| 导读 | 在这篇文章中，我们将考察一个 Node.js 开发原型，该原型用于从英国三个主要折扣网店查找“Raspberry PI Zero”的库存。我写好了代码，然后经过一晚的鼓捣把它部署在 Aure 上的 Ubuntu 虚拟机上。Docker 和 docker-compose 工具使得部署和更新过程非常快。 |
如果你已经阅读过 Hands-on Docker tutorial，那么你应该已经可以使用行链接 Docker 容器。通过行将 Node.js 的计数器链接到 Redis 服务器，其命令可能如下所示：
$ docker run -d -P --name redis1 $ docker run -d hit_counter -p 3000:3000 --link redis1:redis
现在假设你的应用程序分为三层：
- Web 前端
- 处理长时间运行任务的批处理层
- Redis 或者 mongo 数据库
通过“--link”的显式链接只是管理几个容器是可以的，但是可能会因为我们向应用程序添加更多层或容器而失控。
上面的例子看起来像这样：
version: "2.0"
services:
redis1:
image: redis
hit_counter:
build: ./hit_counter
ports:
- 3000:3000
从 Docker 1.10 开始，我们可以利用网络覆盖（network overlays）来帮助我们在多个主机上进行扩展。 在此之前，链接仅能工作在单个主机上。 “docker-compose scale”命令可以用来在需要时带来更多的计算能力。
查看 docker.com 上的 docker-compose 参考
我发现一个网页，它使用屏幕抓取以找出 4-5 个最受欢迎的折扣网店是否有库存。
- 网站包含静态 HTML 网页
- 向每个折扣网店发出一个 XMLHttpRequest 访问 /public/api/
- 服务器向每个网店发出 HTTP 请求并执行抓屏
每一次对 /public/api/ 的调用，其执行花 3 秒钟，而使用 Apache Bench（ab），我每秒只能完成 0.25 个请求。
零售商似乎并不介意 whereismypizero.com 抓取他们的网站的商品库存信息，所以我开始从头写一个类似的工具。 我尝试通过缓存和解耦 web 层来处理更多的抓取请求。 Redis 是执行这项工作的完美工具。 它允许我设置一个自动过期的键/值对（即一个简单的缓存），还可以通过 pub/sub 在 Node.js 进程之间传输消息。
复刻或者追踪放在 github 上的代码: alexellis/pizerostock
如果之前使用过 Node.js，你肯定知道它是单线程的，并且任何 CPU 密集型任务，如解析 HTML 或 JSON 都可能导致速度放缓。一种缓解这种情况的方法是使用一个工作进程和 Redis 消息通道作为它和 web 层之间的连接组织。
- Web 层
- 使用 200 代表缓冲命中（该商店的 Redis 键存在）
- 使用 202 代表高速缓存未命中（该商店的 Redis 键不存在，因此发出消息）
- 因为我们只是读一个 Redis 键，响应时间非常快。
- 库存抓取器
- 执行 HTTP 请求
- 用于在不同类型的网店上抓屏
- 更新 Redis 键的缓存失效时间为 60 秒
- 另外，锁定一个 Redis 键，以防止对网店过多的 HTTP 请求。
version: "2.0"
services:
web:
build: ./web/
ports:
- "3000:3000"
stock_fetch:
build: ./stock_fetch/
redis:
image: redis
一旦本地正常工作，再向 Azure 的 Ubuntu 16.04 镜像云部署就轻车熟路，只花了不到 5 分钟。 我登录、克隆仓库并键入“docker compose up -d”， 这就是所有的工作 - 快速实现整个系统的原型不会比这几个步骤更多。 任何人（包括 whereismypizero.com 的所有者）只需两行命令就可以部署新解决方案：
$ git clone //github.com/alexellis/pi_zero_stock $ docker-compose up -d
更新网站很容易，只需要一个“git pull”命令，然后执行“docker-compose up -d”命令，该命令需要带上“--build”参数。
目前测试网站使用 docker-compose 部署：stockalert.alexellis.io
原文来自：
本文地址：//q13zd.cn/docker-compose-prototy.html编辑：郑帅，审核员：逄增宝
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