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docker.md

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  1. Docker是什么？ Docker是一个软件，它提供了容器服务 除了Docker外，还有CoreOS团队推出的rkt容器软件，也提供容器服务

  2. 容器服务是什么？

首先，不论什么容器软件都是必须安装在操作系统之上的，linux或windows 上图这个大鲸鱼就是操作系统

容器软件引擎(例如Docker)通过调用linux操作系统内核的LXC,Cgroup,Namespace等技术，实现了将单个操作系统资源有效划分到孤立的组中，这些孤立的组叫做容器(container) 上图大鲸鱼上面装的集装箱就是容器

3.容器相比传统的虚拟机有什么区别 传统虚拟机是虚拟出了整个操作系统，而虚拟出的操作系统除了里面运行的程序占用内存外，操作系统本身还占用内存；相对来说容器技术以共享Kernel的方式实现，几乎没有性能损耗 容器的资源隔离效果要比虚拟机差，因为容器是共享内核的，虚拟机是虚拟化出了一个完整的内核 虚拟机很重，因为需要安装完整的操作系统；相对来说容器就很轻，一个容器的镜像只有几十兆甚至几兆

  1. 容器有什么好处 可以快速部署，因为容器轻 可以保证一致性的应用程序交付，因为容器轻，所以能把程序运行环境(jvm,nginx等)和代码一起打包到容器内，直接交付测试生产环境

  2. 使用容器需要注意什么?主要是不违反容器有什么好处 容器本身应该是轻量级的,不应该往容器里安装大量的软件,大的镜像难以快速分发；基于容器应该是轻的 容器本身应该是可随时立即摧毁重建的,是临时的(基础Dockerfile或swarm来实现)；基于容器要保证一致性的应用程序交付 容器本身应该是无状态的(可以理解为某个容器挂掉或重建了,不应该影响到其它的容器)；基于容器要保证一致性的应用程序交付 不要将数据存储在容器中,但是程序代码应该放置到容器中,作为最终交付的版本；基于容器要保证一致性的应用程序交付 不要从正在运行的容器中commit镜像,因为这是不可重复的，始终使用Dockerfile；基于容器要保证一致性的应用程序交付 不要只使用"latest"标签,从创建缓存的检索中检索到了一个错误的“latest”版本,使用标签可以方便跟踪和回滚版本问题；基于容器要保证一致性的应用程序交付 不要在一个容器中运行多个进程,Docker的机制如Healthy等只支持单一主进程;基于容器本身的稳定性 容器不要依赖IP地址,例如docker swarm使用services name进行通讯；基于容器本身的稳定性

PS:理论上来说，虚拟机也能实现快速部署和一致性的应用程序交付，就是把程序运行环境(jvm,nginx等)，代码等一起打包到虚拟机内,但是虚拟机相对容器来说，太重了

6.Docker容器的生态环境 单机版的Docker用途有限，无法承载更大的负载，因此需要支持分布式集群解决方案 目前主流的Docker集群方案有：k8s,swarm,mesos 咱们公司用的swarm,这是Docker官方的集群解决方案 k8s,全称Kubernetes，社区解决方案，背后支持者是google mesos,社区解决方案，背后支持者是 apache 基金会

咱们公司选择的是Docker+swarm的解决方案，原因是swarm入手相对简单，并且目前能满足咱们的使用需求

PS:如上三种方案是为了解决Docker的分布式部署问题；最后逐渐发展了各自的生态圈，包含部署，高可用，迁移，日志搜集，监控等

7.无论使用哪种集群方案，都必须首先安装Docker软件 这里示例是基于centos7,基于阿里云，安装Docker软件，别的地方安装注意修改下面红色字体 name=A01 hostnamectl set-hostname $name

yum remove -y docker docker-common docker-selinux docker-engine yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2 yum-config-manager --add-repo https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo yum makecache fast yum list docker-ce.x86_64 --showduplicates | sort -r #列出可以安装的docker版本 yum -y install docker-ce-17.06.1.ce #安装指定版本的docker

mkdir -p /lib/systemd/system/docker.service.d cat > /lib/systemd/system/docker.service.d/docker.conf << 'EOF' [Service] ExecStart= ExecStart=/usr/bin/dockerd --default-ulimit nofile=65535 EOF

mkdir -p /etc/docker/ mkdir -p /srv/docker/ cat > /etc/docker/daemon.json << 'EOF' { "dns": [ "100.100.2.136", "100.100.2.138" ], "data-root": "/srv/docker/", "hosts": [ "unix:///var/run/docker.sock" ], "registry-mirrors": [ "https://0sr73mco.mirror.aliyuncs.com" ] } EOF #"registry-mirrors": ["https://registry.docker-cn.com"]，中国docker hub专用地址，docker官方提供

systemctl daemon-reload systemctl start docker systemctl enable docker docker info

  1. Docker的版本

2016 年 7 月 29 日 Docker 1.12发布 2017 年 1 月 18 日 Docker 1.13发布

2017 年 3 月 2 日，Docker 官方发布了一篇 blog ，宣布企业版到来。版本也从1.13.x一跃到17.03。 之后，Docker 会每月发布一个 edge 版本(17.03, 17.04, 17.05...)，每三个月发布一个 stable 版本(17.03, 17.06, 17.09...)， 企业版(EE) 和 stable 版本号保持一致，但每个版本提供一年维护。

Docker 的 Linux 发行版的软件仓库也从以前的https://apt.dockerproject.org / https://yum.dockerproject.org 变更为目前的 https://download.docker.com/。软件包名变更为 docker-ce(社区版) 和 docker-ee(企业版)。 旧的仓库和包名(docker-engine)依旧可以使用，但不确定什么时候会被废弃，docker-engine 的版本号也变成了17.03.0~ce-0这种的版本号。

Docker v17.03.0-ce 版本更新内容和下载地址请查看发行日志。 来源： http://www.oschina.net/news/82496/docker-1-17-03 信息来源：http://www.oschina.net/news/82496/docker-1-17-03

几个概念 docker engine docker软件进程 docker machine docker官方部署工具，针对cloud环境，例如阿里，aws等，可以远程部署docker,swarm等，集成了cloud的接口 docker compose 官方编排工具，可以实现同时启动几个具有依赖关系的容器，以写Dockerfile的方式把容器依赖关系写到yaml文件里 docker swarm 官方集群管理工具，接口和docker单机基本一致 docker registry 官方的镜像仓库，可以配合Harbor/Portus使用，具有web管理界面 images 镜像，一般由各个官方网站提供的，例如alpine镜像，centos镜像，nginx镜像，可以理解为咱们平时装系统时的系统盘ISO文件 container 容器，运行一个容器的目的是提供服务，所以容器里面需要安装一些内容，这些内容就是由images提供的

PS： images格式：nginx:1.13,nginx:latest 前面是image名称,后面是tag,tag可以自定义,但一般都是跟版本号; 如果没有指定tag,则默认是latest,如nginx,和nginx:latest一个意思

8.单机版Docker的常用命令

ps -ef | grep dockerd #docker服务的进程，dockerd是Docker软件的server端进程

docker info #docker命令是Docker软件的client端进程,通过命令行管理dockerd server端的

docker pull alpine #下载最新的alpine image

docker run -i -t alpine echo "hello world" docker run -i -t alpine /bin/sh #docker run创建并运行一个容器 #进入alpine的shell后，测试运行cat /etc/os-release查看alpine版本号 #-i许允我们对容器内的STDIN进行交互,-t在容器内指定一个伪终端或终端

docker images docker images | grep alpine docker images --no-trunc docker images -q docker images --help #查看images信息

docker run -d alpine /bin/sh -c "while true; do echo hello world; sleep 1; done" #docker run创建并运行一个容器，-d在后台运行

docker ps #查看正在运行的容器 docker ps -a #查看所有的容器，包含正在运行的，已经退出的，暂停的等等

docker ps -q #只显示正在运行的容器的短ID,前12位

docker ps --no-trunc #不截断显示所有的信息

docker run -d --name testnginx -m 1g -p 8080:80 -v /volume/nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf nginx docker images | grep nginx #直接运行一个nginx容器，会自动下载nginx镜像 #nginx 镜像提供nginx服务，默认端口是80端口，但是这个80端口只是在这个运行的容器内部用的 #虽然这个nginx容器运行在一个操作系统上(这里是centos7)，但是这个操作系统也无法直接访问这个nginx容器的80端口 #-p 8080:80是把nginx容器的80端口映射到操作系统的8080端口上 #因此可以直接访问操作系统的8080端口来访问nginx,curl 127.0.0.1:8080 #-m 1g代表这个nginx容器最多可以使用宿主机操作系统1G的物理内存 #--name testnginx 给这个启动的nginx容器起一个名字 #-v /volume/nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf将宿主机操作系统的某个文件挂载到容器内部的某个目录，当然也可以挂载目录

docker logs e23dd06d1c50 docker logs testnginx #打印出一个容器的标准输出日志,后面跟容器名称或id

docker logs -f testnginx #从头开始，持续输出日志，类似shell的tail -f 1.txt命令

docker logs --tail 100 -f testnginx #只显示最近的100条日志，并持续输出新生成的日志

docker logs --tail 100 -f -t testnginx #只显示最近的100条日志，并持续输出新生成的日志,-t给每条日志打上一个时间戳

docker exec -it testnginx /bin/sh #进入一个正在运行的容器的shell

docker diff testnginx #可以查看一个容器的内部文件变化情况，非常有用 #A-added,D-deleted,c-changed

docker rm affectionate_kepler docker rm -f testnginx #-f 强制删除一个正在运行的容器

docker system df #查看docker中各项占用多少空间，

docker system df -v #可以查看更加详细的信息

docker system events docker system events --since 2016 #查看docker系统日志，包含创建销毁容器的信息

docker system prune -af #清理docker无用的镜像、容器、卷、网络

docker system prune -af --volumes #17.06.1默认不会删除volumes，需要额外定义

docker image prune #删除无用的镜像 docker container prune #删除无用的容器 docker volume prune #删除无用的卷 docker network prune #删除无用的网络

docker stats $(docker ps --format={{.Names}}) docker stats --format 'table {{.Name}}\t{{.CPUPerc}}\t{{.MemUsage}}\t{{.MemPerc}}\t{{.NetIO}}\t{{.BlockIO}}\t{{.PIDs}}' docker stats --all --format "table {{.ID}}\t{{.Name}}\t{{.CPUPerc}}\t{{.MemUsage}}" docker stats --all --format "table {{.Container}}\t{{.CPUPerc}}\t{{.MemUsage}}" #查看docker stats状态 #--format显示那些列 #-all显示所有容器信息，Running and Stopped

docker stats $(docker ps --format={{.Names}}) --no-stream
#查看docker stats状态，不刷屏

docker stats testnginx #显示指定的容器信息

  1. docker swarm集群

swarm是什么？ swarm集群就是一个集群软件名称叫swarm，安装好之后再把那些单机版本的dockerd加入到集群中来，由swarm进行统一管理 由于dockerd本身集成了swarm，在安装docker软件本身时就已经安装了swarm，谁让swarm是docker自家推出的集群呢

  1. 创建swarm集群

docker swarm init --advertise-addr 192.168.2.212 #初始化docker swarm集群，首先创建第一个节点，ip地址是节点IP，第一个节点是swarm的manager节点，保存swarm集群信息

docker swarm join-token manager #生成加入swarm manager节点命令，在需要加入swarm的dockerd节点上运行

docker swarm join-token worker #生成加入swarm work节点命令,work节点不保存集群信息，在需要加入swarm的dockerd节点上运行

PS: 既然由swarm进行统一管理了,管理那么多个dockerd,就必须保证swarm的高可用性,所以swarm的集群信息至少要保存在三个节点上来保证高可用 由于swarm的集群信息只保存在manager节点上，因此至少创建三个manager节点; manager节点的状态有Leader和Reachable两个状态，状态是Leader的节点是主节点，只有一个，其余的manager节点都是Reachable状态 work节点不保存集群信息，只会接受并运行manager节点发送来的任务，例如创建容器，销毁容器 manager节点和work节点默认都可以创建容器，销毁容器

docker swarm leave #退出swarm集群，在需要退出swarm的dockerd节点上运行

下面的命令只能在manager节点上执行

docker node ls #列出所有swarm的节点，manager，work节点

docker node inspect z48ts3fx22c8snzazjac99lnh --pretty #查看某个节点的信息

docker node update --availability drain z48ts3fx22c8snzazjac99lnh docker node update --availability active z48ts3fx22c8snzazjac99lnh docker node update --availability pause z48ts3fx22c8snzazjac99lnh #更新某个节点的可用性，drain表示这个节点不再接受来自manager节点的任务，并且将当前节点上运行的容器全部销毁，节点维护时使用 #更新某个节点的可用性，pause表示这个节点不再接受来自manager节点的任务,但已有的容器不会被销毁 #更新某个节点的可用性，active表示这个节点接受来自manager节点的任务,可以正常创建容器，销毁容器

docker node promote z48ts3fx22c8snzazjac99lnh #将一个节点升级成manager节点 docker node demote z48ts3fx22c8snzazjac99lnh #将一个节点降级成work节点 docker node rm z48ts3fx22c8snzazjac99lnh #从集群中主动删除一个节点，最好同时在要退出swarm的dockerd节点上运行docker swarm leave

  1. 创建swarm网络

docker network ls docker network create --driver overlay my-network docker network ls docker network inspect my-network #注意看，此时会有两个Driver是overlay的网络 #overlay网络可以让swarm集群中位于不同宿主机上的容器直接互相通讯 #只有处于相同的overlay网络的容器才能互相通讯，不同的overlay网络的容器不能互相通讯

  1. 创建一个swarm service

单机版dockerd创建容器的方法是docker run直接创建一个容器运行 swarm创建容器的方法是先创建一个service,然后指定这个服务里运行的容器的副本的个数，它的本质也是在在dockerd节点上创建容器，不过是有swarm集中管理的

docker service create --replicas 3 --name helloworld nginx docker service ls docker service ps helloworld docker service logs -f 5bwrqvtr8fty docker ps docker service inspect helloworld --pretty docker network inspect ingress #创建service时，没有指定--network networkname时，默认使用ingress的默认overlay网络

docker service scale helloworld=5 #动态调整一个service的replicas副本容器数量

docker service ls docker service ps helloworld docker service update --image nginx:1.12 helloworld #更新一个service，这里是更换helloworld这个service的image镜像 docker service ls docker service ps helloworld

export SERVICE_NAME='yougroup-test-nginx' #export IMAGE_NAME='registry.yourhost.cn/yougroup/test/nginx' export IMAGE_NAME="nginx:1.13"

docker service create
--name "$SERVICE_NAME"
--hostname "{{.Node.ID}}-{{.Service.Name}}"
--network my-network
--publish "mode=host,published=80,target=80"
--publish "mode=host,published=443,target=443"
--label com.example.foo="bar"
--container-label aliyun.logs."$SERVICE_NAME"=/var/log/nginx/access2.log
--container-label aliyun.logs."$SERVICE_NAME".format=json
--container-label aliyun.logs."$SERVICE_NAME".tags="host="$(hostname)""
--env MYVAR=foo
--replicas=2
--update-delay 5s
--rollback-delay 1s
--update-parallelism 1
--rollback-parallelism 3
--update-failure-action=rollback
"$IMAGE_NAME"

docker service inspect --format='{{json .Spec.Mode.Replicated.Replicas}}' yougroup-test-nginx #json格式 docker service ps yougroup-test-nginx --no-trunc #显示ps的完整信息

docker service update --image nginx:1.12 yougroup-test-nginx #将yougroup-test-nginx的image修改成nginx:1.12；更新代码版本时也是直接更新打包好的新的image

docker service update --rollback yougroup-test-nginx #--rollback，手动回滚，会把服务回滚到最近的docker service update之前的配置，这里会把更新后的image nginx:1.12回滚成nginx:1.13 #经实验证明，即使更新前后使用的image名称tag一致，依然可以回滚到之前的配置，包括更新前的service使用的image,但依然建议每次build时使用不同的tag

  1. Dockerfile书写规范 什么是Dockerfile？ Dockerfile是由一系列命令和参数构成的脚本，这些命令应用于基础镜像并最终创建一个新的镜像，它们简化了从头到尾的流程并极大的简化了部署工作 我们可以在Dockerfile里定义一些我们自己的内容,例如环境变量,配置文件,代码等等最终打包成一个新的image来满足我们的使用 我们书写Dockerfile的目的就是把它打包成image来供我们使用

Dockerfile从FROM命令开始，紧接着跟随者各种方法，命令和参数。其产出为一个新的可以用于创建容器的镜像。

FROM nginx:1.12.1-alpine LABEL "maintainer"="[email protected]"
"aliyun.logs.nginx=/var/log/nginx/access2.log" #LABEL是通过docker inspect containerid来查看的 EXPOSE 80 443 ENV myName="John Doe"
myDog=Rex
TZ=Asia/Shanghai
myCat=fluffy #通过image创建的容器，可以看到ENV的环境变量；环境变量也可以通过docker service --env来创建 WORKDIR /tmp/
#ADD,COPY,CMD,ENTRYPOINT,RUN命令都会在这个目录下执行 COPY check.sh /scripts/ COPY nginx.conf /etc/nginx/nginx.conf COPY conf.d/ /etc/nginx/conf.d/

ENV TZ=Asia/Shanghai RUN echo "http://mirrors.aliyun.com/alpine/v3.5/main" >/etc/apk/repositories
&& echo "http://mirrors.aliyun.com/alpine/v3.5/community" >>/etc/apk/repositories
&& apk add --update tzdata
&& apk add curl
&& rm -rf /var/cache/apk/*
&& ln -snf /usr/share/zoneinfo/$TZ /etc/localtime
&& echo $TZ > /etc/timezone
&& rm -rf /etc/nginx/conf.d/default.conf

#ADD,COPY都不可以拷贝Dockerfile所在目录外的文件；需要的话可以通过其他方法先拷贝到Dockerfile所在目录 #如果目标位置不以"/"结尾，则目标则会被认为成一个常规文件，不会当作目录处理 #如果目标位置不存在，则会自动创建 #建议只用COPY

HEALTHCHECK --interval=5s --timeout=3s CMD curl -f http://localhost/ || exit 1 #间隔5s检测一次，每次检测3s内没有正常返回则判断检测失败，默认检测重试3次后，判断容器为unhealthy状态,然后会销毁当前容器并重建新的容器，如此往复

HEALTHCHECK --start-period=30s --interval=5s --timeout=3s --retries=16 CMD /bin/sh /scripts/check.sh $URL #--start-period=30s检测周期30s后开始，间隔5s检测一次，每次检测3s内没有正常返回则判断检测失败，默认检测重试3次后，判断容器为unhealthy状态 #$URL这个环境变量可以在Dockerfile里直接定义，也可以在创建service时定义

: ' cat /scripts/check.sh #!/bin/sh -xe URL=$1 if [ "$URL" == "" ];then exit 1 fi

Output=curl -s $URL | jq -r '.status' if [ "$Output" == "UP" ];then exit 0 else exit 1 fi '

docker build --pull -t mynginx ./ #./目录里的必须包含名称是Dockerfile的文件，文件内容就是上面写的那些内容 #--pull构建时总是拉去最新的镜像

-t构建的新的image的名称

docker tag mynginx ciregistry.yourhost.cn:8443/yougroup/test/mynginx #给新构建的image mynginx起一个别名

docker push ciregistry.yourhost.cn:8443/yougroup/test/mynginx #如果这个别名正好是一个私有仓库的地址，就可以把这个image推送到私有仓库了 #docker私有仓库必须支持https，才能被docker正常使用

docker run -d -p 5000:5000 --name registry -v /data/registry:/tmp/registry registry #启动registry server docker容器，创建一个docker私有仓库 #docker私有仓库必须支持https，才能被docker正常使用，所以可以通过nginx upstream反向代理一下docker registry

11.项目实战，搭建ELK日志搜集系统

需要先安装fluentd

mkdir /scripts/fluentd -p cd /scripts/fluentd

cat > Dockerfile << 'EOF' FROM fluent/fluentd:v0.12-onbuild

ENV TZ=Asia/Shanghai RUN echo "http://mirrors.aliyun.com/alpine/v3.5/main" >/etc/apk/repositories \ && echo "http://mirrors.aliyun.com/alpine/v3.5/community" >>/etc/apk/repositories
&& apk add --update tzdata
&& apk add curl
&& ln -snf /usr/share/zoneinfo/$TZ /etc/localtime
&& echo $TZ > /etc/timezone

RUN apk add --virtual .build-deps
sudo build-base ruby-dev
&& sudo gem install
fluent-plugin-elasticsearch
&& sudo gem sources --clear-all
&& apk del .build-deps
&& rm -rf /var/cache/apk/*
/home/fluent/.gem/ruby/2.3.0/cache/*.gem EOF

mkdir plugins -p mkdir -p /srv/volume/fluentd/

cat > /scripts/fluentd/fluent.conf << 'EOF'

@type forward port 24224 bind 0.0.0.0

<filter docker.**> type parser format json time_format %Y-%m-%dT%H:%M:%S.%L%Z key_name log reserve_data true

<filter docker.yougroup-test-nginx**> type record_transformer enable_ruby true "@timestamp" ${Time.now.strftime("%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%L%z")} "@target_index" "pipipa-bbb"

<match docker.**> @type elasticsearch hosts yougroup-test-elasticsearch:9200

target_index_key @target_index index_name _default_index type_name fluentd

include_tag_key true tag_key DockerName

flush_interval 1s buffer_type memory EOF

docker build --no-cache --pull -t yougroup/tools/fluentd ./

mkdir -p /srv/volume/fluentd/log/ mkdir -p /srv/volume/fluentd/scripts/ docker service rm yougroup-test-fluentd docker service create
--name yougroup-test-fluentd
--network my-network
--mount type=bind,src=/srv/volume/fluentd/log/,dst=/fluentd/log/
--mount type=bind,src=/scripts/fluentd/fluent.conf,dst=/fluentd/etc/fluent.conf
--mount type=bind,src=/srv/volume/fluentd/scripts/,dst=/fluentd/scripts/
--env FLUENTD_CONF=fluent.conf
--publish "mode=host,published=24224,target=24224"
yougroup/tools/fluentd

安装nginx

mkdir /scripts/nginx -p cd /scripts/nginx

cat > nginx.conf << 'EOF' user nginx; worker_processes 1; error_log /var/log/nginx/error.log warn; pid /var/run/nginx.pid; events { worker_connections 1024; } http { include /etc/nginx/mime.types; default_type application/octet-stream; log_format json '{"times":"$time_local",' '"remoteuser":"$remote_user",' '"remoteip":"$remote_addr",' '"bodysize":$body_bytes_sent,' '"requesttime":$request_time,' '"upstreamtime":$upstream_response_time,' '"upstreamhost":"$upstream_addr",' '"http_host":"$host",' '"request":"$request",' '"url":"$uri",' '"xff":"$http_x_forwarded_for",' '"referer":"$http_referer",' '"@target_index":"yougroup-magiceye-backend",' '"@timestamp":"$time_iso8601",' '"status":$status}'; access_log /var/log/nginx/access.log json; sendfile on; #tcp_nopush on; keepalive_timeout 65; #gzip on; include /etc/nginx/conf.d/*.conf; } EOF

docker service rm yougroup-test-nginx cat > service.sh << 'EOF' #!/bin/bash set -xe export IMAGE_NAME=yougroup/test/nginx docker service create
--name yougroup-test-nginx
--network my-network
--replicas 1
--publish "mode=host,published=8080,target=80"
--log-driver=fluentd
--log-opt=fluentd-address=192.168.2.212:24224
--log-opt=tag=docker.{{.Name}}
--mount type=bind,src=/scripts/nginx/nginx.conf,dst=/etc/nginx/nginx.conf
nginx EOF

安装elasticsearch

mkdir /scripts/elasticsearch -p cd /scripts/elasticsearch cat > Dockerfile << EOF FROM elasticsearch:5.5.2 EOF

cat > service.sh << 'EOF' #!/bin/bash set -xe export IMAGE_NAME=yougroup/test/elasticsearch docker build --no-cache --pull -t $IMAGE_NAME ./ #docker service rm yougroup-test-elasticsearch mkdir /srv/volume/es/data/ -p docker service create
--name yougroup-test-elasticsearch
--network my-network
--replicas 1
--mount type=bind,src=/srv/volume/es/data,dst=/usr/share/elasticsearch/data
--publish "mode=host,published=9200,target=9200"
$IMAGE_NAME EOF

安装kibana

mkdir /scripts/kibana -p cd /scripts/kibana cat > Dockerfile << EOF FROM kibana:5.5.2 EOF

cat > service.sh << 'EOF' #!/bin/bash set -xe export IMAGE_NAME=yougroup/test/kibana docker build --no-cache --pull -t $IMAGE_NAME ./ #docker service rm yougroup-test-kibana mkdir /srv/volume/kibana/ -p docker service create
--name yougroup-test-kibana
--network my-network
--replicas 1
--publish "mode=host,published=80,target=5601"
--mount type=bind,src=/srv/volume/kibana/kibana.yml,dst=/etc/kibana/kibana.yml
$IMAGE_NAME EOF

mkdir -p /srv/volume/kibana cat > /srv/volume/kibana/kibana.yml << EOF server.host: '0.0.0.0' elasticsearch.url: 'http://yougroup-test-elasticsearch:9200/' EOF