记录开发的点滴

C++ 中，对于一个对象或一个表达式，如果可以对其使用调用运算符（()），则称它是可调用的。即，如果 e 是可调用的，则可以这样使用：

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e(args)

其中，args 是一个逗号分隔的一个或多个参数的列表。

C++ 中可调用对象除了我们熟悉的函数或函数指针外，还包括函数对象以及 lambda 表达式。

本文重点讲述 lambda 表达式。

lambda 表达式表示一个可调用的代码单元，我们可以将其理解为一个未命名的内联函数。一个 lambda 表达式具有如下形式：

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[capture list](parameter list) -> return type {function body}

• capture list：捕获列表，lambda 表达式所在函数中定义的局部变量列表
• parameter list：参数列表
• return type：返回类型
• function body：函数体

lambda 表达式可以忽略参数列表和返回类型，但必须包含捕获列表和函数体：

函数对象本质上是一个类对象，它重载了函数调用运算符 operator()。调用运算符的函数体实现函数的功能。

例如，我们定义类 LessThan：

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class LessThan {
public:
    bool operator() (const string &s1, const string &s2) {
        return s1.size() < s2.size();
    }
};

类 LessThan 包含调用运算符的重载，调用运算符的函数体实现了函数的功能：小于操作。
调用运算符的定义第一次看起来有点令人迷惑，因为出现了两个小括号。第一个小括号：

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operator()

告诉编译器我们在重载调用运算符。第二个小括号：

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(const string &s1, const string &s2)

指定传递给调用运算符重载函数的形式参数。

函数对象的定义与普通类对象一样：

我们在文章 《使用 docker-compose 搭建 prometheus 监控系统》 的基础上，增加 prometheus 的告警功能。

Prometheus 指标的收集存储与告警是分开的，告警功能由 alertmanager 提供。我们需要在 prometheus 定义告警规则，这些规则可以触发事件，然后传播到 alertmanager。接下来，alertmanager 会决定如何处理相应的警报，并确定使用电子邮件，短信等发出警报。Prometheus 和 alertmanager 的关系如下图所示。

为了在 prometheus 增加 alertmanager 的使用，我们在 docker-compose.yml 增加 alertmanager 容器：

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version: '3'
services:
  centos1:
    image: centos
    container_name: centos1
    restart: always
    ports:
      - "9101:9100"
    volumes:
      - ~/code/docker/prometheus/node_exporter:/root
    command: /root/node_exporter
  centos2:
    image: centos
    container_name: centos2
    restart: always
    ports:
      - "9102:9100"
    volumes:
      - ~/code/docker/prometheus/node_exporter:/root
    command: /root/node_exporter
  prometheus:
    image: prom/prometheus
    container_name: prometheus
    restart: always
    ports:
      - "9090:9090"
    volumes:
      - ~/code/docker/prometheus/prometheus:/etc/prometheus
      - ~/code/docker/prometheus/prometheus_data:/prometheus
    command:
      - '--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml'
      - '--storage.tsdb.path=/prometheus'
  grafana:
    image: grafana/grafana
    container_name: grafana
    restart: always
    ports:
      - "3000:3000"
    volumes:
      - ~/code/docker/prometheus/grafana_data:/var/lib/grafana
  alertmanager:
    image: prom/alertmanager
    container_name: alertmanager
    restart: always
    ports:
      - "9093:9093"
    volumes:
      - ~/code/docker/prometheus/alertmanager/alertmanager.yml:/etc/alertmanager/alertmanager.yml
    command:
      - '--config.file=/etc/alertmanager/alertmanager.yml'

Prometheus 是当前一套非常流行的开源监控和报警系统，于 2016 年加入了 Clound Native Computing Foundation，是继 kubernates 之后的第二个托管项目。

本文讲述如何使用 docker 快速搭建 prometheus 监控系统。

概览

本文的实验环境为 Mac OS，监控系统主要是用来监控两台 CentOS 主机资源使用情况。搭建的监控系统包括以下软件：

• prometheus：负责收集和存储时间序列数据
• node-exporter：负责暴露主机 metrics 数据给 prometheus
• grafana：负责展示数据

它们的关系如下图所示：

node-exporter

为方便操作，我们先创建 prometheus 目录，用于存放此次实验的文件，例如，笔者创建的目录为 ~/code/docker/prometheus。

我们知道，gitlab 可以用来管理 git 提交的源代码，此外，gitlab 还集成了 docker registry 的功能，可以用来作为一个 docker 镜像私有仓库使用。

启用 gitlab registry 功能

我们假设已安装好 gitlab，具体安装可参考 《使用 docker 安装 gitlab》。

Gitlab 默认不打开 docker registry 的功能，需要修改配置打开。

修改配置 /etc/gitlab/gitlab.rb 文件，将 registry_external_url 的值修改为 http://127.0.0.1:4567：

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registry_external_url 'http://127.0.0.1:4567'

registry_external_url 这个地址是我们使用 docker 命令进行 pull 或者 push 镜像的仓库地址。

重启 gitlab 后，可以在 gitlab 左侧面板看到 Container Registry 的菜单。

上传镜像

我们以一个常见的 flask 应用为例，说明如何向 gitlab registry 上传镜像。

Flask 应用源代码包括以下代码：

Gitlab 作为开源的 git 代码仓库，功能强大，使用起来非常方便。本文讲述如何使用 docker 来安装 gitlab。

本文假定已安装好 docker，可以输入 docker --version 来验证是否已正常安装，输出：

Docker version 19.03.5, build 633a0ea

使用 docker run 命令安装

为方便安装，我们先拉取最新版本的 gitlab 社区版本镜像：

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docker pull gitlab/gitlab-ce:latest

然后，使用 docker run 运行 gitlab：

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docker run --detach \
  --hostname 127.0.0.1 \
  --publish 443:443 --publish 80:80 --publish 22:22 \
  --name gitlab \
  --restart always \
  --volume /Users/lihao/code/docker/gitlab-ce/config:/etc/gitlab \
  --volume /Users/lihao/code/docker/gitlab-ce/logs:/var/log/gitlab \
  --volume /Users/lihao/code/docker/gitlab-ce/data:/var/opt/gitlab \
  gitlab/gitlab-ce:latest

docker run 命令使用了多个参数，这些参数的作用如下：

Docker compose （以下简称为 compose）可用于定义和运行多容器 docker 应用程序。
通过 compose，我们可以使用 YAML 文件来配置应用程序的服务（services），然后只需要通过一个命令，就可以将配置的所有服务启动起来。

使用 compose 只需要三步：

1. 使用 Dockerfile 定义应用的环境，以便于可以任何地方复制应用的环境
2. 使用 docker-compose.yml 定义构成应用的服务，以便于它们可以在隔离的环境中一起运行
3. 运行 docker-compose up 命令，这时 compose 会启动并运行整个应用程序

安装

对于 Mac 系统 和 Windows 系统，安装 docker 桌面端时， compose 已经捆绑安装了。对于 Linux 系统安装 compose 也不麻烦，可以参考官方安装文档 https://docs.docker.com/compose/install/。

可以通过以下命令来测试 compose 安装是否成功：

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docker-compose --version

输出：

docker-compose version 1.24.1, build 4667896b

实践：以 Flask 应用为例

我们以一个 Flask 应用程序为例，说明如何使用 compose 来配置相关的服务。

步骤一：编写源代码

1. 创建源代码目录 composetest

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mkdir composetest
cd composetest

概览

默认情况下，在 docker 容器（container）内创建的文件或产生的数据都只是保存在容器的可写层，这意味着当容器不存在时，容器内产生的数据也没有保存下来。

Docker 提供两种容器数据持久化的方法，使用这两种方法即使容器不存在时，数据也能持久化下来：

• Bind mount：bind mount 可以是宿主机（host）文件系统的任意目录或文件，除了 docker 容器可以访问，宿主机上也可以对这些目录或文件读写操作
• Volume：volume 数据持久化在宿主机文件系统 /var/lib/docker/volumes/ 目录下，volume 数据由 docker 进行管理，外部不要对 volume 数据进程修改。 Volume 方式是 docker 官方推荐的数据持久化方式。

另外，如果 docker 运行在 Linux 宿主机，还可以使用 tmpfs mount。tmpfs mount 的数据只是保存在宿主机的内存中，并没有持久化到硬盘。

Docker 容器与宿主机数据共享的方式如下图所示：

无论使用哪种方式，对于 docker 容器来说，这些数据都被看作成一个目录或文件，数据的使用方式是一样的。

Bind mount

Bind mount 方式是 docker 早期使用的容器与宿主机数据共享的方式，可以实现将宿主机上的文件或目录挂载（mount）到 docker 容器中使用。

相对于 volume 方式，bind mount 方式存在不少的局限。例如，bind mount 在 Linux 和 Windows 操作系统下不可移植。因此 docker 官方推荐使用 volume 方式。

为了便于说明 docker 数据共享的特点，我们以 busybox 镜像为例进行操作演示。

例如，使用 docker run -v 命令来将将宿主机的 /Users/lihao/code/docker/busybox 目录挂载到容器的 /databind 目录：

之前曾经写过 Python 使用 gRPC 收发消息的教程，可以参考文章 《体验 gRPC 那些事儿》。最近计划在 C++ 项目中使用 gRPC，故写一篇文章来记录一下如何使用 C++ 语言来实现一个简单的 gRPC 服务端和客户端程序。

本教程需要先安装 gRPC，有关 gRPC 的安装教程可以参考文章 《CentOS 7 安装 gRPC》，《体验 gRPC 那些事儿》。

本文涉及的程序包括四部分，分别是客户端源代码 client.cc，服务端源代码 server.cc，proto 文件 mathtest.proto 以及 Makefile。

Makefile

Makefile 的作用是编译源代码，Makefile 文件如下：

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LDFLAGS = -L/usr/local/lib `pkg-config --libs protobuf grpc++`\
           -Wl,--no-as-needed -lgrpc++_reflection -Wl,--as-needed\
           -ldl
CXX = g++
CPPFLAGS += `pkg-config --cflags protobuf grpc`
CXXFLAGS += -std=c++11
GRPC_CPP_PLUGIN = grpc_cpp_plugin
GRPC_CPP_PLUGIN_PATH ?= `which $(GRPC_CPP_PLUGIN)`
all: client server
client: mathtest.pb.o mathtest.grpc.pb.o client.o
        $(CXX) $^ $(LDFLAGS) -o $@
server: mathtest.pb.o mathtest.grpc.pb.o server.o
        $(CXX) $^ $(LDFLAGS) -o $@
%.grpc.pb.cc: %.proto
        protoc --grpc_out=. --plugin=protoc-gen-grpc=$(GRPC_CPP_PLUGIN_PATH) $<
%.pb.cc: %.proto
        protoc --cpp_out=. $<
clean:
        rm -f *.o *.pb.cc *.pb.h client server

数据存储包括三种类型，分别是块存储，文件存储和对象存储。有关这三种类型的差别，可以参考 对象存储、文件存储和块存储的区别。

MioIO 是一个开源的分布式对象存储系统，非常适合于存储大容量非结构化的数据，例如图片，视频，日志文件，备份数据等。本文讲述如何快速搭建 MioIO 服务端和客户端，以便于对 MioIO 有个概要了解。

MinIO 服务端安装

MioIO 是一个非常轻量级的对象存储系统，可以使用 Docker 快速搭建 MinIO 服务。

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docker pull minio/minio
docker run -p 9000:9000 minio/minio server /data

执行以上命令，就启动了 MinIO 服务。有关使用 Docker 启动 MinIO 的详细介绍，可以参考链接 https://docs.min.io/docs/minio-docker-quickstart-guide。

打开浏览器，输入地址 http://127.0.0.1:9000/，输入用户名 minioadmin 和密码 minioadmin，便进入 MinIO 的管理页面。