이 부분은 진짜 제정신 아닌 상태로 써서 그런지.. 제대로 정리도 안 되어있다..
나중에 다시 공부할 때 여기 꼭 수정하고 해야겠음
- 수업 필기
- 1 - 도커 설치
- 운영체제에 따라 달라지는 환경
- 맥북에서는 되는데 윈도우에서는 안됨 등등..
- 방법1: 컴퓨터 안에 또 다른 컴퓨터를 깔아보자! (가상 환경, VMWare)
- 옛날, 도커가 나오기 전 쓰던 방법
- 겁나 느림
- 도커: 부팅 등 운영체제의 핵심 기능(커널)을 공유하는 가상머신
- 빠르고 가벼운 가상머신
- OS 전체를 새로 설치하지 않아도 된다.
- 느리지 않고 가볍게 만들어보자..! 하고 만듦
- 커널(공통 기능, 핵심 기능 등)을 같이 쓰기로 함 → 가상머신이 빨라지고 가벼워졌다!
- 윈도우
- 그냥은 안됨 (맥 → 코어가 리눅스와 같음, 리눅스 → 리눅스임 하지만.. 윈도우는..)
- WSL/WSL2 (Window Subsystem for Linux) 설치 필요
- 도커
- 개발/배포 환경 통일
- 프로그램 미리 설치
- 가벼운 가상 컴퓨터
- 설치 순서 → 도커 속에서 0) 우분투 설치 1) node.js 설치 2) npm 설치 3) yarn 설치 → 전체 설치 후 index.js 폴더 넣어서 실행시켜보기
- hub.docker.com
- npm과 비슷함
- 유저들이 만든 컴퓨터 올리는 곳
- 명령어
- docker pull → 당겨오기
- = FROM
- docker push → 올리기
- CMD와 RUN의 차이
- RUN
- RUN 명령까지 실행하고 그것이 이미지 파일로 저장됨
- 저장까지 다 들어감
- CMD
- 이미지로 저장될 때 CMD는 제외하고 저장됨.
(CMD는 저장되지 않는다) - 이미지를 실행시킬 때 그제서야 CMD 명령이 시작됨.
- 실행은 안 시킨 상태로 저장됨 → 저장된 컴퓨터를 실행시키면 CMD 명령어가 사용됨
- 하나의 파일에서 한 번 밖에 못 씀. (마지막에 딱 한 번 밖에 실행이 되지 않음)
- 주로 시작하고 프로그램을 실행시킬 때 사용되는 명령어
- 이미지로 저장될 때 CMD는 제외하고 저장됨.
- RUN
- docker build . → 최적화
- Dockerfile에 적은 것이 실행되고 도커 이미지 파일로 저장됨
- docker exec -it [CONTAINER ID] /bin/bash
- 도커 컴퓨터 내로 들어가기
- docker stop [CONTAINER ID]
- 도커 컴퓨터 멈추기
- docker ps
- 도커 내에 돌아가고 있는 프로세스 확인
- docker pull → 당겨오기
- 도커 이미지
- 나만의 컴퓨터
- Dockerfile
- 내가 컴퓨터를 만들기 위해 설명서를 적은 것.
- build 1) build - 컴퓨터 만들어짐 (이미지) 2) 이미지 실행 → 컴퓨터 켜진 후 CMD 명령어 실행됨 3) 무한루프로 만들어 놨기에 종료되지 않는 것을 볼 수 있음.
- 운영체제에 따라 달라지는 환경
- 2 - Docker with express
- 접속하기
- localhost:3000 → 으로는 안된다!
- 도커 컴퓨터이기 때문.. 내 컴퓨터에서 실행되는 것이 아님
- 포트포워딩을 통해 도커로 접속하게 할 수 있음!
- 0.0.0.0 ⇒ 누구나
- localhost (127.0.0.1) ⇒ 내 컴퓨터
- localhost:3000 → 으로는 안된다!
- 접속하기
- 3 - Docker with package.json
- 비효율적 구조 개선
- 도커의 원리
- 위에서 부터 가져옴
- 임시저장공간(캐시)에서 파일 가져옴
→ 만약 캐시가 깨지면 그 아래 줄은 모두 새로 시작함.
- 임시저장공간(캐시)에서 파일 가져옴
- 위에서 부터 가져옴
- Dockerfile → 효율적인 빌드 (비효율적인 빌드를 피하게 됨) 이전 코드는 매번 설치를 아래 부분에서 했기 때문에,
위에서 실행 한 후 (캐시가 깨지기 전 - 바뀌는 게 없으면 아무것도 안함)
→ 아래에서 캐시가 깨지도록 함 → 효율적 코드 완성!FROM node:14 # node:14 가져오기 COPY ./package.json /myfolder/ # package.json 복사 COPY ./yarn.lock /myfolder/ # yarn.lock 복사 WORKDIR /myfolder/ # 커서 위치: myfolder RUN yarn install # yarn install COPY . /myfolder/ # 그 후 소스코드 복사 - 캐시가 깨지게 됨 # 여기까지 저장하는 부분 # CMD yarn start:dev - 도커 종료
- docker ps → 현재 돌아가고 있는 프로세스 확인
- docker stop [CONTAINER ID] → 컨테이너 아이디를 가진 프로세스 멈춤
- 꺼져 있는 컴퓨터만 보는 명령어
- docker ps -a
- 이런 꺼져 있는 컴퓨터 (안쓰는것) 삭제해줘야 함
- Docker 컴퓨터 한 번에 삭제
docker ps -a # 전체 컴퓨터 파일 가져오기 docker ps -q # CONTAINER ID 만 출력하기 docker ps -aq # 전체 이미지 파일의 CONTAINER ID 만 출력 # 존재하는 모든 이미지 파일 삭제하기 docker rm `docker ps -aq` # iOS 에서는 이렇게 돌아가나봄 docker rm $(docker ps -aq) # Window는 이래야 돌아감 - Docker 이미지 한 번에 삭제
- 실행중인 애들은 제외하고 지워짐
- docker images # 전체 이미지 파일 가져오기 docker images -q # IMAGE ID 만 출력하기 docker ps -aq # 전체 이미지 파일의 CONTAINER ID 만 출력 docker image rm [IMAGE ID] # 존재하는 모든 이미지 파일 삭제하기 docker rmi `docker images -q` # iOS 에서는 이렇게 돌아가나봄 docker rmi $(docker images -q) # Window는 이래야 돌아감
- Docker 켜져 있는 것 제외 후 한번에 삭제
# 도커 -> 멈춘 컨테이너, 사용되지 않는 컨테이너, # 사용되지 않는 이미지, 모든 빌드 캐시 docker system prune -a
- 4 - 백엔드와 데이터베이스
- 서비스 전체 구조 이해
- 데이터베이스
- SQL → 표(테이블) 형태
- 표 속에 로우가 있는 형태
- 표 여러 개를 연결 가능
- 관계형 데이터베이스 (RDB)
- MySQL, Oracle …
- ORM(Object Relation Mapping) - Sequalize, TypeORM, Prisma
- NoSQL → collection 형태
- 컬렉션 속에 다큐먼트가 있는 형태
- MongoDB, Redis, Firebase
- ODM(Object Document Mapping) - mongoose
- SQL → 표(테이블) 형태
- 5 - MongoDB [MONGO] 📚 몽고디비 한방 설치 & 설정법 정리 👊 설치 시 Mac or Linux와는 Window가 좀 달라서 이 게시물을 참고 했다.
- 포트 번호: 27017 (default 번호)
- mysql의 경우 default 포트 번호는 3306
- MongoDB 7.0 버전은 bin 폴더에 mongo.exe가 없다. 따라서 MongoDB shell을 다운받은 후 해당 path를 추가해서 win+R에 mongosh를 쳐서 shell 창을 키도록 함.
- Collection(서류봉투) 속에 Document(문서)로 이루어짐!
- MongoDB Compass
- 몽고 DB가 아님!
- 몽고 DB 관리 프로그램이라고 할 수 있다. (GUI로 보여줌으로서 쓰기 편하게 하는 것)
- MongoDB Shell 실제로 GUI에서 작성했지만, 그 내용을 MongoDB에 전달해서 명령어를 실행시킬 수 있도록 하는 것! GUI가 본체가 아님!
- 포트 번호: 27017 (default 번호)
- 6 - Docker compose
- Dockerfile (기존에 있던 파일) → express 도커 파일
- docker-compose.yaml (yml) → 설정 파일
- 들여쓰기가 중요 (들여쓰기를 기준으로 부모-자식 나뉨)
- version: '3.7' # 컴퓨터들 services: # 컴퓨터이름 my-backend: build: context: . dockerfile: Dockerfile ports: # 포트포워딩 - 4000:4000 my-database: build: context: . dockerfile: Dockerfile.mongo ports: - 27017:27017
- docker-compose 실행
- docker-compose build - 각 컴퓨터 이미지 파일 생성
- docker-compose up - 이미지 파일 실행
- Ctrl+C 누르면 실행 종료됨 or docker-compose stop 명령어 사용
- docker 속에서 실행 되고 있는 mongoDB에 접근해보기
- docker exec -it [들어가고자 하는 CONTAINER ID] /bin/bash
→ 도커 속으로 들어가기 - root@[COTAINER ID]:/# mongo
→ mongo 라는 명령어를 작성하여 mongoDB shell 로 접근
- docker exec -it [들어가고자 하는 CONTAINER ID] /bin/bash
- 7 - ODM - MongoDB 접속 (Mongoose 사용)
- ODM → 명령어를 쉽게 만들어 줌!
- 순서
1) mongoose 설치
2) DB와 연결!mongoose.connect("mongodb://localhost:27017/mydocker") // 없으면 자동으로 만들어짐. .then(() => console.log("db 접속에 성공하셨습니다.")) .catch(() => console.log("db 접속에 실패하였습니다.")) - DB에 접속이 안된다!
- 현재 상황 → 도커 컴퓨터 2대 (하나는 express, 하나는 mongodb)
- express가 있는 도커 컴퓨터에서 localhost:27017 (db)을 부르니 도커 컴퓨터 내 localhost:27017이 없는 것. → 당연히 db 접속 불가
- 해결 방법: 도커 컴포즈로 열고 연결하기 (name resolution)
- 도커 컴포즈로 열 때는 도커들끼리 그룹핑이 가능하기 때문 - mongoose.connect("mongodb://my-database:27017/mydocker") // 없으면 자동으로 만들어짐. .then(() => console.log("db 접속에 성공하셨습니다.")) .catch(() => console.log("db 접속에 실패하였습니다."))
- 의문점1 - 왜 docker에서는 리프레시가 안될까?
- 도커 안과 밖을 구분해서 생각하면 당연함
- 나는 도커 밖에서 코드를 수정하고 있고, 도커는 도커 안에서 코드를 돌아가게 하고 있음
- 도커 속 컴퓨터에서 수정하는 것이 아닌 이상 리프레시가 되지 않는다!
- 8 - Mongoos 사용해보기
- docker-compose.yaml → index.js와 하등 상관 없음
- index.js, email.js 등 copy 해야 하는 애들은 무조건 build 해야 함
- docker-compose.yaml 파일이 바뀌었을 때는 build와는 상관 없음. up만 다시 해주면 됨!
- 데이터 저장하기
const board = new Board({ writer: req.body.writer, title: req.body.title, content: req.body.content }); await board.save(); // 기다려 줄 필요성이 있음 (await, async) - 데이터 불러오기
const result = await Board.find(); // 기다려 줄 필요성이 있음 (await, async)
- 9 - 조금 더 알아야 할 부분
- Docker Volumes
- nodemon - 노드몬이 작동하지 않는 이유
- 환경이 분리되어 있기 때문에, 도커에 있는 것이 바뀌지 않는 한 nodemon이 감지할 수 없음.
- docker build가 실행되어서 내용이 바뀌어야 함
- 해결 방법 - docker volumes
- 도커 속성
- vscode 에서 실행한 것이 docker 컴퓨터에도 바로 적용할 수 있도록 함
- nodemon도 반드시 필요!, 내용이 바뀌었을 때 감지하는 애가 필요함
- nodemon - 노드몬이 작동하지 않는 이유
- mongoose.set(”debug”, true)
- 디버그 모드 → 아래는 board.save() 가 실제로는 어떤 명령어로 들어가는지 보여준다
- backend-my-backend-1 | Mongoose: boards.insertOne({ writer: '강한나나', title: '오랜만이에요!', content: '내용입니다. 안 녕하세요?', _id: ObjectId("64de63bdab48ed177d85c5e4"), __v: 0}, {})
- Docker Volumes
- 10 - 몽구스의 숨겨진 진실
- __v
- 버전 관리를 위함
- mongoose를 통해 저장했을 때만 함께 저장됨
- 수정하게 되면 수정한 버전을 따로 저장해줌 - 배열 수정 시
- 배열 수정했을 때만 버전(__v)이 증가됨
- debug 모드
- log로 변경 결과를 볼 수 있게 해줌
- Board.find() → db.board.find()
- 몽구스를 사용했을 때 실제 몽고 DB 명령어로 어떻게 바뀌었는지 볼 수 있음
- log로 변경 결과를 볼 수 있게 해줌
- 몽구스 스키마와 몽고DB는 연동되는지?
- 실제로 두개는 상관이 없다.
- 백엔드에서 몽고DB로 보낼 때 필터(방어막) 역할을 한다.
- 몽고 DB에 다이렉트로 보내는 것 가능함!!
- 몽고 DB와 같은 NoSQL은 어떤 값이든 넣으면 다 들어감
- SQL과 다름
- 실제 스키마 구조가 없음
- NoSQL → 스키마리스 라고 함
- __v
- 1 - 도커 설치
- 기타 정리
- 도커 설치 중 오류
- Docker Desktop requires a newer WSL kernel version
- 윈도우 요놈 문제였다.. WSL만 깔려있고, WSL2를 깔아야 해서 까니까 잘 됨! ^__^
- Docker 컨테이너 내에서 nodemon이 작동하지 않는 오류
- Volumes 예제 진행 중, Volumes를 통해 수정은 잘 되는데, 그 갱신된 파일을 nodemon이 알아차리지 못해서 실시간 업데이트가 안 되는 상황이었다.
- nodemon에 -L을 붙이니 정상작동이 되었다…. -L의 의미는 찾아봐야 할 것 같음.. 수정한 부분은 아래에
- // package.json "scripts": { "start:dev": "nodemon -L index.js" },
- 도커 설치 중 오류
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