我想这样做,我可以在下面的代码中运行多个命令:

db:
  image: postgres
web:
  build: .
  command: python manage.py migrate
  command: python manage.py runserver 0.0.0.0:8000
  volumes:
    - .:/code
  ports:
    - "8000:8000"
  links:
    - db

如何执行多个命令?


当前回答

我建议使用sh而不是bash,因为它在大多数基于Unix的映像(alpine等)上更容易使用。

下面是docker-compose.yml示例:

version: '3'

services:
  app:
    build:
      context: .
    command: >
      sh -c "python manage.py wait_for_db &&
             python manage.py migrate &&
             python manage.py runserver 0.0.0.0:8000"

这将按顺序调用以下命令:

python manage.py wait_for_db-等待数据库准备就绪python manage.py migrate-运行任何迁移python manage.py runserver 0.0.0.0:8000-启动我的开发服务器

其他回答

基于@Bjorn答案,docker最近引入了特殊的依赖规则,允许您等待“init容器”成功退出

db:
  image: postgres
web:
  image: app
  command: python manage.py runserver 0.0.0.0:8000
  depends_on:
    db:
    migration:
      condition: service_completed_successfully
migration:
  build: .
  image: app
  command: python manage.py migrate
  depends_on:
    - db

我不确定你是否还需要buildkit,但在我这边,它可以与

DOCKER_BUILDKIT=1 COMPOSE_DOCKER_CLI_BUILD=1 docker-compose up

想好了,使用bash-c。

例子:

command: bash -c "python manage.py migrate && python manage.py runserver 0.0.0.0:8000"

多行中的相同示例:

command: >
    bash -c "python manage.py migrate
    && python manage.py runserver 0.0.0.0:8000"

Or:

command: bash -c "
    python manage.py migrate
    && python manage.py runserver 0.0.0.0:8000
  "

另一个想法:

如果像本例一样,构建容器,只需在其中放置一个启动脚本,然后使用命令运行它。或者将启动脚本装载为卷。

我在一个单独的临时容器中运行启动前的东西,比如迁移(注意,合成文件必须是版本“2”类型):

db:
  image: postgres
web:
  image: app
  command: python manage.py runserver 0.0.0.0:8000
  volumes:
    - .:/code
  ports:
    - "8000:8000"
  links:
    - db
  depends_on:
    - migration
migration:
  build: .
  image: app
  command: python manage.py migrate
  volumes:
    - .:/code
  links:
    - db
  depends_on:
    - db

这有助于保持清洁和分离。需要考虑两件事:

您必须确保正确的启动顺序(使用dependents_on)。您希望避免多次构建,这是通过第一次使用构建和图像对其进行标记来实现的;然后可以引用其他容器中的图像。

如果您需要运行多个守护进程,Docker文档中建议在非分离模式下使用Supervisord,这样所有子守护进程都将输出到stdout。

从另一个SO问题中,我发现可以将子进程输出重定向到stdout。这样你就能看到所有的输出!