


Comment faire une mise en miroir de bases de données avec Docker
Docker est actuellement la technologie de conteneurisation la plus populaire, qui peut regrouper des applications et leurs dépendances dans un conteneur indépendant et s'exécuter dans différents environnements. Les bases de données sont un composant essentiel des applications, et leur exécution dans Docker est un scénario très courant car il fournit un moyen pratique, sûr et reproductible de tester, déployer et mettre à l'échelle des applications de bases de données.
Alors, comment créer une image de base de données dans Docker ? Les étapes pour créer un miroir de base de données MySQL sont décrites en détail ci-dessous.
1. Téléchargez l'image MySQL officielle
Vous pouvez télécharger l'image MySQL officielle sur Docker Hub Nous pouvons utiliser la commande suivante pour télécharger l'image MySQL depuis Docker Hub :
docker pull mysql/mysql-server
2 Créez une image MySQL personnalisée
Bien. Nous pouvons utiliser directement l'image MySQL officielle, mais elle peut ne pas répondre à nos besoins, tels que les fichiers de configuration, les scripts d'initialisation, la sauvegarde des données, etc. Par conséquent, nous devons créer une image personnalisée basée sur l’image officielle pour répondre à nos besoins.
1. Créer un Dockerfile
Dockerfile est un fichier texte qui contient une série d'instructions pour créer une image Docker. Nous utilisons l'image officielle MySQL comme base, puis créons une image personnalisée en ajoutant des fichiers de configuration, des scripts d'initialisation, une sauvegarde des données, etc.
Dans cet exemple, nous créons un fichier Dockerfile avec le contenu suivant :
FROM mysql/mysql-server # 安装telnet和net-tools RUN yum update && yum install -y telnet net-tools # 添加自定义配置文件 ADD my.cnf /etc/mysql/my.cnf # 添加初始化脚本 ADD init.sql /docker-entrypoint-initdb.d/ # 添加数据备份 ADD backup.sql /tmp/backup.sql
L'explication du fichier Dockerfile ci-dessus est la suivante :
- FROM mysql/mysql-server : utilisez l'image officielle MySQL comme image de base.
- RUN yum update && yum install -y telnet net-tools : installez les outils telnet et net-tools.
- AJOUTER my.cnf /etc/mysql/my.cnf : Ajoutez le fichier de configuration personnalisé my.cnf au répertoire /etc/mysql/.
- AJOUTER init.sql /docker-entrypoint-initdb.d/ : Ajoutez le script d'initialisation init.sql au répertoire /docker-entrypoint-initdb.d/.
- AJOUTER backup.sql /tmp/backup.sql : Ajoutez la sauvegarde des données backup.sql au répertoire /tmp/.
2. Construire l'image
Dans cet exemple, nous avons préparé des fichiers Dockerfile, des fichiers de configuration personnalisés, des scripts d'initialisation, une sauvegarde de données et d'autres ressources. Ensuite, vous devez exécuter la commande suivante dans le répertoire où se trouve le fichier Dockerfile pour construire l'image :
docker build -t my-mysql:latest .
Parmi elles, -t est utilisé pour nommer l'image, et :latest signifie utiliser la dernière version.
3. Exécutez le conteneur MySQL
Maintenant que nous avons créé avec succès une image MySQL personnalisée, nous allons exécuter l'image dans le conteneur et attribuer un nom au conteneur :
docker run -d -p 3306:3306 --name my-mysql -v /data/mysql:/var/lib/mysql my-mysql
Parmi eux, -d signifie exécuter le conteneur dans en arrière-plan, -p mappe le port 3306 du conteneur au port 3306 de l'hôte, -v mappe le répertoire /data/mysql de l'hôte au répertoire /var/lib/mysql du conteneur et my-mysql représente le nom du conteneur.
Nous pouvons désormais utiliser l'outil client MySQL pour nous connecter au conteneur MySQL et tester qu'il fonctionne correctement.
mysql -h 127.0.0.1 -P 3306 -u root -p
4. Conclusion
Grâce à ce processus, nous avons appris à créer une image MySQL personnalisée dans Docker et à exécuter l'image. Cela facilite le test, le déploiement et la mise à l'échelle des applications de base de données. Dans les projets réels, nous pouvons ajouter davantage de configurations personnalisées et de scripts d'initialisation selon les besoins, ainsi que des données de sauvegarde et de récupération et d'autres fonctions.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

L'article détaille les applications de déploiement de Docker Swarm, couvrant la préparation, les étapes de déploiement et les mesures de sécurité pendant le processus.

L'article explique les pods, déploiements et services de Kubernetes, détaillant leurs rôles dans la gestion des applications conteneurisées. Il explique comment ces composants améliorent l'évolutivité, la stabilité et la communication dans les applications. (159 caractères)

L'article traite des applications de mise à l'échelle dans Kubernetes à l'aide de l'échelle manuelle, HPA, VPA et Autoscaler en cluster, et fournit les meilleures pratiques et outils pour surveiller et automatiser l'échelle.

L'article examine la mise en œuvre des mises à jour de roulement dans Docker Swarm pour mettre à jour les services sans temps d'arrêt. Il couvre les services de mise à jour, la définition des paramètres de mise à jour, la surveillance des progrès et la garantie de mises à jour en douceur.

L'article discute de la gestion des services dans Docker Swarm, en se concentrant sur la création, la mise à l'échelle, la surveillance et la mise à jour sans temps d'arrêt.

L'article examine la gestion des déploiements de Kubernetes, en se concentrant sur la création, les mises à jour, la mise à l'échelle, la surveillance et l'automatisation à l'aide de divers outils et meilleures pratiques.

Cet article détaille la mise en œuvre de la limitation des taux et des quotas de ressources dans Docker. Il couvre les limites du processeur, de la mémoire et des E / S à l'aide de CGROUPS, mettant l'accent sur les meilleures pratiques pour prévenir l'épuisement des ressources. Limitation du taux de réseau, nécessitant des outils externes comme

L'article traite des stratégies pour optimiser Docker pour les applications à faible latence, en se concentrant sur la minimisation de la taille de l'image, en utilisant des images de base légères et en ajustant l'allocation des ressources et les paramètres du réseau.
