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 32 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: bridgenginx/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==20.1.0Dockerfile 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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