Swarm集群 1

本文涉及的产品
网络型负载均衡 NLB,每月750个小时 15LCU
应用型负载均衡 ALB,每月750个小时 15LCU
传统型负载均衡 CLB,每月750个小时 15LCU
简介: Swarm集群

一、什么是Docker Swarm

 Swarm是Docker公司推出的用来管理docker集群的平台,几乎全部用GO语言来完成的开发的,代码开源在https://github.com/docker/swarm, 它是将一群Docker宿主机变成一个单一的虚拟主机,Swarm使用标准的Docker API接口作为其前端的访问入口,换言之,各种形式的Docker Client(compose,docker-py等)均可以直接与Swarm通信,甚至Docker本身都可以很容易的与Swarm集成, 这大大方便了用户将原本基于单节点的系统移植到Swarm上,同时Swarm内置了对Docker网络插件的支持,用户也很容易的部署跨主机的容器集群服务。


 Docker Swarm 和 Docker Compose 一样,都是 Docker 官方容器编排项目,但不同的是,Docker Compose 是一个在单个服务器或主机上创建多个容器的工具,而 Docker Swarm 则可以在多个服务器或主机上创建容器集群服务,对于微服务的部署,显然 Docker Swarm 会更加适合。


   从 Docker 1.12.0 版本开始,Docker Swarm 已经包含在 Docker 引擎中(docker swarm),并且已经内置了服务发现工具,我们就不需要像之前一样,再配置 Etcd 或者 Consul 来进行服务发现配置了。


 Swarm deamon只是一个调度器(Scheduler)加路由器(router),Swarm自己不运行容器,它只是接受Docker客户端发来的请求,调度适合的节点来运行容器,这就意味着,即使Swarm由于某些原因挂掉了,集群中的节点也会照常运行,当Swarm重新恢复运行之后,他会收集重建集群信息。



二、Docker Swarm 基本结构

Swarm是典型的master-slave结构,通过发现服务来选举manager。manager是中心管理节点,各个node上运行agent接受manager的统一管理,集群会自动通过Raft协议分布式选举出manager节点,无需额外的发现服务支持,避免了单点的瓶颈问题,同时也内置了DNS的负载均衡和对外部负载均衡机制的集成支持



三.Swarm的几个关键概念

1.Swarm


集群的管理和编排是使用嵌入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


一个节点是docker引擎集群的一个实例,可以将其视为Docker节点。


您可以在单个物理计算机或云服务器上运行一个或多个节点,但生产群集部署通常包括分布在多个物理和云计算机上的Docker节点。


要将应用程序部署到swarm,请将服务定义提交给管理器节点。


管理器节点将称为任务的工作单元分派给工作节点。


Manager节点还执行维护群集状态所需的编排和集群管理功能。Manager节点选择单个领导者来执行编排任务。

worker工作节点接收并执行从管理器节点分派的任务。



3.Service


一个服务是任务的定义,在管理机或工作节点上执行。它是群集系统的中心结构,是用户与群体交互的主要根源。创建服务时,你需要指定要使用的容器镜像。


4.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

-----------------------------使用方法-----------------------------

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。



四、Swarm的调度策略

Swarm在调度(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。



五、Swarm Cluster模式特性

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。



六、Dcoker Swarm 集群部署

机器环境(三台机器,centos系统)


IP:192.168.8.10 主机名:docker01 担任角色:swarm manager


IP:192.168.8.20 主机名:docker02 担任角色:swarm node


IP:192.168.8.30 主机名:docker03 担任角色:swarm node


1、准备工作


修改主机名

关防火墙和selinux


2、创建Swarm并添加节点


1) 创建Swarm集群

[root@docker01 ~]# docker swarm init --advertise-addr 192.168.8.10

Swarm initialized: current node (z2n633mty5py7u9wyl423qnq0) is now a manager.

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

   # 这就是添加节点的方式(要保存初始化后token,因为在节点加入时要使用token作为通讯的密钥)

   docker swarm join --token SWMTKN-1-2lefzq18zohy9yr1vskutf1sfb2a590xz9d0mjj2m15zu9eprw-2938j5f50t35ycut0vbj2sx0s 192.168.8.10:2377  

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。

这里可能会遇到了一个小小的问题:

# 在执行上面的命令,报下面的错误时

[root@docker01 ~]# docker swarm init --advertise-addr 192.168.8.10

Error response from daemon: This node is already part of a swarm. Use "docker swarm leave" to leave this swarm and join another one.

# 解决方法

[root@docker01 ~]# docker swarm leave -f

这里的leave就是在集群中删除节点,-f参数强制删除,执行完在重新执行OK

2) 查看集群的相关信息

[root@docker01 ~]# docker info

上面的命令执行后 找到Swarm的关键字,就可以看到相关信息了

[root@docker01 ~]# docker node ls

ID                            HOSTNAME            STATUS              AVAILABILITY        MANAGER STATUS      ENGINE VERSION

3jcmnzjh0e99ipgshk1ykuovd *   docker01           Ready               Active              Leader              18.06.0-ce

上面的命令是查看集群中的机器(注意上面node ID旁边那个*号表示现在连接到这个节点上)

3) 添加节点主机到Swarm集群

上面我们在创建Swarm集群的时候就已经给出了添加节点的方法

# 192.168.8.20 主机上执行

[root@docker02 ~]# docker swarm join --token SWMTKN-1-2lefzq18zohy9yr1vskutf1sfb2a590xz9d0mjj2m15zu9eprw-2938j5f50t35ycut0vbj2sx0s 192.168.8.10:2377

This node joined a swarm as a worker.

# 192.168.8.30 主机上执行

[root@docker03 ~]# docker swarm join --token SWMTKN-1-2lefzq18zohy9yr1vskutf1sfb2a590xz9d0mjj2m15zu9eprw-2938j5f50t35ycut0vbj2sx0s 192.168.8.10:2377

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

在docker01主机上我们可以看一下集群中的机器及状态

[root@docker01 ~]# docker node ls

ID                            HOSTNAME            STATUS              AVAILABILITY        MANAGER STATUS      ENGINE VERSION

3jcmnzjh0e99ipgshk1ykuovd *   docker01           Ready               Active              Leader              18.06.0-ce

vww7ue2xprzg46bjx7afo4h04     docker03             Ready               Active                                  18.06.1-ce

c5klw5ns4adcvumzgiv66xpyj     docker02             Ready               Active                                  18.06.1-ce

--------------------------------------------------------------------------------

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@docker01 ~]# docker node update --availability drain docker03              

# 将docker03节点下线。如果要删除docker03节点,命令是"docker node rm --force docker03"

docker03

[root@docker01 ~]# docker node ls

ID                            HOSTNAME            STATUS              AVAILABILITY        MANAGER STATUS      ENGINE VERSION

3jcmnzjh0e99ipgshk1ykuovd *   docker01             Ready               Active              Leader              18.06.0-ce

vww7ue2xprzg46bjx7afo4h04     docker03             Ready               Drain                                   18.06.1-ce

c5klw5ns4adcvumzgiv66xpyj     docker02             Ready               Active                                  18.06.1-ce

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@docker01 ~]# docker node update --availability active docker03

docker03

[root@docker01 ~]# docker node ls

ID                            HOSTNAME            STATUS              AVAILABILITY        MANAGER STATUS      ENGINE VERSION

3jcmnzjh0e99ipgshk1ykuovd *   docker01           Ready               Active              Leader              18.06.0-ce

vww7ue2xprzg46bjx7afo4h04     docker03             Ready               Active                                  18.06.1-ce

c5klw5ns4adcvumzgiv66xpyj     docker02             Ready               Active                                  18.06.1-ce


3、在Swarm中部署服务(nginx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

1) 创建网络在部署服务

# 创建网络

[root@docker01 ~]# docker network create -d overlay nginx_net

a52jy33asc5o0ts0rq823bf0m

[root@docker01 ~]# docker network ls | grep nginx_net

a52jy33asc5o        nginx_net           overlay             swarm

# 部署服务

[root@docker01 ~]# docker service create --replicas 1 --network nginx_net --name my_nginx -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

olexfmtdf94sxyeetkchwhehg

overall progress: 1 out of 1 tasks

1/1: running   [==================================================>]

verify: Service converged

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)。

# 使用 docker service ls 查看正在运行服务的列表

[root@docker01 ~]#

ID                  NAME                MODE                REPLICAS            IMAGE               PORTS

olexfmtdf94s        my_nginx            replicated          1/1                 nginx:latest        *:80->80/tcp

2) 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@docker01 ~]# docker service inspect --pretty my_nginx

ID:             zs7fw4ereo5w7ohd4n9ii06nt

Name:           my_nginx

Service Mode:   Replicated

Replicas:      1

Placement:

UpdateConfig:

Parallelism:   1

On failure:    pause

Monitoring Period: 5s

Max failure ratio: 0

Update order:      stop-first

RollbackConfig:

Parallelism:   1

On failure:    pause

Monitoring Period: 5s

Max failure ratio: 0

Rollback order:    stop-first

ContainerSpec:

Image:         nginx:latest@sha256:b73f527d86e3461fd652f62cf47e7b375196063bbbd503e853af5be16597cb2e

Init:          false

Resources:

Networks: nginx_net

Endpoint Mode:  vip

Ports:

PublishedPort = 80

 Protocol = tcp

 TargetPort = 80

 PublishMode = ingress

# 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://192.168.8.10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@docker01 ~]# docker service ps my_nginx

ID                  NAME                IMAGE               NODE                DESIRED STATE       CURRENT STATE               ERROR               PORTS

yzonph0zu7km        my_nginx.1          nginx:latest        docker01           Running             Running about an hour ago                      

温馨提示: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@docker01 ~]# docker ps

CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND                  CREATED             STATUS              PORTS               NAMES

0dc7103f8030        nginx:latest        "nginx -g 'daemon of…"   About an hour ago   Up About an hour    80/tcp              my_nginx.1.yzonph0zu7km0211uj0ro5brj

3) 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_nginx容器动态扩展到4个

[root@docker01 ~]# docker service scale my_nginx=4

my_nginx scaled to 4

overall progress: 4 out of 4 tasks

1/4: running   [==================================================>]

2/4: running   [==================================================>]

3/4: running   [==================================================>]

4/4: running   [==================================================>]

verify: Service converged

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@docker01 ~]# docker service ps my_nginx

ID                  NAME                IMAGE               NODE                DESIRED STATE       CURRENT STATE               ERROR               PORTS

yzonph0zu7km        my_nginx.1          nginx:latest        docker01           Running             Running about an hour ago                      

mlprstt9ds5x        my_nginx.2          nginx:latest        docker03             Running             Running 52 seconds ago                        

y09lk90tdzdp        my_nginx.3          nginx:latest        docker03             Running             Running 52 seconds ago                        

clolfl3zlvj0        my_nginx.4          nginx:latest        docker02             Running             Running 2 minutes ago  

可以看到,之前my_nginx容器只在manager-node节点上有一个实例,而现在又增加了3个实例。

这4个副本的my_nginx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_nginx容器

4) 模拟宕机node节点

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docker03宕机后或将docker03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docker03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docker03节点已不在swarm集群中了(状态为:Down)。

[root@docker03 ~]# systemctl stop docker

[root@docker01 ~]# docker node ls

ID                            HOSTNAME            STATUS              AVAILABILITY        MANAGER STATUS      ENGINE VERSION

ppk7q0bjond8a58xja7in1qid *   docker01           Ready               Active              Leader              18.06.0-ce

mums8azgbrffnecp3q8fz70pl     docker03             Down                Active                                  18.06.1-ce

z3n36maf03yjg7odghikuv574     docker02             Ready               Active                                  18.06.1-ce

 

然后过一会查询服务的状态列表

[root@docker01 ~]# docker service ps my_nginx

ID                  NAME                IMAGE               NODE                DESIRED STATE       CURRENT STATE                ERROR               PORTS

yzonph0zu7km        my_nginx.1          nginx:latest        docker01           Running             Running about an hour ago                      

wb1cpk9k22rl        my_nginx.2          nginx:latest        docker02             Running             Running about a minute ago                      

mlprstt9ds5x         \_ my_nginx.2      nginx:latest        docker03             Shutdown            Running 4 minutes ago                          

rhbj4bcr4t2c        my_nginx.3          nginx:latest        docker01           Running             Running about a minute ago                      

y09lk90tdzdp         \_ my_nginx.3      nginx:latest        docker03             Shutdown            Running 4 minutes ago                          

clolfl3zlvj0        my_nginx.4          nginx:latest        docker02             Running             Running 6 minutes ago

上面我们可以发现docker03故障后,它上面之前的两个task任务已经转移到docker02和docker01节点上了

登陆到docker02和docker01节点上,可以看到这两个运行的task任务。当访问192.168.8.20和192.168.8.10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@docker01 ~]# docker ps -a

CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND                  CREATED             STATUS              PORTS               NAMES

ae4c5c2e6f3f        nginx:latest        "nginx -g 'daemon of…"   4 minutes ago       Up 4 minutes        80/tcp              my_nginx.3.rhbj4bcr4t2c3y2f8vyfmbi21

0dc7103f8030        nginx:latest        "nginx -g 'daemon of…"   About an hour ago   Up About an hour    80/tcp              my_nginx.1.yzonph0zu7km0211uj0ro5brj

[root@docker02 ~]# docker ps -a

CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND                  CREATED             STATUS              PORTS               NAMES

a63ef253f7dd        nginx:latest        "nginx -g 'daemon of…"   3 minutes ago       Up 3 minutes        80/tcp              my_nginx.2.wb1cpk9k22rl1ydab7aozl2b5

74a1a1db81d4        nginx:latest        "nginx -g 'daemon of…"   8 minutes ago       Up 8 minutes        80/tcp              my_nginx.4.clolfl3zlvj0ewmh85c2ljnza

再次在docker02和docker01节点上将从docker03上转移过来的两个task关闭

[root@docker01 ~]# docker stop my_nginx.3.rhbj4bcr4t2c3y2f8vyfmbi21

my_nginx.3.rhbj4bcr4t2c3y2f8vyfmbi21

[root@docker02 ~]# docker stop my_nginx.2.wb1cpk9k22rl1ydab7aozl2b5

my_nginx.2.wb1cpk9k22rl1ydab7aozl2b5

再次查询服务的状态列表,发现这两个task又转移到docker03上了

[root@docker01 ~]# docker service ps my_nginx

ID                  NAME                IMAGE               NODE                DESIRED STATE       CURRENT STATE             ERROR               PORTS

yzonph0zu7km        my_nginx.1          nginx:latest        docker01           Running             Running 2 hours ago                          

j2q61f8jtzba        my_nginx.2          nginx:latest        docker02             Running             Running 24 seconds ago                      

wb1cpk9k22rl         \_ my_nginx.2      nginx:latest        docker02             Shutdown            Complete 29 seconds ago                      

mlprstt9ds5x         \_ my_nginx.2      nginx:latest        docker03             Shutdown            Running 11 minutes ago                      

oz9wyjuldw1t        my_nginx.3          nginx:latest        docker01           Running             Running 40 seconds ago                      

rhbj4bcr4t2c         \_ my_nginx.3      nginx:latest        docker01           Shutdown            Complete 45 seconds ago                      

y09lk90tdzdp         \_ my_nginx.3      nginx:latest        docker03             Shutdown            Running 11 minutes ago                      

clolfl3zlvj0        my_nginx.4          nginx:latest        docker02             Running             Running 12 minutes ago    

结论: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

5) Swarm 动态缩容服务(scale)

同理,swarm还可以缩容,同样是使用scale命令

如下,将my_nginx容器变为1个

[root@docker01 ~]# docker service scale my_nginx=1

my_nginx scaled to 1

overall progress: 1 out of 1 tasks

1/1:  

verify: Service converged

[root@docker01 ~]# docker service ls

ID                  NAME                MODE                REPLICAS            IMAGE               PORTS

zs7fw4ereo5w        my_nginx            replicated          1/1                 nginx:latest        *:80->80/tcp

[root@docker01 ~]# docker service ps my_nginx

ID                  NAME                IMAGE               NODE                DESIRED STATE       CURRENT STATE             ERROR               PORTS

yzonph0zu7km        my_nginx.1          nginx:latest        docker01           Running             Running 11 hours ago                        

wb1cpk9k22rl        my_nginx.2          nginx:latest        docker02             Shutdown            Complete 9 hours ago                        

mlprstt9ds5x         \_ my_nginx.2      nginx:latest        docker03             Shutdown            Shutdown 29 seconds ago                      

rhbj4bcr4t2c        my_nginx.3          nginx:latest        docker01           Shutdown            Complete 9 hours ago                        

y09lk90tdzdp         \_ my_nginx.3      nginx:latest        docker03             Shutdown            Shutdown 29 seconds ago      

通过docker service ps my_nginx 可以看到node节点上已经为Shutdown状态了

在登录到node节点主机上查看

[root@docker02 ~]# docker ps -a

CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND                  CREATED             STATUS                      PORTS               NAMES

f93c0a27374a        nginx:latest        "nginx -g 'daemon of…"   9 hours ago         Exited (0) 44 seconds ago                       my_nginx.2.j2q61f8jtzba9kb3unupkhl25

a63ef253f7dd        nginx:latest        "nginx -g 'daemon of…"   9 hours ago         Exited (0) 9 hours ago                          my_nginx.2.wb1cpk9k22rl1ydab7aozl2b5

[root@docker03 ~]# docker ps -a

CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND                  CREATED             STATUS                   PORTS               NAMES

e8ac2e44f5c4        nginx:latest        "nginx -g 'daemon of…"   9 hours ago         Exited (0) 9 hours ago                       my_nginx.2.mlprstt9ds5xi48u1rzscgfdk

5b031aa5a2cc        nginx:latest        "nginx -g 'daemon of…"   9 hours ago         Exited (0) 9 hours ago                       my_nginx.3.y09lk90tdzdp8cwj6mm5oyr3f

登录node节点,使用docker ps -a 查看,会发现容器被stop而非rm

6) 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@docker01 ~]# docker service update --replicas 3 my_nginx

my_nginx

overall progress: 3 out of 3 tasks

1/3: running   [==================================================>]

2/3: running   [==================================================>]

3/3: running   [==================================================>]

verify: Service converged

[root@docker01 ~]# docker service ls

ID                  NAME                MODE                REPLICAS            IMAGE               PORTS

zs7fw4ereo5w        my_nginx            replicated          3/3                 nginx:latest        *:80->80/tcp

[root@docker01 ~]# docker service ps my_nginx

ID                  NAME                IMAGE               NODE                DESIRED STATE       CURRENT STATE            ERROR               PORTS

yzonph0zu7km        my_nginx.1          nginx:latest        docker01           Running             Running 11 hours ago                        

j3hduzd9pret        my_nginx.2          nginx:latest        docker02             Running             Running 18 seconds ago                      

wb1cpk9k22rl         \_ my_nginx.2      nginx:latest        docker02             Shutdown            Complete 9 hours ago                        

mlprstt9ds5x         \_ my_nginx.2      nginx:latest        docker03             Shutdown            Shutdown 4 minutes ago                      

gng96vc5vqpv        my_nginx.3          nginx:latest        docker03             Running             Running 18 seconds ago                      

rhbj4bcr4t2c         \_ my_nginx.3      nginx:latest        docker01           Shutdown            Complete 9 hours ago                        

y09lk90tdzdp         \_ my_nginx.3      nginx:latest        docker03             Shutdown            Shutdown 4 minutes ago    

docker service update 命令,也可用于直接 升级 镜像等

[root@docker01 ~]# docker service update --image nginx:new my_nginx

[root@docker01 ~]# docker service ls

ID                  NAME                MODE                REPLICAS            IMAGE               PORTS

zs7fw4ereo5w        my_nginx            replicated          3/3                 nginx:new           *:80->80/tcp

注意IMAGE列 变成了nginx:new

7) 为了下面的直观显示,我这里把my_nginx服务直接删除了

[root@docker01 ~]# docker service rm my_nginx

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


4、Swarm中使用Volume(挂在目录,mount命令)


1) 查看volume的帮助信息

[root@docker01 ~]# docker volume --help

Usage:  docker volume COMMAND

Manage volumes

Commands:

 create      Create a volume

 inspect     Display detailed information on one or more volumes

 ls          List volumes

 prune       Remove all unused local volumes

 rm          Remove one or more volumes

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

2) 创建一个volume

[root@docker01 ~]# docker volume create --name testvolume

testvolume

# 查看创建的volume

[root@docker01 ~]# docker volume ls

DRIVER              VOLUME NAME

local               testvolume

# 查看volume详情

[root@docker01 ~]# docker volume inspect testvolume

[

   {

       "CreatedAt": "2018-10-21T10:50:02+08:00",

       "Driver": "local",

       "Labels": {},

       "Mountpoint": "/var/lib/docker/volumes/testvolume/_data",

       "Name": "testvolume",

       "Options": {},

       "Scope": "local"

   }

]

3) 创建新的服务并挂载testvolume(nginx为例)

[root@docker01 ~]# docker service create --replicas 3 --mount type=volume,src=testvolume,dst=/zjz --name test_nginx nginx

sh7wc8yzcvr0xaedo4tnraj7l

overall progress: 3 out of 3 tasks

1/3: running   [==================================================>]

2/3: running   [==================================================>]

3/3: running   [==================================================>]

verify: Service converged


相关实践学习
SLB负载均衡实践
本场景通过使用阿里云负载均衡 SLB 以及对负载均衡 SLB 后端服务器 ECS 的权重进行修改,快速解决服务器响应速度慢的问题
负载均衡入门与产品使用指南
负载均衡(Server Load Balancer)是对多台云服务器进行流量分发的负载均衡服务,可以通过流量分发扩展应用系统对外的服务能力,通过消除单点故障提升应用系统的可用性。 本课程主要介绍负载均衡的相关技术以及阿里云负载均衡产品的使用方法。
目录
相关文章
|
2月前
|
网络安全 Docker 容器
|
2月前
|
负载均衡 监控 安全
如何管理 Docker Swarm 集群和节点
【10月更文挑战第7天】
55 3
|
1月前
|
jenkins 持续交付 网络安全
Swarm
【11月更文挑战第01天】
43 13
|
2月前
|
负载均衡 安全 调度
Docker Swarm集群架构
【10月更文挑战第8天】
67 1
|
2月前
|
调度 Docker 容器
Docker Swarm集群和节点
【10月更文挑战第6天】
44 2
|
4月前
|
canal Kubernetes Docker
基于Kubernetes v1.25.0和Docker部署高可用集群(03部分)
基于Kubernetes v1.25.0和Docker部署高可用集群(03部分)
|
4月前
|
Kubernetes Ubuntu Linux
基于Kubernetes v1.25.0和Docker部署高可用集群(02部分)
基于Kubernetes v1.25.0和Docker部署高可用集群(02部分)
|
4月前
|
存储 Kubernetes Java
基于Kubernetes v1.25.0和Docker部署高可用集群(说明篇)
docker与kubernetes的区别是:docker是管理当前主机上的容器,k8s是管理多台主机、跨平台的分布式管理系统。Kubernetes的设计初衷是支持可插拔架构,从而利于扩展kubernetes的功能
|
4月前
|
Kubernetes Linux 网络安全
基于Kubernetes v1.25.0和Docker部署高可用集群(01部分)
基于Kubernetes v1.25.0和Docker部署高可用集群(01部分)
|
Kubernetes Docker 容器
Kubeadm部署-Kubernetes-1.18.6集群
Kubeadm部署-Kubernetes-1.18.6集群
136 0