快速体验
- 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
- 输入框内输入如下内容：
创建一个电商微服务系统的Docker Compose配置，包含：1) 商品服务(Spring Boot+MySQL)；2) 订单服务(Python+PostgreSQL)；3) 支付服务(Go)；4) 用户服务(Node.js+MongoDB)；5) Elasticsearch 8搜索服务。要求配置服务间网络通信、共享配置中心(Consul)和统一日志收集(Fluentd)。请确保各服务使用合适的基础镜像并配置资源限制。- 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，尝试用Docker Compose来管理整个开发环境。这个实战案例包含了商品、订单、支付、用户和搜索五个核心服务，下面分享下具体实现过程和一些踩坑经验。
- 整体架构设计 电商系统拆分成五个独立服务后，每个服务都需要自己的数据库和运行环境。使用Docker Compose可以完美解决这个问题：
- 商品服务：Spring Boot应用+MySQL数据库，处理商品CRUD和库存管理
- 订单服务：Python Flask应用+PostgreSQL，负责订单创建和状态跟踪
- 支付服务：Go语言编写，独立处理支付流程
- 用户服务：Node.js Express+MongoDB，管理用户数据和认证
搜索服务：Elasticsearch 8提供商品搜索能力
网络配置要点 为了让服务间能互相通信，需要特别注意网络配置：
- 创建自定义bridge网络确保容器间互通
- 每个服务使用固定容器名称作为hostname
- 通过环境变量注入其他服务的访问地址
配置Consul服务发现中心统一管理服务注册
关键服务配置示例 商品服务的配置比较典型：
- 使用openjdk:17-jdk作为基础镜像
- 限制CPU使用率不超过50%，内存限制1GB
- 挂载本地代码目录实现热更新开发
通过depends_on确保MySQL先启动
数据持久化方案 各服务的数据库都做了数据卷映射：
- MySQL数据存储在./data/mysql目录
- PostgreSQL使用./data/postgres目录
- MongoDB数据持久化到./data/mongo
Elasticsearch配置了./data/es目录
日志收集实现 使用Fluentd统一收集日志：
- 每个服务容器配置Fluentd日志驱动
- Fluentd容器收集日志后输出到控制台
可以方便地扩展输出到ELK等系统
资源限制配置 为避免开发机资源耗尽，设置了合理限制：
- 每个服务容器都有内存上限
- CPU份额根据服务重要性分配
Elasticsearch特别分配了2GB内存
环境变量管理 通过.env文件统一管理配置：
- 数据库连接字符串
- 服务监听端口
- 跨服务调用的认证信息
- 不同环境的差异化配置
实际使用中发现，这种编排方式特别适合微服务开发： - 一键启动所有依赖服务 - 各服务隔离又互联 - 资源使用清晰可控 - 配置变更非常方便
在InsCode(快马)平台上实践这个案例特别顺畅，它的在线编辑器可以直接修改Docker Compose文件，还能实时看到服务启动日志。最方便的是部署功能，点击按钮就能把整套环境跑起来，不用自己折腾本地Docker环境，对新手特别友好。
快速体验
- 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
- 输入框内输入如下内容：
创建一个电商微服务系统的Docker Compose配置，包含：1) 商品服务(Spring Boot+MySQL)；2) 订单服务(Python+PostgreSQL)；3) 支付服务(Go)；4) 用户服务(Node.js+MongoDB)；5) Elasticsearch 8搜索服务。要求配置服务间网络通信、共享配置中心(Consul)和统一日志收集(Fluentd)。请确保各服务使用合适的基础镜像并配置资源限制。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
