BenjaminYang In solitude, where we are least alone

docker从零开始（五）堆栈初体验，stacks

先决条件

  • 安装Docker 1.13或更高版本。
  • 获取Docker Compose，请参考第三节
  • 按照第四节中的描述获取Docker Machine。

  • 在第二节中了解如何创建容器。

  • 确保您的图像作为已部署的容器运行。运行此命令，在您的信息槽中  username，repo和tag：docker run -p 80:80 username/repo:tag，然后访问http://localhost/。

  • docker-compose.yml从第3部分获得一份方便的副本。

  • 确保您在第四节中设置的计算机正在运行并准备就绪。运行docker-machine ls以验证这一点。如果计算机已停止，请运行docker-machine start myvm1以引导管理器，然后docker-machine start myvm2再引导该工作程序。

  • 让你在第四节中创建的swarm 运行并准备就绪。运行 docker-machine ssh myvm1 "docker node ls"以验证这一点。如果群集已启动，则两个节点都会报告ready状态。如果不是，重新初始化群和描述中加入worker。

介绍

在第四节中，您学习了如何设置一个群集，这是一个运行Docker的计算机集群，并为其部署了一个应用程序，其中容器在多台计算机上协同运行。

在第5部分中，您将到达分布式应用程序层次结构的顶部：堆栈。堆栈是一组相互关联的服务，它们共享依赖关系，并且可以协调和缩放在一起。单个堆栈能够定义和协调整个应用程序的功能（尽管非常复杂的应用程序可能希望使用多个堆栈）。

一些好消息是，从第3部分开始，当您创建Compose文件并使用时，您在技术上一直在使用堆栈docker stack deploy。但这是在单个主机上运行的单个服务堆栈，这通常不会在生产中发生。在这里，您可以学习所学内容，使多个服务相互关联，并在多台计算机上运行它们。

添加新服务并重新部署

将服务添加到我们的docker-compose.yml文件很容易。首先，让我们添加一个免费的可视化服务，让我们看看我们的swarm如何调度容器。

  1. docker-compose.yml在编辑器中打开并用以下内容替换其内容。请务必更换username/repo:tag镜像详细信息。

version: "3"
services:
  web:
    # replace username/repo:tag with your name and image details
    image: benjamin77/image:part2
    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:

这里唯一新的是对等服务web，名为visualizer。

注意这里有两个新的东西：一个volumes键，让可视化工具访问Docker的主机套接字文件，

以及一个placement密钥，确保这个服务只能在一个swarm管理器上运行 - 绝不是一个工人。

这是因为这个容器是由Docker创建的开源项目构建的，它显示了在图中的swarm上运行的Docker服务。

 

2.确保您的shell配置为与之通信myvm1

[root@docker11 docker_install]# docker-machine ls
NAME    ACTIVE   DRIVER       STATE     URL                         SWARM   DOCKER        ERRORS
myvm1   -        virtualbox   Running   tcp://192.168.99.100:2376           v18.06.0-ce   
myvm2   -        virtualbox   Running   tcp://192.168.99.101:2376           v18.06.0-ce   
[root@docker11 docker_install]# docker-machine env myvm1
export DOCKER_TLS_VERIFY="1"
export DOCKER_HOST="tcp://192.168.99.100:2376"
export DOCKER_CERT_PATH="/root/.docker/machine/machines/myvm1"
export DOCKER_MACHINE_NAME="myvm1"
# Run this command to configure your shell: 
# eval $(docker-machine env myvm1)
[root@docker11 docker_install]# eval $(docker-machine env myvm1)
[root@docker11 docker_install [myvm1]]#

 

 

3.docker stack deploy在管理器上重新运行该命令，并更新需要更新的任何服务：

[root@docker11 docker_install]# eval $(docker-machine env myvm1)
[root@docker11 docker_install [myvm1]]# docker stack deploy -c docker-compose.yml getstartedlab
Creating service getstartedlab_visualizer
Updating service getstartedlab_web (id: 3gnwxgnc10ie0jgmvq19ws5tb)
[root@docker11 docker_install [myvm1]]#

 

4.看一下可视化工具。

您在Compose文件中看到了visualizer在端口8080上运行docker-machine ls。通过运行获取其中一个节点的IP地址。转到端口8080的IP地址，您可以看到运行的可视化工具：

visualizer正如您所期望的那样，单个副本正在管理器上运行，并且5个实例web分布在整个群集中。您可以通过运行docker stack ps <stack>以下来证实此可视化：

docker stack ps getstartedlab

持久化数据

让我们再次通过相同的工作流程来添加Redis数据库来存储应用数据。

  1. 保存这个新docker-compose.yml文件，最后添加一个Redis服务。请务必更换username/repo:tag图像详细信息。

 

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
  redis:
    image: redis
    ports:
      - "6379:6379"
    volumes:
      - "/home/docker/data:/data"
    deploy:
      placement:
        constraints: [node.role == manager]
    command: redis-server --appendonly yes
    networks:
      - webnet
networks:
  webnet:

Redis在Docker库中有一个官方图像，并且已被授予imagejust 的简称redis，所以username/repo这里没有注释。Redis端口6379已由Redis预先配置为从容器暴露给主机，在我们的Compose文件中，我们将它从主机暴露给全世界，因此您实际上可以输入任何IP的IP如果您愿意，可以将节点导入Redis Desktop Manager并管理此Redis实例。

最重要的是，redis规范中有一些事项会使数据在此堆栈的部署之间保持不变：

  • redis 总是在管理器上运行，所以它总是使用相同的文件系统。
  • redis访问主机文件系统中的任意目录作为/data容器内部，这是Redis存储数据的位置。

总之，这是在主机的物理文件系统中为Redis数据创建“真实来源”。如果没有这个，Redis会将其数据存储 /data在容器的文件系统中，如果重新部署该容器，将会被删除。

这个真相来源有两个组成部分：

  • 您放置在Redis服务上的放置约束，确保它始终使用相同的主机。
  • 您创建的容器允许容器访问./data（在主机上）/data（在Redis容器内）。当容器来来往往时，存储在./data指定主机上的文件仍然存在，从而实现连续性。

您已准备好部署新的Redis-using堆栈。

在管理器上创建一个目录./data：

docker-machine ssh myvm1 "mkdir ./data"

确保您的shell配置为与之通信myvm1

  • 运行docker-machine ls以列出计算机并确保已连接到myvm1，如下一个星号所示。

  • 如果需要，请重新运行docker-machine env myvm1，然后运行给定的命令来配置shell。

    eval $(docker-machine env myvm1)

     

    4.再跑docker stack deploy一次。

    [root@docker11 docker_install [myvm1]]#  docker stack deploy -c docker-compose.yml getstartedlab

     

    5.运行docker service ls以验证三个服务是否按预期运行。

     

     

     6.检查一个节点上的网页，例如http://192.168.99.100，并查看访问者计数器的结果，该计数器现已存在并在Redis上存储信息。

     

     每刷新一次网页 Visits 值会加 1

     

     

     同时，检查在上的任一节点的IP地址，端口8080的可视化工具，并注意看redis与一起运行服务web和visualizer服务

     

     

     

     

     

     





 

posted @ 2018-08-19 15:55  benjamin杨  阅读(960)  评论(0)  编辑  收藏  举报