数据库|利用Docker容器化开发环境虚拟化云和容器机器的发展

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。
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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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服务运行配置好docker-compose.yml后，可以通过下面命令启动
docker-compose up
如果配置无误，比如njs1成功启动后，将显示：
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在浏览器通过localhost:7000分文该服务。
常见docker-compose命令build dockerfile的路径。注意：可以指定包含Dockerfile的文件夹，也可以指定Dockerfile本身的完整路径。