAML 进行修改,即可快速构建成多集群的 CD 系统,并同时获得强大的多集群资源调度和分发的能力。
1320 9
|
资源调度 Kubernetes 调度
从单集群到多集群的快速无损转型:ACK One 多集群应用分发
本文介绍如何利用阿里云的分布式云容器平台ACK One的多集群应用分发功能,结合云效CD能力,快速将单集群CD系统升级为多集群CD系统。通过增加分发策略(PropagationPolicy)和差异化策略(OverridePolicy),并修改单集群kubeconfig为舰队kubeconfig,可实现无损改造。该方案具备多地域多集群智能资源调度、重调度及故障迁移等能力,帮助用户提升业务效率与可靠性。
|
存储 Kubernetes 监控
K8s集群实战:使用kubeadm和kuboard部署Kubernetes集群
总之,使用kubeadm和kuboard部署K8s集群就像回归童年一样,简单又有趣。不要忘记,技术是为人服务的,用K8s集群操控云端资源,我们不过是想在复杂的世界找寻简单。尽管部署过程可能遇到困难,但朝着简化复杂的目标,我们就能找到意义和乐趣。希望你也能利用这些工具,找到你的乐趣,满足你的需求。
1456 33
|
Prometheus Kubernetes 监控
OpenAI故障复盘 - 阿里云容器服务与可观测产品如何保障大规模K8s集群稳定性
聚焦近日OpenAI的大规模K8s集群故障,介绍阿里云容器服务与可观测团队在大规模K8s场景下我们的建设与沉淀。以及分享对类似故障问题的应对方案:包括在K8s和Prometheus的高可用架构设计方面、事前事后的稳定性保障体系方面。