Docker Swarm——集群管理
前言
之前在总结docker machine的时候,当时对docker理解还不够深入,甚至还不知道 docker machine 与 docker swarm 的区别。
在查阅资料以及官方文档之后,今天基本彻底搞明白了。其实 docker machine 只是一个docker多节点的管理工具,它的作用是帮助我们在其他节点上安装docker、运行docker容器等;而 docker swarm 则是一个docker集群管理工具,有了它整个集群就能协同工作,从容器的角度来说有点像是openstack的感觉,能够直接管理整个集群,从分布式的角度来说有点像是hadoop,当然只是从分布式的这个角度来考虑。
本文为大家简单介绍 docker swarm 下的跨主机通信以及最强大的 docker swarm 集群管理功能。
一、docker swarm 安装
1.1 docker machine 创建节点
此处也能体现 docker machine 与 docker swarm 的区别,简单来说docker machine是为 docker swarm 服务的。
先使用 docker-machine 创建三个docker节点。
docker-machine create -d generic --generic-ip-address <ip> <name>
在docker-machine主节点执行三次上述操作,其中ip为要创建的主机的ip地址,name为给想要创建的主机重命名的host名称。此处假设分别为swarm-manager、swarm-node1、swarm-node2,很明显我们选择swarm-manager为manager节点(下文详细讲解)。
1.2 创建 swarm 集群
docker swarm 分为manager节点和worker节点,显然manager节点相当于主节点,能够管理所有worker节点。
创建 manager 节点
在上述创建好的三个docker节点中选择一个作为manager节点(上文已经选择了swarm-manager节点),在docker-machine节点上执行下述操作:
docker-machine ssh swarm-manager "docker swarm init"
执行上述操作,会提示你创建成功,并给出一个创建worker节点的命令,其中会包含token等信息,token是manager节点识别子节点的标识。
创建worker节点
同样,在docker-machine中执行下述操作:
docker-machine ssh swarm-node1 "docker swarm join --token <token> <ip>:2377"
docker-machine ssh swarm-node2 "docker swarm join --token <token> <ip>:2377"
其中为上述token、ip为manager节点ip地址,这些都会在创建成功manager节点后给出。
都执行完就可以在manager节点中执行下述命令查看所有集群中所有节点:
docker node ls
此命令会列出集群中所有节点,并给出各个节点的角色。当然此处你也可以通过docker-machine以ssh的方式执行,下同。
二、docker swarm 跨主机通信
swarm 跨主机通信同样需要overlay网络(或者其他几个选项,还未测试)。但是与之前讲述不同的是swarm不需要consul服务,其实是swarm提供了consul的功能,相当于简化了跨主机通信的操作。
在manager节点执行下述命令创建overlay网络:
docker network create -d overlay --attachable my_net
此处必须要添加--attachable参数,否则不能用于容器。
在主节点上创建overlay网络之后,worker节点并不像采用consul的方案那样能够自动识别到该网络,但是可以通过--network my_net
的方式在创建容器的时候使用该网络,当在worker节点按上述方式运行容器并使用该网络之后,即可通过docker network ls在此worker节点上查看到该网络。
这样所有使用该网络的节点均可进行通信。同样通过brctl show 命令可以看到节点生成了一个docker_gwbridge网桥,并且下面挂载了相应的vethxxx,这与之前分析的相同,是overlay网络的工作原理。
三、docker swarm 集群管理——部署应用
这是docker swarm强大之处,通过它能够直接实现负载均衡、主备、容灾等功能。它可以自动创建一个应用,应用包含一系列的服务,每一个服务简单的说是一个镜像创建几个容器,这些容器集合起来能够实现某些特定的功能,并且无需用户指定这些容器运行在哪些节点上,swarm会自动分配,甚至会在不同的节点上跳转,当某worker节点挂掉的时候其上运行的所有容器也会自动迁移到其他节点上。
说了这么多好处,下面详细介绍一下如何发布一个服务。
3.1 创建配置文件
首先创建一个配置文件,其内包含了该应用的所有信息,包含需要的服务,每一个服务使用的镜像、创建的容器个数、端口映射、存储映射、网络等等,基本上是前面所介绍的容器信息的集合。
其配置文件采用YAML格式,YAML是专门用来写配置文件的语言,非常简洁。YAML基本规则如下:
- 大小写敏感。
- 使用缩进表示层级关系。
- 进时不允许使用Tab键,只允许使用空格。
- 缩进的空格数目不重要,只要相同层级的元素左侧对齐即可。
- # 表示注释,从这个字符一直到行尾,都会被解析器忽略。
YAML详细规则可以参考http://www.ruanyifeng.com/blog/2016/07/yaml.html?f=tt
swarm应用基本模板如下:
version: "3"
services:
web:
# replace username/repo:tag with your name and image details
image: username/repo:tag
deploy:
replicas: 5
restart_policy:
condition: on-failure
resources:
limits:
cpus: "0.1"
memory: 50M
ports:
- "80:80"
networks:
- webnet
visualizer:
image: dockersamples/visualizer:stable
ports:
- "8080:8080"
volumes:
- "/var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock"
deploy:
placement:
constraints: [node.role == manager]
networks:
- webnet
networks:
webnet:
ipam:
config:
- subnet: 172.19.0.0/24
其中version: "3"表示使用第三版,每个版本配置规则不同,services项下面有web和visualizer两项(此处名称可以任取,只要自己清楚就行),表示应用有两个服务,每个服务下面是使用的镜像以及端口映射、存储映射、网络等信息。重点看一下deploy项,replicas表示运行容器运行的个数,restart_policy表示重启策略,resources下是容器的运行资源,limits是运行限制,包含cpu、内存等限制,cpus值为"0.1"表示所有cpu的百分之十,constraints: [node.role == manager]表示该容器只部署在manager节点上。每个service下面的networks可以有多个,但是必须都包含在顶级的networks中,顶级networks中也可以包含多个网络,每一个可以不进行任何设置,可以采用上述方式进行设置,最终swarm会创建一个appname_webnet的网络,此处webnet的名字也可以任取,appname是将要创建的服务的名称,在下面会介绍。
将上述配置文件保存到docker-compose.yml文件中,待用。
3.2 部署应用
通过运行以下命令部署应用:
docker stack deploy -c docker-compose.yml <appname>
其中appname为应用的名称。这样我们就成功部署了一个应用,里面包含三个服务。
访问swarm集群下的任何一个ip地址的上述端口,swarm都会将其随机转发到stack下的任何一个container,这样就可以起到负载均衡、容灾、主备等功能。
3.3 docker stack 常用命令
docker stack ls
查看部署的所有应用,可以查看到应用名称及包含的服务个数。
docker stack deploy
docker stack deploy -c <composefile> <appname>
上面介绍过的部署应用。
docker stack services
docker stack services <appname>
查看某个应用中的服务具体信息。
docker stack ps
docker stack ps <appname>
查看某个应用的具体信息,包含每个容器的配置以及运行在哪个节点等。
docker stack rm
docker stack rm <appname>
删除某个应用。
四、总结
本文简单介绍了docker swarm以及其安装、部署应用及docker stack相关操作。可以看出swarm功能很强大,基本等同于一个小的openstack,后续会继续深入学习。
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