docker容器下搭建kong的集群很简单，官网介绍的也很简单，初学者也许往往不知道如何去处理，经过本人的呕心沥血的琢磨，终于搭建出来了。

主要思想：不同的kong连接同一个数据库（就这么一句话）

难点：如何在不同的主机上用kong连接同一数据库

要求：

1、两台主机 172.16.100.101 172.16.100.102

步骤：

1、在101上安装数据库（这里就用cassandra）

docker run -d --name kong-database \ -p 9042:9042 \ cassandra:latest

2、迁移数据库（可以理解初始化数据库）

docker run --rm \ --link kong-database:kong-database \ -e "KONG_DATABASE=cassandra" \ -e "KONG_PG_HOST=kong-database" \ -e "KONG_CASSANDRA_CONTACT_POINTS=kong-database" \ kong:latest kong migrations up

3、安装kong

docker run -d --name kong \ --link kong-database:kong-database \ -e "KONG_DATABASE=cassandra" \ -e "KONG_PG_HOST=kong-database" \ -e "KONG_CASSANDRA_CONTACT_POINTS=kong-database" \ -e "KONG_PROXY_ACCESS_LOG=/dev/stdout" \ -e "KONG_ADMIN_ACCESS_LOG=/dev/stdout" \ -e "KONG_PROXY_ERROR_LOG=/dev/stderr" \ -e "KONG_ADMIN_ERROR_LOG=/dev/stderr" \ -p 8000:8000 \ -p 8443:8443 \ -p 8001:8001 \ -p 8444:8444 \ kong:latest

注意：以上三部都是在101上完成的，且官网上都有https://getkong.org/install/docker/?_ga=2.68209937.1607475054.1519611673-2089953626.1519354770，接下来的第四步则是在另一主机102上完成，同一主机上可以用link,不同主机的容器关联就不能使用link了，如下配置即可

4、在102上安装另一个kong,实现多节点kong集群

docker run -d --name kong\ -e "KONG_DATABASE=cassandra" \ -e "KONG_PG_HOST=kong-database" \ -e "KONG_CASSANDRA_CONTACT_POINTS=172.16.100.101" \ -e "KONG_PROXY_ACCESS_LOG=/dev/stdout" \ -e "KONG_ADMIN_ACCESS_LOG=/dev/stdout" \ -e "KONG_PROXY_ERROR_LOG=/dev/stderr" \ -e "KONG_ADMIN_ERROR_LOG=/dev/stderr" \ -p 8000:8000 \ -p 8443:8443 \ -p 8001:8001 \ -p 8444:8444 \ kong:latest

5、这里使用的是cassandra数据库，所以需要修改一个配置 db_update_propagation 这个参数，默认是0，可以改成 5，进入容器

docker exec -it kong bash //进入kong容器cd etc/kong //进入该目录下cp kong.conf.default kong.conf //复制kong.conf.default文件为kong.conf文件vi kong.conf //修改db_update_propagation这个配置项

exit //退出空容器

docker restart kong //重新启动kong

注：101和102上的kong都需要修改这个配置项，关于db_update_propagation配置项的介绍可以去官网看下

6、验证kong集群

可以在101上注册一个api如下

curl -i -X POST \ --url http://172.16.100.101:8001/apis/ \ --data 'name=example-api' \ --data 'hosts=example.com' \ --data 'upstream_url=http://mockbin.org'

然后查询这个api是否注册成功：

curl -i http://172.16.100.101:8001/apis/example-api

返回如下：

你也可以通过102机器主机进行查询：

curl -i http://172.16.100.102:8001/apis/example-api

如果也返回和上面一样的结果说明可以访问同一个api了，api信息是保存在数据库中的，也是就说可以访问同一个数据库了，这样你的kong集群也就搭建成功了，希望对你有所帮助。

补充知识：使用docker-compose创建hadoop集群

下载docker镜像

首先下载需要使用的五个docker镜像

docker pull bde2020/hadoop-namenode:1.1.0-hadoop2.7.1-java8docker pull bde2020/hadoop-datanode:1.1.0-hadoop2.7.1-java8docker pull bde2020/hadoop-resourcemanager:1.1.0-hadoop2.7.1-java8docker pull bde2020/hadoop-historyserver:1.1.0-hadoop2.7.1-java8docker pull bde2020/hadoop-nodemanager:1.1.0-hadoop2.7.1-java8

设置hadoop配置参数

创建 hadoop.env 文件，内容如下：

CORE_CONF_fs_defaultFS=hdfs://namenode:8020CORE_CONF_hadoop_http_staticuser_user=rootCORE_CONF_hadoop_proxyuser_hue_hosts=*CORE_CONF_hadoop_proxyuser_hue_groups=*HDFS_CONF_dfs_webhdfs_enabled=trueHDFS_CONF_dfs_permissions_enabled=falseYARN_CONF_yarn_log___aggregation___enable=trueYARN_CONF_yarn_resourcemanager_recovery_enabled=trueYARN_CONF_yarn_resourcemanager_store_class=org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.FileSystemRMStateStoreYARN_CONF_yarn_resourcemanager_fs_state___store_uri=/rmstateYARN_CONF_yarn_nodemanager_remote___app___log___dir=/app-logsYARN_CONF_yarn_log_server_url=http://historyserver:8188/applicationhistory/logs/YARN_CONF_yarn_timeline___service_enabled=trueYARN_CONF_yarn_timeline___service_generic___application___history_enabled=trueYARN_CONF_yarn_resourcemanager_system___metrics___publisher_enabled=trueYARN_CONF_yarn_resourcemanager_hostname=resourcemanagerYARN_CONF_yarn_timeline___service_hostname=historyserverYARN_CONF_yarn_resourcemanager_address=resourcemanager:8032YARN_CONF_yarn_resourcemanager_scheduler_address=resourcemanager:8030YARN_CONF_yarn_resourcemanager_resource___tracker_address=resourcemanager:8031

创建docker-compose文件

创建 docker-compose.yml 文件，内如如下：

version: "2"services: namenode: image: bde2020/hadoop-namenode:1.1.0-hadoop2.7.1-java8 container_name: namenode volumes: - hadoop_namenode:/hadoop/dfs/name environment: - CLUSTER_NAME=test env_file: - ./hadoop.env resourcemanager: image: bde2020/hadoop-resourcemanager:1.1.0-hadoop2.7.1-java8 container_name: resourcemanager depends_on: - namenode - datanode1 - datanode2 - datanode3 env_file: - ./hadoop.env historyserver: image: bde2020/hadoop-historyserver:1.1.0-hadoop2.7.1-java8 container_name: historyserver depends_on: - namenode - datanode1 - datanode2 - datanode3 volumes: - hadoop_historyserver:/hadoop/yarn/timeline env_file: - ./hadoop.env nodemanager1: image: bde2020/hadoop-nodemanager:1.1.0-hadoop2.7.1-java8 container_name: nodemanager1 depends_on: - namenode - datanode1 - datanode2 - datanode3 env_file: - ./hadoop.env datanode1: image: bde2020/hadoop-datanode:1.1.0-hadoop2.7.1-java8 container_name: datanode1 depends_on: - namenode volumes: - hadoop_datanode1:/hadoop/dfs/data env_file: - ./hadoop.env datanode2: image: bde2020/hadoop-datanode:1.1.0-hadoop2.7.1-java8 container_name: datanode2 depends_on: - namenode volumes: - hadoop_datanode2:/hadoop/dfs/data env_file: - ./hadoop.env datanode3: image: bde2020/hadoop-datanode:1.1.0-hadoop2.7.1-java8 container_name: datanode3 depends_on: - namenode volumes: - hadoop_datanode3:/hadoop/dfs/data env_file: - ./hadoop.envvolumes: hadoop_namenode: hadoop_datanode1: hadoop_datanode2: hadoop_datanode3: hadoop_historyserver:

创建并启动hadoop集群

sudo docker-compose up

启动hadoop集群后，可以使用下面命令查看一下hadoop集群的容器信息

# 查看集群包含的容器，以及export的端口号sudo docker-compose ps Name Command State Ports------------------------------------------------------------datanode1 /entrypoint.sh /run.sh Up 50075/tcpdatanode2 /entrypoint.sh /run.sh Up 50075/tcpdatanode3 /entrypoint.sh /run.sh Up 50075/tcphistoryserver /entrypoint.sh /run.sh Up 8188/tcpnamenode /entrypoint.sh /run.sh Up 50070/tcpnodemanager1 /entrypoint.sh /run.sh Up 8042/tcpresourcemanager /entrypoint.sh /run.sh Up 8088/tc# 查看namenode的IP地址sudo docker inspect namenode | grep IPAddress

也可以通过 http://:50070 查看集群状态。

提交作业

要提交作业，我们首先需要登录到集群中的一个节点，这里我们就登录到namenode节点。

sudo docker exec -it namenode /bin/bash

准备数据并提交作业

cd /opt/hadoop-2.7.1# 创建用户目录hdfs dfs -mkdir /userhdfs dfs -mkdir /user/root# 准备数据hdfs dfs -mkdir inputhdfs dfs -put etc/hadoop/*.xml input# 提交作业hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.1.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'# 查看作业执行结果hdfs dfs -cat output/*

清空数据

hdfs dfs -rm input/*hdfs dfs -rmdir input/hdfs dfs -rm output/*hdfs dfs -rmdir output/

停止集群

可以通过CTRL+C来终止集群，也可以通过 “sudo docker-compose stop”。

停止集群后，创建的容器并不会被删除，此时可以使用 “sudo docker-compose rm” 来删除已经停止的容器。也可以使用 “sudo docker-compose down” 来停止并删除容器。

删除容器后，使用 “sudo docker volume ls” 可以看到上面集群使用的volume信息，我们可以使用 “sudo docker rm ” 来删除。

以上这篇使用docker搭建kong集群操作就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。