挑选性冷淡のKubernetes,Swarm陈设记录

By admin in 4858.com on 2019年4月16日

 

目录

  1. Swarm简介
  2. Swarm架构
  3. Swarm命令
  4. 总结

  5. Swarm简介


Docker自诞生以来,其容器性情以及镜像特性给DevOps爱好者带来了不少有益于。然则在十分长的一段时间内,Docker只可以在单host上运营,其跨host的配置、运转与管理工科夫颇受外界指责。跨host技能的软弱,直接形成Docker容器与host的紧耦合,这种景况下,Docker容器的油滑很难令人满足,容器的动员搬迁、分组等都改为很难落到实处的成效点。

Swarm是Docker集团在201四年5月首新公布的容器管理工科具。和Swarm一同公布的Docker管理工科具还有Machine以及Compose。

Swarm是壹套较为轻巧的工具,用以管理Docker集群,使得Docker集群揭破给用户时一定于三个虚拟的完全。Swarm使用正规的Docker
API接口作为其前端访问入口,换言之,种种款式的Docker Client(dockerclient
in go, docker_py,
docker等)均能够平昔与Swarm通讯。Swarm差不离全部用Go语言来产生支付,并且还处于3个Alpha版本,近日在github上发表的版本仅有v0.一.0-rc一。然则Swarm的进化11分飞快,效用和特征的改变迭代还十分频仍。因而,能够说Swarm还不推荐被用于生产环境中,但足以鲜明的是Swarm是一项很有前途的工夫。

Swarm的规划和任何Docker项目雷同,遵守“batteries included but
removable”原则。作者对该标准的精晓是:batteries
included代表设计Swarm时,为了完全反映分布式容器集群安排、运转与管理职能的完整性,Swarm和Docker协同工作,Swarm内部含有了贰个较为轻易的调度模块,以高达对Docker集群调度管理的成效;“but
removable”意味着Swarm与Docker并非紧耦合,同时Swarm中的调度模块一样能够定制化,用户能够坚守本身的急需,将其替换为更抓好大的调度模块,如Mesos等。其余,那套管理引擎并未有侵略Docker的接纳,那套机制也为任何容器技巧的集群计划、运维与管理艺术提供了思路。

目录

  1. Swarm简介
  2. Swarm架构
  3. Swarm命令
  4. 总结

Kubernetes 和Docker Swarm
可能是选取最广泛的工具,用于在集群环境中布署容器。然则那八个工具照旧有相当大的反差。

事先介绍了Docker集群众管理理工科具-Kubernetes布署记录,下边介绍另多个管理工科具Swarm的用法,Swarm是Docker原生的集群众管理理软件,与Kubernetes比起来相比较简单。

2. Swarm架构

Swarm作为二个管制Docker集群的工具,首先须要将其布局起来,可以单独将Swarm陈设于三个节点。别的,自然须求1个Docker集群,集群上每一个节点均安装有Docker。具体的Swarm架构图能够参见下图:

Swarm架构图

Swarm框架结构中最器重的拍卖部分当然是Swarm节点,Swarm管理的目的自然是Docker
Cluster, Docker Cluster由八个Docker
Node组成,而负责给Swarm发送请求的是Docker Client。

1. Swarm简介

Docker自诞生以来,其容器天性以及镜像天性给DevOps爱好者带来了多数利于。但是在相当长的一段时间内,Docker只能在单host上运营,其跨host的配置、运营与治本力量颇受外围指责。跨host工夫的脆弱,直接促成Docker容器与host的紧耦合,那种情形下,Docker容器的灵活性很难令人满足,容器的搬迁、分组等都改成很难落到实处的作用点。

Swarm是Docker公司在201四年4月尾新颁发的器皿管理工科具。和Swarm一同宣布的Docker管理工具还有Machine以及Compose。

Swarm是壹套较为简单的工具,用以管理Docker集群,使得Docker集群揭破给用户时一定于1个虚拟的完全。Swarm使用专业的Docker
API接口作为其前端访问入口,换言之,各个款式的Docker Client(dockerclient
in go, docker_py,
docker等)均能够一直与Swarm通讯。Swarm大约百分百用Go语言来变成开采,并且还处于一个Alpha版本,最近在github上颁发的版本仅有v0.一.0-rc一。不过Swarm的发展拾分飞快,效能和特色的更动迭代还不行频仍。由此,能够说Swarm还不引进被用来生产环境中,但足以肯定的是Swarm是一项很有前途的手艺。

Swarm的计划性和别的Docker项目雷同,服从“batteries included but
removable”原则。作者对该条件的知晓是:batteries
included代表设计Swarm时,为了完全反映分布式容器集群计划、运转与管理功能的完整性,Swarm和Docker协同工作,Swarm内部含有了1个较为简单的调度模块,以达到对Docker集群调度管理的功力;“but
removable”意味着Swarm与Docker并非紧耦合,同时Swarm中的调度模块同样可以定制化,用户能够遵照本人的急需,将其替换为更做实大的调度模块,如Mesos等。其它,那套管理引擎并未侵略Docker的使用,那套机制也为其余容器能力的集群布置、运转与治本办法提供了思路。

Kubernetes

4858.com 1

谷歌依据其在Linux上容器管理经验,改变到docker管理上,就是kubernetes。他的在数不胜数地点彰显完美。最关键的是布局于谷歌(Google)多年的弥足珍重经验只上。

纵然您从docker一.0以上开头选用kubernetes,你取得的用户体验会异常可观。比如你会意识kubernetes化解1些docker自己的难题。例如你能够mount(绑定)持久化存款和储蓄卷(volume),以便于在搬迁docker时不至于丢失数据。

kubernetes使用flannel(一个采用go写的虚拟网络的开源系统)构造容器间的互连网通讯。它还放置有负载均衡。除外,它的“服务意识”使用了etcd(三个应用golang编写的开源虚拟网络连串)。不过,使用kubernetes是有代价的。首先,它用多少个不及的通令行接口,区别的编制程序接口及分化的YAML文件定义等。换言之,你不可能动用docker命令行接口也不可能用docker
compose来定义容器。为了利用kubernetes,全部全部的事物都亟待从头初步。那就就像是这些工具并不是为着docker写的平等(那几个在某种程度上的确是)。kubernetes把集群带到了一个簇新的冲天,代价是读书曲线比较陡。

Swarm介绍

3.Swarm命令

Swarm架构图能够让大家对Swarm有2个从头的认识,比如Swarm的实际工作流程:Docker
Client发送请求给Swarm;Swarm处理请求并发送至相应的Docker Node;Docker
Node试行相应的操作并回到响应。除了这些之外,Swarm的办事原理还是还不够明了。

深深精通Swarm的办事原理,能够先从Swarm提供的下令下手。Swarm扶助的命令首要有五个:swarm
create、swarm manage、swarm join、swarm list。当然还有叁个swarm
help命令,该命令用于教导大家哪些科学使用swarm命令,本文不再赘言。

2. Swarm架构

Swarm作为八个管制Docker集群的工具,首先须要将其配置起来,能够独自将Swarm铺排于二个节点。其余,自然须求一个Docker集群,集群上每二个节点均安装有Docker。具体的Swarm架构图可以参考下图:

4858.com 2

Swarm架构图

Swarm架构中最要害的拍卖部分当然是Swarm节点,Swarm管理的靶子自然是Docker
Cluster, Docker Cluster由多个Docker
Node组成,而担当给Swarm发送请求的是Docker Client。

Docker Swarm

4858.com 3

docker-swarm 使用了二个比不上的不二等秘书籍。它是docker原生的集群众工作具。

最有利的片段是它揭穿了docker标准的编制程序接口,意味着你以前一直在动用的此外与docker调换的工具(docker命令行接口,docker
compose,dokku,krane等等),都能够无缝的在docker swarm上运用。

本条实际上是个双刃剑,毁誉参半。平素能够应用自身百发百中熟练的工具,那再好可是了,不过,那样表示我们又被docker紧紧的“耦合”了(而非产业界一向追求的松耦合”)。借使您需求的都能知足,那额手称庆。但是壹旦不是啊,假设你有独特殊须要要这几个API满意不断怎么做?这是就只好去耍一些“小智慧”。

大家来仔细分析下这多少个工具,首要会从哪些在集群中运作容器,那八个工具分别怎么着设置以及他们提供的功效。

Swarm是Docker集团在201四年二月首发布的一套较为简单的工具,用来保管Docker集群,它将一堆Docker宿主机形成3个单纯的,虚拟的主机。Swarm使用正式的Docker
API接口作为其前端访问入口,换言之,各样情势的Docker Client(docker client
in Go, docker_挑选性冷淡のKubernetes,Swarm陈设记录。py,
docker等)均可以间接与Swarm通讯。Swarm差不离壹切用Go语言来成功开辟,Swarm0.二本子扩充了二个新的政策来调度集群中的容器,使得在可用的节点上传到它们,以及帮助更多的Docker命令以及集群驱动。Swarm
deamon只是三个调度器(Scheduler)加路由器(router),Swarm自身不运营容器,它只是接受docker客户端发送过来的央求,调度适合的节点来运转容器,那代表,即便Swarm由于一些原因挂掉了,集群中的节点也会照常运作,当Swarm重新上升运转之后,它会搜聚重建集群新闻。

3.1 swarm create

Swarm中swarm
create命令用于创立2个集群标识,用于Swarm管理Docker集群时,Docker
Node的节点发现效果。

倡导该命令之后,Swarm会前往Docker
Hub上内建的觉察服务中得到1个中外唯一的token,用以唯一的标志Swarm管理的Docker集群。

注:Swarm的周转必要接纳服务意识,如今该服务内建与Docker
Hub,该服务意识体制近期还在阿尔法版本,站点为:http://discovery-stage.hub/docker.com

3.Swarm命令

Swarm架构图能够让大家对Swarm有一个开端的认识,比如Swarm的具体做事流程:Docker
Client发送请求给Swarm;Swarm处理请求并发送至相应的Docker Node;Docker
Node实行相应的操作并回到响应。除却,Swarm的办事原理还是还不够明了。

深入精晓Swarm的做事原理,能够先从Swarm提供的命令入手。Swarm扶助的指令重要有5个:swarm
create、swarm manage、swarm join、swarm list。当然还有1个swarm
help命令,该命令用于指引大家如何科学选拔swarm命令,本文不再赘言。

设置设置

安装设置swarm十分轻松,简单明了并且很利索。大家需求做的正是设置二个劳务意识工具,然后在享有的节点上设置swarm容器。因为它和谐就是以二个docker容器来布局的,由此它在不相同的操作系统上运市场价格势都以未有分化的。我们运维swarm容器,开放二个端口,然后告诉服务意识模块的地方。那不可能再轻巧了。我们照旧足以在未有别的劳动意识模块的动静下起来选用,来看望我们是或不是喜欢它,当开端确实认真的要使用时再去加多etcd,consul或然此外援助的工具。

相比较来讲,kubernetes的安装就有点复杂晦涩了。差异的操作系统上设置都不可同日而语。每一个操作系统都有本身的独立设置指令和运行共青团和少先队。比如说,如若您采取使用vagrant来试用,然后在Fedora那里遭逢难题卡住了,但那不是意味任何的(比如Ubuntu大概coreos)也不可能用。你能够,但是要起来在kubernetes官方以外四处找寻.
你所急需的很或然在有些社区论坛里提供的缓解方案,不过你须要时间去询问,运气好的话可以在率先次尝试就能用。3个严重的难题是设置kubernetes正视于bash脚本。即使大家是处在配置管理不是必须的情况下是,那些自家只怕不是大难题。大家兴许不愿意运营一个本子,而是希望kubernetes成为puppet,chef大概ansible的壹有些。同样,那些也是足以缓解的。你能够找到ansible
的设置手册来动行kubernetes或然你协调去写。跟swarm比这一个都不是哪些大标题,只是一丢丢的小痛心而已。使用刀砍请不要期望任何的安装文书档案,除非都可应用docker命令行的时候运转的参数而已。大家打算去运作容器,swarm能够兑现这几个,但kubernetes
未有。某个人想必并不在意具体是行使哪个服务意识的工具。作者喜爱swarm背后提倡的那种极简风格,以及她背后的逻辑,内置电池,拆留由已。任何事物都是拆箱可用但是咱们还提供了接纳让您去替换当中的任一个模块。

与swarm差异的是,kubernetes
是一个可计划的工具。你须求跟kubernetes提供的一一选项来共生存。例如,借使你打算动用kubernets,你不能够不要选择etcd.作者不是说etcd不好(实际上正好相反),可是1旦你家常便饭于,比如您在卓殊复杂的业务场景下行使consul,尽管要选拔服务意识,必须特别针对kubernets使用三个,而剩余的其它部分使用别的二个出品。别的叁个对采用Kubernets以为不便宜的地点就是你要求在优先精晓各类事务。比如,你需求报告她要用到的持有节点的地方,每一个节点的义务是什么样,那个集群有微微个“小黄人”
(minion,是kubernet对于2个集群中机器在此之前叫的名字),等等。
而选用Swarm,咱们只要求运维贰个节点,告诉她进入互联网,就能够了。大家不须求提前报告关于集群其余的消息,因为那几个消息会通过每一个节点间的
“八卦”(gossip protocol)来传输。

布置自个儿大概并不是这么些工具之间最大的差别。不管你使用哪个工具,或早或晚,全部都会配备好并运营起来,到时候你们就会忘记在计划时的惨腰痛历。你也许会说大家为此采纳某些工具就是因为它安装配备轻便吗。很公道的。咱们后续往下研讨什么定义容器及以上的这么些工具。

Docker的Swarm(集群)方式,集成大多工具和特点,比如:跨主机上不慢铺排服务,服务的飞跃扩充,集群的军管整合到docker引擎,那表示能够不可能不使用第一方管理工具。分散统一筹划,表明式的服务模型,可扩大,状态协调解和处理理,多主机互连网,分布式的劳动意识,负载均衡,滚动更新,安全(通讯的加密)等等,上边就来认识下Swarm(对于Swarm管理的详尽操作能够参见:)

3.2 swarm manage

Swarm中swarm manage是Infiniti重要的治本命令。壹旦swarm
manage命令在Swarm节点上被触发,则印证用户必要swarm开首管理Docker集群。从运维流程的角度来讲,swarm经历的品级重点有两点:运行swarm、接收并处理Docker集群众管理理请求。

Swarm运维的历程包蕴八个步骤:

  • 察觉Docker集群中的各样节点,搜聚节点状态、剧中人物新闻,并监视节点状态的变迁;
  • 初叶化内部调度(scheduler)模块;
  • 创制并运行API监听服务模块;

先是个步骤,Swarm发现Docker集群中的节点。发现(discovery)是Swarm中用于掩护Docker集群状态的建制。既然涉及到发现(discovery),这在那前面务必先有登记(register)。Swarm中有特意负责发现(discovery)的模块,而有关怀册(register)部分,区别的discovery方式下,注册(register)也会有两样的样式。

现阶段,Swarm中提供了伍种区别的觉察(discovery)机制:Node Discovery、File
Discovery、Consul Discovery、EtcD Discovery和Zookeeper Discovery。

其次个步骤,Swarm内部的调度(scheduler)模块被开端化。swarm通过发现体制发现具有注册的Docker
Node,并征集到持有Docker
Node的情景以及具体音信。此后,1旦Swarm接收到实际的Docker管理请求,Swarm供给对请求实行拍卖,并透过具备Docker
Node的图景以及实际消息,来筛选(filter)决策到底怎么Docker
Node满意要求,并经过自然的国策(strategy)将呼吁转载至实际的四个Docker
Node。

其八个步骤,Swarm创立并伊始化API监听服务模块。从效用的角度来讲,能够将该模块抽象为Swarm
Server。须求验证的是:即使Swarm
Server完全合营Docker的API,不过有无数Docker的吩咐近来是不帮助的,毕竟管理Docker集群与管理单独的Docker会有部分不同。当Swarm
Server被初阶化并成功监听之后,用户即能够透过Docker
Client向Swarm发送Docker集群的管制请求。

Swarm的swarm
manage接收并拍卖Docker集群的管理请求,正是Swarm内部多少个模块协同同盟的结果。请求入口为Swarm
Server,处理引擎为Scheduler,节点音讯依靠Disocovery。

3.1 swarm create

Swarm中swarm
create命令用于创建3个集群标识,用于Swarm管理Docker集群时,Docker
Node的节点发现效果。

提倡该命令之后,Swarm会前往Docker
Hub上内建的觉察服务中拿到二个海内外唯一的token,用以唯1的标志Swarm管理的Docker集群。

注:Swarm的运行要求使用服务意识,近期该服务内建与Docker
Hub,该服务意识体制方今还在阿尔法版本,站点为:

运营容器

若果运用Swarm来运行Docker容器,你怎样去定义全体的参数呢?
实在你平昔不需求!你所做的跟使用Swarm从前并未有怎么分裂。比如,你习惯于采取Docker
CLI(命令行接口),你能够继续行使大约如出一辙的吩咐。假如你习感到常于采用Docker
Componse来运行容器,你能够承继在Swarm集群中使用。不管你在此之前习惯于怎么利用容器,你如故能够采取,只是在越来越大品级的集群中运用。

Kubernetes要求你去读书它自个儿的CLI(命令行接口)和安插。你无法使用你在此以前创设的docker-compose.yml配置,你不可能不要去新建与Kubernetes对应的布置。你也不可能利用在此之前学习的Docker
CLI(命令行接口)。你不可能不要去读书 Kubernetes
CLI(命令行接口),并且很有望,确定保证您任何公司部门也要去学学。

无论您挑选哪个工具来布置集群,你都要先熟练Docker。你或然曾经习感觉常于采纳使用Docker
Compose来定义你运转容器的参数。尽管您早就采纳它超越多少个小时,你恐怕就会直接利用它而扔掉Docker
CLI。你能够应用它运维容器,追踪日志变化,等等。其余一端,你恐怕是Docker的
“死忠”,看不上 Docker Compose,而是别的交事务都施用Docker
CLI,大概你依旧自个儿写bash脚本来运作容器。不管哪一类办法,这么些都能够在Docker
Swarm上接纳。

假定你挑选Kubernetes,请先准备好同一件事要求有多个概念配置。你供给使用
Docker
Compose来运转Kubernetes范围外的容器。开采职员必要后续在她们的台式机计算机上运营容器,你的测试环境大概也不是2个大集群,等等。换言之,如若您选取了Docker,那么
Docker Compose 和 Docker
CLI将是不可翻盘的。你一定会在有个别地方如故以某种形式选取它们。1旦你初步使用
Kubernetes,你就会发现你全部的 Docker Compose的安顿都要翻译成
Kubernetes的办法,从那个时候,你也要起首维护这两个版本了。使用
Kubernetes,那个再一次的事情意味着维护资金的拉长。重复只是1个难点,其它的是你在集群中运转的吩咐将于集群外使用的一声令下不等同了。你前面学习并喜爱的Docker的保有命令在
Kubernetes集群内将是完全不行了。

Kubernetes的开销公司强制你去遵照他们的干活格局工作,其实不是为着让您过的那么苦。如此宏大差别的机要原因是
Swarm 和 Kubernetes针对同一难题选择了分化的处理手腕。
Swarm团队调节动用跟Docker一样的API接口,因而我们看看这一个以前有如此好的兼容性。结果正是,你能够行使大概全部从前的东西,只是在越来越大级其他集群中采纳而已。未有新的东西要去做,不需求去重新配置参数,也不要求去新学习怎么。不管您是直接行使Docker
CLIgipj使用Swarm,那个API接口是大约壹致的。倒霉的地点是只要你想Swarm去做某件事,不过这一个在Docker
API中从不,那样您就悲催了。简来说之,要是你在找1个工具,可以部署使用Docker API的容器到集群中,那么 Swarm就是解决方案。另一方面,倘若您想要一个工具,可以解决Docker API办不到的事情,你就应该去试试 Kubernetes了。那正是成效性(
Kubernetes)VS. 简易性(Swarm)。

此地唯1还未有回答的主题素材正是那些限制是何许。首要的界定中有多个,互联网布署和不断化存款和储蓄卷。走到Swarm一.0,大家不可能接2连3运行于分化服务器上的器皿。事实上,今后大家照例不可能一而再他们,可是大家大概因而跨主机互连网来支持连接运转于不相同服务器上的容器。那是个特别有力的遵从。而
Kubernetes使用
flannel(一个采取go写的虚构网络的开源系统)来贯彻网络路由。最近自从Docker1.0开首,
这么些职能也变为Docker CLI的一局地了。

除此以外一个主题材料是不断化存款和储蓄卷。Docker在一.玖本子中引进此意义。直到眼下,借使你持久化一个数据卷,这几个容器就绑定到那几个不断化卷所在的服务器上了。它不能够重新移动,除非你利用1些恶意的小花招,比如在差别的劳动器间复制这几个数量卷文件。这几个小编是有个别相比慢的操作,那与Swarm等工具的初衷也是相背离的。固然你有时光去复制,你也不知晓从哪里去复制,因为集群众工作具会以为你全部数据基本是3个实体。你的器皿会安顿到它以为最合适的地方(比如,运维最少容器,CPU只怕内容使用率最低,等等)。以后已经有Docker内置的长久化卷了。互联网和持久化卷缺点和失误曾经是成都百货上千人抛弃Swarm而去挑选
Kubernetes。自从Docker一.玖,那此已经济体改为过去式。

Swarm架构

3.3 swarm join

Swarm的swarm join命令用于将Docker
Node增添至Swarm管理的Docker集群中。从那一点也得以看来swarm
join命令的实践位于Docker Node,由此在Docker
Node上运维该命令,首先需求在Docker
Node上安装Swarm,由于该Swarm只会实行swarm join命令,故能够将其当成Docker
Node上用来注册的agent模块。

成效来说,swarm join能够以为是完毕Docker
Node在Swarm节点处的登记(register)工作,以便Swarm在施行swarm
manage时能够窥见该Docker
Node。可是,上文聊起的5种discovery情势中,并非各样形式都援助swarm
join命令。不扶助的discovery的方式有Node Discovery与File Discovery。

Docker Node上swarm join试行之后,标志着Docker
Node向Swarm注册,请求进入Swarm管理的Docker集群中。Swarm通过挂号音信,发现Docker
Node,并收获Docker
Node的图景以及具体音讯,以便处理Docker请求时作为调度根据。

3.2 swarm manage

Swarm中swarm manage是最为首要的军管命令。壹旦swarm
manage命令在Swarm节点上被触发,则印证用户需求swarm开首管制Docker集群。从运营流程的角度来讲,swarm经历的阶段重点有两点:运行swarm、接收并处理Docker集群众管理理请求。

Swarm运维的进程包括四个步骤:

  • 4858.com,发现Docker集群中的各样节点,搜聚节点状态、剧中人物音讯,并监视节点状态的生成;
  • 开首化内部调度(scheduler)模块;
  • 开创并启动API监听服务模块;

率先个步骤,Swarm发现Docker集群中的节点。发现(discovery)是Swarm中用于保养Docker集群状态的建制。既然涉及到发现(discovery),那在这从前必须先有登记(register)。Swarm中有尤其负责发现(discovery)的模块,而至于注册(register)部分,不一致的discovery方式下,注册(register)也会有例外的款式。

近期,Swarm中提供了5种差异的发现(discovery)机制:Node Discovery、File
Discovery、Consul Discovery、EtcD Discovery和Zookeeper Discovery。

第3个步骤,Swarm内部的调度(scheduler)模块被初叶化。swarm通过发现体制发现装有注册的Docker
Node,并征集到具有Docker
Node的景况以及现实消息。此后,一旦Swarm接收到具体的Docker管理请求,Swarm须要对请求进行拍卖,并透过具备Docker
Node的意况以及现实新闻,来筛选(filter)决策到底什么Docker
Node满足供给,并通过自然的政策(strategy)将呼吁转载至实际的三个Docker
Node。

其四个步骤,Swarm成立并起始化API监听服务模块。从效益的角度来讲,能够将该模块抽象为Swarm
Server。供给注脚的是:即便Swarm
Server完全相称Docker的API,但是有广大Docker的通令近期是不帮忙的,究竟管理Docker集群与管理单独的Docker会有一些组别。当Swarm
Server被先河化并做到监听之后,用户就可以以通过Docker
Client向Swarm发送Docker集群的保管请求。

Swarm的swarm
manage接收并处理Docker集群的军管请求,就是Swarm内部多个模块协同合作的结果。请求入口为Swarm
Server,处理引擎为Scheduler,节点新闻依靠Disocovery。

选择

当必要在Docker Swarm 和
Kubernetes做出接纳时,能够设想如下几点。你是还是不是想借助于Docker自身来缓解集群的难点。要是是,选取Swarm。即使有些效率在Docker中不帮助,那它也要命只怕在Swarm中找不到,因为Swarm是凭借于Docker
API的。其它一面,即使你想要3个工具得以解决Docker的限制,Kubernetes将是天经地义的选项。Kubernetes不是基于Docker,而是依照谷歌多年对于管理容器的经历。它是依据本身的不2秘籍来工作。

真正的标题是Kubernetes那种自作者的法子(与Docker格外的两样)相比较于它提供的独到之处是或不是值得。也许,大家是否理所应当押宝在Docker本人上,期待Docker今后会缓解这么些难点。在回复这么些难题此前,请先看一下Docker一.玖事后的本子。它曾经有个互连网安排及持久化卷。也有了所谓的“除非死掉
才去重启”的政策,这一次方便去管理那个厌恶的一无是处。将来Kubernetes 和
Swarm之间的异样又少了3个。实际上,现最近,Kubernetes 相对于
Swarm的优势很少了。另一方面,Swarm使用了Docker
API意味着你能够共用命令的配备。个人认为,笔者同情于押宝于Docker引擎变得进一步好,那样Docker
Swarm也会收益。这两者之间的差距已经非常小。多少个都是可用于生产环境,可是Swarm更易于去计划,易于使用,并且能够选取在上集群此前的配置,不必要在集群和非集群环境下重新工作。

本人个人的提出是采用Docker Swarm。而
Kubernetes太“任性”了,不易于配置,与Docker
CLI,API差距太大,并且在Docker壹.0过后,相对于Swarm来说未有太多的优势。他们之间其他的差距影响真的是不太大。不过Docker
Swarm更易于配置。

Swarm作为1个管制Docker集群的工具,首先须求将其配置起来,可以独立将Swarm安插于三个节点。别的,自然供给2个Docker集群,集群上每一个节点均安装有Docker。具体的Swarm架构图可以参考下图:

3.4 swarm list

Swarm中的swarm list命令用以列举Docker集群中的Docker Node。

Docker Node的音信均来自Swarm节点上注册的Docker Node。而二个Docker
Node在Swarm节点上登记,仅仅是挂号了Docker
Node的IP地址以及Docker监听的端口号。

使用swarm
list命令时,必要钦赐discovery的类型,类型包括:token、etcd、file、zk以及<ip>。而swarm
list并未罗列Docker集群的动态音信,比如Docker
Node真实的运维意况,大概Docker Node在Docker集群中饰演的剧中人物新闻。

3.3 swarm join

Swarm的swarm join命令用于将Docker
Node增添至Swarm管理的Docker集群中。从那点也能够见到swarm
join命令的实施位于Docker Node,由此在Docker
Node上运转该命令,首先要求在Docker
Node上设置Swarm,由于该Swarm只会进行swarm join命令,故可以将其当成Docker
Node上用来注册的agent模块。

作用来讲,swarm join能够以为是实现Docker
Node在Swarm节点处的登记(register)工作,以便Swarm在实践swarm
manage时能够发现该Docker
Node。可是,上文谈起的伍种discovery方式中,并非各类方式都扶助swarm
join命令。不帮助的discovery的方式有Node Discovery与File Discovery。

Docker Node上swarm join实践之后,标识着Docker
Node向Swarm注册,请求参加Swarm管理的Docker集群中。Swarm通过挂号音信,发现Docker
Node,并获取Docker
Node的景观以及现实音讯,以便处理Docker请求时作为调度依照。

其他

  • 利用kubernetes的裨益是在其前后基于谷歌(Google)对container管理几十年的经验,比如Borg。
  • 应用有个别特定容器其实并不是特意重大的事,最重大的要么集群本领。kubernetes类似于数据库操作领域的hibernate/ibates,即解耦合。在急需的时候大家得以行使罗克et替换Docker,对使用者透明。kubernetes那么些功效在swarm中是找不到的。在生育条件中,要是须求,对于上层是晶莹的,未有其余影响。
  • 只能认同,Swarm更加多的是二个配备工具,而Kubernetes是用以HA(高可用)架构的大规模的编配平台。
  • Kubernetes是在乎中间的出品,未有Swarm那么粗略温馨,也尚未Mesos那么功用强大。由此很有望是在Mesos上层使用Docker,而非与Kubernetes集成。
  • 大千世界使用Mesos是因为它自身不是为着Docker或然容器设计的,它只是个集群抽象层。人们用就是因为它是唯1两个既协理计划应用程序又可以同时管住hadoop。(以往有希望不自然)
  • 借使本身是个开拓人士,笔者会选取Compose+Swarm,它大概易用。不过假若自己是CTO,笔者会选取k八s,因为这么小编就毫非亲非故于Docker
    API的包容性难题了。

原稿地址 :
https://technologyconversations.com/2015/11/04/docker-clustering-tools-compared-kubernetes-vs-docker-swarm/

4858.com 4

4.总结

Swarm的架构以及命令并从未很复杂,同时也为梦想管理Docker集群的Docker爱好者降低了读书和使用门槛。

俗话说得好,未有1种一劳永逸的工具,有效的军管Docker集群同样也是这般。缺少场景来谈谈Swarm的价值,意义并不会十分大。相反,探寻和钻井Swarm的特色与作用,并为Docker集群的田管提供1种可选的方案,是Docker爱好者更应当参预的事。

3.4 swarm list

Swarm中的swarm list命令用以列举Docker集群中的Docker Node。

Docker Node的新闻均出自Swarm节点上注册的Docker Node。而3个Docker
Node在Swarm节点上登记,仅仅是挂号了Docker
Node的IP地址以及Docker监听的端口号。

利用swarm
list命令时,供给钦赐discovery的花色,类型包涵:token、etcd、file、zk以及<ip>。而swarm
list并未有罗列Docker集群的动态新闻,比如Docker
Node真实的运营境况,或然Docker Node在Docker集群中扮演的剧中人物音信。

Swarm架构中最重大的处理局地当然是Swarm节点,Swarm管理的靶子自然是Docker
Cluster,Docker Cluster由多个Docker
Node组成,而负责给Swarm发送请求的是Docker Client。

4.总结

Swarm的架构以及命令并从未很复杂,同时也为梦想管理Docker集群的Docker爱好者降低了深造和接纳门槛。

俗话说得好,未有一种一劳永逸的工具,有效的保管Docker集群同样也是如此。缺乏场景来研究Swarm的股票总市值,意义并不会相当大。相反,探寻和挖掘Swarm的特色与功力,并为Docker集群的田间管理提供一种可选的方案,是Docker爱好者更应当参加的事。

越来越多Docker相关教程见以下内容: 

Docker安装应用(CentOS
6.5_x64)
http://www.linuxidc.com/Linux/2014-07/104595.htm 

Ubuntu 1陆.04服务器上配备使用 Docker 
http://www.linuxidc.com/Linux/2017-06/145176.htm 

Ubuntu 15.04下安装Docker 
http://www.linuxidc.com/Linux/2015-07/120444.htm 

Docker 安装实例
http://www.linuxidc.com/Linux/2017-04/142666.htm 

Docker 创立基础镜像 
http://www.linuxidc.com/Linux/2017-05/144112.htm 

在 Ubuntu 一五.0四 上什么样设置Docker及着力用法
http://www.linuxidc.com/Linux/2015-09/122885.htm 

Ubuntu 1陆.04上Docker使用手记
http://www.linuxidc.com/Linux/2016-12/138490.htm 

应用Docker分分钟开发银行常用应用 
http://www.linuxidc.com/Linux/2017-04/142649.htm 

Ubuntu 1六.0四下Docker修改配置文件不见效化解办法 
http://www.linuxidc.com/Linux/2017-05/143862.htm 

Docker
的详实介绍
:请点那里
Docker
的下载地址
:请点这里

正文永远更新链接地址:http://www.linuxidc.com/Linux/2017-11/148373.htm

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Swarm关键概念

1)Swarm
集群的管理和编排是使用嵌入到docker引擎的SwarmKit,可以在docker初始化时启动swarm模式或者加入已存在的swarm

2)Node
一个节点(node)是已加入到swarm的Docker引擎的实例 当部署应用到集群,你将会提交服务定义到管理节点,接着Manager
管理节点调度任务到worker节点,manager节点还执行维护集群的状态的编排和群集管理功能,worker节点接收并执行来自
manager节点的任务。通常,manager节点也可以是worker节点,worker节点会报告当前状态给manager节点

3)服务(Service)
服务是要在worker节点上要执行任务的定义,它在工作者节点上执行,当你创建服务的时,你需要指定容器镜像

4)任务(Task)
任务是在docekr容器中执行的命令,Manager节点根据指定数量的任务副本分配任务给worker节点

--------------------------------------------------------------------------------------------------------
docker swarm:集群管理,子命令有init, join, leave, update。(docker swarm --help查看帮助)
docker service:服务创建,子命令有create, inspect, update, remove, tasks。(docker service--help查看帮助)
docker node:节点管理,子命令有accept, promote, demote, inspect, update, tasks, ls, rm。(docker node --help查看帮助)

node是加入到swarm集群中的一个docker引擎实体,可以在一台物理机上运行多个node,node分为:
manager nodes,也就是管理节点
worker nodes,也就是工作节点

1)manager node管理节点:执行集群的管理功能,维护集群的状态,选举一个leader节点去执行调度任务。
2)worker node工作节点:接收和执行任务。参与容器集群负载调度,仅用于承载task。
3)service服务:一个服务是工作节点上执行任务的定义。创建一个服务,指定了容器所使用的镜像和容器运行的命令。
   service是运行在worker nodes上的task的描述,service的描述包括使用哪个docker 镜像,以及在使用该镜像的容器中执行什么命令。
4)task任务:一个任务包含了一个容器及其运行的命令。task是service的执行实体,task启动docker容器并在容器中执行任务。

Swarm工作格局

1)Node

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2)Service(服务,
任务, 容器)

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三)职分与调度

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4)服务别本与全局服务

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Swarm调度攻略

Swarm在scheduler节点(leader节点)运行容器的时候,会根据指定的策略来计算最适合运行容器的节点,目前支持的策略有:spread, binpack, random.
1)Random
顾名思义,就是随机选择一个Node来运行容器,一般用作调试用,spread和binpack策略会根据各个节点的可用的CPU, RAM以及正在运
行的容器的数量来计算应该运行容器的节点。

2)Spread
在同等条件下,Spread策略会选择运行容器最少的那台节点来运行新的容器,binpack策略会选择运行容器最集中的那台机器来运行新的节点。
使用Spread策略会使得容器会均衡的分布在集群中的各个节点上运行,一旦一个节点挂掉了只会损失少部分的容器。

3)Binpack
Binpack策略最大化的避免容器碎片化,就是说binpack策略尽可能的把还未使用的节点留给需要更大空间的容器运行,尽可能的把容器运行在
一个节点上面。

Swarm
Cluster形式的表征

1)批量创建服务
建立容器之前先创建一个overlay的网络,用来保证在不同主机上的容器网络互通的网络模式

2)强大的集群的容错性
当容器副本中的其中某一个或某几个节点宕机后,cluster会根据自己的服务注册发现机制,以及之前设定的值--replicas n,
在集群中剩余的空闲节点上,重新拉起容器副本。整个副本迁移的过程无需人工干预,迁移后原本的集群的load balance依旧好使!
不难看出,docker service其实不仅仅是批量启动服务这么简单,而是在集群中定义了一种状态。Cluster会持续检测服务的健康状态
并维护集群的高可用性。

3)服务节点的可扩展性
Swarm Cluster不光只是提供了优秀的高可用性,同时也提供了节点弹性扩展或缩减的功能。当容器组想动态扩展时,只需通过scale
参数即可复制出新的副本出来。

仔细观察的话,可以发现所有扩展出来的容器副本都run在原先的节点下面,如果有需求想在每台节点上都run一个相同的副本,方法
其实很简单,只需要在命令中将"--replicas n"更换成"--mode=global"即可!

复制服务(--replicas n)
将一系列复制任务分发至各节点当中,具体取决于您所需要的设置状态,例如“--replicas 3”。

全局服务(--mode=global)
适用于集群内全部可用节点上的服务任务,例如“--mode global”。如果大家在 Swarm 集群中设有 7 台 Docker 节点,则全部节点之上都将存在对应容器。

4. 调度机制
所谓的调度其主要功能是cluster的server端去选择在哪个服务器节点上创建并启动一个容器实例的动作。它是由一个装箱算法和过滤器
组合而成。每次通过过滤器(constraint)启动容器的时候,swarm cluster 都会调用调度机制筛选出匹配约束条件的服务器,并在这上面运行容器。

------------------Swarm cluster的创建过程包含以下三个步骤----------------------
1)发现Docker集群中的各个节点,收集节点状态、角色信息,并监视节点状态的变化
2)初始化内部调度(scheduler)模块
3)创建并启动API监听服务模块

一旦创建好这个cluster,就可以用命令docker service批量对集群内的容器进行操作,非常方便!

在启动容器后,docker 会根据当前每个swarm节点的负载判断,在负载最优的节点运行这个task任务,用"docker service ls" 和"docker service ps + taskID"
可以看到任务运行在哪个节点上。容器启动后,有时需要等待一段时间才能完成容器创建。

Swarm集群陈设实例(Swarm
Cluster)

一)机器环境(均是centos七.二)

182.48.115.237      swarm的manager节点      manager-node    
182.48.115.238      swarm的node节点         node1
182.48.115.239      swarm的node节点         node2

设置主机名
在manager节点上
[root@manager-node ~]# hostnamectl --static set-hostname manager-node

在node1节点上
[root@node1 ~]# hostnamectl --static set-hostname node1

在node2节点上
[root@node2 ~]# hostnamectl --static set-hostname node2

在三台机器上都要设置hosts,均执行如下命令:
[root@manager-node ~]# vim /etc/hosts
......
182.48.115.237 manager-node
182.48.115.238 node1
182.48.115.239 node2

关闭三台机器上的防火墙。如果开启防火墙,则需要在所有节点的防火墙上依次放行2377/tcp(管理端口)、7946/udp(节点间通信端口)、4789/udp(overlay 网络端口)端口。
[root@manager-node ~]# systemctl disable firewalld.service
[root@manager-node ~]# systemctl stop firewalld.service

二)分别在manager节点和node节点上设置docker,并下载swarm镜像

[root@manager-node ~]# yum install -y docker

配置docker
[root@manager-node ~]# vim /etc/sysconfig/docker
......
OPTIONS='-H 0.0.0.0:2375 -H unix:///var/run/docker.sock'           //在OPTIONS参数项后面的''里添加内容

[root@manager-node ~]# systemctl restart docker

下载swarm镜像
[root@manager-node ~]# docker pull swarm
[root@manager-node ~]# docker images
REPOSITORY          TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE
docker.io/swarm     latest              36b1e23becab        4 months ago        15.85 MB

三)创造swarm(要保存初阶化后token,因为在节点到场时要利用token作为通信的密钥)

[root@manager-node ~]# docker swarm init --advertise-addr 182.48.115.237
Swarm initialized: current node (1gi8utvhu4rxy8oxar2g7h6gr) is now a manager.

To add a worker to this swarm, run the following command:

    docker swarm join \
    --token SWMTKN-1-4roc8fx10cyfgj1w1td8m0pkyim08mve578wvl03eqcg5ll3ig-f0apd81qfdwv27rnx4a4y9jej \
    182.48.115.237:2377

To add a manager to this swarm, run 'docker swarm join-token manager' and follow the instructions.

上面命令执行后,该机器自动加入到swarm集群。这个会创建一个集群token,获取全球唯一的 token,作为集群唯一标识。后续将其他节点加入集群都会用到这个token值。
其中,--advertise-addr参数表示其它swarm中的worker节点使用此ip地址与manager联系。命令的输出包含了其它节点如何加入集群的命令。

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
温馨提示:
如果再次执行上面启动swarm集群的命令,会报错说这个节点已经在集群中了
Error response from daemon: This node is already part of a swarm. Use "docker swarm leave" to leave this swarm and join another one.

解决办法:
[root@manager-node ~]# docker swarm leave --help           //查看帮助
[root@manager-node ~]# docker swarm leave --force
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

使用docker info 或 docker node ls 查看集群中的相关信息
[root@manager-node ~]# docker info
.......
Swarm: active
 NodeID: 1gi8utvhu4rxy8oxar2g7h6gr
 Is Manager: true
 ClusterID: a88a9j6nwcbn31oz6zp9oc0f7
 Managers: 1
 Nodes: 1
 Orchestration:
  Task History Retention Limit: 5
.......

[root@manager-node ~]# docker node ls                  
ID                           HOSTNAME      STATUS  AVAILABILITY  MANAGER STATUS
1gi8utvhu4rxy8oxar2g7h6gr *  manager-node  Ready   Active        Leader

注意上面node ID旁边那个*号表示现在连接到这个节点上。

四)增添节点到swarm集群中

在docker swarm init 完了之后,会提示如何加入新机器到集群,如果当时没有注意到,也可以通过下面的命令来获知 如何加入新机器到集群。

登录到node1节点上,执行前面创建swarm集群时输出的命令:
[root@node1 ~]# docker swarm join --token SWMTKN-1-4roc8fx10cyfgj1w1td8m0pkyim08mve578wvl03eqcg5ll3ig-f0apd81qfdwv27rnx4a4y9jej 182.48.115.237:2377
This node joined a swarm as a worker.

同理在node2节点上,也执行这个命令
[root@node2 ~]# docker swarm join --token SWMTKN-1-4roc8fx10cyfgj1w1td8m0pkyim08mve578wvl03eqcg5ll3ig-f0apd81qfdwv27rnx4a4y9jej 182.48.115.237:2377
This node joined a swarm as a worker.

如果想要将其他更多的节点添加到这个swarm集群中,添加方法如上一致!

然后在manager-node管理节点上看一下集群节点的状态:
[root@manager-node ~]# docker node ls
ID                           HOSTNAME      STATUS  AVAILABILITY  MANAGER STATUS
1gi8utvhu4rxy8oxar2g7h6gr *  manager-node  Ready   Active        Leader
ei53e7o7jf0g36329r3szu4fi    node1         Ready   Active       
f1obgtudnykg51xzyj5fs1aev    node2         Ready   Active

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
温馨提示:更改节点的availablity状态
swarm集群中node的availability状态可以为 active或者drain,其中:
active状态下,node可以接受来自manager节点的任务分派;
drain状态下,node节点会结束task,且不再接受来自manager节点的任务分派(也就是下线节点)。

[root@manager-node ~]# docker node update --availability drain node1    //将node1节点下线。如果要删除node1节点,命令是"docker node rm --force node1"
[root@manager-node ~]# docker node ls
ID                           HOSTNAME      STATUS  AVAILABILITY  MANAGER STATUS
1gi8utvhu4rxy8oxar2g7h6gr *  manager-node  Ready   Active        Leader
ei53e7o7jf0g36329r3szu4fi    node1         Ready   drain       
f1obgtudnykg51xzyj5fs1aev    node2         Ready   Active

如上,当node1的状态改为drain后,那么该节点就不会接受task任务分发,就算之前已经接受的任务也会转移到别的节点上。

再次修改为active状态(及将下线的节点再次上线)
[root@manager-node ~]# docker node update --availability drain node1

五)在Swarm中安排服务(那里以nginx服务为例)

Docker 1.12版本提供服务的Scaling、health check、滚动升级等功能,并提供了内置的dns、vip机制,实现service的服务发现和负载均衡能力。

在启动容器之前,先来创建一个覆盖网络,用来保证在不同主机上的容器网络互通的网络模式
[root@manager-node ~]# docker network create -d overlay ngx_net
[root@manager-node ~]# docker network ls
NETWORK ID          NAME                DRIVER              SCOPE
8bbd1b7302a3        bridge              bridge              local             
9e637a97a3b9        docker_gwbridge     bridge              local             
b5a41c8c71e7        host                host                local             
1x45zepuysip        ingress             overlay             swarm             
3ye6vfp996i6        ngx_net             overlay             swarm             
0808a5c72a0a        none                null                local

在manager-node节点上使用上面这个覆盖网络创建nginx服务:
其中,--replicas 参数指定服务由几个实例组成。
注意:不需要提前在节点上下载nginx镜像,这个命令执行后会自动下载这个容器镜像(比如此处创建tomcat容器,就将下面命令中的镜像改为tomcat镜像)。
[root@manager-node ~]# docker service create --replicas 1 --network ngx_net --name my-test -p 80:80 nginx

就创建了一个具有一个副本(--replicas 1 )的nginx服务,使用镜像nginx

使用 docker service ls 查看正在运行服务的列表
[root@manager-node ~]# docker service ls
ID            NAME     REPLICAS  IMAGE            COMMAND
0jb5eebo8j9q  my-test  1/1       nginx

查询Swarm中服务的信息
-pretty 使命令输出格式化为可读的格式,不加 --pretty 可以输出更详细的信息:
[root@manager-node ~]# docker service inspect --pretty my-test
ID:   0jb5eebo8j9qb1zc795vx3py3
Name:   my-test
Mode:   Replicated
 Replicas:  1
Placement:
UpdateConfig:
 Parallelism: 1
 On failure:  pause
ContainerSpec:
 Image:   nginx
Resources:
Networks: 3ye6vfp996i6eq17tue0c2jv9
Ports:
 Protocol = tcp
 TargetPort = 80
 PublishedPort = 80

 查询到哪个节点正在运行该服务。如下该容器被调度到manager-node节点上启动了,然后访问http://182.48.115.237即可访问这个容器应用(如果调度到其他节点,访问也是如此)
 [root@manager-node ~]# docker service ps my-test
ID                         NAME       IMAGE            NODE          DESIRED STATE  CURRENT STATE          ERROR
2m8qqpoa0dpeua5jbgz1infuy  my-test.1  nginx  manager-node  Running        Running 3 minutes ago

注意,如果上面命令执行后,上面的 STATE 字段中刚开始的服务状态为 Preparing,需要等一会才能变为 Running 状态,其中最费时间的应该是下载镜像的过程。


有上面命令可知,该服务在manager-node节点上运行。登陆该节点,可以查看到nginx容器在运行中
[root@manager-node ~]# docker ps
CONTAINER ID        IMAGE                    COMMAND                  CREATED             STATUS              PORTS               NAMES
1ea1d72007da        nginx:latest   "nginx -g 'daemon off"   4 minutes ago       Up 4 minutes        80/tcp              my-test.1.2m8qqpoa0dpeua5jbgz1infuy

-----------------------------------------------------------在Swarm中动态扩展服务(scale)-----------------------------------------------------------
当然,如果只是通过service启动容器,swarm也算不上什么新鲜东西了。Service还提供了复制(类似kubernetes里的副本)功能。可以通过 docker service scale 命令来设置服务中容器的副本数:

比如将上面的my-test容器动态扩展到5个,命令如下:
[root@manager-node ~]# docker service scale my-test=5

和创建服务一样,增加scale数之后,将会创建新的容器,这些新启动的容器也会经历从准备到运行的过程,过一分钟左右,服务应该就会启动完成,这时候可以再来看一下 nginx 服务中的容器
[root@manager-node ~]# docker service ps my-test
ID                         NAME       IMAGE            NODE          DESIRED STATE  CURRENT STATE          ERROR
2m8qqpoa0dpeua5jbgz1infuy  my-test.1  nginx  manager-node  Running        Running 9 minutes ago
aqko8yhmdj53gmzs8gqhoylc2  my-test.2  nginx  node2         Running        Running 2 minutes ago
erqk394hd4ay7nfwgaz4zp3s0  my-test.3  nginx  node1         Running        Running 2 minutes ago
2dslg6w16wzcgboa2hxw1c6k1  my-test.4  nginx  node1         Running        Running 2 minutes ago
bmyddndlx6xi18hx4yinpakf3  my-test.5  nginx  manager-node  Running        Running 2 minutes ago

可以看到,之前my-test容器只在manager-node节点上有一个实例,而现在又增加了4个实例。
这5个副本的my-test容器分别运行在这三个节点上,登陆这三个节点,就会发现已经存在运行着的my-test容器。

-----------------------------------------------------------------------------------------------------
特别需要清楚的一点:
如果一个节点宕机了(即该节点就会从swarm集群中被踢出),则Docker应该会将在该节点运行的容器,调度到其他节点,以满足指定数量的副本保持运行状态。

比如:
将node1宕机后或将node1的docker服务关闭,那么它上面的task实例就会转移到别的节点上。当node1节点恢复后,它转移出去的task实例不会主动转移回来,
只能等别的节点出现故障后转移task实例到它的上面。使用命令"docker node ls",发现node1节点已不在swarm集群中了。

然后过一会查询服务的状态列表
[root@manager-node ~]# docker service ps my-test
ID                         NAME           IMAGE            NODE          DESIRED STATE  CURRENT STATE           ERROR
2m8qqpoa0dpeua5jbgz1infuy  my-test.1      docker.io/nginx  manager-node  Running        Running 33 minutes ago
aqko8yhmdj53gmzs8gqhoylc2  my-test.2      docker.io/nginx  node2         Running        Running 26 minutes ago
di99oj7l9x6firw1ai25sewwc  my-test.3      docker.io/nginx  node2         Running        Running 6 minutes ago 
erqk394hd4ay7nfwgaz4zp3s0   \_ my-test.3  docker.io/nginx  node1         Shutdown       Complete 5 minutes ago
aibl3u3pph3fartub0mhwxvzr  my-test.4      docker.io/nginx  node2         Running        Running 6 minutes ago 
2dslg6w16wzcgboa2hxw1c6k1   \_ my-test.4  docker.io/nginx  node1         Shutdown       Complete 5 minutes ago
bmyddndlx6xi18hx4yinpakf3  my-test.5      docker.io/nginx  manager-node  Running        Running 26 minutes ago

发现,node1节点出现故障后,它上面之前的两个task任务已经转移到node2节点上了。
登陆到node2节点上,可以看到这两个运行的task任务。当访问182.48.115.239节点的80端口,swarm的负载均衡会把请求路由到一个任意节点的可用的容器上。
[root@node2 ~]# docker ps
CONTAINER ID        IMAGE                    COMMAND                  CREATED             STATUS              PORTS               NAMES
216abf6bebea        docker.io/nginx:latest   "nginx -g 'daemon off"   7 minutes ago       Up 7 minutes        80/tcp              my-test.3.di99oj7l9x6firw1ai25sewwc
1afd12cc9140        docker.io/nginx:latest   "nginx -g 'daemon off"   7 minutes ago       Up 7 minutes        80/tcp              my-test.4.aibl3u3pph3fartub0mhwxvzr
cc90da57c25e        docker.io/nginx:latest   "nginx -g 'daemon off"   27 minutes ago      Up 27 minutes       80/tcp              my-test.2.aqko8yhmdj53gmzs8gqhoylc2

再次在node2节点上将从node1上转移过来的两个task关闭
[root@node2 ~]# docker stop my-test.3.di99oj7l9x6firw1ai25sewwc my-test.4.aibl3u3pph3fartub0mhwxvzr
my-test.3.di99oj7l9x6firw1ai25sewwc
my-test.4.aibl3u3pph3fartub0mhwxvzr

再次查询服务的状态列表,发现这两个task又转移到node1上了(即在swarm cluster集群中启动的容器,在worker node节点上删除或停用后,该容器会自动转移到其他的worker node节点上)
[root@manager-node ~]# docker service ps my-test
ID                         NAME           IMAGE            NODE          DESIRED STATE  CURRENT STATE                ERROR
2m8qqpoa0dpeua5jbgz1infuy  my-test.1      docker.io/nginx  manager-node  Running        Running 38 minutes ago     
aqko8yhmdj53gmzs8gqhoylc2  my-test.2      docker.io/nginx  node2         Running        Running 31 minutes ago     
7dhmc63rk0bc8ngt59ix38l44  my-test.3      docker.io/nginx  node1         Running        Running about a minute ago 
di99oj7l9x6firw1ai25sewwc   \_ my-test.3  docker.io/nginx  node2         Shutdown       Complete about a minute ago
erqk394hd4ay7nfwgaz4zp3s0   \_ my-test.3  docker.io/nginx  node1         Shutdown       Complete 9 minutes ago     
607tyjv6foc0ztjjvdo3l3lge  my-test.4      docker.io/nginx  node1         Running        Running about a minute ago 
aibl3u3pph3fartub0mhwxvzr   \_ my-test.4  docker.io/nginx  node2         Shutdown       Complete about a minute ago
2dslg6w16wzcgboa2hxw1c6k1   \_ my-test.4  docker.io/nginx  node1         Shutdown       Complete 9 minutes ago     
bmyddndlx6xi18hx4yinpakf3  my-test.5      docker.io/nginx  manager-node  Running        Running 31 minutes ago

----------------------------------------------------------------------------------------------------
同理,swarm还可以缩容,如下,将my-test容器变为1个。
[root@manager-node ~]# docker service scale my-test=1
[root@manager-node ~]# docker service ps my-test
ID                         NAME       IMAGE            NODE          DESIRED STATE  CURRENT STATE          ERROR
2m8qqpoa0dpeuasdfsdfdfsdf  my-test.1  nginx  manager-node  Running        Running 3 minutes ago

登录node2节点,使用docker ps查看,会发现容器被stop而非rm

---------------------------------------------------------------------------------------------------
删除容器服务
[root@manager-node ~]# docker service --help       //查看帮助
[root@manager-node ~]# docker service rm my-test    //这样就会把所有节点上的所有容器(task任务实例)全部删除了
my-nginx

---------------------------------------------------------------------------------------------------
除了上面使用scale进行容器的扩容或缩容之外,还可以使用docker service update 命令。 可对 服务的启动 参数 进行 更新/修改。
[root@manager-node ~]# docker service update --replicas 3 my-test
my-test

更新完毕以后,可以查看到REPLICAS已经变成3/3
[root@manager-node ~]# docker service ls
ID            NAME          REPLICAS  IMAGE      COMMAND  
d7cygmer0yy5  my-test       3/3       nginx     /bin/bash

[root@manager-node ~]# docker service ps my-test
ID                         NAME             IMAGE  NODE          DESIRED STATE  CURRENT STATE            ERROR
ddkidkz0jgor751ffst55kvx4  my-test.1      nginx  node1         Running          Preparing 4 seconds ago 
1aucul1b3qwlmu6ocu312nyst   \_ my-test.1  nginx  manager-node  Shutdown       Complete 5 seconds ago  
4w9xof53f0falej9nqgq064jz   \_ my-test.1  nginx  manager-node  Shutdown       Complete 19 seconds ago 
0e9szyfbimaow9tffxfeymci2   \_ my-test.1  nginx  manager-node  Shutdown       Complete 30 seconds ago 
27aqnlclp0capnp1us1wuiaxm  my-test.2      nginx  manager-node  Running        Preparing 1 seconds ago 
7dmmmle29uuiz8ey3tq06ebb8  my-test.3      nginx  manager-node  Running        Preparing 1 seconds ago

docker service update 命令,也可用于直接 升级 镜像等。
[root@manager-node ~]# docker service update --image nginx:new my-test

[root@manager-node ~]# docker service ls
ID            NAME          REPLICAS  IMAGE         COMMAND  
d7cygmer0yy5  my-test       3/3       nginx:new     /bin/bash

6)Swarm中选取Volume(挂在目录,mount)

查看docker volume的帮助信息
[root@manager-node ~]# docker volume --help

Usage:  docker volume COMMAND

Manage Docker volumes

Options:
      --help   Print usage

Commands:
  create      Create a volume
  inspect     Display detailed information on one or more volumes
  ls          List volumes
  rm          Remove one or more volumes

Run 'docker volume COMMAND --help' for more information on a command.

[root@manager-node ~]# docker volume create --name myvolume
myvolume

[root@manager-node ~]# docker volume ls
DRIVER              VOLUME NAME
local               11b68dce3fff0d57172e18bc4e4cfc252b984354485d747bf24abc9b11688171
local               1cd106ed7416f52d6c77ed19ee7e954df4fa810493bb7e6cf01775da8f9c475f
local               myvolume

参数src写成source也可以;dst表示容器内的路径,也可以写成target
[root@manager-node ~]# docker service create  --replicas 2 --mount type=volume,src=myvolume,dst=/wangshibo --name test-nginx nginx

[root@manager-node ~]# docker service ls
ID            NAME        REPLICAS  IMAGE   COMMAND
8s9m0okwlhvl  test-nginx  2/2       nginx 
[root@manager-node ~]# docker service ps test-nginx
ID                         NAME          IMAGE  NODE   DESIRED STATE  CURRENT STATE           ERROR
32bqjjhqcl1k5z74ijjli35z3  test-nginx.1  nginx  node1  Running        Running 23 seconds ago
48xoypunb3g401jkn690lx7xt  test-nginx.2  nginx  node2  Running        Running 23 seconds ago

登录node1节点的test-nginx容器查看
[root@node1 ~]# docker ps
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND                  CREATED             STATUS              PORTS               NAMES
d471569629b2        nginx:latest        "nginx -g 'daemon off"   2 minutes ago       Up 2 minutes        80/tcp              test-nginx.1.32bqjjhqcl1k5z74ijjli35z3

[root@node1 ~]# docker exec -ti d471569629b2 /bin/bash
root@d471569629b2:/# cd /wangshibo/
root@d471569629b2:/wangshibo# ls
root@d471569629b2:/wangshibo# echo "ahahha" > test
root@d471569629b2:/wangshibo# ls
test

[root@node1 ~]# docker volume inspect myvolume
[
    {
        "Name": "myvolume",
        "Driver": "local",
        "Mountpoint": "/var/lib/docker/volumes/myvolume/_data",
        "Labels": null,
        "Scope": "local"
    }
]
[root@node1 ~]# cd /var/lib/docker/volumes/myvolume/_data/
[root@node1 _data]# ls
test
[root@node1 _data]# cat test
ahahha
[root@node1 _data]# echo "12313" > 123
[root@node1 _data]# ls
123  test

root@d471569629b2:/wangshibo# ls
123  test
root@d471569629b2:/wangshibo# cat test
ahahha

还可以将node11节点机上的volume数据目录做成阮链接
[root@node1 ~]# ln -s /var/lib/docker/volumes/myvolume/_data /wangshibo
[root@node1 ~]# cd /wangshibo
[root@node1 wangshibo]# ls
123  test
[root@node1 wangshibo]# rm -f test
[root@node1 wangshibo]# echo "5555" > haha

root@d471569629b2:/wangshibo# ls
123  haha
root@d471569629b2:/wangshibo# cat haha
5555
---------------------------------------------------------------------------------
第二种方法:

命令格式:
docker service create --mount type=bind,target=/container_data/,source=/host_data/
其中,参数target表示容器里面的路径,source表示本地硬盘路径

[root@manager-node ~]# docker service create --replicas 1 --mount type=bind,target=/usr/share/nginx/html/,source=/opt/web/ --network ngx_net --name haha-nginx -p 8880:80 nginx
[root@manager-node ~]# docker service ls
ID            NAME        REPLICAS  IMAGE  COMMAND
9t9d58b5bq4u  haha-nginx  1/1       nginx 
[root@manager-node ~]# docker service ps haha-nginx
ID                         NAME              IMAGE  NODE          DESIRED STATE  CURRENT STATE            ERROR
bji4f5tikhvm7nf5ief3jk2is  haha-nginx.1      nginx  node2         Running        Running 18 seconds ago 

登录node2节点,在挂载目录/opt/web下写测试数据
[root@node2 _data]# cd /opt/web/
[root@node2 web]# ls
[root@node2 web]# cat wang.html 
sdfasdf

登录容器查看,发现已经实现数据同步
[root@node2 ~]# docker ps
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND                  CREATED             STATUS              PORTS               NAMES
3618e3d1b966        nginx:latest        "nginx -g 'daemon off"   28 seconds ago      Up 24 seconds       80/tcp              haha-nginx.1.bji4f5tikhvm7nf5ief3jk2is
[root@node2 ~]# docker exec -ti 3618e3d1b966 /bin/bash
root@3618e3d1b966:/# cd /usr/share/nginx/html
root@3618e3d1b966:/usr/share/nginx/html# ls
wang.html
root@3618e3d1b966:/usr/share/nginx/html# cat wang.html 
sdfasdf
root@3618e3d1b966:/usr/share/nginx/html# touch test 
touch: cannot touch 'test': Permission denied

由此可见,以上设置后,在容器里的同步目录下没有写权限,更新内容时只要放到宿主机的挂在目录下即可!

一言以蔽之,Swarm上手一点也不细略,Docker
swarm能够分外有利于的创制类似kubernetes这样带有别本的服务,确认保证早晚数额的器皿运转,保障服务的高可用。
唯独,光从官方文书档案来说,成效仿佛又有点轻易;

swarm、kubernetes、messos总体比较来讲:
一)Swarm的亮点和瑕疵都是选用专业的Docker接口,使用简便,轻松集成到现存系统,不过更困难协理更复杂的调度,比如以定制接口格局定义的调度。
二)Kubernetes
是自成种类的管理工科具,有谈得来的劳动意识和复制,供给对现存应用的重新设计,可是能支撑退步冗余和扩充系统。
三)Mesos是低档别 battle-hardened调度器,援救二种容器管理框架如Marathon,
Kubernetes, and
Swarm,今后Kubernetes和Mesos稳定性超越Swarm,在扩张性方面,Mesos已经被表明援救超大规模的系统,比如数百数千台主机,不过,即便您要求小的集群,比如轻松一打数量的节点服务器数量,Mesos大概过于复杂了。

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