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Docker容器化实践：从开发到生产的完整流程

news 2026/3/26 20:23:19

前言

"在我电脑上能跑啊！"这句话曾经是我们团队的口头禅。环境不一致导致的问题层出不穷，直到我们引入了Docker。

这篇文章分享我们的Docker实践经验。

一、为什么选择Docker？

1.1 传统部署的痛点

bash

# 开发环境 Python 3.8 + MySQL 5.7 + Redis 5.0 # 测试环境 Python 3.9 + MySQL 8.0 + Redis 6.0 # 生产环境 Python 3.7 + MySQL 5.6 + Redis 4.0

问题：环境不一致导致各种诡异的Bug。

1.2 Docker的优势

环境一致性：开发、测试、生产完全一致
快速部署：秒级启动应用
资源隔离：互不影响
版本管理：镜像可追溯

二、编写Dockerfile

2.1 Python应用示例

dockerfile

# 使用官方Python基础镜像 FROM python:3.9-slim # 设置工作目录 WORKDIR /app # 复制依赖文件 COPY requirements.txt . # 安装依赖 RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple # 复制应用代码 COPY . . # 暴露端口 EXPOSE 8000 # 启动命令 CMD ["python", "app.py"]

2.2 构建镜像

bash

# 构建镜像 docker build -t myapp:v1.0 . # 查看镜像 docker images # 运行容器 docker run -d -p 8000:8000 --name myapp myapp:v1.0

三、Docker Compose：多容器编排

3.1 问题：手动启动多个容器太麻烦

bash

# 启动MySQL docker run -d --name mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=password mysql:8.0 # 启动Redis docker run -d --name redis redis:6.0 # 启动应用 docker run -d --name app --link mysql --link redis myapp:v1.0

3.2 使用Docker Compose

yaml

# docker-compose.yml version: '3.8' services: # MySQL数据库 mysql: image: mysql:8.0 environment: MYSQL_ROOT_PASSWORD: password MYSQL_DATABASE: mydb volumes: - mysql_data:/var/lib/mysql ports: - "3306:3306" healthcheck: test: ["CMD", "mysqladmin", "ping", "-h", "localhost"] interval: 10s timeout: 5s retries: 3 # Redis缓存 redis: image: redis:6.0 ports: - "6379:6379" volumes: - redis_data:/data # 应用服务 app: build: . ports: - "8000:8000" depends_on: mysql: condition: service_healthy redis: condition: service_started environment: DATABASE_URL: mysql://root:password@mysql:3306/mydb REDIS_URL: redis://redis:6379 volumes: - ./logs:/app/logs volumes: mysql_data: redis_data:

3.3 一键启动

bash

# 启动所有服务 docker-compose up -d # 查看日志 docker-compose logs -f app # 停止所有服务 docker-compose down

四、优化镜像大小

4.1 多阶段构建

dockerfile

# 第一阶段：构建 FROM node:16 AS builder WORKDIR /app COPY package*.json ./ RUN npm install COPY . . RUN npm run build # 第二阶段：运行 FROM nginx:alpine COPY --from=builder /app/dist /usr/share/nginx/html EXPOSE 80 CMD ["nginx", "-g", "daemon off;"]

结果：

原始镜像：1.2GB
优化后：23MB

4.2 使用.dockerignore

# .dockerignore node_modules .git .env *.log .DS_Store

五、生产环境部署

5.1 使用环境变量

yaml

# docker-compose.prod.yml version: '3.8' services: app: image: myapp:v1.0 environment: - NODE_ENV=production - DATABASE_URL=${DATABASE_URL} - REDIS_URL=${REDIS_URL} - SECRET_KEY=${SECRET_KEY} restart: always logging: driver: "json-file" options: max-size: "10m" max-file: "3"

5.2 健康检查

dockerfile

Copy code

HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=3s --start-period=40s --retries=3 \ CMD curl -f http://localhost:8000/health || exit 1

5.3 资源限制

yaml

services: app: image: myapp:v1.0 deploy: resources: limits: cpus: '0.5' memory: 512M reservations: cpus: '0.25' memory: 256M

六、日志和监控

6.1 集中日志管理

yaml

Copy code

services: app: logging: driver: "syslog" options: syslog-address: "tcp://logs.example.com:514" tag: "myapp"

6.2 监控容器状态

bash

# 查看容器资源使用 docker stats # 查看容器日志 docker logs -f myapp # 进入容器调试 docker exec -it myapp /bin/bash

七、CI/CD集成

7.1 GitLab CI配置

yaml

# .gitlab-ci.yml stages: - build - test - deploy build: stage: build script: - docker build -t myapp:$CI_COMMIT_SHA . - docker tag myapp:$CI_COMMIT_SHA myapp:latest - docker push myapp:$CI_COMMIT_SHA test: stage: test script: - docker run myapp:$CI_COMMIT_SHA pytest deploy: stage: deploy script: - docker-compose -f docker-compose.prod.yml pull - docker-compose -f docker-compose.prod.yml up -d only: - main