引言
Docker 是一个非常有趣的项目。它自己宣称可以减轻部署服务器的难度，当然我相信里面有炒作的成分。但是实际使用后，我觉得 Docker 的表现还是可圈可点的。
Docker最大的作用就是隔绝了操作系统环境，类似于虚拟机，但是相对于虚拟机，他又拥有绝对的高效率、和通用性
- docker有着比虚拟机更少的抽象层
- docker利用的是宿主机的内核
所以本节为了能使大家对Docker有一个直观的认识，这里引用一个网友的实际程序来给大家讲解
开始之前，我们先要引入一个叫做 Image 的东西，不过这里不是图片的意思，他代表的是镜像
Docker最核心的一个概念就是镜像，他类似于虚拟机当中的虚拟机文件，但是又完全不同，最直观的感觉就是运行一个Docker Image是非常迅速的，通常只需要几秒钟！你可以从Docker的镜像库中下载到很多很多的镜像，上一章的“Hello-Docker”大家还记得么，那就是其中的一个，还有很多，比如说Ubuntu,RabbitMQ等等。
这里有一个镜像库，感兴趣的同学可以去看看，阿里镜像库
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开始
好了，这里先不说那么多复杂的概念，咱们上手试试吧！
今天，我们要在使用Jetty + Docker快速实现和部署一个能显示随机正态分布的页面，非常简单，最终效果如下：
我们要在使用Jetty + Docker快速实现和部署一个能显示随机正态分布的页面，非常简单，最终效果如下：
核心目标：
- 理解Docker两条基本命令（打包和运行）。
- 了解Docker基本使用方式。
开发环境
先看看开发环境是否准备好了，嗯~想一下我们需要什么，我们需要一个房子和一些零部件，房子就是我们Docker环境，零部件就是JDK环境，然后为了使应用看起来更简单，我们引入Groovy语言来代替java，接着就是一个好的编辑器，vim、emacs，当然哪个顺手就用哪个。
Jetty服务器
我们需要写一个Groovy脚本来跑Jetty，首先新建一个文件夹，把这个文件夹作为这个原型的根目录。
然后在原型根目录中新建app.groovy作为程序入口。这个脚本主要的任务就是为我们启动Jetty服务器，内容如下：
@Grab('org.eclipse.jetty.aggregate:jetty-server')
@Grab('org.eclipse.jetty.aggregate:jetty-servlet')
@Grab('javax.servlet:javax.servlet-api')
import groovy.servlet.GroovyServlet
import org.eclipse.jetty.server.Server
import org.eclipse.jetty.servlet.DefaultServlet
import org.eclipse.jetty.servlet.ServletContextHandler
def server = new Server(8080)
def context = new ServletContextHandler(server, '/', ServletContextHandler.SESSIONS)
context.with {
resourceBase = 'webroot' // 使用webroot文件夹作为根目录
addServlet(DefaultServlet, '/') // 挂入DefaultServlet为*.groovy脚本以外的文件提供访问
addServlet(GroovyServlet, '*.groovy') // Groovy脚本用的Servlet
welcomeFiles = ['index.groovy'] // welcome文件设置为index.groovy，此处Optional
}
server.start()
简单说明一下这个脚本的作用。
首先我们用@Grab抓取需要的jar包，完了之后导入一些Servlet和Server，然后把这些Servlet挂到端口为8080的Jetty Server上，最后启动Jetty。
服务器有了，接下来我们需要写正态分布的页面了。
正态分布
在原型根目录下新建webroot，在其中新建一个脚本，名字随意取，在这里我们取名叫test1.groovy。我不准备在这里贴这个脚本的全部代码了，你可以在这个项目里面看到源代码。
更详细的程序说明也可以查看这个博客，注意！这里的代码不是重点，我们只是引用了这位博主的代码，大家不愿意看代码的同学可以直接下载源码。
这里用到了几个名词需要简单说一下
- java.util.Random
Java的java.util.Random中自带一个能生成数学期望(u)是0、标准差(a)是1的近似随机标准正态分布的随机方法，叫做nextGaussian，我们用它来生成随机数。
由标准正态分布的特性可知，99%以上的数值落在(u-2.58a, u+2.58a)区间中，由于标准正态分布u = 0, a = 1所以我们可以假定nextGaussian方法生成的双精度值范围在-2.58 ~ +2.58之间，我们要做的只是对这个结果值做一下线性平移，然后收集结果即可。
- GroovyServlet
如果你查看groovy.servlet.ServletBinding
，可以看到在GroovyServlet中，已经默认绑定了以下几个变量供我们调遣
Eager variables
- “request” : the HttpServletRequest object
- “response” : the HttpServletRequest object
- “context” : the ServletContext object
- “application” : same as context
- “session” : shorthand for request.getSession(false) - can be null!
- “params” : map of all form parameters - can be empty
- “headers” : map of all request header fields
Lazy variables
- “out” : response.getWriter()
- “sout” : response.getOutputStream()
- “html” : new MarkupBuilder(response.getWriter())
- “json” : new JsonBuilder()
Methods
- “forward(String path)” : request.getRequestDispatcher(path).forward(request, response)
- “include(String path)” : request.getRequestDispatcher(path).include(request, response)
- “redirect(String location)” : response.sendRedirect(location)
- chart.js
一个开源图表控件，参考这里的中文文档
详细代码如下：
def random = new Random();
def map = [:]
int MIN = params.distMin? params.distMin.toInteger():0 // 最大值
int MAX = params.distMax? params.distMax.toInteger():100 // 最小值
int mean = params.distMean? params.distMean.toInteger():50 // 数学期望值
int sd = params.distSD? params.distSD.toInteger():2 // 标注差
int nums = params.distTimes? params.distTimes.toInteger():100
MAX = Math.max(MAX, MIN)
MIN = Math.min(MAX, MIN)
if(MAX == MIN) {
MAX = MIN + 100
}
if(nums <=0) {
nums = 100
}
// System.out.println "MIN:$MIN"
// System.out.println "MAX:$MAX"
// System.out.println "mean:$mean"
// System.out.println "sd:$sd"
// System.out.println "nums:$nums"
nums.times {
def gaussian = MIN - 1
while(gaussian < MIN || gaussian > MAX) {
gaussian = random.nextGaussian(); // mean 0.0, standard deviation 1.0// transform
gaussian = (int)(sd * gaussian) + mean
}
// System.out.println "runs[$it]=$gaussian"
if(map[gaussian]) {
map[gaussian] += 1
} else {
map[gaussian] = 1
}
}
// System.out.println map
def keys = map.keySet().sort()
def dataLabels = (keys[0]..keys[-1]).collect { it.toString() }
def dataList = (keys[0]..keys[-1]).collect { map[it]?:0 }
//这里动态生成html页面
html.html {
head {
title 'Gaussian Distribution Test'
script src:'//cdn.bootcss.com/Chart.js/1.0.2/Chart.min.js'
}
body {
h1 '（伪）正态分布研究'
canvas id:'myChart', width: 800, height: 500
form (method:'POST') {
label ('最小值MIN') { input(type:'number', name:'distMin', placeholder:'最小值', value:"$MIN", required:'required') }
label ('最大值MAX') { input(type:'number', name:'distMax', placeholder:'最大值', value:"$MAX", required:'required') }
label ('数学期望值') { input(type:'number', name:'distMean', placeholder:'数学期望', value:"$mean", required:'required') }
label ('标准差') { input(type:'number', name:'distSD', placeholder:'标准差', value:"$sd", required:'required') }
label ('样本总量') { input(type:'number', name:'distTimes', placeholder:'样本总量', value:"$nums", required:'required') }
button(type:'submit', '提交')
}
script {
mkp.yield 'var data ='
json {
labels dataLabels
datasets ([[
fillColor : "rgba(151,187,205,0.5)",
strokeColor : "rgba(151,187,205,1)",
pointColor : "rgba(151,187,205,1)",
pointStrokeColor : "#fff",
data : dataList
]])
}
}
script {
mkp.yieldUnescaped '''
var options = {
//String - Colour of the scale line
scaleLineColor : "rgba(0,0,0,.5)",
//String - Colour of the grid lines
scaleGridLineColor : "rgba(0,0,0,.1)",
//Boolean - Whether to show a dot for each point
pointDot : false,
};
var ctx = document.getElementById("myChart").getContext("2d");
new Chart(ctx).Line(data, options);
'''
}
}
}
运行
重头戏现在才开始，首先让我们运行一下上面的代码，先检查一下工程文件是否像下图这样：
webroot中包含test1.groovy文件
好啦，让我们在主目录尝试运行如下命令：
$ groovy app.groovy
完成！浏览器访问http://localhost:8080/test1.groovy
是不是看到运行的效果了？如果不对的话再检查检查，相信不会有什么问题！
部署
这里我们先回忆一下我们需要部署什么东西，首先就是java环境，很多人可能要问，为什么要部署java环境，本机上的java不是已经安装了么？其实，用上面的房子理论来解释就是，docker他默认是一个空房子，并不包含任何运行环境，为了让我们的工具可以运行起来，我们首先是要配置好房子里的工具，也就是运行环境，其次才是打包我们的代码、数据库文件等。
接下来就是要部署Groovy的运行环境，配置完成以后还需要将相应的工具配置到环境变量，就和本机配置一样。
Jetty呢？这个不用在容器中配置，因为它是通过Groovy动态引入的，这也是Groovy的一个魅力所在！我们可以用过它简化很多操作，并实现一些Java不容易实现的功能。这个我在后面会单独开一个Groovy的文章详细说明。
总结一下：
都用到了如下这些工具：
- JAVA
openjdk-8FROM java:openjdk-8-jdk - Groovy
Install groovyADD http://dl.bintray.com/groovy/maven/apache-groovy-binary-${GROOVY_VERSION}.zip /tmp/ RUN unzip -d /opt/ /tmp/apache-groovy-binary-${GROOVY_VERSION}.zip \ && rm /tmp/apache-groovy-binary-${GROOVY_VERSION}.zip
Dockerfile代码如下：
# 使用openjdk-8
FROM java:openjdk-8-jdk
# 安装wget和unzip
RUN apt-get update && \
apt-get -y install wget unzip && \
apt-get clean
# 设定环境变量
ENV GROOVY_VERSION=2.4.5
ENV JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64 \
GROOVY_HOME=/opt/groovy-${GROOVY_VERSION}
ENV PATH=$GROOVY_HOME/bin/:$JAVA_HOME/bin:$PATH
# Install groovy
ADD http://dl.bintray.com/groovy/maven/apache-groovy-binary-${GROOVY_VERSION}.zip /tmp/
RUN unzip -d /opt/ /tmp/apache-groovy-binary-${GROOVY_VERSION}.zip \
&& rm /tmp/apache-groovy-binary-${GROOVY_VERSION}.zip
# 复制代码
ADD ./src/ /groovyApp
EXPOSE 8080
WORKDIR /groovyApp
# 运行groovy
ENTRYPOINT ["groovy", "app.groovy"]
OK，然后在docker环境中运行：（如果你是docker-machine的话，就是mac或者windows的docker，就是在Docker Quickstart Terminal
中，对就是头上有个金鱼
鲸鱼的那个终端）
这里需要注意下目录：
src中就是刚才的项目文件夹，在这个目录中我们打开Terminal，运行
docker build -t gaussianranddemo .
需要注意新版本的Docker规定命名必须是全部 小写 ！
首次运行Groovy需要下载依赖包, 可能需要点时间, 请耐心等候....
等待Docker下载并构建成功后运行
docker run -d -p 8080:8080 GaussianRandDemo
-d为是否后台运行，如果想查错误，可以把-d去掉，有异常可以调试
这个时候我们去查看http://localhost:8080/test1.groovy
如果页面正常显示，证明部署，运行都已经成功了！
最后再看一眼实际运行的效果
![]()
最终效果
排查问题
- 如果没有成功的话，可以去查看下端口占用情况
$ netstat -ap|grep 8080
- 容器运行情况
$ sudo docker ps -a
容器实例运行状态
- 镜像状态
$ sudo docker images
镜像状态
