docker之堆


官网

一、概念解释

,是一组分享依赖、能够被协调和扩张的相互关联的 服务。在docker之服务docker之swarm中我们就使用到堆了,只不过我们的堆都是运行在单个主机上的单个堆。然而,更经常见的是多个堆运行在不同主机上。

二、添加一个新的服务并重新部署

  1. 修改docker-compose.yml文件
version: "3"
services:
  web:
    # replace username/repo:tag with your name and image details
    image: username/repo:tag
    deploy:
      replicas: 5
      restart_policy:
        condition: on-failure
      resources:
        limits:
          cpus: "0.1"
          memory: 50M
    ports:
      - "80:80"
    networks:
      - webnet
  visualizer:
    image: dockersamples/visualizer:stable
    ports:
      - "8080:8080"
    volumes:
      - "/var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock"
    deploy:
      placement:
        constraints: [node.role == manager]
    networks:
      - webnet
networks:
  webnet:
  1. 确保shell是和myvm1关联的,在不同平台使用不同的命令,如:
    linux平台
docker-machine env myvm1

windows平台

& "C:\Program Files\Docker\Docker\Resources\bin\docker-machine.exe" env myvm1 | Invoke-Expression
  1. 重新部署我们的 docker stack deploy
docker stack deploy -c docker-compose.yml getstartedlab
  1. 访问。在docker-compose.yml中我们配置 visualizer 的端口为8080。所以,访问http://172.29.214.49:8080/
    在这里插入图片描述

三、存留数据

  1. 修改docker-compose.yml
version: "3"
services:
  web:
    # replace username/repo:tag with your name and image details
    image: username/repo:tag
    deploy:
      replicas: 5
      restart_policy:
        condition: on-failure
      resources:
        limits:
          cpus: "0.1"
          memory: 50M
    ports:
      - "80:80"
    networks:
      - webnet
  visualizer:
    image: dockersamples/visualizer:stable
    ports:
      - "8080:8080"
    volumes:
      - "/var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock"
    deploy:
      placement:
        constraints: [node.role == manager]
    networks:
      - webnet
  redis:
    image: redis
    ports:
      - "6379:6379"
    volumes:
    # 将/home/docker/data映射为/data
      - "/home/docker/data:/data"
    deploy:
      placement:
        constraints: [node.role == manager]
    command: redis-server --appendonly yes
    networks:
      - webnet
networks:
  webnet:
  1. ./data在管理器上创建一个目录,也就是/home/docker/data
docker-machine ssh myvm1 "mkdir ./data"
  1. 确保shell 是于myvm1通讯的
eval $(docker-machine env myvm1)
  1. 再跑docker stack deploy一次。
docker stack deploy -c docker-compose.yml getstartedlab
  1. 访问一个节点的网页,例如http://192.168.99.101/ ,观察 访问计数 :
    在这里插入图片描述

同时观察可视化工具
在这里插入图片描述

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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