📘 第18课:卷与持久化

Docker Compose

💾 Compose中的数据持久化

Compose中的数据卷确保容器重建后数据不丢失。理解命名卷、绑定挂载和tmpfs在Compose中的使用方式。

📝 卷配置方式

# 命名卷 ✅
services:
  db:
    volumes:
      - pgdata:/var/lib/postgresql/data

volumes:
  pgdata:                     # Docker自动创建

# 绑定挂载 ✅
services:
  web:
    volumes:
      - ./html:/usr/share/nginx/html:ro    # 只读挂载
      - ./nginx.conf:/etc/nginx/conf.d/default.conf

# tmpfs ✅
services:
  app:
    tmpfs:
      - /app/cache:size=100M
      - /tmp

📋 卷配置详解

# 带选项的命名卷 ✅
volumes:
  pgdata:
    driver: local
    driver_opts:
      type: none
      o: bind
      device: /data/postgres

  # NFS卷
  shared-data:
    driver: local
    driver_opts:
      type: nfs
      o: addr=192.168.1.100,rw
      device: ":/data/share"

# 外部已存在的卷
volumes:
  pgdata:
    external: true
    name: my-existing-volume

🔄 数据备份与恢复

# 备份数据库 ✅
docker compose exec db pg_dump -U user shop > backup.sql

# 恢复数据库
cat backup.sql | docker compose exec -T db psql -U user shop

# 备份整个卷
docker compose run --rm -v pgdata:/source -v $(pwd)/backup:/backup alpine \
  tar czf /backup/pgdata.tar.gz -C /source .

# 使用备份服务定期备份 ✅
services:
  backup:
    image: postgres:16-alpine
    volumes:
      - pgdata:/var/lib/postgresql/data
      - ./backup:/backup
    command: >
      sh -c "while true; do
        pg_dump -h db -U user shop | gzip > /backup/shop_$$(date +%Y%m%d).sql.gz
        sleep 86400
      done"

🧪 实战:开发环境数据持久化

# 开发环境compose配置 ✅
services:
  app:
    build: .
    volumes:
      - ./src:/app/src              # 源码挂载(热重载)
      - ./config:/app/config:ro     # 配置只读
      - app-node-modules:/app/node_modules  # 隔离node_modules
    environment:
      - NODE_ENV=development
      - CHOKIDAR_USEPOLLING=true    # 文件监听兼容

volumes:
  app-node-modules:  # 避免宿主node_modules覆盖容器内的
💡 node_modules隔离技巧:挂载源码时,宿主机的node_modules会覆盖容器内npm install的结果。解决方案:为node_modules单独声明命名卷,让容器维护自己的依赖。

❓ 常见问题

❓ docker compose down -v 会删除数据吗?是的!-v会删除所有命名卷。生产环境慎用。只删除匿名卷用--volumes,只删特定卷需要手动docker volume rm
❓ 绑定挂载的文件权限不对?容器内用户uid/gid与宿主机不一致导致。解决方案:①Dockerfile中RUN adduser --uid 1000固定uid ②volumes中使用:z:ZSELinux标签 ③宿主机chown修改目录权限。

🏆 本课成就

📚 深度补充:卷与持久化进阶要点

【Compose编排阶段】生产环境注意事项

要点说明最佳实践
资源规划根据业务负载合理分配CPU/内存先压测再上线,设置requests和limits
监控告警设置关键指标阈值和告警规则Prometheus + AlertManager,5分钟P99延迟告警
备份策略定期备份关键数据和配置自动化备份脚本 + 异地存储 + 定期恢复演练
灰度发布新版本逐步放量降低风险金丝雀发布5%→20%→50%→100%
回滚预案部署前确认回滚方案和步骤保留前一版本镜像,数据库迁移向前兼容
文档更新配置变更必须同步更新文档GitOps管理配置,变更即文档
安全基线遵循CIS Docker Benchmark非root运行、只读FS、最小能力
日志规范结构化日志,统一格式JSON格式日志,包含traceId

常见误区与避坑指南

  1. 过度配置:不是所有服务都需要高可用,根据实际需求选择架构复杂度,避免过度工程
  2. 忽略日志:日志是排障的关键,确保日志格式统一、级别合理、采集完整
  3. 资源超卖:容器资源限制不是摆设,超卖会导致性能下降甚至OOM Kill
  4. 安全忽视:默认配置不等于安全配置,生产环境必须加固(非root、只读FS、最小能力)
  5. 监控缺失:没有监控等于盲飞,至少要有基础的健康检查和资源监控
  6. 手动运维:能自动化的绝不手动,手动操作容易出错且不可追溯
  7. 忽略网络策略:默认所有容器互通不安全,应按最小权限原则配置网络

进阶阅读与参考

Docker命令速查卡

# 容器生命周期
docker create/start/stop/restart/rm/pause/unpause
docker logs/top/stats/inspect/exec diff

# 镜像构建
docker build/pull/push/tag/rmi/images/history
docker save/load/import/manifest

# 网络与存储
docker network create/ls/inspect/connect/disconnect/rm/prune
docker volume create/ls/inspect/rm/prune

# Docker Compose
docker compose up/down/ps/logs/build/exec
docker compose config/stop/start/scale/top/cp

# 系统维护
docker system df/prune/info
docker builder prune
docker container/prune/image prune

# K8s常用命令
kubectl get/describe/logs/exec/apply/delete
kubectl rollout status/undo/history
kubectl scale/autoscale/set

本阶段知识脉络

Compose编排阶段知识体系: 核心概念实操演练最佳实践故障排查 每一课都遵循:概念讲解 → 命令实操 → 代码示例 → 常见问题 → 练习巩固 确保学完即能上手,理论实践并重。

Compose文件完整结构

version: "3.8"            # Compose文件版本

services:                  # 服务定义(必填)
  web:
    image: nginx:alpine    # 或 build: .
    ports:
      - "8080:80"
    environment:
      - KEY=VALUE
    volumes:
      - ./html:/usr/share/nginx/html:ro
    networks:
      - frontend
    depends_on:
      - api
    healthcheck:
      test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost/"]
      interval: 30s
    deploy:
      replicas: 2
      resources:
        limits:
          cpus: '0.5'
          memory: 256M
    restart: unless-stopped

networks:                  # 网络定义
  frontend:
    driver: bridge

volumes:                   # 卷定义
  db-data:

secrets:                   # 密钥定义
  db_password:
    file: ./db_password.txt

configs:                   # 配置定义
  nginx_config:
    file: ./nginx.conf

Compose项目生命周期

开发流程 编写代码 → docker compose up -d --build → 测试 → 修改 → 重建 ↑ ↓ └──────────── 热更新(bind mount)──────────────┘ 部署流程 docker compose build → 推送镜像 → 生产环境 docker compose up -d 清理流程 docker compose down -v ← 清理所有(包括数据卷) docker compose down ← 清理容器和网络(保留数据卷) docker system prune ← 清理所有未使用资源

实战案例:故障排查流程

# Step 1: 检查容器状态
docker ps -a                          # 查看所有容器
docker inspect <container>            # 查看详细配置

# Step 2: 查看日志
docker logs --tail 100 <container>    # 最近100行日志
docker logs --since 1h <container>    # 最近1小时

# Step 3: 进入容器排查
docker exec -it <container> sh        # 进入容器shell

# Step 4: 检查资源
docker stats --no-stream              # 资源使用概览
docker system df                      # 磁盘使用

# Step 5: 网络排查
docker network ls                     # 网络列表
docker exec <c> ping <target>        # 网络连通性
docker exec <c> nslookup <svc>       # DNS解析

# Step 6: 检查健康状态
docker inspect --format '{{.State.Health}}' <c>
docker inspect --format '{{.State.ExitCode}}' <c>
docker inspect --format '{{.State.OOMKilled}}' <c>

Dockerfile模板:多语言通用

# 通用最佳实践模板
FROM alpine:3.19 AS builder
# ... 构建步骤 ...

FROM alpine:3.19
RUN addgroup -S appgroup && adduser -S appuser -G appgroup
WORKDIR /app
COPY --from=builder /app/output .
USER appuser
HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=3s --retries=3 \
  CMD wget -qO- http://localhost:8080/health || exit 1
EXPOSE 8080
CMD ["./app"]

Docker Compose健康检查模板

services:
  app:
    build: .
    healthcheck:
      test: ["CMD", "wget", "-qO-", "http://localhost:8080/health"]
      interval: 30s
      timeout: 5s
      retries: 3
      start_period: 30s
    restart: unless-stopped
    deploy:
      resources:
        limits:
          cpus: '1'
          memory: 512M

性能调优要点

调优方向具体措施预期效果
镜像构建多阶段构建+缓存优化构建时间减少50%+
容器启动小镜像+健康检查优化启动时间减少30%+
网络性能host模式或优化bridge延迟降低20%+
存储性能Volume替代bind mountIO性能提升10-30%
内存使用限制+请求合理配置避免OOM和资源浪费
CPU调度cpuset绑定+shares权重关键服务优先调度