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创建一个电商微服务Docker部署方案，包含三个服务：1.商品服务(Spring Boot+MySQL) 2.订单服务(Node.js+MongoDB) 3.支付服务(Go+Redis) 要求：1.每个服务独立容器 2.使用docker-compose编排 3.配置服务间网络通信 4.包含健康检查 5.提供Prometheus监控端点 6.日志统一收集方案- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
最近在做一个电商系统的微服务改造项目，尝试用Docker容器化技术来部署商品、订单和支付三个核心服务。整个过程踩了不少坑，也积累了一些实战经验，分享给大家参考。
服务拆分与容器化准备 首先需要明确每个服务的职责和技术栈。商品服务负责商品信息管理，用Spring Boot开发，数据存在MySQL；订单服务处理交易流程，基于Node.js和MongoDB；支付服务用Go编写，用Redis做高速缓存。这种架构既考虑了各团队技术栈偏好，也符合微服务按业务能力划分的原则。
Dockerfile编写要点 每个服务都需要独立的Dockerfile。以商品服务为例，基础镜像选择带JDK的官方镜像，通过分层构建减少最终镜像体积。特别注意：
- 设置非root用户运行容器增强安全性
- 添加HEALTHCHECK指令实现健康检查
- 暴露Prometheus监控端点端口
- 日志输出到标准输出以便收集
- docker-compose编排技巧 编排文件是核心，主要解决三个问题：
- 服务依赖：通过depends_on控制启动顺序
- 网络隔离：创建自定义网络确保服务间安全通信
- 资源配置：限制CPU和内存防止单个容器耗尽资源
监控与日志方案 在compose文件中添加Prometheus和Grafana服务，配置各服务的metrics路径。日志方面采用ELK方案，用Filebeat收集容器日志发送到Logstash。这里有个实用技巧：给日志添加服务名称标签，方便后续查询过滤。
实际部署中的优化 经过测试发现几个性能瓶颈：
- MySQL容器需要调整innodb_buffer_pool_size
- Node.js服务要开启集群模式利用多核CPU
- Redis配置合理的maxmemory-policy 通过JVM/Go pprof等工具分析后，最终使系统吞吐量提升了3倍。
- 持续交付实践 结合GitHub Actions实现CI/CD流水线，关键步骤：
- 代码提交触发镜像构建
- 运行单元测试和集成测试
- 扫描镜像漏洞
- 自动部署到测试环境
- 人工确认后上线生产
整个改造过程中，InsCode(快马)平台的在线Docker环境帮了大忙。不需要本地安装各种依赖，直接浏览器里就能编写和测试docker-compose文件，还能一键部署查看运行效果。特别是调试服务间通信时，内置的网络诊断工具非常实用。
对于想学习Docker的新手，这种所见即所得的体验确实能少走很多弯路。平台已经预装了常用中间件，不用自己折腾环境配置，专注在核心逻辑上就行。我的感受是，云原生技术的入门门槛被大大降低了。
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