前言 现在mysql自建集群方案有多种,keepalived.MHA.PXC.MYSQL主备等,但是目前根据自身情况和条件,选择使用pxc的放来进行搭建,最大的好处就是,多主多备,即主从一体,没有同步延时问题,方便易用. 搭建环境   环境 centos7 pxc版本镜像:最新版,目前为8.0+   主机ip 部署 swarm 10.100.3.91 pxc1 manager 10.100.3.92 pxc2 worker 10.100.3.93 pxc3 worker 10.100.3.9

Docker Swarm volume 数据持久化 volume 是将宿主级的目录映射到容器中,以实现数据持久化. 可以用两种方式来实现: volume 默认模式:工作节点宿主机数据同步到容器内. volume NFS 共享存储模式:管理节点宿主同步到工作节点宿主,工作节点宿主同步到容器. 环境: 系统:Centos 7.4 x64 应用版本:Docker 18.09.0 管理节点:192.168.1.79 工作节点:192.168.1.78 工作节点:192.168.1.77 volume 默

Docker Swarm bind 数据持久化 bind:主要将工作节点宿主级文件或目录,同步挂载到容器中. 环境: 系统:Centos 7.4 x64 应用版本:Docker 18.09.0 管理节点:192.168.1.79 工作节点:192.168.1.78 工作节点:192.168.1.77 一.两种宿主级挂载方式 管理节点:读写挂载 docker service create \ --mount type=bind,src=<HOST-PATH>,dst=<CONTAINER-

前言 为了获得最佳的性能和可移植性,应该避免将重要数据直接写入容器的可写层,而应使用数据卷或绑定挂载. 可以为集群中的服务创建两种类型的挂载,数据卷挂载(volume mounts)或绑定挂载(bind mounts). 无论使用哪种类型的挂载,在创建服务时使用 --mount 标志进行配置,或者在更新服务时使用 --mount-add 或 --mount-rm 标志.如果不指定一个类型,默认类型是数据卷挂载. 注:tmpfs mount 仅可用于独立容器,不能在 Docker Swarm Se

Store configuration data using Docker Configs 使用Docker Configs存储配置数据 Docker 17.06引入了集群服务配置,允许你在服务镜像或运行的容器之外存储非敏感信息,如配置文件.这允许你尽可能保持镜像的通用性,而不需要将配置文件绑定到容器中或使用环境变量.Configs的操作方式与secret类似,不同的是它们没有在静止时加密,而是直接挂载到容器的文件系统中,而不使用RAM磁盘.配置可以在任何时候从服务中添加或删除,服务可以共享配置

Docker Swarm技术 docker swarm技术(之前的docker集群都是在 一个虚拟主机上的,但是如果这个主机挂掉了over了,docker技术就是多个虚拟主机形成一个集群) Swarm是Docker的一个编排工具,参考官网:https://docs.docker.com/engine/swarm/ 与docker集成的集群管理工具 去中心化设计,只使用docker引擎即可创建各类节点 声明式服务模型.可以声明的方式来定义应用. 动态伸缩.管理节点自动调整服务数量. 高可用,对于服

目录 [TOC] 1.环境准备 ​ 本文中的案例会有四台机器,他们的Host和IP地址如下 c1 -> 10.0.0.31 c2 -> 10.0.0.32 c3 -> 10.0.0.33 c4 -> 10.0.0.34 ​ 四台机器的host以c1为例: [root@c1 ~]# cat /etc/hosts 127.0.0.1 localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4 #::1 local

背景 凭借敏捷开发部署理念的推行,相信对于很多人来说docker这项容器技术已经并不陌生,Docker 1.12引擎发布了快两个月,新引擎中包含了许多特性.诸如: Swarm模式,容器集群的健康检查,节点的身份加密,docker Service API调用,容器启动的过滤匹配方式(constraint), docker的内建路由,以及支持在多平台系统上运行docker(MAC.Windows.AWS.AZURE),以及一些插件升级等等. 特性之多,就连Docker 自己的产品经理也表示这次的新版

之前介绍了Docker管理工具-Swarm部署记录,这里简单总结下Docker Swarm的日常维护命令,以作为平时运维笔记. Swarm作为一个管理Docker集群的工具,首先需要将其部署起来,可以单独将Swarm部署于一个节点.另外,自然需要一个Docker集群,集群上每一个节点均安装有Docker.具体的Swarm架构图可以参照下图: Swarm架构中最主要的处理部分自然是Swarm节点,Swarm管理的对象自然是Docker Cluster,Docker Cluster由多个Docker

  Swarm是Docker官方提供的一款集群管理工具,其主要作用是把若干台Docker主机抽象为一个整体,并且通过一个入口统一管理这些Docker主机上的各种Docker资源.Swarm和Kubernetes比较类似,但是更加轻,具有的功能也较kubernetes更少一些.   swarm架构图   多个manager节点就会涉及到状态的同步,docker swarm采用的是内置的分布式存储的数据库,采用raft协议去同步多个manager之间的状态,防止脑裂情况发生.   业务一般都会运行在

一.Swarm概述 Swarm是Docker公司在2014年12月初发布的一套较为简单的工具,用来管理Docker集群,它将一群Docker宿主机变成一个单一的,虚拟的主机.Swarm使用标准的Docker API接口作为其前端访问入口,换言之,各种形式的Docker Client(docker client in Go, docker_py, docker等)均可以直接与Swarm通信.Swarm几乎全部用Go语言来完成开发,Swarm0.2版本增加了一个新的策略来调度集群中的容器,使得在可用

1.环境准备 ​ 本文中的案例会有四台机器,他们的Host和IP地址如下 c1 -> 10.0.0.31 c2 -> 10.0.0.32 c3 -> 10.0.0.33 c4 -> 10.0.0.34 ​ 四台机器的host以c1为例: [root@c1 ~]# cat /etc/hosts 127.0.0.1 localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4 #::1 localhost loca

微服务架构是当前很热门的一个概念,它不是凭空产生的,是技术发展的必然结果.虽然微服务架构没有公认的技术标准和规范草案,但业界已经有一些很有影响力的开源微服务架构平台,架构师可以根据公司的技术实力并结合项目的特点来选择某个合适的微服务架构平台,以此稳妥地实施项目的微服务化改造或开发进程. 本文选自<架构解密:从分布式到微服务>. 本文盘点了四种常用的微服务架构方案,分别是ZeroC IceGrid.Spring Cloud.基于消息队列与Docker Swarm. ZeroC IceGrid微服

初始化swarm manager并制定网卡地址 docker swarm init --advertise-addr 192.168.10.117 强制删除集群,如果是manager,需要加–force docker swarm leave --force docker node 查看swarm worker的连接令牌 docker swarm join-token worker 查看swarm manager的连接令牌 docker swarm join-token manager 使旧令牌无

基于docker安装pxc集群 一.PXC 集群的安装 PXC集群比较特殊,需要安装在 linux 或 Docker 之上.这里使用 Docker进行安装! Docker的镜像仓库中包含了 PXC数据库的官方镜像, 地址:https://hub.docker.com/r/percona/percona-xtradb-cluster/ 如下图所示: 一,镜像的安装 安装镜像的两种方式: docker pull percona/percona-xtradb-cluster docker load <

1.采用集群架构 集群架构包含节点和角色 docker 节点中 包含 worker 和 manager 两个角色 manager 相当于 swarm 集群的 大脑  是用来管理配置节点的 (避免单点故障 最少有两个节点, 不同节点的数据同步 使用内置的 raft 协议进行同步, 使 manager 节点的数据节点同步) work 大部分运行的 容器 (通过 gossip 网络进行数据同步) 2. Service 和 Replicas service 一个 service 代表一个容器 repli

Contents 这篇文章主要针对Docker Swarm和Kubernetes在大规模部署的条件下的3个问题展开讨论.在大规模部署下,它们的性能如何?它们是否可以被批量操作?需要采取何种措施来支持他们的大规模部署和运维? 我们需要使用侧重于用例的基准测试来对所有容器平台进行比较,这样采用者才可以做出正确的决策. 笔者从用户的角度建立了一套测评工具,用普通的方法测试Docker Swarm和Kubernetes.我只评估了通用的功能:容器的启动时间和容器罗列时间. Swarm的性能比Kubern

用Docker swarm快速部署Nebula Graph集群 一.前言 本文介绍如何使用 Docker Swarm 来部署 Nebula Graph 集群. 二.nebula集群搭建 2.1 环境准备 机器准备 ip 内存(Gb) cpu(核数) 192.168.1.166 16 4 192.168.1.167 16 4 192.168.1.168 16 4 在安装前确保所有机器已安装docker 2.2 初始化swarm集群 在192.168.1.166机器上执行 $ docker swar

本文作者系:视野金服工程师 | 吴海胜 首发于 Nebula Graph 论坛:https://discuss.nebula-graph.com.cn/t/topic/1388 一.前言 本文介绍如何使用 Docker Swarm 来部署 Nebula Graph 集群,并部署客户端负载均衡和高可用. 二.nebula 集群搭建 2.1 环境准备 机器准备 ip 内存(Gb) cpu(核数) 192.168.1.166 16 4 192.168.1.167 16 4 192.168.1.168

# 管理配置文件 docker config     # 查看已创建配置文件     - docker config ls     # 将已有配置文件添加到docker配置文件中     - docker config create docker 配置文件名 本地配置文件 # 管理swarm节点 docker node     # 查看集群中的节点     - docker node ls     # 将manager角色降级为worker     - docker node demote 主机