使用 Dockerfile 开发容器

1. 概览

Docker 是一个用于开发、交付和运行应用的开放式平台。利用 Docker，您可以将应用与基础设施分开管理，并将基础设施作为托管式应用来处理。Docker 可帮助您加快代码的交付、测试和部署速度，并缩短从代码编写到运行的整个周期。

为了做到这一点，Docker 将内核容器化功能与用于管理和部署应用的工作流及工具相结合。

Docker 容器可以直接在 Kubernetes 中使用，方便您在 Kubernetes Engine 中运行。在学完有关 Docker 的基础知识后，您将能够开始开发 Kubernetes 应用和容器化应用。

学习内容

在本实验中，您将学习如何完成以下操作：

  • 为示例应用创建 Dockerfile
  • 构建映像
  • 在本地将映像作为容器运行
  • 更改容器行为
  • 将映像推送到 Artifact Registry

前提条件

本实验是入门级实验。我们假定您几乎没有 Docker 和容器方面的相关经验。建议您先熟悉一下 Cloud Shell 和命令行，但不作强制要求。

自定进度的环境设置

  1. 登录 Google Cloud 控制台，然后创建一个新项目或重复使用现有项目。如果您还没有 Gmail 或 Google Workspace 账号，则必须创建一个。

b35bf95b8bf3d5d8.png

a99b7ace416376c4.png

bd84a6d3004737c5.png

  • 项目名称是此项目参与者的显示名称。它是 Google API 尚未使用的字符串，您可以随时对其进行更新。
  • 项目 ID 在所有 Google Cloud 项目中必须是唯一的，并且不可变（一经设置便无法更改）。Cloud Console 会自动生成一个唯一字符串；通常情况下，您无需关注该字符串。在大多数 Codelab 中，您都需要引用项目 ID（它通常标识为 PROJECT_ID），因此如果您不喜欢某个 ID，请再生成一个随机 ID，还可以尝试自己创建一个，并确认是否可用。然后，项目创建后，ID 会处于“冻结”状态。
  • 第三个值是一些 API 使用的项目编号。如需详细了解所有这三个值，请参阅文档。
  1. 接下来，您需要在 Cloud Console 中启用结算功能，才能使用 Cloud 资源/API。运行此 Codelab 应该不会产生太多的费用（如果有费用的话）。要关闭资源以避免产生超出本教程范围的费用，请按照此 Codelab 末尾提供的任何“清理”说明操作。Google Cloud 的新用户符合参与 $300 USD 免费试用 计划的条件。

2. 示例应用

我们提供了一个示例应用，以方便您完成本实验。在本部分中，您将检索源代码并以其原生形式构建应用，然后再继续进行容器化过程。

源代码

本实验的源代码以及 示例应用文档位于 GoogleCloudPlatform/container-developer-workshop 代码库中。

配置 Git

git config --global user.name ${USER}
git config --global user.email ${USER}@qwiklabs.net

克隆示例应用 Cloud Source Repositories 代码库

gcloud source repos clone sample-app ${HOME}/sample-app &&
cd ${HOME}/sample-app &&
git checkout main

输出

Cloning into '/home/student_03_49720296e995/sample-app'...
remote: Finding sources: 100% (16/16)
remote: Total 16 (delta 0), reused 16 (delta 0)
Receiving objects: 100% (16/16), 47.23 KiB | 681.00 KiB/s, done.
warning: remote HEAD refers to nonexistent ref, unable to checkout.

Project [qwiklabs-gcp-02-4327c4e03d82] repository [sample-app] was cloned to [/home/student_03_49720296e995/sample-app].
Branch 'main' set up to track remote branch 'main' from 'origin'.
Switched to a new branch 'main'

构建示例应用

cd ${HOME}/sample-app
./mvnw compile

输出

[INFO] Scanning for projects...
...
[INFO] Compiling 1 source file to /home/student_03_49720296e995/sample-app/target/classes
[INFO] ------------------------------------------------------------------------
[INFO] BUILD SUCCESS
[INFO] ------------------------------------------------------------------------
[INFO] Total time:  10.080 s
[INFO] Finished at: 2022-02-23T17:14:30Z
[INFO] ------------------------------------------------------------------------

运行示例应用

cd ${HOME}/sample-app
./mvnw exec:java

输出

[INFO] Scanning for projects...
...
Listening at http://localhost:8080

预览正在运行的应用

  • 点击 Cloud Shell 网络预览按钮
  • 点击端口 8080 上的“预览”

完成后

  • 在 Cloud Shell 中按 Ctrl+C 以停止运行的应用

3. Dockerfile

使用 Dockerfile 将应用容器化

将应用打包到容器中的一种方法是使用 Dockerfile。Dockerfile 类似于脚本，用于指示守护程序如何组装容器映像。如需了解详情，请参阅 Dockerfile 参考文档。

在示例应用代码库中创建一个空的 Dockerfile。

touch ${HOME}/sample-app/Dockerfile

在您选择的编辑器中打开 Dockerfile。

vi ${HOME}/sample-app/Dockerfile

选择起始映像

使用 Dockerfile 方法构建容器需要直接了解应用，以便组装容器。创建 Dockerfile 的第一步是选择将用作映像基础的映像。此映像应是由可信来源（通常是您的公司）维护和发布父映像或基础映像。

FROM 指令会初始化新的构建阶段，并为后续的顺序命令设置基础映像。因此，FROM 指令通常是 Dockerfile 中的第一个指令，并且只能以 可选的 ARG 指令 作为前缀来支持变量。

语法：FROM <image>[:<tag> | @<digest>] [AS <name>]

映像的格式为 <image>:<tag> 或 <image>@<digest>。如果未指定标记或摘要，则默认使用 :latest 标记。<image> 的格式因用于存储映像的注册表而异。对于 Artifact Registry，<image> 的格式为 <region>-docker.pkg.dev/<project ID>/<repository name>/<image name>:<image tag>。

在本实验中，我们使用公开的 openjdk:11.0-jdk 映像，请将以下行添加到您的 Dockerfile

FROM openjdk:11.0-jdk

设置工作目录

WORKDIR 指令会为 Dockerfile 中后续的任何顺序指令设置工作目录。如需了解详情，请参阅 Dockerfile 参考文档的 WORKDIR 部分

语法：WORKDIR <path>

在本实验中，我们使用 /app 目录作为 WORKDIR，请将以下行添加到 Dockerfile 的底部

WORKDIR /app

复制应用文件

COPY 指令会将目录或文件从 <source> 位置复制到映像文件系统的 <destination> 路径。您可以指定多个 <source> 资源，它们都相对于构建上下文。我们将在“构建”部分中进一步讨论构建上下文。如需了解详情，请参阅 Dockerfile 参考文档的 COPY 部分

语法：COPY <source>... <destination>

在本实验中，我们将代码库中的所有文件复制到映像文件系统，请将以下行添加到 Dockerfile 的底部

COPY . /app

编译应用

RUN 指令会在当前映像之上的新映像层中执行命令，并提交结果。生成的已提交映像将用于 Dockerfile 中的后续步骤。如需了解详情，请参阅 Dockerfile 参考文档的 RUN 部分

语法：RUN <command>

在本实验中，我们将使用 Maven 将应用编译为 JAR 文件，请将以下行添加到 Dockerfile 的底部

RUN ./mvnw compile assembly:single

启动应用

CMD 指令为正在运行的容器提供默认命令。Dockerfile 中只能有一个 CMD 指令，如果指定了多个 CMD，则只有最后一个 CMD 会生效。您可以使用 CMD 和 ENTRYPOINT 指令来使用更高级的功能，但本实验不涉及这些内容。如需了解详情，请参阅 Dockerfile 参考文档的 CMD 部分

语法：CMD ["executable","param1","param2"]

在本实验中，我们运行已编译的 JAR 文件，请将以下行添加到 Dockerfile 的底部

CMD ["java","-jar","/app/target/sample-app-1.0.0-jar-with-dependencies.jar"]

最终 Dockerfile

最终 Dockerfile 将是

FROM openjdk:11.0-jdk
WORKDIR /app
COPY . /app
RUN ./mvnw compile assembly:single
CMD ["java","-jar","/app/target/sample-app-1.0.0-jar-with-dependencies.jar"]

在本地提交 Dockerfile

cd ${HOME}/sample-app
git add Dockerfile
git commit -m "Added Dockerfile"

4. 构建

现在，我们将使用 docker build 命令从 Dockerfile 构建映像。此命令指示 Docker 守护程序使用 Dockerfile 中的指令构建映像。如需了解详情，请参阅 docker build 参考文档。

构建映像

cd ${HOME}/sample-app
export IMAGE_TAG=$(git rev-parse --short HEAD)
docker build --tag sample-app:${IMAGE_TAG} .

输出

Sending build context to Docker daemon  221.2kB
Step 1/4 : FROM openjdk:11.0-jdk
11.0-jdk: Pulling from library/openjdk
0c6b8ff8c37e: Pull complete
412caad352a3: Pull complete
e6d3e61f7a50: Pull complete
461bb1d8c517: Pull complete
e442ee9d8dd9: Pull complete
542c9fe4a7ba: Pull complete
41de18d1833d: Pull complete
Digest: sha256:d72b1b9e94e07278649d91c635e34737ae8f181c191b771bde6816f9bb4bd08a
Status: Downloaded newer image for openjdk:11.0-jdk
---> 2924126f1829
Step 2/4 : WORKDIR /app
---> Running in ea037abb273d
Removing intermediate container ea037abb273d
---> bd9b6d078082
Step 3/4 : COPY . /app
---> b9aec2b5de51
Step 4/4 : RUN ./mvnw compile jar:jar
---> Running in 3f5ff737b7fd
[INFO] Scanning for projects...
...
[INFO] Building jar: /app/target/sample-app-1.0.0.jar
[INFO] ------------------------------------------------------------------------
[INFO] BUILD SUCCESS
[INFO] ------------------------------------------------------------------------
[INFO] Total time:  22.952 s
[INFO] Finished at: 2022-02-23T18:09:08Z
[INFO] ------------------------------------------------------------------------
Removing intermediate container 331443caebd3
---> 152f65cc441e
Step 5/5 : CMD ["java", "-jar", "/app/target/sample-app-1.0.0.jar"]
---> Running in 3d595a72231c
Removing intermediate container 3d595a72231c
---> 0e40d7548cab
Successfully built 0e40d7548cab
Successfully tagged sample-app:aaa8895

5. 运行

成功构建容器映像后，我们现在可以使用 docker run 命令运行应用并确保其行为符合预期。此命令将在命令提示符的前台启动容器，以进行测试或调试。如需了解详情，请参阅 docker run 参考文档。

使用映像运行容器

cd ${HOME}/sample-app
export IMAGE_TAG=$(git rev-parse --short HEAD)
docker run \
  --rm \
  -p 8080:8080 \
  sample-app:${IMAGE_TAG}

输出

Listening at http://localhost:8080

预览在容器中运行的应用

  • 点击 Cloud Shell 网络预览按钮
  • 点击端口 8080 上的“预览”
  • 在 Cloud Shell 中按 Ctrl+C 以停止容器

更改容器行为

执行 Docker Run 会使用 Dockerfile 中的默认配置。您可以添加其他指令和参数来修改此行为。

启用 TRACE 日志记录

cd ${HOME}/sample-app
export IMAGE_TAG=$(git rev-parse --short HEAD)
docker run \
  --rm \
  -p 8080:8080 \
  sample-app:${IMAGE_TAG} \
  java -Dorg.slf4j.simpleLogger.defaultLogLevel=trace -jar /app/target/sample-app-1.0.0-jar-with-dependencies.jar

预览在容器中运行的应用

  • 点击 Cloud Shell 网络预览按钮
  • 点击端口 8080 上的“预览”
  • 切换到 Cloud Shell 标签页，查看其他日志记录
  • 在 Cloud Shell 中按 Ctrl+C 以停止容器

更改端口

cd ${HOME}/sample-app
export IMAGE_TAG=$(git rev-parse --short HEAD)
docker run \
--rm \
-e PORT=8081 \
-p 8081:8081 \
sample-app:${IMAGE_TAG}

预览在容器中运行的应用

  • 点击 Cloud Shell 网络预览按钮
  • 点击“更改端口”
  • 输入 8081
  • 点击“更改并预览”
  • 在 Cloud Shell 中按 Ctrl+C 以停止容器

6. 推送

一旦确信容器映像运行正常，并且希望使此容器可在其他环境中运行和/或供其他用户运行，我们就需要将映像推送到共享代码库。这应作为自动化构建流水线的一部分进行，但在我们的测试环境中，我们已配置代码库，并且可以手动推送映像。

将 Dockerfile 提交推送到 sample-app 代码库

cd ${HOME}/sample-app
export IMAGE_TAG=$(git rev-parse --short HEAD)
git push

为 Artifact Registry 标记映像

docker tag sample-app:${IMAGE_TAG} \
    us-central1-docker.pkg.dev/${GOOGLE_CLOUD_PROJECT}/apps/sample-app:${IMAGE_TAG}

为 Artifact Registry 配置凭据

gcloud auth configure-docker us-central1-docker.pkg.dev

当系统提示 Do you want to continue (Y/n)? 时，回答 y 并按 Enter

将映像推送到 Artifact Registry

docker push us-central1-docker.pkg.dev/${GOOGLE_CLOUD_PROJECT}/apps/sample-app:${IMAGE_TAG}

输出

 The push refers to repository [us-central1-docker.pkg.dev/qwiklabs-gcp-04-b47ced695a3c/apps/sample-app]
  453b97f86449: Pushed
  e86791aa0382: Pushed
  d404c7ee0850: Pushed
  fe4f44af763d: Pushed
  7c072cee6a29: Pushed
  1e5fdc3d671c: Pushed
  613ab28cf833: Pushed
  bed676ceab7a: Pushed
  6398d5cccd2c: Pushed
  0b0f2f2f5279: Pushed
  aaa8895: digest: sha256:459de00f86f159cc63f98687f7c9563fd65a2eb9bcc71c23dda3351baf13607a size: 2424

7. 恭喜！

恭喜，您已完成此 Codelab！

您学习了以下内容

  • 为示例应用创建 Dockerfile
  • 构建映像
  • 在本地将映像作为容器运行
  • 更改容器行为
  • 将映像推送到 Artifact Registry