VSCode之容器开发环境搭建 (Remote-Containers)

前言

相信各位程序猿们在自己电脑里打开IDE敲代码什么的已经是娴熟到不行了,在电脑里安装java sdk, nodejs, 这些基础操作也是熟练到炸裂了,不过大家有没有想象过将开发环境迁移到容器里面?或者说开发环境代码化?自己的电脑只需要装好IDE,连接到容器里就可以立刻开发编译,听起来是不是有点小激动呢?

最近,微软发布一组 VSCode 插件 Remote-Development 。它可以让开发者在 VSCode 中直接访问远程的目录进行开发工作。这样我们的代码和开发环境就可以和终端电脑分离了,可以避免对本机环境的污染,并且可以随意在远端搭建多个不同的开发环境随时切换,结合容器技术可以有效的将不同的开发环境进行区隔,并且以容器为单位,进行复制、迁移,甚至可以在小组内对同样的环境需求进行打包、分发,新入职的同学不需要再搭建环境,连上容器直接进入开发。下面让我来带领大家由浅到深的搭建这样的远端开发环境吧。

坑位预警

所谓坑位预警,就是我会把趟过的各种大坑小坑,放到文章开头的这里进行说明,让大伙们首先有个心理预期...毕竟在这个世界上,除了坑,就只有坑了(捂脸)。

  1. Remote-Containers 这一套插件现在的功能很多都是基于电脑本机安装的 docker 容器环境,虽然它支持连接到远端的 docker 容器,不过连接到远端之后会有很多额外的设置需要弄了...

  2. 如果你的开发环境里还需要编译docker镜像这种功能的话(比如你想编译 Quarkus 框架的 native 镜像。不要问,我还在坑里爬不出来...),辣就有更多乱七八糟的奇珍异兽级别的错误涌出来嘞。当然了,如果只是通过 maven 或者 gradle 编译个 jarwar 包的话还是可以轻松实现的。

准备环境

一共需要以下几样工具:

  1. VSCode 本体
  2. Remote-Developement 插件
  3. Docker CLI (因为插件需要用到本机的docker命令)

注意:在这里我会分开两个场景去说明:

  • [本地]:代表docker环境直接安装在本地电脑。
  • [远端]:代表docker环境安装在远端服务器。

1. 安装 VSCode

自己度娘下载链接去~ 略过!

2. 安装插件

Ctrl+Shift+X 打开插件界面,搜 Remote Development 安装即可。

插件界面

3. 安装docker

[本地] 如果想直接安装到本地电脑里,使用本地的docker环境,那么安装docker desktop,安装好本地就会有个docker环境。

[远端] 如果本地不想安装,想链接到远端服务器的docker,那么安装docker-cli即可。(当然,坑最多...)

  1. 下载docker.exe,放到PATH路径里,让命令行可以直接使用docker命令即可。

  2. cmd 或者 power shell 里面打 docker info 命令,看到有东西出来就可以了。

4. [远端] 开启 docker 远程调用 api 功能[1]

跑下面的命令,创建 override.conf 文件,然后重启 docker 进程即可。

# create folder
$ sudo mkdir /etc/systemd/system/docker.service.d/

# create conf file
$ sudo vi /etc/systemd/system/docker.service.d/override.conf

# 添加下面内容到override.conf
[Service]
ExecStart=
ExecStart=/usr/bin/dockerd -H fd:// -H tcp://0.0.0.0:2375 --containerd=/run/containerd/containerd.sock

注意: tcp://0.0.0.0:2375 的端口号可以根据自己需要修改。

5. [远端] 设置 VSCode[2]

是的,连接远端docker的话要设置下面的东西,耶~

在 vscode 里打开 settings

VSCode设置

搜索 docker host,在下面列出的位置里填写远端docker的地址:

填写 docker host 地址

测试一下

都设置完之后,点开 Remote Explorer,如果能够看到docker的容器信息,辣就是成功嘞。

打开 Remote Explorer

参考文章

[1] Docker官方教程:Enable the remote api for dockerd

[2] Microsoft官方教程:Developing inside a container on a remote Docker host

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