Golang项目部署3,容器部署

Python015

Golang项目部署3,容器部署,第1张

容器部署即使用 docker 化部署 golang 应用程序,这是在云服务时代最流行的部署方式,也是最推荐的部署方式。

跨平台交叉编译是 golang 的特点之一,可以非常方便地编译出我们需要的目标服务器平台的版本,而且是静态编译,非常容易地解决了运行依赖问题。

使用以下指令可以静态编译 Linux 平台 amd64 架构的可执行文件:

生成的 main 便是我们静态编译的,可部署于 Linux amd64 上的可执行文件。

我们需要将该可执行文件 main 编译生成 docker 镜像,以便于分发及部署。 Golang 的运行环境推荐使用 alpine 基础系统镜像,编译出的容器镜像约为 20MB 左右。

一个参考的 Dockerfile 文件如下:

其中,我们的基础镜像使用了 loads/alpine:3.8 ,中国国内的用户推荐使用该基础镜像,基础镜像的 Dockerfile 地址: https://github.com/johngcn/dockerfiles ,仓库地址: https://hub.docker.com/u/loads

随后使用 " docker build -t main . " 指令编译生成名为 main 的 docker 镜像。

需要注意的是,在某些项目的架构设计中, 静态文件 配置文件 可能不会随着镜像进行编译发布,而是分开进行管理和发布。

例如,使用 MVVM 模式的项目中(例如使用 vue 框架),往往是前后端非常独立的,因此在镜像中往往并不会包含 public 目录。而使用了 配置管理中心 (例如使用 consul / etcd / zookeeper )的项目中,也往往并不需要 config 目录。

因此对于以上示例的 Dockerfile 的使用,仅作参考,根据实际情况请进行必要的调整。

使用以下指令可直接运行刚才编译成的镜像:

容器的分发可以使用 docker 官方的平台: https://hub.docker.com/ ,国内也可以考虑使用阿里云: https://www.aliyun.com/product/acr 。

在企业级生产环境中, docker 容器往往需要结合 kubernetes 或者 docker swarm 容器编排工具一起使用。

容器编排涉及到的内容比较多,感兴趣的同学可以参考以下资料:

golang私有仓库依赖配置

    版本要求:go 1.14+

    go mod 配置:

        go env -w GOPRIVATE="gitlab.xxx.com"    //配置私有仓库域名 :重要

        go env -w GONOPROXY="gitlab.xxx.com"    //此配置下的域名默认不走代理

        go env -w GONOSUMDB="gitlab.xxx.com"    //此配置下的域名默认不进行gosumdb校验

        go env -w GOINSECURE="gitlab.xxx.com"    //此配置下的域名默认采用http协议 。有些公司的私有仓库采用http协议,而go mod默认采用                                                                                       https,请根据实际情况进行配置:重要

    账户及密码:

        因私有仓库一般都需要进行登录,所以可以通过隐藏文件进行用户名及密码配置。

        文件路径:~/.netrc    //默认Linux系统,

        文件内容:

            machine 域名    //gitlab.xxx.com

            login 账号

            password 密码

docker为什么会出现

一款产品从开发到上线,一般都会有开发环境,测试环境,运行环境。

如果有一个环境中某个软件或者依赖版本不同了,可能产品就会出现一些错误,甚至无法运行。比如开发人员在windows系统,但是最终要把项目部署到linux。如果存在不支持跨平台的软件,那项目肯定也无法部署成功。

这就产生了开发和运维人员之间的矛盾。开发人员在开发环境将代码跑通,但是到了上线的时候就崩了。还要重新检查操作系统,软件,依赖等版本,这大大降低了效率。造成了搭环境一两天,部署项目两分钟的事件。

docker的出现就能解决以上问题:

开发人员把环境配置好,将需要运行的程序包运行成功,然后把程序包和环境一起打包给运维人员,让运维人员部署就可以了。这大大提高了项目上线的效率。

2.docker简介

Docker是基于Go语言实现的云开源项目。

Docker的主要目标是“Build,Ship and Run Any App,Anywhere”,也就是通过对应用组件的封装、分发、部署、运行等生命周期的管理,使用户的APP(可以是一个WEB应用或数据库应用等等)及其运行环境能够做到“一次镜像,处处运行”

Linux容器技术的出现就解决了这样一个问题,而 Docker 就是在它的基础上发展过来的。将应用打成镜像,通过镜像成为运行在Docker容器上面的实例,而 Docker容器在任何操作系统上都是一致的,这就实现了跨平台、跨服务器。只需要一次配置好环境,换到别的机器上就可以一键部署好,大大简化了操作。

docker简介总结:

解决了运行环境和配置问题的软件容器,方便做持续集成并有助于整体发布的容器虚拟化技术。docker基于Linux内核,仅包含业务运行所需的runtime环境。

3.传统虚拟机和容器的对比

3.1虚拟机

虚拟机是可以在一种操作系统里面运行另一种操作系统,比如在Windows10系统里面运行Linux系统CentOS7。应用程序对此毫无感知,因为虚拟机看上去跟真实系统一模一样,而对于底层系统来说,虚拟机就是一个普通文件。这类虚拟机完美的运行了另一套系统,能够使应用程序,操作系统和硬件三者之间的逻辑不变。

虚拟机的缺点:

启动慢

资源占用多

冗余步骤多

3.2容器虚拟化技术

由于前面虚拟机存在某些缺点,Linux发展出了另一种虚拟化技术:

Linux容器(Linux Containers,缩写为 LXC)

Linux容器是与系统其他部分隔离开的一系列进程,从另一个镜像运行,并由该镜像提供支持进程所需的全部文件。容器提供的镜像包含了应用的所有依赖项,因而在从开发到测试再到生产的整个过程中,它都具有可移植性和一致性。

Linux 容器不是模拟一个完整的操作系统而是对进程进行隔离。有了容器,就可以将软件运行所需的所有资源打包到一个隔离的容器中。容器与虚拟机不同,不需要捆绑一整套操作系统,只需要软件工作所需的库资源和设置。系统因此而变得高效轻量并保证部署在任何环境中的软件都能始终如一地运行。

=

3.3两者对比

传统虚拟机技术是虚拟出一套硬件后,在其上运行一个完整操作系统,在该系统上再运行所需应用进程;

容器内的应用进程直接运行于宿主的内核,容器内没有自己的内核且也没有进行硬件虚拟。因此容器要比传统虚拟机更为轻便。

每个容器之间互相隔离,每个容器有自己的文件系统 ,容器之间进程不会相互影响,能区分计算资源。

4.docker的作用

一:更快速的应用交付和部署

传统的应用开发完成后,需要提供一堆安装程序和配置说明文档,安装部署后需根据配置文档进行繁杂的配置才能正常运行。Docker化之后只需要交付少量容器镜像文件,在正式生产环境加载镜像并运行即可,应用安装配置在镜像里已经内置好,大大节省部署配置和测试验证时间。

二:更便捷的升级和扩缩容

随着微服务架构和Docker的发展,大量的应用会通过微服务方式架构,应用的开发构建将变成搭乐高积木一样,每个Docker容器将变成一块“积木”,应用的升级将变得非常容易。当现有的容器不足以支撑业务处理时,可通过镜像运行新的容器进行快速扩容,使应用系统的扩容从原先的天级变成分钟级甚至秒级。

三:更简单的系统运维

应用容器化运行后,生产环境运行的应用可与开发、测试环境的应用高度一致,容器会将应用程序相关的环境和状态完全封装起来,不会因为底层基础架构和操作系统的不一致性给应用带来影响,产生新的BUG。当出现程序异常时,也可以通过测试环境的相同容器进行快速定位和修复。

四:更高效的计算资源利用

Docker是内核级虚拟化,其不像传统的虚拟化技术一样需要额外的Hypervisor支持,所以在一台物理机上可以运行很多个容器实例,可大大提升物理服务器的CPU和内存的利用率。

6.docker的应用场景

docker借鉴了标准集装箱的概念。标准集装箱是将货物运往世界各地,docker将这个模型运用到自己的设计当中,唯一不同的是:集装箱运送货物,而docker运输软件。

7.docker三要素

一:镜像(Image)

Docker 镜像(Image)就是一个只读的模板。镜像可以用来创建 Docker 容器,一个镜像可以创建很多容器。

二:容器(Container)

Docker 利用容器(Container)独立运行的一个或一组应用。容器是用镜像创建的运行实例。

它可以被启动、开始、停止、删除。每个容器都是相互隔离的、保证安全的平台。

可以把容器看做是一个简易版的 Linux 环境(包括root用户权限、进程空间、用户空间和网络空间等)和运行在其中的应用程序。

容器的定义和镜像几乎一模一样,也是一堆层的统一视角,唯一区别在于容器的最上面那一层是可读可写的。

三:仓库(Repository)

仓库(Repository)是集中存放镜像文件的场所。仓库(Repository)和仓库注册服务器(Registry)是有区别的。仓库注册服务器上往往存放着多个仓库,每个仓库中又包含了多个镜像,每个镜像有不同的标签(tag)。

仓库分为公开仓库(Public)和私有仓库(Private)两种形式。最大的公开仓库是 Docker Hub(https://hub.docker.com/),存放了数量庞大的镜像供用户下载。国内的公开仓库包括阿里云 、网易云 等

8.docker工作原理

Docker是一个Client-Server结构的系统,Docker守护进程运行在主机上, 然后通过Socket连接从客户端访问,守护进程从客户端接受命令并管理运行在主机上的容器。 容器,是一个运行时环境,就是我们前面说到的集装箱。

9.docker平台架构图解

Docker 是一个 C/S 模式的架构,后端是一个松耦合架构,众多模块各司其职。

Docker运行的基本流程为:

用户是使用Docker Client与Docker Daemon建立通信,并发送请求给后者。

Docker Daemon作为Docker架构中的主体部分,首先提供Docker Server的功能使其可以接受Docker Client的请求。

Docker Engine执行Docker内部的一系列工作,每一项工作都是以一个Job的形式的存在。

Job的运行过程中,当需要容器镜像时,则从Docker Registry中下载镜像,并通过镜像管理驱动Graph driver将下载镜像以Graph的形式存储。

当需要为Docker创建网络环境时,通过网络管理驱动Network driver创建并配置Docker容器网络环境。

当需要限制Docker容器运行资源或执行用户指令等操作时,则通过Exec driver来完成。

Libcontainer是一项独立的容器管理包,Network driver以及Exec driver都是通过Libcontainer来实现具体对容器进行的操作。

10.docker的安装

Docker官网

Docker并非是一个通用的容器工具,它依赖于已存在并运行的Linux内核环境。

Docker实质上是在已经运行的Linux下制造了一个隔离的文件环境,因此它执行的效率几乎等同于所部署的Linux主机。

因此,Docker必须部署在Linux内核的系统上。如果其他系统想部署Docker就必须安装一个虚拟 Linux环境。

要求系统为64位、Linux系统内核版本为 3.8以上

查看自己虚拟机的内核:

开始安装:

一:搭建gcc环境(gcc是编程语言译器)

yum -y install gcc

yum -y install gcc-c++

二:安装需要的软件包

yum install -y yum-utils