Docker swarm（3）部署服务

运维笔记本 2020-01-17

702

部署服务

我们使用 docker service
命令来管理 Swarm 集群中的服务，该命令只能在管理节点运行。

1.新建服务

进入集群管理节点：

docker-machine ssh manager1


使用 docker 中国镜像


docker search alpine 
docker pull registry.docker-cn.com/library/alpine

现在我们在上一节创建的 Swarm 集群中运行一个名为 helloworld 服务。

docker@manager1:~$ docker service create --replicas 1 --name helloworld alpine ping ityouknow.com
rwpw7eij4v6h6716jvqvpxbyv
overall progress: 1 out of 1 tasks
1/1: running   [==================================================>]
verify: Service converged

命令解释：
docker service create 命令创建一个服务
--name 服务名称命名为 helloworld
--replicas 设置启动的示例数
alpine 指的是使用的镜像名称，ping ityouknow.com指的是容器运行的bash

使用命令 docker service ps helloworld
可以查看服务进展

docker@manager1:~$ docker service ps helloworld
ID                  NAME                IMAGE               NODE                DESIRED STATE       CURRENT STATE                ERROR               PORTS
rgroe3s9qa53        helloworld.1        alpine:latest       worker1            Running             Running about a minute ago

使用 docker service ls
来查看当前 Swarm 集群运行的服务。

docker@manager1:~$ docker service ls
ID                  NAME                MODE                REPLICAS            IMAGE               PORTS
yzfmyggfky8c        helloworld          replicated          0/1                 alpine:latest

2.监控集群状态

登录管理节点 manager1

docker-machine ssh manager1

运行 docker service inspect --pretty <SERVICE-ID>
查询服务概要状态，以 helloworld 服务为例：

docker@manager1:~$  docker service inspect --pretty helloworld


ID:             rwpw7eij4v6h6716jvqvpxbyv
Name:           helloworld
Service Mode:   Replicated
 Replicas:      1
Placement:
UpdateConfig:
 Parallelism:   1
 On failure:    pause
 Monitoring Period: 5s
 Max failure ratio: 0
 ...
 Rollback order:    stop-first
ContainerSpec:
 Image:         alpine:latest@sha256:7b848083f93822dd21b0a2f14a110bd99f6efb4b838d499df6d04a49d0debf8b
 Args:          ping ityouknow.com
Resources:
Endpoint Mode:  vip

运行 docker service inspect helloworld
查询服务详细信息, --pretty 格式化输出
运行docker service ps <SERVICE-ID>
查看那个节点正在运行服务:

docker@manager1:~$  docker service ps helloworld
NAME                                    IMAGE   NODE     DESIRED STATE  LAST STATE
helloworld.1.8p1vev3fq5zm0mi8g0as41w35  alpine  worker1  Running        Running 3 minutes

在工作节点查看任务的执行情况

docker-machine ssh  worker1

在节点执行docker ps 查看容器的运行状态。

docker@worker1:~$   docker ps
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND                CREATED             STATUS              PORTS               NAMES
96bf5b1d8010        alpine:latest       "ping ityouknow.com"   4 minutes ago       Up 4 minutes                            helloworld.1.rgroe3s9qa53lf4u4ky0tzcb8

这样的话，我们在 Swarm 集群中成功的运行了一个 helloworld 服务，根据命令可以看出在 worker1 节点上运行。

3.弹性伸缩实验

我们来做一组实验来感受 Swarm 强大的动态水平扩展特性，首先动态调整服务实例个数。

调整实例个数

增加或者减少服务的节点数

调整 helloworld 的服务实例数为2个

docker service update --replicas 2 helloworld

查看那个节点正在运行服务:

docker service ps helloworld
ID                  NAME                IMAGE               NODE                DESIRED STATE       CURRENT STATE                 ERROR                              PORTS
rgroe3s9qa53        helloworld.1        alpine:latest       manager1            Running             Running 8 minutes ago
a61nqrmfhyrl        helloworld.2        alpine:latest       worker2             Running             Running 9 seconds ago

调整 helloworld 的服务实例数为1个

docker service update --replicas 1 helloworld

再次查看节点运行情况:

docker service ps helloworld
ID                  NAME                IMAGE               NODE                DESIRED STATE       CURRENT STATE                 ERROR                              PORTS
a61nqrmfhyrl        helloworld.2        alpine:latest       worker2             Running             Running about a minute ago

再次调整 helloworld 的服务实例数为3个

docker service update --replicas 3 helloworld
helloworld
overall progress: 3 out of 3 tasks
1/3: running   [==================================================>]
2/3: running   [==================================================>]
3/3: running   [==================================================>]
verify: Service converged

查看节点运行情况：

docker@manager1:~$ docker service ps helloworld
ID                  NAME                IMAGE               NODE                DESIRED STATE       CURRENT STATE             ERROR                              PORTS
mh7ipjn74o0d        helloworld.1        alpine:latest       worker2             Running             Running 40 seconds ago
1w4p9okvz0xw        helloworld.2        alpine:latest       manager1            Running             Running 2 minutes ago
snqrbnh4k94y        helloworld.3        alpine:latest       worker1             Running             Running 32 seconds ago

删除集群服务

docker service rm helloworld

4.总结

通过对 Swarm 的学习，强烈感觉到自动化水平扩展的魅力，这样在公司流量爆发的时候，只需要执行一个命令就可以完成实例上线。如果再根据公司的业务流量做自动化控制，那就真正实现了完全自动的动态伸缩。

举个例子，我们可以利用脚本监控公司的业务流量，当流量是某个级别的时候我们启动对应的N个节点数，当流量减少的时候我们也动态的减少服务实例个数，既可以节省公司资源，也不用操心业务爆发被流量击垮。Docker 能发展的这么好还是有原因的，容器化是 DevOps 最重要的一个环节，未来容器化的技术会越来越丰富和完善，智能化运维可期待。

在运行爬虫程序的时候可以使用Docker Swarm搭建分布式爬虫集群

《使用Docker Swarm搭建分布式爬虫集群》

最后修改时间：2020-01-18 12:18:49

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