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微服务入门

.Net Core微服务入门全纪录 微服务入门 当今的应用程序开发和 IT 系统管理由云驱动。 新式云应用程序需要是快速、敏捷、可大规模缩放且可靠的。 微服务体系结构是一种将大型应用程序分解为一组较小的服务的方法。 每个服务都在自己的进程中运行,并使用 HTTP/HTTPS、WebSocket 或 AMQP 等协议与其他进程进行通信。 每个微服务在特定的上下文边界内实现特定的端到端域或业务功能,每个微服务都必须自主开发,并且可以独立部署。 最后,每个微服务应拥有其相关的域数据模型和域逻辑,并且可以基于不同的数据存储技术(SQL、NoSQL)和不同的编程语言。 可以认为,微服务是一种思想,将以往的那种大型整体单体应用拆分成一个个可以独立运行,部署的服务,这里其中的拆分没有详细的划分,一般根据业务场景一个服务就负责实现一个业务功能,而各个服务之间则通过HTTPS/HTTP等协议进行通信(最常使用Restful API)。这就是微服务的基本思想。 当然微服务在实际使用过程中,还会有相当多的延申问题。 容器化是软件开发的一种方法,通过该方法可将应用程序或服务、其依赖项及其配置(抽象化为部署清单文件)一起打包为容器映像。 可以将容器化应用程序作为一个单元进行测试,并将它们作为容器映像实例部署到主机操作系统 (OS)。因此使用容器,是实现微服务体系结构模式的一种有效方法。 典型的微服务架构如下图:

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.NETCore Docker实现容器化与私有镜像仓库管理

Docker是用Go语言编写基于Linux操作系统的一些特性开发的,其提供了操作系统级别的抽象,是一种容器管理技术,它隔离了应用程序对基础架构(操作系统等)的依赖。相较于虚拟机而言,Docker共享的是宿主机的硬件资源,使用容器来提供独立的运行环境来运行应用。虚拟机则是基于Supervisor(虚拟机管理程序)使用虚拟化技术来提供隔离的虚拟机,在虚拟机的操作系统上提供运行环境!虽然两者都提供了很好的资源隔离,但很明显Docker的虚拟化开销更低! Docker涉及了三个核心概念:Register、Image、Container。 1. Registry:仓库。用来存储Docker镜像,比如Docker官方的Docker Hub就是一个公开的仓库,在上面我们可以下载我们需要的镜像。 2. Image:镜像。开发人员创建一个应用程序或服务,并将它及其依赖关系打包到一个容器镜像中。镜像是应用程序的配置及其依赖关系的静态形式。 3. Container:容器。Container是镜像的运行实例,它是一个隔离的、资源受控的可移植的运行时环境,其中包含操作系统、需要运行的程序、运行程序的相关依赖、环境变量等。 它们三者的相互作用关系是: 当我们执行Docker pull或Docker run命令时,若本地无所需的镜像,那么将会从仓库(一般为DockerHub)下载(pull)一个镜像。Docker执行run方法得到一个容器,用户在容器里执行各种操作。Docker执行commit方法将一个容器转化为镜像。Docker利用login、push等命令将本地镜像推送(push)到仓库。其他机器或服务器上就可以使用该镜像去生成容器,进而运行相应的应用程序。

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Docker:第一章:Docker常用命令

启动所有停止的容器 docker start `docker ps -a|grep Exited|awk '{print $1}'` 删除所有停止的容器 docker rm `docker ps -a|grep Exited|awk '{print $1}'` 查询显示虚悬镜像 docker images -f dangling=true 删除虚悬镜像 docker rmi $(docker images -q -f dangling=true) 查看容器ip docker inspect --format='{{.Name}} - {{range.NetworkSettings.Networks}}{{.IPAddress}}{{end}}' $(docker ps -aq) 从 Docker 文件构建 Docker 映像 docker build -t image-name docker-file-location 强制删除所有镜像 docker rmi -r $(docker images -q) 删除所有容器 docker rm $(docker ps -a -q) 进入 Docker 容器 docker exec -it container-id /bin/bash 从主机复制文件到容器 sudo docker cp host_path containerID:container_path # 从容器复制文件到主机 sudo docker cp containerID:container_path host_path 查看所有数据卷 docker volume ls # 删除指定数据卷 docker volume rm [volume_name] # 删除所有未关联的数据卷 docker volume rm $(docker volume ls -qf dangling=true)

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