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@paypay-1126(ぺいぺい)

[備忘録] Docker compose で複数のコンテナを立ち上げる

Posted at

目的

以下のようなシステムを作成したい。

image.png

  • Docker composeを使用してイメージAとイメージBからそれぞれ A1, A2, ..., AM, B1, B2, ..., BN と複数のコンテナを立ち上げたい
  • 各イメージの設定は各Dockerfileに記載

Docker-composeの処理の流れ

Docker-composeを使用した際にどのような流れで処理が行われるかを復習。

  1. docker compose upコマンドを実行
  2. プロジェクト設定の読み込み
    カレントディレクトリのdocker-compose.ymlを読み込む
  3. ネットワークの作成
  4. ボリュームの作成
    volumes セクションで定義された名前付きボリュームを作成（ただし、この時点では、ファイルのマウントは行われていないことに注意）
  5. イメージのビルドまたは取得
    Docker ファイルが指定されている場合は、それに従ってイメージをビルド。Dockerファイルに記載されていれば、この段階で必要なパッケージのインストールなどを行う
  6. コンテナの作成
    サービスごとにコンテナを作成するが、この時点ではまだ起動しない。ポート番号を管理するports、環境変数を管理する'environment'などはこのタイミングで準備される
  7. ボリュームのマウント
    ここでローカルファイルがマウントされ使用できるようになる。逆にこのタイミング以前では、ローカルファイルの内容をDockerfileの中から使用することができない（Dockerファイルはビルド時に使用されるので）。これ以前にDockerfileでコンテナにローカルからファイルをコピーしていたとしてもvolumeを設定していたならば上書きされる
  8. 環境変数の適用
    environment セクションや .env ファイルに記載された環境変数をコンテナに設定
  9. デフォルトコマンドまたは command の適用
    Dockerfile内で指定されたCMDがデフォルトのコマンドとして適用される。例えば、python app.pyなどで実際のアプリを実行。ただし、Dockerfileとdocker-compose.ymlで共にコマンドが記載されている場合、docker-compose.ymlが優先される
  10. コンテナの起動
    コンテナを起動し、ネットワークやボリュームの設定を適用した状態で、サービスのプロセスを開始
  11. ログのストリーミング

開発時のファイルの内容

Docker-compose.yml や Dockerfileの設定の仕方は、開発と本番で異なる。ここで、ローカルとはDockerを起動しているホストを指し、コンテナはホストによって建てられたコンテナを指す。

  • 開発時：docker-compose.ymlの volumeを使用してローカルファイルをマウントして使用
  • 本番時：DockerfileのCOPYを使用してローカルのファイルをコピー

このようにすることで、開発時はローカルファイルを動的に変えつつ、開発やテストを行うことができ、本番で使用する際は、ファイルを動的に変更できないようにすることで安定して動作させる。

ディレクトリ構成

今回の記事は、以下のディレクトリ内容を前提に進めていく。

docker-compose-study
├── README.md
├── appA
│   ├── Dockerfile
│   ├── appA_main.py
│   └── requirements.lock
├── appB
│   ├── Dockerfile
│   ├── appB_main.py
│   └── requirements.lock
└── docker-compose.yml
  • appA: アプリAが含まれたディレクトリ
    • Dockerfile: Dockerイメージを作成するための設定ファイル
    • appA_main.py: 実行するとFlaskのスクリプトが走り、Webブラウザに文字を表示
    • requirements.lock: appA_main.py で実行されるスクリプトで必要とされるライブラリが記載されたファイル
  • appB: アプリBが含まれたディレクトリ
    • Dockerfile: Dockerイメージを作成するための設定ファイル
    • appA_main.py: 実行するとFlaskのスクリプトが走り、Webブラウザに文字を表示
    • requirements.lock: appB_main.py で実行されるスクリプトで必要とされるライブラリが記載されたファイル。コンテナの検証のためアプリAと使用するライブラリが少し異なる

docker-compose.yml

アプリAとアプリBのDockerfileからイメージをbuildし、コンテナをcreateし、起動する際に使用するファイル。
今回は以下の3つのコンテナを起動する。起動後は、ホストマシンのブラウザのlocalhostでアクセスすることができる。

  • app_a1_container: アプリAのイメージからcreateしたコンテナ(localhost:5001)
  • app_a1_container: 同じくアプリAのイメージからcreateした2つ目のコンテナ(localhost:5002)
  • app_a2_container: アプリBのイメージからcreateしたコンテナ(localhost:6001)
services:
  app_a1:
    # サービスの定義。ここでは 'app_a1' という名前のサービスを定義。
    build:
      # Dockerイメージのビルド設定。
      context: ./appA  # ビルドに使用するDockerfileがあるディレクトリのパス。
      dockerfile: Dockerfile  # ビルドに使用するDockerfileの名前。
    container_name: app_a1_container  # コンテナに割り当てる名前。指定しない場合はランダムな名前が生成される。
    ports:
      - "5001:5000"  # ポートのマッピング。ホストの5001番ポートをコンテナの5000番ポートに転送。
    volumes:
      - ./appA:/usr/src/app  # ボリュームマウント。ホストの `./appA` ディレクトリをコンテナの `/usr/src/app` にマウント。
    environment:
      - ENV_VAR="app_a1"  # コンテナ内の環境変数の設定。ここでは 'ENV_VAR' に 'app_a1' を設定。
    command: python app_a_main.py  # コンテナ起動時に実行するコマンド。ここでは Python スクリプトを実行。


  app_a2:
    build:
      context: ./appA
      dockerfile: Dockerfile
    container_name: app_a2_container
    ports:
      - "5002:5000"  # ホストの5002をコンテナの5000にマッピング（ホストマシン:コンテナ）
    volumes:
      - ./appA:/usr/src/app
    environment:
      - ENV_VAR="app_a2"
    command: python app_a_main.py  # コンテナ起動時に実行するコマンド

  app_b1:
    build:
      context: ./appB
      dockerfile: Dockerfile
    container_name: app_b1_container
    ports:
      - "6001:6000"  # ホストの6001をコンテナの6000にマッピング
    volumes:
      - ./appB:/usr/src/app
    environment:
      - ENV_VAR="app_b1"
    command: python appB_main.py

appA

今回はDockerfileの書き方や、Flaskの書き方にはあまり触れない。

Dockerfile

あえてコメントアウト部分を残してあるのは、今回Docker composeを試すにあたり、少し詰まった箇所であるためである。実際に必要なのは、コメントアウトされていない部分である。

# ベースイメージを指定
FROM python:3.12

# 作業ディレクトリを設定
WORKDIR /usr/src/app

# requirements.lockをコンテナにコピー
# 開発時はdocker-compose.ymlで指定したvolumeを使うため、このCOPYは不要
# 逆に本番時は、docker-compose.ymlで指定したvolumeを使わず、このCOPYを使う
COPY requirements.lock .

# 依存関係をインストール
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.lock

# アプリケーションのソースコードをコピー
# 開発時はdocker-compose.ymlで指定したvolumeを使うため、このCOPYは不要
# 逆に本番時は、docker-compose.ymlで指定したvolumeを使わず、このCOPYを使う
# COPY ./ /usr/src/app

# コンテナ起動時の実行コマンド
# コメントアウトを外してもdocker-compose.ymlで指定したコマンドが実行されるため無視される
# つまり、このDockerfileにコマンドを書く必要はない
# CMD ["python", "./app1_main.py"]

appA_main.py

from flask import Flask
import numpy as np
import os

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def hello_world():
    test = np.random.randint(0, 10000)
    env_var = os.getenv('ENV_VAR', 'ENV_VAR not set')
    text = f"Hello World this is appA and the random number is: {test}. The value of the environment variable ENV_VAR is: {env_var}. Working dir:{os.getcwd()}"
    return text

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

注目すべき点

  • appA_main.pyでのみnumpyをimportしており、appB_main.py(後述）ではしない。appA_main.pyでnumpyがうまく動くかを確認することでコンテナごとに環境が作られているかをチェック
  • numpyを使用してインスタンスごとにランダムな数値を出力させることでappAから作成したコンテナがそれぞれ異なるものであるかを確認
  • os.get_envでdocker-compose.ymlで指定した環境変数が拾えているかを確認
  • app.run(host='0.0.0.0', port=5000)でポート番号5000としてFlaskアプリを起動しているが、これはコンテナ内だけの話でありローカルマシンでポート番号5000にブラウザで接続してもアプリは開けないことに注意。つまり、ローカルのポート番号とコンテナ内のポート番号とのマッピングが必要
  • 逆に言えばコンテナに使用したポート番号がすでにローカルマシンで使用されていても問題ないということ（正しくマッピングされていれば）

requirements.lock

今回アプリAで使用しているライブラリは少ないので非常にシンプル。

Flask
numpy

appB

基本的な構成はほぼappAと同様なので、違う部分だけ解説。

Dockerfile

appAと同じ

# ベースイメージを指定
FROM python:3.12

# 作業ディレクトリを設定
WORKDIR /usr/src/app

# requirements.lockをコンテナにコピー
# 開発時はdocker-compose.ymlで指定したvolumeを使うため、このCOPYは不要
# 逆に本番時は、docker-compose.ymlで指定したvolumeを使わず、このCOPYを使う
COPY requirements.lock .

# 依存関係をインストール
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.lock

# アプリケーションのソースコードをコピー
# 開発時はdocker-compose.ymlで指定したvolumeを使うため、このCOPYは不要
# 逆に本番時は、docker-compose.ymlで指定したvolumeを使わず、このCOPYを使う
# COPY ./ ./app

# コンテナ起動時の実行コマンド
# CMD ["python", "appB_main.py"]

appB_main.py

from flask import Flask
import os

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def hello_world():
    env_var = os.getenv('ENV_VAR', 'ENV_VAR not set')
    text = f"Hello World this is appB. The value of the environment variable ENV_VAR is: {env_var}"
    return text

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=6000)

appAと違う点は以下の通り。

  • numpyを使用してない
  • コンテナのポート番号が6000(何となく変えてみた）

requirements.lock

numpyを使用していないので一つだけ。

Flask

docker-compose.ymlとDockerfileを併用する際のポイント

docker-compose.ymlファイルからDockerfileを使用して複数コンテナを立てる際に、わかりづらかった箇所がいくつかあったので、appAを例として、記録に残しておく。(docker-compose.ymlやDockerfileにおいて、各要素が何を意味しているかは前のセクションを参照してください。)

appAのDockerfileを再掲。

FROM python:3.12

# 作業ディレクトリを設定
WORKDIR /usr/src/app

# requirements.lockをコンテナにコピー
# 開発時はdocker-compose.ymlで指定したvolumeを使うため、このCOPYは不要
# 逆に本番時は、docker-compose.ymlで指定したvolumeを使わず、このCOPYを使う
COPY requirements.lock .

# 依存関係をインストール
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.lock

# アプリケーションのソースコードをコピー
# 開発時はdocker-compose.ymlで指定したvolumeを使うため、このCOPYは不要
# 逆に本番時は、docker-compose.ymlで指定したvolumeを使わず、このCOPYを使う
# COPY ./ /usr/src/app

# コンテナ起動時の実行コマンド
# コメントアウトを外してもdocker-compose.ymlで指定したコマンドが実行されるため無視される
# つまり、このDockerfileにコマンドを書く必要はない
# CMD ["python", "./app1_main.py"]

volumes

docker-compose.ymlのvolumesフィールドに マウントしたい対象のローカルマシンのディレクトリ:コンテナ内ディレクトリというように記載することで、ローカルマシンのディレクトリをマウントすることができる。

    volumes:
      - ./appA:/usr/src/app  # ボリュームマウント。ホストの `./appA` ディレクトリをコンテナの `/usr/src/app` にマウント。

上の例だと、コンテナ内で/usr/src/appというディレクトリにアクセスすれば、ローカルマシンの./appディレクトリにアクセスできる。このようにすることで、ローカルの変更が反映されるため、開発時に便利らしい。

似たような挙動としてDockerfileのCOPYが挙げられる。今回の例では、DockerfileではCOPYが2箇所で記載されており、そのうち後半のものは、コメントアウトされている。つまり、2つのCOPYの前半は何らかの役割を果たしている一方、後半は役割がないと言うことである。コメントアウトを消して再掲。

FROM python:3.12
WORKDIR /usr/src/app
# 消すとエラーが起こる
COPY requirements.lock .  
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.lock
# 消してもエラーが起こらない
COPY ./ /usr/src/app  
CMD ["python", "./app1_main.py"]

なぜ、COPY ./ /usr/src/app が必要ないのかというと、docker-composeでvolumesを使用しているためである。docker composeを実行した際の流れは以下の通り。

  1. docker compose upコマンドを実行
  2. プロジェクト設定の読み込み
  3. ボリュームの作成
  4. イメージのビルドまたは取得
    → ここでCOPY ./ /usr/src/app と COPY requirements.lock . が実行され、ローカルマシンの内容がコンテナにコピー
  5. コンテナの作成
  6. ボリュームのマウント
    → ここでコンテナ内の/usr/src/appがローカルのappAをマウント
  7. 環境変数の適用
  8. デフォルトコマンドまたは command の適用
  9. コンテナの起動

コピーとマウントの順番に注目すると、コンテナの/usr/src/appにコピーした後に、再度マウントしなおしていることが分かる。この場合、マウントが優先されるため、実質COPY ./ /usr/src/app は何の役割も果たしていない。

一方、COPY requirements.lock . が役割を果たしているのは、マウント前にRUN pip install --no-cache-dir -r requirements.lockを実行する必要があるためである。結果として、COPY requirements.lock . によってコピーしたファイルは失われてしまうが、pip install のタイミングでだけ存在していれば良いため、意味をなしている。

command: python app_a_main.py

コンテナが起動した際に実行するコマンドを指定するフィールドがdocker-compose.ymlとDockerfileに一つずつ存在する。

command: python app_a_main.py  # コンテナ起動時に実行するコマンド

CMD ["python", "./app1_main.py"]

このように2箇所に記載されている場合、docker-compose.ymlの方が優先され、Dockerfileの方は実行されていない。

docker composeの起動

実際にこれらのシステムを起動する際に以下のコマンドをルートディレクトリのdocker-compose-studyで実行。

docker compose up --build

localhost:5001にブラウザでアクセスし、以下の画面が表示されれば、app_a1が起動できていることを確認できる。

image.png

localhost:5002にブラウザでアクセスし、以下の画面が表示されれば、app_a2が起動できていることを確認できる。app_a1と同様のディレクトリappAから建てたコンテナのアプリだが、numpyで生成した乱数の値が異なり、独立に動いていることが確認できる。

image.png

localhost:6001にブラウザでアクセスし、以下の画面が表示されれば、app_b1が起動できていることを確認できる。このコンテナはappBディレクトリから生成しているので、appAから生成したapp_a1とapp_a2とは出力される文字列が異なることが確認できる。

image.png

内容は以上になります。

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