上一节我们讨论了 none 和 host 类型的容器网络,本节学习应用最广泛也是默认的 bridge 网络. Docker 安装时会创建一个 命名为 docker0 的 linux bridge.如果不指定--network,创建的容器默认都会挂到 docker0 上. 当前 docker0 上没有任何其他网络设备,我们创建一个容器看看有什么变化. 一个新的网络接口 veth28c57df 被挂到了 docker0 上,veth28c57df就是新创建容器的虚拟网卡. 下面看一下容器的网络配置.…

既然要用 YAML 配置文件部署应用,现在就很有必要了解一下 Deployment 的配置格式,其他 Controller(比如 DaemonSet)非常类似. 还是以 nginx-deployment 为例,配置文件如下图所示: ① apiVersion 是当前配置格式的版本.② kind 是要创建的资源类型,这里是 Deployment.③ metadata 是该资源的元数据,name 是必需的元数据项.④ spec 部分是该 Deployment 的规格说明.⑤ replicas 指明副本…

前面各小节我们先后学习了 Docker Overaly,Macvaln,Flannel,Weave 和 Calico 跨主机网络方案.目前这个领域是百家争鸣,而且还有新的方案不断涌现. 本节将从不同维度比较各种网络方案,大家在选择的时候可以参考.CloudMan 的建议是:没有最好的,只有最适合的,明确自己的需求,通过 PoC 选型. Docker 起初只提供了简单的 single-host 网络,显然这不利于 Docker 构建容器集群并通过 scale-out 方式横向扩展到多个主机上. 在…

上一节我们搭建好实验环境,配置并运行了consul,今天开始创建 overlay 网络. 在 host1 中创建 overlay 网络 ov_net1: -d overlay 指定 driver 为 overaly. docker network ls 查看当前网络: 注意到 ov_net1 的 SCOPE 为 global,而其他网络为 local.在 host2 上查看存在的网络: host2 上也能看到 ov_net1.这是因为创建 ov_net1 时 host1 将 overlay 网络…

上一节我们准备好了 macvlan 的实验环境,今天在 host1 和 host2 中创建 macvlan 网络 mac_net1: 注意:在 host2 中也要执行相同的命令. ① -d macvlan 指定 driver 为 macvlan. ② macvlan 网络是 local 网络,为了保证跨主机能够通信,用户需要自己管理 IP subnet. ③ 与其他网络不同,docker 不会为 macvlan 创建网关,这里的网关应该是真实存在的,否则容器无法路由. ④ -o parent 指…

一个 docker host 上会运行若干容器,每个容器都需要 CPU.内存和 IO 资源.对于 KVM,VMware 等虚拟化技术,用户可以控制分配多少 CPU.内存资源给每个虚拟机.对于容器,Docker 也提供了类似的机制避免某个容器因占用太多资源而影响其他容器乃至整个 host 的性能. 内存限额 与操作系统类似,容器可使用的内存包括两部分:物理内存和 swap. Docker 通过下面两组参数来控制容器内存的使用量. -m 或 --memory:设置内存的使用限额,例如 100M, 2…

上节学习了如何限制容器对内存的使用,本节我们来看CPU. 默认设置下,所有容器可以平等地使用 host CPU 资源并且没有限制. Docker 可以通过 -c 或 --cpu-shares 设置容器使用 CPU 的权重.如果不指定,默认值为 1024. 与内存限额不同,通过 -c 设置的 cpu share 并不是 CPU 资源的绝对数量,而是一个相对的权重值.某个容器最终能分配到的 CPU 资源取决于它的 cpu share 占所有容器 cpu share 总和的比例. 换句话说:通过 cp…

网络模型有了,如何实现呢? 为了保证网络方案的标准化.扩展性和灵活性,Kubernetes 采用了 Container Networking Interface(CNI)规范. CNI 是由 CoreOS 提出的容器网络规范,它使用了插件(Plugin)模型创建容器的网络栈. CNI 的优点是支持多种容器 runtime,不仅仅是 Docker.CNI 的插件模型支持不同组织和公司开发的第三方插件,这对运维人员来说很有吸引力,可以灵活选择适合的网络方案. 目前已有多种支持 Kubernetes…

前面我们已经介绍了ps/top/stats.Sysdig.Weave Scope.cAdvisor 和 Prometheus 多种容器监控工具和方案,是时候做一个比较了.下面将从五个方面来对比它们之间的优劣. 部署容易度 ps/top/stats 无疑是最容易使用的,它们是 Docker 自带的子命令,随时随地都可以用来快速了解容器的状态.其余几种也都能以容器的方式运行,总的来说都不算复杂.相对而言,Prometheus 涉及的组件比较多,搭建整个方案需要运行的容器数量也要多些,部署和管理的难道…

前面我们已经学习了如何部署 service,也验证了 swarm 的 failover 特性.不过截止到现在,有一个重要问题还没有涉及:如何访问 service?这就是本节要讨论的问题. 为了便于分析,我们重新部署 web_server. ① docker service rm 删除 web_server,service 的所有副本(容器)都会被删除. ② 重新创建 service,这次直接用 --replicas=2 创建两个副本. ③ 每个 worker node 上运行了一个副本. 好了,…