容器内的app底下是model和controller目录,并不是backend目录。正确做法是: COPY backend ./backend
在开发工作流中使用 Docker 可以极大提高生产力,它消除了"它在我机器上都可以运行"这类典型的错误,在不同的机器上运行也只需要一个 Docker 守护进程,而不需要其他组件。
应用部署从刀耕火种,到DevOps崛起,原来不止前端在迅捷发展。接下来,我将用一首歌的时间,带大家真实的体验一番Docker容器化。
请留意下匿名卷/usr/src/app/node_modules。 该目录是在docker build构建阶段创建的,在Run启动阶段需要手动挂载该目录。
大家好,我是山月,这是我最近新开的专栏:「前端部署系列」。包括 Docker、CICD 等内容,大纲图示如下:
最近发现一个很有意思的现象:一个人想学某样技术的时候,当学会了之后,但是这时出现了一个问题需要学习另一门技术时,无论这个人前面学得多么刻苦,用功,到这一步有 99% 的概率都会放弃。我愿称这种现象为 “学习窗口”。
Docker Compose 是 Docker 官方编排(Orchestration)项目之一,负责快速的部署分布式应用,它是由 python 编写。
我在上篇文章里面,前端研发需要知道的Docker 这篇文章里面提到过,Docker这种容器化的思路,不仅仅是后端研发同学需要掌握的利器,前端研发同学也需要学会使用,有时候前端同学也不可避免的会做一些全栈的项目,此时如果用到 MySQL,Redis,这样的一些组件的话,如果能有一个配置将其串起来,清晰的管理,那将会极大的增加代码的可维护性,以及在后续引导其他新同学参与项目研发的话,那也将非常的便捷。
Docker 的安装看官方文档,文档很详细了 https://docs.docker.com/docker-for-mac/install/
假设将带有 hash 值的静态资源推至 CDN 中,此时静态资源的地址为: https://cdn.shanyue.tech。而它即是我们将要在 webpack 中配置的 config.output.publicPath。
Docker 自 2013 年发布至今一直备受关注,从招聘面试角度来看有些职位对于了解 Docker、K8S 这些也有一些加分项,同时学习 Docker 也是后续学习 K8S 的基础,但是对于 Docker 很多人也需并不了解,其实 Docker 也并没有那么难,本文从 Docker 入门到应用实践为大家进行讲解,中间也列举了很多实例,希望能帮助大家更好的理解。
集成测试通常是一项困难的活动,特别是在涉及到分布式系统时。即便正在构建单体应用,也可能需要启动数据库,来进行集成测试。这种事情在早期很容易做到,但随着代码库的增加,难度将呈指数级增长。值得庆幸的是,Docker Compose 使我们能够在运行 Docker 的任何环境中,进行集成测试。
Docker 官网提供了 python,nodejs,java 3种不同编程语言的 Language-specific guides 学习指南。该指南详细说明了如何编写 Dockerfile 文件,部署 Docker 容器以及构建 CI/CD pipline。
docker的镜像类似于用一层一层的文件组成。inspect命令可以查看镜像或容器的的信息,其中Layers就是镜像的层文件,只读不能修改,基于镜像创建的容器会共享这些层。下面我们先来学习一下dockerFile中的一些命令:
在跟着训练营学习完Docker容器技术和Web平台开发系列的课程后,理所应当需要通过实操来进行熟悉巩固。正好接口自动化测试平台需要迁移到新的测试服务器上,就想要体验一番Docker的“一次构建,处处运行”。这篇文章简单介绍了下这次部署的过程,其中使用了Dockerfile定制镜像和Docker-Compose多容器编排。
https://github.com/zx490336534/ApiTest/tree/master/DeployApiTest
作为一名前端开发者,你可能会说,Docker和我有啥关系,我又用不到,因为它看起来更像是后端或者DevOps的领域。但实际上,Docker对前端开发同样有很多好处,比如:
Verdaccio 是 Sinopia 开源框架的一个分支。它提供了自己的小数据库,以及代理其他注册中心的能力(例如:npmjs.org 网站),配置以及部署相对简单,一步到"胃"。如果公司的私包比较少的话或者你想偷懒,可以考虑一下。
在前面发布《elmlang时》我们谈到elmlang的函数FRP和可视调试特征,使得为其装配一个live ide变得可能,elmlang提供的插件,已经使其它能很轻松地接入市面上几大IDE,如本地我们有atom,vscode这样的东西,在业界是推崇用vim的,他命令区和编辑区合一的ui方案使之成为通用ide,那么在远程呢,越来越流行的还有很多web IDE,elmlang for webapp的特性使得其天然就与web ide相生相融,与我的想法颇为迎合的是,elmlang的官方发布了一个ellie:el-li-e,elmlang live editor的意思,它模拟了atom这样的本地编辑器方案,该项目托管在https://github.com/ellie-app/ellie。
重装了波系统(Windows 2004 版本),这个版本下,Docker Desktop 是以 WSL2 为 backend 的,不用 Hyper -V 了,舒服了很多。
提示:本系列笔记全部存在于 Github, 可以直接在 Github 查看全部笔记
作者 | Adrien Joly 译者 | 平川 策划 | 丁晓昀 将单体拆分成服务会带来维护多个存储库(每个服务一个存储库)的复杂性,每个存储库都有独立(但相互依赖)的构建流程和版本控制历史。Monorepo 已经成为一种降低复杂性的流行解决方案。 尽管 Monorepo 工具开发商有时会提供建议,但在现有代码库中配置 Monorepo 并不容易,尤其是单体代码库。更重要的是,迁移到 Monorepo 可能会给代码库开发团队带来巨大影响。例如,需要将大多数文件移动到子目录中,这会与团队当前正在进
Learn to build and deploy your distributed applications easily to the cloud with Docker.
| 作者简介 |安装docker环境 安装docker环境就不用再提了,直接参考官方文档就可以了,需要注意在中国境内玩docker,最好配好镜像加速器。 |Docker常用操作 获取镜像 docker pull centos docker pull centos:6.7 docker pull ${inner_docker_hub_ip}/${hub_user}/${image_name}:${image_tag} 运行镜像 docker run -it --rm ubuntu bash docker
每条RUN指令将在当前镜像基础上执行指定命令,并提交为新的镜像,后续的RUN都在之前RUN提交后的镜像为基础,镜像是分层的,可以通过一个镜像的任何一个历史提交点来创建,类似源码的 版本控制 。
在几年前刚入手 Mac 电脑的时候,有不少伙伴问过我,这电脑有什么优势吗?又不能打游戏!是呀,能想到的就是没有广告、APP安装简单、UI风格细腻。但这些和 Windows 电脑好像也没有太大的差别,各有所好罢了。而且同等配置 Mac 还要贵不少。
Docker-Compose 项目是 Docker 官方的开源项目,负责实现对Docker容器集群的快速编排。
前端一说起刀耕火种,那肯定紧随着前端工程化这一话题。随着 react/vue/angular,es6+,webpack,babel,typescript 以及 node 的发展,前端已经在逐渐替代过去 script 引 cdn 开发的方式了,掀起了工程化这一大浪潮。得益于工程化的发展与开源社区的良好生态,前端应用的可用性与效率得到了很大提高。
在低代码平台中,通常有业务逻辑编排的能力,在业务逻辑编排中有很多不同类型的节点,例如:逻辑判断、接口调用、数据更新等,但为了方便开发人员使用,如果添加代码块的节点,将会极大增加开发效率。
先前,整理了下自己在 Docker 方面的研究,沉淀了两篇文章 ,前端研发需要知道的Docker 和 利用Docker轻松搭建全栈开发环境 总有那么一点意犹未尽的感觉,在第二篇评论里面,我也与对这个方面有研究的小伙伴有个浅显的交流,总之,发现还是有很多小伙伴在朝这个方面走的,因为研发提效永远会是一个不断追求的方向,他是没有止境的。上两篇文章我我均从一个示例出发,讲到了如果在前端项目中引入 Docker,构建镜像,优化镜像大小,以及如何做出一个全栈的开发环境,这篇文章算是一个总结,总结一下 Docker 在前端中,用得比较多的一些点都有哪些。
在本文中,我将向大家展示如何使用 haProxy 从我通过 express 设置的 servler 制作一个简单的负载均衡器。
docker 使应用部署更加轻量,可移植,可扩展,更好的环境隔离也更大程度地避免了生产环境与测试环境不一致的巨大尴尬。
这是一篇手把手的教程,教你如何在制作nestjs镜像时,能够编写出一个优化生产依赖的Dockerfile
首次启动会因为数据卷data目录没有权限导致启动失败,设置data目录写权限(/usr/local/docker/jenkins_docker/data)
Docker-Compose项目是Docker官方的开源项目,负责实现对Docker容器集群的快速编排。 Docker-Compose将所管理的容器分为三层,分别是工程(project),服务(service)以及容器(container)。Docker-Compose运行目录下的所有文件(docker-compose.yml,extends文件或环境变量文件等)组成一个工程,若无特殊指定工程名即为当前目录名。一个工程当中可包含多个服务,每个服务中定义了容器运行的镜像,参数,依赖。一个服务当中可包括多个容器实例,Docker-Compose并没有解决负载均衡的问题,因此需要借助其它工具实现服务发现及负载均衡。 Docker-Compose的工程配置文件默认为docker-compose.yml,可通过环境变量COMPOSE_FILE或-f参数自定义配置文件,其定义了多个有依赖关系的服务及每个服务运行的容器。 使用一个Dockerfile模板文件,可以让用户很方便的定义一个单独的应用容器。在工作中,经常会碰到需要多个容器相互配合来完成某项任务的情况。例如要实现一个Web项目,除了Web服务容器本身,往往还需要再加上后端的数据库服务容器,甚至还包括负载均衡容器等。 Compose允许用户通过一个单独的docker-compose.yml模板文件(YAML 格式)来定义一组相关联的应用容器为一个项目(project)。 Docker-Compose项目由Python编写,调用Docker服务提供的API来对容器进行管理。因此,只要所操作的平台支持Docker API,就可以在其上利用Compose来进行编排管理。
Docker Compose官方文档:https://docs.docker.com/compose/
以下所有学习均使用腾讯云官方镜像Centos7.8,安装后无任何额外安装。***.com域名解析为我服务器的ip,后续不进行解释。
但是微服务由于被分成多个部分,所以部署起来需要不同的条件环境甚至不同的操作系统从而十分繁琐
推荐安装 vagrant + VirtualBox 快速搭建 docker host,不推荐直接使用 Docker for Mac
Dapr 是一个可移植的、事件驱动的运行时,它使任何开发人员能够轻松构建出弹性的、无状态和有状态的应用程序,并可运行在云平台或边缘计算中,它同时也支持多种编程语言和开发框架。
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