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使用docker compose实现最简单的容器伸缩、健康检查和负载均衡

off999 2025-09-24 01:55 40 浏览 0 评论

跟K8S的自动伸缩配置类似,仅使用docker compose也可以实现低配版的auto scale哟!

本文非常的接地气,从头一步步开始,连带Dockerfile制作,容器健康检查,Nginx负载均衡(LB)一块都简单明了的讲述一下,引用白海波老师鉴宝时讲的:非常的开门!


本例要实现的内容如下:

  • 使用Python Flask框架写的一个web服务,让其启动时监听8080端口
  • 将代码打入python3.9的基础镜像内,使用Dockerfile制作可运行的python web服务镜像,将8080暴露出来
  • 使用nginx基础镜像,启动upstream反向代理到webapp:8080的pyhton web服务(多台),其中nginx配置采用了本地持久化,挂载本地配置文件

整个服务跑起来后,多次curl接口可以看到请求会轮询到不同的webapp后端上:

下面看看具体配置:

整个项目的目录结构如下:

$ tree .

.

├── docker-compose.yml

├── nginx

│ ├── conf.d

│ │ └── default.conf

│ └── nginx.conf

└── webapp

├── app.py

├── Dockerfile

└── requirements.txt

docker-compose.yml 文件内容:

version: '3.8'
services:
  # 1. 后端Web服务(可伸缩)
  webapp:
    build:
      context: ./webapp  # 假设当前目录下有webapp文件夹,包含应用代码
      dockerfile: Dockerfile
    restart: always
    environment:
      - APP_PORT=8080
    # 健康检查配置
    healthcheck:
      test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost:8080/health"]  # 检查健康端点
      interval: 10s       # 每10秒检查一次
      timeout: 5s         # 检查超时时间
      retries: 3          # 连续3次失败视为不健康
      start_period: 30s   # 启动后30秒内不检查(给应用启动时间)
    # 伸缩与资源配置
    deploy:
      replicas: 3         # 默认启动3个实例
      resources:
        limits:
          cpus: '0.5'     # 每个实例最多使用0.5核CPU
          memory: 512M    # 每个实例最多使用512MB内存
        reservations:
          cpus: '0.2'     # 每个实例预留0.2核CPU
          memory: 256M    # 每个实例预留256MB内存
      restart_policy:
        condition: on-failure  # 失败时重启
        max_attempts: 3       # 最多重试3次
    networks:
      - app-network

  # 2. Nginx负载均衡器
  nginx:
    image: nginx:stable
    ports:
      - "80:80"           # 暴露80端口供外部访问
    volumes:
      - ./nginx/nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf:ro  # 挂载Nginx配置
      - ./nginx/conf.d:/etc/nginx/conf.d:ro
    depends_on:
      webapp:
        condition: service_healthy  # 等待webapp健康后再启动
    restart: always
    # 负载均衡器健康检查
    healthcheck:
      test: ["CMD", "nginx", "-t"]  # 检查Nginx配置是否有效
      interval: 30s
      timeout: 10s
      retries: 3
    networks:
      - app-network

# 自定义网络(隔离与通信)
networks:
  app-network:
    driver: bridge

nginx/conf.d/default.conf配置,因为持久化配置,在容器内部对应
/etc/nginx/conf.d/default.conf

$ cat nginx/conf.d/default.conf
# 负载均衡到多个webapp实例
upstream webapp_cluster {
    server webapp:8080;  # 自动发现同网络下的所有webapp实例
}

server {
    listen 80;
    server_name localhost;

    location / {
        proxy_pass http://webapp_cluster;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        proxy_next_upstream error timeout http_500 http_502 http_503;  # 故障自动切换
    }
}

nginx.conf配置,对应容器内部/etc/nginx/nginx.conf

$ cat nginx/nginx.conf
user  nginx;
worker_processes  auto;  # 自动根据CPU核心数设置工作进程数

error_log  /var/log/nginx/error.log notice;
pid        /var/run/nginx.pid;

events {
    worker_connections  1024;  # 每个工作进程的最大连接数
    multi_accept on;           # 允许同时接受多个连接
    use epoll;                 # 使用高效的epoll事件模型(Linux系统)
}

http {
    include       /etc/nginx/mime.types;
    default_type  application/octet-stream;

    log_format  main  '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" '
                      '$status $body_bytes_sent "$http_referer" '
                      '"$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for"';

    access_log  /var/log/nginx/access.log  main;

    sendfile        on;
    # tcp_nopush     on;

    keepalive_timeout  65;  # 长连接超时时间
    tcp_nodelay        on;  # 禁用Nagle算法,降低延迟

    gzip  on;                # 启用Gzip压缩
    gzip_vary on;            # 根据客户端支持的压缩格式返回不同响应
    gzip_proxied any;        # 对代理请求启用压缩
    gzip_comp_level 6;       # 压缩级别(1-9,6为平衡值)
    gzip_buffers 16 8k;      # 压缩缓冲区大小
    gzip_http_version 1.1;   # 支持的HTTP版本
    gzip_types text/plain text/css application/json application/javascript text/xml application/xml application/xml+rss text/javascript;

    include /etc/nginx/conf.d/*.conf;  # 引入子配置文件
}

Python应用

很简单,这里就是Flask起了一个http服务,使用了8080端口,请求返回“Hello from 容器名字”

$ cat app.py
from flask import Flask, jsonify
import socket

app = Flask(__name__)

# 健康检查端点
@app.route('/health')
def health():
    return jsonify(status="healthy", instance=socket.gethostname()), 200

# 测试端点(返回当前实例ID)
@app.route('/')
def index():
    return f"Hello from {socket.gethostname()}!\n"

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=8080)

requirements.txt 配置

$ cat requirements.txt
flask==2.0.1
gunicorn==20.1.0

Dockerfile 文件,注意这里使用了python3.9的基础镜像

$ cat Dockerfile

FROM python:3.9.20
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir flask
COPY app.py .
EXPOSE 8080
# 启动命令
CMD ["python", "app.py"]

使用命令行: docker compose up 启动

正常启动后,docker compose ps 一下

使用curl调用nginx试试

可以看到是轮询返回了不同的节点信息(容器主机名):

重点来啦,使用扩容命令,让webzpp增加到5个节点

命令:

docker compose up -d --scale webapp=5

怎么样,很简单吧,下面再对项目整体功能简单说明,可以分别根据前面提到的各个配置文件和源码进行比对:

伸缩配置

  • 通过 deploy.replicas 指定默认实例数量(示例中为 3 个)
  • 动态调整:docker-compose up -d --scale webapp=5 可临时扩展到 5 个实例
  • 资源限制防止单个实例过度占用服务器资源

健康检查

  • Web 服务:通过 /health 端点检查应用是否正常运行
  • Nginx:通过 nginx -t 检查配置文件有效性
  • 健康状态影响依赖启动(depends_on 中的 service_healthy 条件)

负载均衡

  • Nginx 作为反向代理,自动将请求分发到所有 webapp 实例
  • proxy_next_upstream 配置实现故障自动切换(实例异常时跳过)

启动后会先build webapp的python镜像

$ docker images

REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE

nginx-scale-webapp latest a10497aa78f4 9 minutes ago 1.01GB

可以看到原始镜像999M,生成的镜像喂1.01G

python 3.9.20 8223e5d99418 9 months ago 999MB

以上这个样例适合中小型应用的容器化部署,单机版本仅用于演示,通过简单的命令即可实现服务伸缩、故障自动检测和请求负载均衡。

如果在生产使用建议使用K8S或者Docker Swarm 集群模式。

(全文完)

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