如何通过docker-compose将node服务部署到多套环境?下面本篇文章就来给大家介绍一下Docker-compose多环境部署Node服务的方法,希望对大家有所帮助!
一般情况下,我们项目在开发完成之后,需要部署到多套环境,比如测试、沙箱、集成等等,那么如何通过docker-compose将node服务部署到多套环境呢?下面文章具体说下,有什么不对的地方欢迎大家评论。
本文中的项目用到的技术是Gitlab+Ansible+Docker自动化部署node服务(nest框架写的),步骤如下:
编写docker-compose、docker-compose.prod.yml配置文件
修改package.json
远程服务器上创建两个目录,拉取node服务仓库,切换到不同分支,分别表示测试、线上node服务
.gitlab-ci.yml文件编写
ansible.yml文件编写
远程服务器node服务(测试/线上)目录下执行如下命令,执行之后,通过
docker ps -a
查看容器是否正常启动,如果是up状态挂起,证明容器启动成功了。docker logs -f 容器id
查看容器日志
# 测试目录 /opt/xxx/server-test/server docker-compose up -d # 线上目录 /opt/xxx/server-prod/server # -f表示指定具体文件,默认执行的是docker-compose.yml文件 docker-compose -f docker-compose.prod.yml up -d
具体步骤
编写docker-compose、docker-compose.prod.yml配置文件
# docker-compose.yml version: '3.0' services: # 服务列表 # 测试数据库 mysql: image: mysql container_name: mysql_test restart: always environment: - MYSQL_ROOT_PASSWORD=test_sql - NODE_ENV=development ports: - 13306:3306 volumes: - 服务器上对应目录:/var/lib/mysql # 测试node服务 server: # node服务 container_name: server-test # 容器名称 image: node:14.15.0 ports: # 暴露的端口 - "7007:5088" environment: - NODE_ENV=development volumes: - .:/data working_dir: /data depends_on: # web服务依靠mysql要先等mysql启动 - mysql restart: on-failure:5 # 自动重启,失败的话重启5次后停止 command: yarn start # 覆盖容器启动后默认执行的命令
# docker-compose.prod.yml version: '3.0' services: # 服务列表 # 线上数据库 prod-mysql: image: mysql container_name: mysql_prod restart: always environment: - MYSQL_ROOT_PASSWORD=prod_sql - NODE_ENV=production ports: - 13307:3306 volumes: - 服务器上对应目录:/var/lib/mysql # 线上node服务 prod-server: container_name: server-prod image: node:14.15.0 ports: - "7077:5089" environment: - NODE_ENV=production volumes: - .:/data working_dir: /data depends_on: - prod-mysql restart: on-failure:5 command: yarn start:prod
package.json中做如下修改
# cross-env指定NODE_ENV为开发或线上环境 ... "scripts": { ... "build": "nest build", "start": "yarn && cross-env NODE_ENV=development nest start", "start:prod": "yarn && yarn build && cross-env NODE_ENV=production node dist/src/main", ... }, ...
远程服务器上创建两个目录,分别存放测试、线上node服务
# 测试(dev分支),git clone node服务地址,切换到dev分支 /opt/xxx/server-test/server # 线上(master分支),git clone node服务地址,切换到master分支 /opt/xxx/server-prod/server
.gitlab-ci.yml文件编写
# CI变量说明说明 - BRANCH、DEV_BRANCH是CI变量,分别对应master、dev分支 - DOCKER_CONTAINER、DEV_DOCKER_CONTAINER分别对应线上、测试启动的docker容器 - ROOT_PATH、DEV_ROOT_PATH分别对应远程服务器上线上、测试node服务存放路径 - CI_PROJECT_NAME表示gitlab上仓库名称 stages: - dev_deploy - master_deploy master_deploy: stage: master_deploy image: ansible镜像地址 script: - echo \"${HOST}\" ansible_ssh_user=\"${USER}\" ansible_ssh_pass=\"${PASS}\" ansible_ssh_host=\"${HOST}\" > hosts - echo ansible-playbook ansible.yaml -e hosts=${HOST} -i ./hosts - ansible-playbook ansible.yaml -e "HOST=${HOST} DEST_PATH=${ROOT_PATH}/${CI_PROJECT_NAME} DOCKER_CONTAINER_NAME=${DOCKER_CONTAINER} CUR_BRANCH=${BRANCH}" -i ./hosts - rm -f hosts only: - master tags: - k8s dev_deploy: stage: dev_deploy image: ansible镜像地址 script: - echo \"${HOST}\" ansible_ssh_user=\"${USER}\" ansible_ssh_pass=\"${PASS}\" ansible_ssh_host=\"${HOST}\" > hosts - echo ansible-playbook ansible.yaml -e hosts=${HOST} -i ./hosts - ansible-playbook ansible.yaml -e "HOST=${HOST} DEST_PATH=${DEV_ROOT_PATH}/${CI_PROJECT_NAME} DOCKER_CONTAINER_NAME=${DEV_DOCKER_CONTAINER} CUR_BRANCH=${DEV_BRANCH}" -i ./hosts - rm -f hosts only: - dev tags: - k8s
ansible.yml文件编写
# cd到node服务server目录,切换分支,拉取最新代码,docker容器重启 - name: deploy hosts: "{{ HOST }}" become_user: root become: yes tasks: # 任务 - name: git checkout branch command: git checkout "{{CUR_BRANCH}}" args: chdir: "{{ DEST_PATH }}" - name: git pull command: git pull args: chdir: "{{ DEST_PATH }}" - name: docker restart container command: docker restart "{{ DOCKER_CONTAINER_NAME }}" args: chdir: "{{ DEST_PATH }}"
远程服务器node服务(测试/线上)目录下执行如下命令
# 测试目录 /opt/xxx/server-test/server docker-compose up -d # 线上目录 /opt/xxx/server-prod/server docker-compose -f docker-compose.prod.yml up -d
启动成功之后通过docker ps -a
查看容器启动情况,具体如下图所示:
说明:
测试环境:本地dev分支代码提交或其他分支合并到dev分支时,会通过itlab CI、Ansible自动化部署node服务到远程服务器,在对应服务器远程目录下切换分支、拉取最新代码、重启对应的测试docker容器
线上环境:本地master分支代码提交或其他分支合并到master分支时,会通过itlab CI、Ansible自动化部署node服务到远程服务器,在对应服务器远程目录下切换分支、拉取最新代码、重启对应的线上docker容器
遇到的问题
问题一:测试/线上远程node服务目录下没有node_modules目录和dist目录,即没有下图这两个文件同时远程服务器器上查看docker容器日志报如下错误(这个问题排查了好久才解决)
排查: 发现和正常启动的node服务容器对比来看,没有这两个目录(dist和node_modules),排查是不是docker-compose.yml中command执行命令有问题,即docker-compose.yml的command中yarn && yarn start是不是有问题,于是尝试把yarn操作放在package.json中,结果好啦。
解决:
# 修改前 # docker-compose.yml version: '3.0' services: ... server: ... command: yarn && yarn start # package.json "scripts": { ... "build": "nest build", "start": "cross-env NODE_ENV=development nest start", "start:prod": "cross-env NODE_ENV=production yarn build && node dist/src/main", ... }, # 修改后 # docker-compose.yml version: '3.0' services: ... server: ... command: yarn start # package.json 方案一: "scripts": { ... "build": "nest build", "start": "yarn && cross-env NODE_ENV=development nest start", "start:prod": "yarn && yarn build && cross-env NODE_ENV=production node dist/src/main", ... }, 方案二: "scripts": { ... "build": "nest build", "start": "cross-env NODE_ENV=development nest start", "prestart": "yarn", "start:prod": "yarn build && cross-env NODE_ENV=production node dist/src/main", "prestart:prod": "yarn", ... },
注意:
cross-env的位置,放在可执行命令之前,在本项目中,放在最前面服务器上报cross-env not found, 放在最后面环境变量不生效,NODE_ENV显示undefined
script中可执行命令注意执行顺序,比如
yarn && yarn build && cross-env NODE_ENV=production node dist/src/main
script中pre
问题2: 前端线上域名映射不生效,nginx配置文件映射线上域名之后,发现访问线上域名时,发现页面没有生效
排查:将nginx测试配置文件和线上配置文件对比,发现文件内容除了域名和api代理,其余都是一样,那到底是什么原因呢?最后发现竟然是线上nginx配置文件后缀名不对,写的是xxx.confg,此处心里一万个想打死自己
解决: 修改线上nginx配置文件为正确的后缀,即xxx.conf后缀
问题三:Gitlab CI执行异常,具体报错信息大概是报/server目录找不到
排查:在CI里面打印输出CI变量以及拼接出来的目录变量,查看是哪一步有问题,经排查发现都是正常的,唯一不同的一点是CI变量后面设置了环境变量
解决:尝试把环境变量改为All default,结果好了,记住,不要随意配置CI后面的环境变量,如果修改的话,对应的Gitlab里面也是对应需要映射的,环境变量位置如下图所示:
master_deploy: ... script: ... - echo ${ROOT_PATH} - echo ${CI_PROJECT_NAME} - echo ${ROOT_PATH}/${CI_PROJECT_NAME} - echo ${DOCKER_CONTAINER} - echo ${BRANCH} ... ...
本文到这就结束了,后面还会有一篇文件,讲全栈项目从开发到自动化部署整个过程(用到的技术栈是Vue + Nest + Typeorm + Mysql+ Gitlab CI + Ansible + Docker)。
推荐学习:《docker视频教程》、《nodejs 教程》
以上是聊聊如何通过docker-compose将node服务部署到多套环境中的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

LXC是Docker的基础,通过Linux内核的cgroups和namespaces实现资源和环境隔离。1)资源隔离:cgroups限制CPU、内存等资源。2)环境隔离:namespaces提供独立的进程、网络、文件系统视图。

在Linux上使用Docker的最佳实践包括:1.使用dockerrun命令创建和运行容器,2.利用DockerCompose管理多容器应用,3.定期清理未使用的镜像和容器,4.采用多阶段构建优化镜像大小,5.限制容器资源使用提升安全性,6.遵循Dockerfile最佳实践提高可读性和维护性。这些实践能帮助用户高效使用Docker,避免常见问题并优化容器化应用。

在Linux上使用Docker可以提高开发和部署效率。1.安装Docker:使用脚本在Ubuntu上安装Docker。2.验证安装:运行sudodockerrunhello-world。3.基本用法:创建Nginx容器dockerrun--namemy-nginx-p8080:80-dnginx。4.高级用法:创建自定义镜像,使用Dockerfile构建并运行。5.优化与最佳实践:使用多阶段构建和DockerCompose,遵循编写Dockerfile的最佳实践。

Docker监控的核心在于收集和分析容器的运行数据,主要包括CPU使用率、内存使用、网络流量和磁盘I/O等指标。通过使用Prometheus、Grafana和cAdvisor等工具,可以实现对容器的全面监控和性能优化。

DockerSwarm可用于构建可扩展和高可用性的容器集群。1)初始化Swarm集群使用dockerswarminit。2)加入Swarm集群使用dockerswarmjoin--token:。3)创建服务使用dockerservicecreate--namemy-nginx--replicas3nginx。4)部署复杂服务使用dockerstackdeploy-cdocker-compose.ymlmyapp。

如何利用Docker和Kubernetes进行企业应用的容器编排?通过以下步骤实现:创建Docker镜像并推送到DockerHub。在Kubernetes中创建Deployment和Service以部署应用。使用Ingress管理外部访问。应用性能优化和最佳实践,如多阶段构建和资源限制。

Docker常见问题可以通过以下步骤诊断和解决:1.查看容器状态和日志,2.检查网络配置,3.确保卷挂载正确。通过这些方法,可以快速定位并修复Docker中的问题,提升系统稳定性和性能。

Docker是DevOps工程师必备的技能。1.Docker是开源的容器化平台,通过将应用程序及其依赖打包到容器中,实现隔离和可移植性。2.Docker的工作原理包括命名空间、控制组和联合文件系统。3.基本用法包括创建、运行和管理容器。4.高级用法包括使用DockerCompose管理多容器应用。5.常见错误有容器无法启动、端口映射问题和数据持久化问题,调试技巧包括查看日志、进入容器和查看详细信息。6.性能优化和最佳实践包括镜像优化、资源限制、网络优化和使用Dockerfile的最佳实践。


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