经过前 17 天的基础学习，今天正式进入 Docker 进阶实战环节，核心围绕多容器协同部署与生产环境优化展开，通过实际案例掌握 Docker Compose 的深度应用，解决了此前单容器运行时的诸多痛点。

一、Docker Compose 实战：搭建多服务应用

上午重点实践了用 Docker Compose 编排 Web 应用、数据库与缓存服务的完整架构。以 “Flask + MySQL + Redis” 组合为例，编写docker-compose.yml文件时，首次尝试了服务依赖配置与环境变量分离。通过depends_on字段指定 Web 服务依赖于 MySQL 和 Redis，确保容器启动顺序无误；同时将数据库密码、Redis 端口等敏感信息写入.env文件，在 YML 中用${变量名}引用，既避免了明文暴露，又方便环境切换。

启动服务时遇到一个关键问题：MySQL 容器启动后立即执行初始化脚本，但 Web 服务因连接过早失败。查阅文档后发现，需在 Web 服务中添加健康检查机制，通过healthcheck字段配置curl命令检测 MySQL 端口，只有当数据库完全就绪后，Web 服务才开始启动。这一细节让我意识到，生产环境中容器间的依赖不仅是 “启动顺序”，更要确保 “服务可用性”。

二、Docker 网络深度配置

下午深入学习 Docker 网络模式，重点突破了自定义桥接网络与跨主机通信。此前使用默认bridge网络时，容器间需通过 IP 地址访问，灵活性差。今天创建自定义网络my-app-network后，容器可直接通过服务名（如mysql）通信，实现了 “服务发现” 功能。通过docker network inspect命令查看网络详情，清晰看到各容器的 IP 分配与连接状态，进一步理解了 Docker 网络的隔离与互联机制。

针对跨主机通信需求，尝试了macvlan网络模式。将宿主机网卡配置为父接口，为容器分配与宿主机同网段的真实 IP，实现了容器与外部设备的直接通信，这为后续部署分布式应用奠定了基础。但实践中发现，macvlan需关闭宿主机的网卡混杂模式，且存在 IP 冲突风险，需结合 DHCP 或固定 IP 规划使用。

三、数据卷与持久化优化

最后聚焦数据持久化问题，对比了volume与bind mount的差异。在 MySQL 服务中，使用命名卷mysql-data挂载数据目录，通过docker volume inspect查看卷的存储路径，发现数据实际保存在宿主机/var/lib/docker/volumes/目录下，相比bind mount更安全，避免了因宿主机目录结构变化导致的数据丢失。同时，为 Redis 配置了tmpfs挂载，将临时数据存储在内存中，提升了缓存服务的读写性能，这一优化方案在高并发场景中极具实用价值。

今日总结

第 18 天的学习让我从 “单容器操作” 转向 “多容器架构设计”，深刻体会到 Docker Compose 在简化部署流程中的作用，以及网络、数据卷配置对生产环境稳定性的影响。后续需进一步实践 Docker Swarm 或 Kubernetes，探索容器编排的更高级用法，为大规模应用部署做好准备。