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Spring Cloud Alibaba 容器化部署最佳实践 | Docker-Compose 版本
准备工作
Note: 使用 Docker-Compose 方式体验 Demo 时，请确保本地机器内存资源 >= 24G！
如果您还没有安装 Docker 和 Docker-Compose，请按照官方文档来构建运行环境：
- Docker：https://docs.docker.com/desktop/install/linux-install/
- Docker-Compose：https://docs.docker.com/compose/install/
Hosts 配置
为确保代码能够正常启动，请先配置本地主机映射，将以下映射添加到配置文件中。
# for integrated-example
127.0.0.1 integrated-mysql
127.0.0.1 nacos-server
127.0.0.1 seata-server
127.0.0.1 rocketmq
127.0.0.1 gateway-service
127.0.0.1 integrated-frontend
准备 jar 包
进入 spring-cloud-alibaba-examples 目录下，执行 mvn package 命令编译项目生成 jar 包，为后续 Docker 构建服务镜像做准备。
快速启动
组件启动
进入 spring-cloud-alibaba-examples/integrated-example 目录下，在终端中执行以下命令 docker-compose -f ./docker-compose/docker-compose-env.yml up -d 来快速部署运行 example 所需组件。
添加配置
docker-compose-env.yml 文件运行成功之后，添加 Nacos 配置：
- 进入
spring-cloud-alibaba-examples/integrated-example目录下； - 在终端中执行
config-init/scripts/nacos-config-quick.sh脚本文件。
完成所有微服务配置的一键导入。
注意：windows 操作系统可以通过
git bash执行 shell 脚本文件完成配置导入。
服务启动
进入 spring-cloud-alibaba-examples/integrated-example 目录下，在终端中执行以下命令 docker-compose -f ./docker-compose/docker-compose-service.yml up -d 来快速部署运行 example 所需服务。
停止所有容器
停止服务容器
进入 spring-cloud-alibaba-examples/integrated-example 目录下，在终端中执行以下命令 docker-compose -f ./docker-compose/docker-compose-service.yml down 来停止正在运行的 example 服务容器。
停止组件容器
进入 spring-cloud-alibaba-examples/integrated-example 目录下，在终端中执行以下命令 docker-compose -f ./docker-compose/docker-compose-env.yml down 来停止正在运行的 example 组件容器。
在容器启动时，可以通过
docker-compose -f docker-compose-*.yml up观察容器的启动过程！
体验 Demo
分布式事务能力
场景说明
针对分布式事务能力，SCA 社区提供了用户下单购买货物的场景，下单后：
- 先请求库存模块，扣减库存
- 扣减账户余额
- 生成订单信息返回响应
启动测试
访问 http://integrated-frontend:8080/order 来体验对应场景。
直接点击下单按钮提交表单，应用模拟客户端向网关发送了一个创建订单的请求。
- 用户的 userId 为 admin
- 用户下单的商品编号为1号
- 此次订单购买的商品个数为1个
在本 demo 示例中，为了便于演示，每件商品的单价都为2。
而在前面的准备工作中，初始化业务数据库表的时候应用新建了一个用户，用户 userId 为 admin，余额为 3 元；同时新建了一个编号为 1 号的商品，库存为 100 件。
因此通过上述的操作，应用会创建一个订单，扣减对应商品编号为 1 号的库存个数（100-1=99），扣减 admin 用户的余额（3-2=1）。
如果再次请求相同的接口，同样是先扣减库存（99-1=98），但是会因为 admin 用户余额不足而抛出异常，并被 Seata 捕获，执行分布式事务二阶段提交，回滚事务。
可以看到数据库中库存的记录因为回滚之后仍然为 99 件。
熔断限流，削峰填谷能力
场景说明
针对大流量背景下的服务熔断限流，削峰填谷，SCA 社区提供了用户为商品进行点赞的场景。在此场景下，SCA 社区提供了两种应对大流量的处理方式。
- Sentinel 在网关侧绑定指定网关路由进行服务的熔断降级。
- RocketMQ 进行流量削峰填谷，在大流量请求下，生产者向 RocketMQ 发送消息，而消费者则通过可配置的消费速率进行拉取消费，减少大流量直接请求数据库增加点赞请求的压力。
启动测试
- Sentinel 服务熔断降级
访问 http://integrated-frontend:8080/sentinel 体验对应场景。
网关路由点赞服务的限流规则为 5，而在前端通过异步处理模拟了 10 次并发请求。
因此可以看到 Sentinel 在 Gateway 侧针对多出的流量进行了服务熔断返回 fallback 给客户端，同时数据库的点赞数进行了更新（+5）。
- RocketMQ 进行流量削峰填谷
访问 http://integrated-frontend:8080/rocketmq 体验对应场景。
由于之前在 Nacos 中配置了 integrated-praise-consumer 消费者模块的消费速率以及间隔，在点击按钮时应用模拟 1000 个点赞请求，针对 1000 个点赞请求，integrated-praise-provider
会将 1000 次请求都向 Broker 投递消息，而在消费者模块中会根据配置的消费速率进行消费，向数据库更新点赞的商品数据，模拟大流量下 RocketMQ 削峰填谷的特性。
可以看到数据库中点赞的个数正在动态更新。
其他
本示例仅是针对各个组件选取出了较为典型的功能特性来服务应用场景
当然各个组件的功能特性不仅仅只包含最佳实践中演示的这些，如果您感兴趣或是想要深入了解，欢迎学习各个组件的独立 example 相关文档。