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使用Docker Compose构建一键启动的运行环境

本文永久链接 – https://tonybai.com/2021/11/26/build-all-in-one-runtime-environment-with-docker-compose

如今,不管你是否喜欢,不管你是否承认,微服务架构模式的流行就摆在那里。作为架构师的你,如果再将系统设计成个大单体结构,那么即便不懂技术的领导,都会给你送上几次白眼。好吧,妥协了!开拆!“没吃过猪肉,还没见过猪跑吗!”。拆不出40-50个服务,我就不信还拆不出4-5个服务^_^。

终于拆出了几个服务,但又犯难了:以前单体程序,搭建一个运行环境十分easy,程序往一个主机上一扔,配置配置,启动就ok了;但自从拆成服务后,开发人员的调试环境、集成环境、测试环境等搭建就变得异常困难。

有人会说,现在都云原生了?你不知道云原生操作系统k8s的存在么?让运维帮你在k8s上整环境啊。 一般小厂,运维人员不多且很忙,开发人员只能“自力更生,丰衣足食”。开发人员自己整k8s?别扯了!没看到这两年k8s变得越来越复杂了吗!如果有一年不紧跟k8s的演进,新版本中的概念你就可能很陌生,不知源自何方。一般开发人员根本搞不定(如果你想搞定,可以看看我的k8s实战课程哦,包教包会^_^)。

那怎么办呢?角落里曾经的没落云原生贵族docker发话了:要不让我兄弟试试!

1. docker compose

docker虽然成了“过气网红”,但docker依然是容器界的主流。至少对于非docker界的开发人员来说,一提到容器,大家首先想到的还是docker。

docker公司的产品推出不少,开发人员对多数都不买账也是现实,但我们也不能一棒子打死,毕竟docker是可用的,还有一个可用的,那就是docker的兄弟:docker compose

Compose是一个用于定义和运行多容器Docker应用程序的工具。使用Compose,我们可以使用一个YAML文件来配置应用程序的所有服务组件。然后,只需一条命令,我们就可以创建并启动配置中的所有服务。

这不正是我们想要的工具么! Compose与k8s很像,都算是容器编排工具,最大的不同:Compose更适合在单节点上的调试或集成环境中(虽然也支持跨主机,基于被淘汰的docker swarm)。Compose可以大幅提升开发人员以及测试人员搭建应用运行环境的效率。

2. 选版本

使用docker compose搭建运行环境,我们仅需一个yml文件。但docker compose工具也经历了多年演化,这个文件的语法规范也有多个版本,截至目前,docker compose的配置文件的语法版本就有2、2.x和3.x三种。并且不同规范版本支持的docker引擎版本还不同,这个对应关系如下图。图来自docker compose文件规范页面

选版本是最闹心的。选哪个呢?设定两个条件:

  • docker引擎版本怎么也得是17.xx
  • 规范版本怎么也得是3.x吧

这样一来,版本3.2是最低要求的了。我们就选3.2:

// docker-compose.yml
version: "3.2"

3. 选网络

docker compose默认会为docker-compose.yml中的各个service创建一个bridge网络,所有service在这个网络里可以相互访问。以下面docker-compose.yml为例:

// demo1/docker-compose.yml
version: "3.2"
services:
  srv1:
    image: nginx:latest
    container_name: srv1
  srv2:
    image: nginx:latest
    container_name: srv2

启动这个yml中的服务:

# docker-compose -f docker-compose.yml up -d
Creating network "demo1_default" with the default driver
... ...

docker compose会为这组容器创建一个名为demo1_default的桥接网络:

# docker network ls
NETWORK ID          NAME                     DRIVER              SCOPE
f9a6ac1af020        bridge                   bridge              local
7099c68b39ec        demo1_default            bridge              local
... ...

关于demo1_default网络的细节,可以通过docker network inspect 7099c68b39ec获得。

对于这样的网络中的服务,我们在外部是无法访问的。如果要访问其中服务,我们需要对其中的服务做端口映射,比如如果我们要将srv1暴露到外部,我们可以将srv1监听的服务端口80映射到主机上的某个端口,这里用8080,修改后的docker-compose.yml如下:

version: "3.2"
services:
  srv1:
    image: nginx:latest
    container_name: srv1
    ports:
    - "8080:80"
  srv2:
    image: nginx:latest
    container_name: srv2

这样启动该组容器后,我们通过curl localhost:8080就可以访问到容器中的srv1服务。不过这种情况下,服务间的相互发现比较麻烦,要么借助于外部的发现服务,要么通过容器间的link来做。

开发人员大多只有一个环境,不同服务的服务端口亦不相同,让容器使用host网络要比单独创建一个bridge网络来的更加方便。通过network_mode我们可以指定服务使用host网络,就像下面这样:

version: "3.2"
services:
  srv1:
    image: bigwhite/srv1:1.0.0
    container_name: srv1
    network_mode: "host"

在host网络下,容器监听的端口就是主机上的端口,各个服务间通过端口区别各个服务实例(前提是端口各不相同),ip使用localhost即可。

使用host网络还有一个好处,那就是我们在该环境之外的主机上访问环境中的服务也十分方便,比如查看prometheus的面板等。

4. 依赖的中间件先启动,预置配置次之

如今的微服务架构系统,除了自身实现的服务外,外围还有大量其依赖的中间件,比如:redis、kafka(mq)、nacos/etcd(服务发现与注册)、prometheus(时序度量数据服务)、mysql(关系型数据库)、jaeger server(trace服务器)、elastic(日志中心)、pyroscope-server(持续profiling服务)等。

这些中间件若没有启动成功,我们自己的服务多半启动都要失败,因此我们要保证这些中间件服务都启动成功后,再来启动我们自己的服务。

如何做呢?compose规范中有一个迷惑人的“depends_on”,比如下面配置文件中srv1依赖redis和nacos两个service:

version: "3.2"
services:
  srv1:
    image: bigwhite/srv1:1.0.0
    container_name: srv1
    network_mode: "host"
    depends_on:
      - "redis"
      - "nacos"
    environment:
      - NACOS_SERVICE_ADDR=127.0.0.1:8848
      - REDIS_SERVICE_ADDR=127.0.0.1:6379
    restart: on-failure

不深入了解,很多人会认为depends_on可以保证先启动依赖项redis和nacos,并等依赖项ready后再启动我们自己的服务srv1。但实际上,depends_on仅能保证先启动依赖项,后启动我们的服务。但它不会探测依赖项redis或nacos是否ready,也不会等依赖项ready后,才启动我们的服务。于是你会看到srv1启动后依旧出现各种的报错,包括无法与redis、nacos建立连接等。

要想真正实现依赖项ready后才启动我们自己的服务,我们需要借助外部工具了,docker compose文档对此有说明。其中一个方法是使用wait-for-it脚本

我们可以改变一下自由服务的容器镜像,将其entrypoint从执行服务的可执行文件变为执行一个start.sh的脚本:

// Dockerfile
... ...
ENTRYPOINT ["/bin/bash", "./start.sh"]

这样我们就可以在start.sh脚本中“定制”我们的启动逻辑了。下面是一个start.sh脚本的示例:

#! /bin/sh

./wait_for_it.sh $NACOS_SERVICE_ADDR -t 60 --strict -- echo "nacos is up" && \
./wait_for_it.sh $REDIS_SERVICE_ADDR -- echo "redis is up" && \
exec ./srv1

我们看到,在start.sh脚本中,我们使用wait_for_it.sh脚本等待nacos和redis启动,如果在限定时间内等待失败,根据restart策略,我们的服务还会被docker compose重新拉起,直到nacos与redis都ready,我们的服务才会真正开始执行启动过程。

在exec ./srv1之前,很多时候我们还需要进行一些配置初始化操作,比如向nacos中写入预置的srv1服务的配置文件内容以保证srv1启动后能从nacos中读取到自己的配置文件,下面是加了配置初始化的start.sh:

#! /bin/sh

./wait_for_it.sh $NACOS_SERVICE_ADDR -t 60 --strict -- echo "nacos is up" && \
./wait_for_it.sh $REDIS_SERVICE_ADDR -- echo "redis is up" && \
curl -X POST --header 'Content-Type: application/x-www-form-urlencoded' -d dataId=srv1.yml --data-urlencode content@./conf/srv1.yml "http://127.0.0.1:8848/nacos/v1/cs/configs?group=MY_GROUP" && \
exec ./srv1

我们通过curl将打入镜像的./conf/srv1.yml配置写入已经启动了的nacos中供后续srv1启动时读取。

5. 全家桶,一应俱全

就像前面提到的,如今的系统对外部的中间件“依存度”很高,好在主流中间件都提供了基于docker启动的官方支持。这样我们的开发环境也可以是一个一应俱全的“全家桶”。不过要有一个很容易满足的前提:你的机器配置足够高,才能把这些中间件全部运行起来。

有了这些全家桶,我们无论是诊断问题(看log、看trace、看度量数据),还是作性能优化(看持续profiling的数据),都方便的不要不要的。

6. 结合Makefile,简化命令行输入

docker-compose这个工具有一个“严重缺陷”,那就是名字太长^_^。这导致我们每次操作都要敲入很多命令字符,当你使用的compose配置文件名字不为docker-compose.yml时,更是如此,我们还需要通过-f选项指定配置文件路径。

为了简化命令行输入,减少键盘敲击次数,我们可以将复杂的docker-compose命令与Makefile相结合,通过定制命令行命令并将其赋予简单的make target名字来实现这一简化目标,比如:

// Makefile

pull:
    docker-compose -f my-docker-compose.yml pull

pull-my-system:
    docker-compose -f my-docker-compose.yml pull srv1 srv2 srv3

up: pull-my-system
    docker-compose -f my-docker-compose.yml up

upd: pull-my-system
    docker-compose -f my-docker-compose.yml up -d

up2log: pull-my-system
    docker-compose -f my-docker-compose.yml up > up.log 2>&1

down:
    docker-compose -f my-docker-compose.yml down

ps:
    docker-compose -f my-docker-compose.yml ps -a

log:
    docker-compose -f my-docker-compose.yml logs -f

# usage example: make upsrv service=srv1
service=
upsrv:
    docker-compose -f my-docker-compose.yml up -d ${service}

config:
    docker-compose -f my-docker-compose.yml config

另外服务依赖的中间件一般都时启动与运行开销较大的系统,每次和我们的服务一起启停十分浪费时间,我们可以将这些依赖与我们的服务分别放在不同的compose配置文件中管理,这样我们每次重启自己的服务时,没有必要重新启动这些依赖,这样可以节省大量“等待”时间。

7. .env文件

有些时候,我们需要在compose的配置文件中放置一些“变量”,我们通常使用环境变量来实现“变量”的功能,比如:我们将srv1的镜像版本改为一个环境变量:

version: "3.2"
services:
  srv1:
    image: bigwhite/srv1:${SRV1_VER}
    container_name: srv1
    network_mode: "host"
  ... ...

docker compose支持通过同路径下的.env文件的方式docker-compose.yml中环境变量的值,比如:

// .env
SRV1_VER=dev

这样docker compose在启动srv1时会将.env中SRV1_VER的值读取出来并替换掉compose配置文件中的相应环境变量。通过这种方式,我们可以灵活的修改我们使用的镜像版本。

8. 优点与不足

使用docker compose工具,我们可以轻松拥有并快速启动一个all-in-one的运行环境,大幅度加速了部署、调试与测试的效率,在特定的工程环节,它可以给予开发与测试人员很大帮助。

不过这样的运行环境也有一些不足,比如:

  • 对部署的机器/虚拟机配置要求较高;
  • 这样的运行环境有局限,用在功能测试、持续集成、验收测试的场景下可以,但不能用来执行压测或者说即便压测也只是摸底,数据不算数的,因为所有服务放在一起,相互干扰;
  • 服务或中间件多了以后,完全启动一次也要耐心等待一段时间。

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小厂内部私有Go module拉取方案

本文永久链接 – https://tonybai.com/2021/09/03/the-approach-to-go-get-private-go-module-in-house

1. 问题来由

Go 1.11版本引入Go module后,Go命令拉取依赖的公共go module不再是“痛点”。如下图所示:


图:从公司内部经由公共GOPROXY服务拉取公共go module

我们在公司/组织内部仅需要为环境变量GOPROXY配置一个公共GOPROXY服务即可轻松拉取所有公共go module(公共module即开源module)。

但随着公司内Go使用者增多以及Go项目的增多,“代码重复”问题就出现了。抽取公共代码放入一个独立的、可被复用的内部私有仓库成为必然。这样我们便有了拉取私有go module的需求!

一些公司或组织的所有代码都放在公共vcs托管服务商那里(比如github.com),私有go module则直接放在对应的公共vcs服务的private repository(私有仓库)中。如果你的公司也是如此,那么拉取托管在公共vcs私有仓库中的私有go module也很容易,见下图:


图:从公司内部直接拉取托管在公共vcs服务上的私有go module

当然这个方案的一个前提是:每个开发人员都需要具有访问公共vcs服务上的私有go module仓库的权限,凭证的形式不限,可以是basic auth的user和password,也可以是personal access token(类似github那种),只要按照公共vcs的身份认证要求提供即可。

但是如果私有go module放在公司内部的vcs服务器上,就像下面图中所示:


图:私有go module放在组织/公司内部的vcs服务器上

那么我们该如何让Go命令自动拉取内部服务器上的私有go module呢?

一些gopher会说:“这很简单啊! 这和拉取托管在公共vcs服务上的私有go module没有什么分别啊”。持这种观点的gopher多半来自大厂。大厂内部有完备的IT基础设施供开发使用,大厂内部的vcs服务器都可以通过域名访问(比如git.bat.com/user/repo),因此大厂内部员工可以像访问公共vcs服务那样访问内部vcs服务器上的私有go module,就像下面图中所示:


图:大厂方案:直接拉取内部vcs仓库上的私有go module

我们看到:在上面这个方案中,公司搭建了一个内部goproxy服务(即上图中的in-house goproxy),这样的目的一来是为那些无法直接访问外网的开发机器以及ci机器提供拉取外部go module的途径,二来由于in-house goproxy的cache的存在,还可以加速公共go module的拉取效率。对于私有go module,开发机将其配置到GOPRIVATE环境变量中,这样Go命令在拉取私有go module时不会再走GOPROXY,而会采用直接访问vcs(如上图中的git.bat.com)的方式拉取私有go module。

当然大厂还可能采用下图所示方案将外部go module与私有go module都交给内部统一的Goproxy服务去处理:


图:大厂方案: 统一代理方案

在这种方案中,开发者仅需要将GOPROXY配置为in-house goproxy便可以统一拉取外部go module与私有go module。但由于go命令默认会对所有通过goproxy拉取的go module进行sum校验(到sum.golang.org),而我们的私有go module在公共sum验证server中没有数据记录,因此,开发者需要将私有go module填到GONOSUMDB环境变量中,这样go命令就不会对其进行sum校验了。不过这种方案有一处要注意:那就是in-house goproxy需要拥有对所有private module所在repo的访问权限,这样才能保证每个私有go module的拉取成功!

好了,问题来了!对于那些没有完备内部IT基础设施,还想将私有go module放在公司内部的vcs服务器上的小厂应该如何实现私有go module的拉取方案呢?

2. 可供小厂参考的一个解决方案

小厂虽小,但目标不能低。小厂虽然IT基础设施薄弱或不够灵活,但也不能因此给开发人员带去太多额外的“负担”。因此,对比了上面的两个大厂可能采用的方案,我们更倾向于后者。这样,我们就可以将所有复杂性都交给in-house goproxy这个节点,开发人员就可以做的足够简单。但小厂没有DNS,无法用域名…,我们该怎么实现这个方案呢?在这一节中,我们就实现这个方案。

0. 方案示例环境拓扑

我们先为后续的方案实现准备一个示例环境,其拓扑如下图:

1. 选择一个goproxy实现

Go module proxy协议规范发布后,Go社区出现了很多成熟的Goproxy开源实现。从最初的athens,再到国内的两个优秀的开源实现:goproxy.cngoproxy.io。其中,goproxy.io在官方站点给出了企业内部部署的方法,基于这一点,我们就基于goproxy.io来实现我们的方案(其余的goproxy实现应该也都可以实现)。

我们在上图中的in-house goproxy节点上执行下面步骤安装goproxy:

$mkdir ~/.bin/goproxy
$cd ~/.bin/goproxy
$git clone https://github.com/goproxyio/goproxy.git
$cd goproxy
$make

编译后,会在当前的bin目录(~/.bin/goproxy/goproxy/bin)下看到名为goproxy的可执行文件。

建立goproxy cache目录:

$mkdir /root/.bin/goproxy/goproxy/bin/cache

启动goproxy:

$./goproxy -listen=0.0.0.0:8081 -cacheDir=/root/.bin/goproxy/goproxy/bin/cache -proxy https://goproxy.io
goproxy.io: ProxyHost https://goproxy.io

启动后goproxy在8081端口监听(即便不指定,goproxy的默认端口也是8081),指定的上游goproxy服务为goproxy.io。

注意:goproxy的这个启动参数并不是最终版本的,这里仅仅想验证一下goproxy是否能按预期工作。

接下来,我们来验证一下goproxy的工作是否如我们预期。

我们在开发机上配置GOPROXY环境变量指向10.10.20.20:8081:

// .bashrc
export GOPROXY=http://10.10.20.20:8081

生效环境变量后,执行下面命令:

$go get github.com/pkg/errors

结果如预期,开发机顺利下载了github.com/pkg/errors包。

在goproxy侧,我们看到了下面日志:

goproxy.io: ------ --- /github.com/pkg/@v/list [proxy]
goproxy.io: ------ --- /github.com/pkg/errors/@v/list [proxy]
goproxy.io: ------ --- /github.com/@v/list [proxy]
goproxy.io: 0.146s 404 /github.com/@v/list
goproxy.io: 0.156s 404 /github.com/pkg/@v/list
goproxy.io: 0.157s 200 /github.com/pkg/errors/@v/list

并且在goproxy的cache目录下,我们也看到了下载并缓存的github.com/pkg/errors包:

$cd /root/.bin/goproxy/goproxy/bin/cache
$tree
.
└── pkg
    └── mod
        └── cache
            └── download
                └── github.com
                    └── pkg
                        └── errors
                            └── @v
                                └── list

8 directories, 1 file

2. 自定义包导入路径并将其映射到内部的vcs仓库

小厂可能没有为vcs服务器分配域名,我们也不能在Go私有包的导入路径中放入ip地址,因此我们需要给我们的私有go module自定义一个路径,比如:mycompany.com/go/module1。我们统一将私有go module放在mycompany.com/go下面的代码仓库中。

接下来的问题是,当goproxy去拉取mycompany.com/go/module1时,应该得到mycompany.com/go/module1对应的内部vcs上module1 仓库的地址,这样goproxy才能从内部vcs代码服务器上下载到module1对应的代码。


图:goproxy如何得到mycompany.com/go/module1所对应的vcs仓库地址呢?

其实方案不止一种。这里我们使用一个名为govanityurls的工具,这个工具在我以前的文章中曾提到过。

结合govanityurls和nginx,我们就可以将私有go module的导入路径映射为其在vcs上的代码仓库的真实地址。下面的图解释了具体原理:

首先,goproxy要想将收到的拉取私有go module(mycompany.com/go/module1)的请求不转发给公共代理,需要在其启动参数上做一些手脚,如下面修改后的goproxy启动命令:

$./goproxy -listen=0.0.0.0:8081 -cacheDir=/root/.bin/goproxy/goproxy/bin/cache -proxy https://goproxy.io -exclude "mycompany.com/go"

这样凡是与-exclude后面的值匹配的go module拉取请求,goproxy都不会转给goproxy.io,而是直接请求go module的“源站”。而上面图中要做的就是将这个“源站”的地址转换为企业内部vcs服务中的一个仓库地址。由于mycompany.com这个域名并不存在,从图中我们看到:我们在goproxy所在节点的/etc/hosts中加了这样一条记录:

127.0.0.1 mycompany.com

这样goproxy发出的到mycompany.com的请求实则是发向了本机。而上图中所示,监听本机80端口的正是nginx,nginx关于mycompany.com这一主机的配置如下:

// /etc/nginx/conf.d/gomodule.conf

server {
        listen 80;
        server_name mycompany.com;

        location /go {
                proxy_pass http://127.0.0.1:8080;
                proxy_redirect off;
                proxy_set_header Host $host;
                proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
                proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;

                proxy_http_version 1.1;
                proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;
                proxy_set_header Connection "upgrade";
        }
}

我们看到对于路径为mycompany.com/go/xxx的请求,nginx将请求转发给了127.0.0.1:8080,而这个服务地址恰是govanityurls工具监听的地址。

govanityurls这个工具是前Go核心开发团队成员Jaana B.Dogan开源的一个工具,这个工具可以帮助gopher快速实现自定义Go包的go get导入路径

govanityurls本身就好比一个“导航”服务器。当go命令向自定义包地址发起请求时,实则是将请求发送给了govanityurls服务,之后govanityurls将请求中的包所在仓库的真实地址(从vanity.yaml配置文件中读取)返回给go命令,后续go命令再从真实的仓库地址获取包数据。

注:govanityurls的安装方法很简单,直接go install/go get github.com/GoogleCloudPlatform/govanityurls即可。

在我们的示例中,vanity.yaml的配置如下:

host: mycompany.com

paths:
  /go/module1:
      repo: ssh://admin@10.10.30.30/module1
      vcs: git

也就是说当govanityurls收到nginx转发的请求后,会将请求与vanity.yaml中配置的module路径相匹配,如果匹配ok,则会将该module的真实repo地址通过go命令期望的应答格式予以返回。在这里我们看到,module1对应的真实vcs上的仓库地址为:ssh://admin@10.10.30.30/module1。

于是goproxy会收到这个地址,并再次向这个真实地址发起请求,并最终将module1缓存到本地cache并返回给客户端。

注意:由于这个方案与大厂的第二个方案是一样的,因此goproxy需要有访问mycompany.com/go下面所有go module对应的真实vcs仓库的权限。

3. 开发机(客户端)的设置

前面示例中,我们已经将开发机的GOPROXY环境变量设置为goproxy的服务地址。但我们说过凡是通过GOPROXY拉取的go module,go命令默认都会将其sum值到公共GOSUM服务器上去校验。但我们实质上拉取的是私有go module,GOSUM服务器上并没有我们的go module的sum数据。这样会导致go build命令报错,无法继续构建过程。

因此,开发机客户端还需将mycompany.com/go作为一个值设置到GONOSUMDB环境变量中,这就告诉go命令,凡是与mycompany.com/go匹配的go module,都无需做sum校验了。

4. 方案的“不足”

当然上述方案也不是完美的,它也有自己的不足的地方:

  • 开发者还是需要额外配置GONOSUMDB变量

由于Go命令默认会对从GOPROXY拉取的go module进行sum校验,因此我们需要将私有go module配置到GONOSUMDB环境变量中,这给开发者带来了一个小小的“负担”。

缓解措施:小厂可以将私有go项目都放在一个特定域名下,这样就无需为每个go私有项目单独增加GONOSUMDB配置了,只需要配置一次即可。

  • 新增私有go module,vanity.yaml需要手工同步更新

这个是这个方案最不灵活的地方了,由于目前govanityurls功能有限,我们针对每个私有go module可能都需要单独配置其对应的vcs仓库地址以及获取方式(git, svn or hg)。

缓解方案:在一个vcs仓库中管理多个私有go module,就像etcd那样。相比于最初go官方建议的一个repo只管理一个module,新版本的go在一个repo管理多个go module方面已经有了长足的进步。

不过对于小厂来说,这点额外工作与得到的收益相比,应该也不算什么!^_^

  • 无法划分权限

在上面的方案说明时也提到过,goproxy所在节点需要具备访问所有私有go module所在vcs repo的权限,但又无法对go开发者端做出有差别授权,这样只要是goproxy能拉取到的私有go module,go开发者都能拉取到。

不过对于多数小厂而言,内部所有源码原则上都是企业内部公开的,这个问题似乎也不大。如果觉得这是个问题,那么只能使用上面的大厂的第一个方案了。

3. 小结

无论大厂小厂,当对Go的使用逐渐深入后,接纳的人增多,开发的项目增多且越来越复杂后,拉取私有go module这样的问题肯定会摆到桌面上来。

对于大厂的gopher来说,这可能不是问题,甚至对他们都是透明的。但对于小厂等内部IT基础设施不完备的组织而言,的确需要自己动手解决。

这篇文章为小厂搭建Go私有库以及从私有库拉取私有go module提供了一个思路以及一个参考实现。

如果觉得上面的安装配置步骤有些繁琐,有兴趣深入的朋友可以将上述几个程序(goproxy, nginx, govanityurls)打到一个容器镜像中,实现一键安装设置。


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