Docker sous Linux : Comment effectuer des tests et un suivi automatisés des conteneurs ?
Avec le développement rapide de la technologie des conteneurs, Docker est devenue l'une des plateformes de conteneurisation les plus populaires. Dans le processus d'utilisation de Docker pour le déploiement et la gestion d'applications, les tests et la surveillance automatisés des conteneurs sont particulièrement importants. Cet article expliquera comment utiliser Docker sous Linux pour les tests et la surveillance automatisés des conteneurs, et fournira des exemples de code correspondants.
1. Test automatisé de Docker
FROM python:3.8-alpine WORKDIR /app COPY requirements.txt ./ RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt COPY . . CMD [ "python", "./app.py" ]
Le Dockerfile ci-dessus a été créé pour une application basée sur Python en créant d'abord une nouvelle image basée sur l'image python:3.8-alpine
. Définissez ensuite le répertoire de travail sur /app
, copiez le fichier de dépendances requirements.txt
requis par l'application dans le conteneur et installez les dépendances. Copiez ensuite tous les fichiers du répertoire courant dans le conteneur et utilisez la directive CMD
pour spécifier la commande à exécuter au démarrage du conteneur. python:3.8-alpine
镜像构建一个新的镜像。然后设置工作目录为/app
,将应用程序所需的依赖文件requirements.txt
复制到容器中,并安装依赖。接着将当前目录中的所有文件都复制到容器中,并通过CMD
指令指定容器启动时执行的命令。
docker build
命令构建Docker镜像,如下所示:$ docker build -t myapp:latest .
上述命令将基于当前目录中的Dockerfile构建名为myapp
的最新版本镜像。
接下来,使用docker run
命令运行容器,并指定相应的端口映射等配置,如下所示:
$ docker run -d -p 8080:8080 --name myapp-container myapp:latest
上述命令将运行名为myapp-container
的容器,并将容器内的8080端口映射到主机的8080端口。
unittest
模块编写测试用例。以下是一个简单的示例:import unittest import requests class TestApp(unittest.TestCase): def setUp(self): self.url = 'http://localhost:8080/' def tearDown(self): pass def test_hello(self): response = requests.get(self.url + 'hello') self.assertEqual(response.status_code, 200) self.assertEqual(response.text, 'Hello, world!') if __name__ == '__main__': unittest.main()
上述示例中,setUp
方法用于初始化测试环境,tearDown
方法用于清理测试环境。test_hello
方法是一个具体的测试用例,使用requests
库发送HTTP请求,并进行断言判断返回结果是否符合预期。
test_app.py
,可以使用以下命令运行测试脚本:$ python test_app.py
二、Docker的监控
首先,需要在容器中安装和配置Prometheus。这可以通过在Dockerfile中添加相应的指令来实现,具体步骤如下:
FROM prom/prometheus:v2.26.0 COPY prometheus.yml /etc/prometheus/
prometheus.yml
global: scrape_interval: 5s scrape_configs: - job_name: 'myapp' static_configs: - targets: ['myapp-container:8080']
上述配置文件中,scrape_interval
指定了数据采集的间隔时间,scrape_configs
定义了要监控的目标。
docker run
命令启动Prometheus容器,如下所示:$ docker run -d -p 9090:9090 -v /path/to/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml --name prometheus prom/prometheus:v2.26.0
上述命令将运行名为prometheus
的容器,并将容器内的9090端口映射到主机的9090端口,同时将主机上的prometheus.yml
文件挂载到容器中。
http://localhost:9090
docker build
pour créer l'image Docker, comme indiqué ci-dessous : rrreee La commande ci-dessus sera basée sur l'image actuelle du Dockerfile dans le répertoire qui crée la dernière version nommée myapp
.
Ensuite, utilisez la commande docker run
pour exécuter le conteneur et spécifiez le mappage de port correspondant et d'autres configurations, comme indiqué ci-dessous :
myapp-container
Conteneur et mappez le port 8080 du conteneur au port 8080 de l'hôte. unittest
pour écrire des cas de test. Voici un exemple simple : setUp
est utilisée pour initialiser l'environnement de test et la méthode tearDown
est utilisée pour nettoyer l’environnement de test. La méthode test_hello
est un scénario de test spécifique qui utilise la bibliothèque requests
pour envoyer des requêtes HTTP et effectuer des assertions afin de déterminer si les résultats renvoyés répondent aux attentes. 🎜test_app.py
, vous pouvez utiliser la commande suivante pour exécuter le script de test : 🎜🎜rrreee🎜2 Surveillance Docker🎜🎜🎜Utiliser la surveillance Prometheus🎜Prometheus est un open source. système de surveillance des sources largement utilisé dans l’écosystème Docker. Prometheus fournit un support puissant pour la surveillance des conteneurs en collectant et en stockant des données de séries chronologiques et en fournissant des fonctions flexibles de requête et de visualisation. 🎜🎜🎜Tout d'abord, Prometheus doit être installé et configuré dans le conteneur. Ceci peut être réalisé en ajoutant les instructions correspondantes dans le Dockerfile. Les étapes spécifiques sont les suivantes : 🎜🎜🎜Téléchargez et installez Prometheus🎜🎜rrreee🎜🎜Créez le fichier de configuration Prometheus prometheus.yml
🎜🎜rrreee. 🎜Le fichier de configuration ci-dessus, scrape_interval
spécifie l'intervalle de collecte des données et scrape_configs
définit les cibles à surveiller. 🎜docker run
pour démarrer le conteneur Prometheus, comme indiqué ci-dessous : 🎜🎜rrreee🎜La commande ci-dessus exécutera le conteneur nommé prometheus
, mappera le port 9090 du conteneur au port 9090 sur l'hôte et montera le fichier prometheus.yml
sur le hôte dans le conteneur. 🎜http://localhost:9090
via le navigateur. Dans cette interface, les données peuvent être interrogées et visualisées via le langage de requête PromQL. 🎜🎜🎜Résumé🎜🎜Cet article présente comment utiliser Docker sous Linux pour les tests et la surveillance automatisés des conteneurs. Lors de l'exécution de tests automatisés, vous devez créer un Dockerfile, créer et exécuter le conteneur, puis écrire le script de test correspondant pour les tests. Lors de la surveillance des conteneurs, vous pouvez utiliser Prometheus pour collecter et stocker des données de séries chronologiques, et utiliser PromQL pour les requêtes et la visualisation. Grâce aux méthodes ci-dessus, les conteneurs Docker peuvent être mieux gérés et surveillés pour garantir la stabilité et la fiabilité des applications. 🎜🎜Références : 🎜🎜🎜Documentation officielle de Docker : https://docs.docker.com/🎜🎜Documentation officielle de Prometheus : https://prometheus.io/docs/🎜🎜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!