前言

作为后端开发者，日常开发中总是需要依赖到各种各样的环境，如数据库、消息队列、配置中心，有时候还需要调试负载均衡和反向代理等。代码开发可能只是小问题，如何搞定开发环境才是比较麻烦的。

在 docker 出现之前，如果要用到数据库，可能就只能在本地装一个数据库，但如果是初学者的话，总是很容易在安装的时候四处碰壁，需要各种各样的问题，浏览器打开一篇又一篇的博客，搜索如何解决问题。但在 docker 出现之后，一切都可以简化了。不仅构建各种各样的依赖服务简化了，由于容器的隔离性质，各服务之间出现冲突的概率也降低了，这是后端开发者的福音！

这篇文章主要收集和汇总一些常用服务通过 docker 进行部署的方法。

Tips：虽然 docker 容器本身相对于虚拟机来说更加轻量化，但是每个容器依旧需要一些额外的内存和 CPU 资源来维护容器的运行状态和隔离机制。若是个人计算机的性能不是特别高的话，不建议启动太多的容器。你也可以在容器启动的时候，设置每个容器的 CPU 和 内存限制，确保资源的有效利用。

mysql

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docker run --name mysql \
  -p 3306:3306 \
  -v ~/mysql/data:/var/lib/mysql \
  -v ~/mysql/conf.d:/etc/mysql/conf.d \
  -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=password \
  -d mysql:8.0.28

根据需要可以修改 mysql 镜像的版本，映射卷的位置也根据个人习惯修改。

redis

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docker run -d -p 6379:6379 \
    -v ~/redis/data:/data \
    --name redis redis:alpine

rabbitmq

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docker run -d --name rabbit -p 15672:15672 -p 5673:5672 rabbitmq:latest

nginx

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docker run -itd -p 8008:80 --name nginx \
	-v ~/nginx/conf/nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf \
	-v ~/nginx/conf/conf.d:/etc/nginx/conf.d \
	-v ~/nginx/html:/usr/share/nginx/html \
	-v ~/nginx/log:/var/log/nginx  nginx:latest

mongo

单机版本

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docker run -itd -p 27017:27017 --name mongo \
	-v ~/mongo/data:/data/db \
	-v ~/mongo/log:/data/log \
	-v ~/mongo/conf:/data/configdb \
	mongo:4.2.23 --auth --bind_ip_all

副本集群

1.编写 docker-compose 文件

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version: "3.9"
services:

  mongo1:
    image: mongo:4.2.23
    ports:
      - "30001:27017"
    container_name: "mrs1"
    command: ["/bin/bash","-c","mongod -f /data/configdb/mongo.conf --bind_ip_all --replSet RS"]
    volumes:
      - "~/mongo/mrs1/conf:/data/configdb"
      - "~/mongo/mrs1/db:/data/db"
      - "~/mongo/mrs1/logs:/data/log"

  mongo2:
    image: mongo:4.2.23
    ports:
      - "30002:27017"
    container_name: "mrs2"
    command: ["/bin/bash","-c","mongod -f /data/configdb/mongo.conf --bind_ip_all --replSet RS"]
    volumes:
      - "~/mongo/mrs2/conf:/data/configdb"
      - "~/mongo/mrs2/db:/data/db"
      - "~/mongo/mrs2/logs:/data/log"

  mongo3:
    image: mongo:4.2.23
    ports:
      - "30003:27017"
    container_name: "mrs3"
    command: ["/bin/bash","-c","mongod -f /data/configdb/mongo.conf --bind_ip_all --replSet RS"]
    volumes:
      - "~/mongo/mrs3/conf:/data/configdb"
      - "~/mongo/mrs3/db:/data/db"
      - "~/mongo/mrs3/logs:/data/log"

2.编写配置文件

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dbpath = /data/db #数据库文件位置
logpath = /data/log/mongo.log #日志存放位置
logappend = true #日志追加
port = 27017 #端口号
#auth = true #开启认证，首次使用记得注释掉
#keyFile = /data/configdb/mongo.key #认证key
bind_ip = 0.0.0.0

3.启动容器

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docker-compose up -d

4.初始化副本集群

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docker exec -it mrs1 bash

mongo
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conf = {
	_id:"RS",
	members:[
		{
			_id:0,
			host:"host-ip:30001"
		},
		{
			_id:1,
			host:"host-ip:30002"
		},
		{
			_id:2,
			host:"host-ip:30003"
		}
	]
}

# 初始化副本集
rs.initiate(conf)

# 新建用户，用户名、密码和数据库角色酌情分配
db.createUser({
    user:"root",
    pwd:"123456",
    roles:["root"]
})

# 退出 mongo shell
exit
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# 创建 base64 的 key file
openssl rand -base64 756 > /data/configdb/mongo.key
chmod 400 /data/configdb/mongo.key

# 退出 bash
exit

之后将上述生成的 keyfile 拷贝到所有节点的相同位置，并将配置文件中的 auth 以及 keyFile 前的注释删除，重启所有的 mongo 容器，完成副本集配置。

ETCD

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docker run -itd --name etcd -p 2379:2379 -p 2380:2380 \
	-e ETCDCTL_API=3 \
	bitnami/etcd:latest

eleasticsearch + kibana

测试的时候使用官方镜像(docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.3.2)拉取速度感人，于是选择从 dockerhub.icu 这个镜像源中拉取镜像：

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docker pull dockerhub.icu/library/elasticsearch:7.3.2
docker pull dockerhub.icu/library/kibana:7.3.2

docker-compose.yaml

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services:
  es01:
    image: dockerhub.icu/library/elasticsearch:7.3.2
    container_name: es01
    environment:
      - node.name=es01
      - cluster.name=es-docker-cluster
      - discovery.type=single-node
      - ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - esdata01:/usr/share/elasticsearch/data
    ports:
      - 9200:9200
      - 9300:9300
    networks:
      - esnet
    mem_limit: 1g
    cpus: '1.0'      
  kibana:
    image: dockerhub.icu/library/kibana:7.3.2
    container_name: kibana
    ports: 
      - 5601:5601
    networks: ['esnet']
    environment:
      - SERVER_NAME=kibana.localhost
      - ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es01:9200
      - I18N_LOCALE=zh-CN
      - ELASTICSEARCH_USERNAME='elastic'
      - ELASTICSEARCH_PASSWORD='yourPassword'
    depends_on: ['es01']
    mem_limit: 300m
    cpus: '1.0'      

volumes:
  esdata01:
    driver: local
    driver_opts:
      type: none
      o: bind
      device: /home/xxxx/docker/elastic/es

networks:
  esnet:
    driver: bridge

shell

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docker compose up -d

Tips：实测在 2核2G 的服务器上跑不动，Elasticsearch 是基于 Java 的应用程序，JVM 会占用大量内存，要是想运行该容器还是建议使用 2核4G 以上配置的服务器。

database(mysql+redis+mongo)

使用 docker compose 快捷搭建开发环境需要使用的数据库依赖。

docker-compose.yaml:

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version: '3.8'

services: 
  mysql: 
    image: mysql:8.0.23
    container_name: mysql
    environment:
      MYSQL_ROOT_PASSWORD: <YOUR_PASSWORD>
    ports:
      - "127.0.0.1:3306:3306" # 仅开放本地地址
    volumes:
      - ~/docker/database/mysql/data:/var/lib/mysql
      - ~/docker/database/mysql/conf.d:/etc/mysql/conf.d
    networks:
      - dbnet

  redis:
    image: redis:7-alpine
    container_name: redis
    ports:
      - 127.0.0.1:6379:6379
    volumes:
      - ~/docker/database/redis/data:/data
    networks:
      - dbnet

  mongodb:
    image: mongo:4.0.23
    container_name: mongo
    ports:
      - 127.0.0.1:27017:27017
    volumes:
      - ~/docker/database/mongo/data:/data/db
    networks:
      - dbnet

networks:
  dbnet:
    driver: bridge

运行 docker compose up -d 启动数据库服务。