Docker的容器编排

docker的容器编排

容器编排，听上去是一个非常高大尚的词汇，通俗一点，可以理解成“集群管理”。docker的容器编排工具有不少，最出名的三个，被誉为docker三剑客（Compose、Machine、Swarm）。前两者，都是第三方提供的，而Swarm，则是docker官方的容器编排工具，已经被集成在docker中。

Swarm由三大部分组成：

swarm：集群管理

node：节点管理

service：服务管理

集群与节点管理

使用docker swarm命令，可以创建或加入集群，docker集群中的节点分为manager和worker两种。这两种节点，都可以运行docker容器，但只有manager节点，拥有管理功能。

一个集群中，只有manager节点，也可以正常的工作。

创建并加入集群

我测试的环境有两台机器，ip地址分别为192.168.1.220和192.168.1.116。下面在220上创建集群：

# docker swarm init Swarm initialized: current node (ppmurem8j7mdbmgpdhssjh0h9) is now a manager. To add a worker to this swarm, run the following command: docker swarm join --token SWMTKN-1-3e4l8crbt04xlqfxwyw6nuf9gtcwpw72zggtayzy8clyqmvb5h-7o6ww4ftwm38dz7ydbolsz3kd 192.168.1.220:2377 To add a manager to this swarm, run 'docker swarm join-token manager' and follow the instructions.

执行docker swarm init后，集群就被创建好了。当前的机器，自动成为集群的manager节点，并且输出了其他机器加入集群的方式，即：docker swarm join --token SWMTKN-1-3e4l8crbt04xlqfxwyw6nuf9gtcwpw72zggtayzy8clyqmvb5h-7o6ww4ftwm38dz7ydbolsz3kd 192.168.1.220:2377。使用这个token加入的节点，是worker节点，如果想加入一个新的manager节点，可以执行docker swarm join-token manager，它也会输出一串类似的命令，执行就可以以manager的方式加入。如果忘记加入的命令，也可以使用docker swarm join-token worker进行查看。

下面在116上执行加入命令：

# docker swarm join --token SWMTKN-1-12dlq70adr3z38mlkltc288rdzevtjn73xse7d0qndnjmx45zs-b1kwenzmrsqb4o5nvni5rafcr 192.168.1.220:2377 This node joined a swarm as a worker.

这里发生了一个小插曲，在我创建集群的两台机器的时区不一致，导致在加入worker节点时报错：

Error response from daemon: error while validating Root CA Certificate: x509: certificate has expired or is not yet valid

在更新了220的时区后，依然无法加入。于是，我删除了集群又重新创建，就可以了。没有尝试使用docker swarm update是不是也可以。

加入了集群后，可以在manager节点上，查询集群的节点：

# docker node ls ID HOSTNAME STATUS AVAILABILITY MANAGER STATUS ENGINE VERSION 9b4cmakc4hpc9ra4rruy5x5yo * localhost.localdomain Ready Active Leader 20.10.3 hz50cnwrbk4vxa7h0g23ccil9 zhangmh-virtual-machine Ready Active 20.10.1

退出集群

在116上执行下面命令，可以退出集群：

# docker swarm leave Node left the swarm.

再次查看节点：

# docker node ls ID HOSTNAME STATUS AVAILABILITY MANAGER STATUS ENGINE VERSION 9b4cmakc4hpc9ra4rruy5x5yo * localhost.localdomain Ready Active Leader 20.10.3 hz50cnwrbk4vxa7h0g23ccil9 zhangmh-virtual-machine Down Active 20.10.1

发现刚退出的这个节点还在，只是状态变成了Down。需要在manager节点中删除：

# docker node rm hz50cnwrbk4vxa7h0g23ccil9 hz50cnwrbk4vxa7h0g23ccil9 # docker node ls ID HOSTNAME STATUS AVAILABILITY MANAGER STATUS ENGINE VERSION 9b4cmakc4hpc9ra4rruy5x5yo * localhost.localdomain Ready Active Leader 20.10.3 xby86ffkqw3axyfkwd4s7nubz zhangmh-virtual-machine Ready Active 20.10.1

这样才真正删除了节点。

如果退出的节点是manager节点，需要强制退出，即：docker swarm leave -f。

将节点提升为manager节点

只有一个manager的集群是不稳定的，当manager节点崩溃时，整个集群就群龙无首了。docker认为，一个集群中应该至少有三个manager节点，并且有一半以上的manager节点是可达的，才能保证集群的正常运行。当集群中只有两个manager节点，且有一个节点出现问题时，整个集群还是处于不可用的状态。

当然，对于我们测试，是没有必要的，我们只需要使用两个manager节点，测试一下是否可以主从切换就可以了。使用下面的命令，可以直接将workder节点提升为manager节点：

# docker node promote xby86ffkqw3axyfkwd4s7nubz Node xby86ffkqw3axyfkwd4s7nubz promoted to a manager in the swarm. # docker node ls ID HOSTNAME STATUS AVAILABILITY MANAGER STATUS ENGINE VERSION 9b4cmakc4hpc9ra4rruy5x5yo * localhost.localdomain Ready Active Leader 20.10.3 xby86ffkqw3axyfkwd4s7nubz zhangmh-virtual-machine Ready Active Reachable 20.10.1

OK，现在有两个manager节点了，220的状态为leader，即当前是领导节点，116的状态为Reachable，是可达的。下面关闭220节点的docker服务：

# systemctl stop docker Warning: Stopping docker.service, but it can still be activated by: docker.socket

关闭时输出了一个警告，意思是docker服务已经被关闭了，但它仍然可被docker.socket服务唤醒。再次查看节点状态：

# docker node ls ID HOSTNAME STATUS AVAILABILITY MANAGER STATUS ENGINE VERSION 9b4cmakc4hpc9ra4rruy5x5yo * localhost.localdomain Ready Active Reachable 20.10.3 xby86ffkqw3axyfkwd4s7nubz zhangmh-virtual-machine Ready Active Leader 20.10.1

可以看到116已经成为了Leader，并且，220也以经被唤醒了，是可达的。看来，docker集群的稳定是相当不错的。

服务管理

集群中各节点都配置好后，就可以创建服务了。docker的服务其实就是启动容器，并且赋予了容器副本和负载均衡的能力。以之前创建的ws:1.0为例，创建5个副本：

# docker service create --replicas 5 --name ws -p 80:8000 ws:1.0 image ws:1.0 could not be accessed on a registry to record its digest. Each node will access ws:1.0 independently, possibly leading to different nodes running different versions of the image. 1nj3o38slbo2zwt5p69l1qi5t overall progress: 5 out of 5 tasks 1/5: running [==================================================>] 2/5: running [==================================================>] 3/5: running [==================================================>] 4/5: running [==================================================>] 5/5: running [==================================================>] verify: Service converged

服务已经创建并运行了，使用浏览器访问220和116的80端口都可以访问。

使用docker service ls命令可以查看ws服务：

# docker service ls ID NAME MODE REPLICAS IMAGE PORTS 1nj3o38slbo2 ws replicated 5/5 ws:1.0 *:80->8000/tcp

使用docker service ps ws 命令可查看ws服务的进程：

# docker service ps ws ID NAME IMAGE NODE DESIRED STATE CURRENT STATE ERROR PORTS jpckj0mn24ae ws.1 ws:1.0 zhangmh-virtual-machine Running Running 6 minutes ago yrrdn4ntb089 ws.2 ws:1.0 localhost.localdomain Running Running 6 minutes ago mdjxadbmlmhs ws.3 ws:1.0 zhangmh-virtual-machine Running Running 6 minutes ago kqdwfrddbaxd ws.4 ws:1.0 localhost.localdomain Running Running 6 minutes ago is2iimz1v4eb ws.5 ws:1.0 zhangmh-virtual-machine Running Running 6 minutes ago

可以看到有两个进程运行在220上，三个进程运行在116上。我在浏览器上访问了几次之后 ，使用docker service logs ws命令查看服务的日志：

# docker service logs ws ws.5.is2iimz1v4eb@zhangmh-virtual-machine | [I 210219 01:57:23 web:2239] 200 GET / (10.0.0.2) 3.56ms ws.5.is2iimz1v4eb@zhangmh-virtual-machine | [W 210219 01:57:23 web:2239] 404 GET /favicon.ico (10.0.0.2) 0.97ms ws.5.is2iimz1v4eb@zhangmh-virtual-machine | [I 210219 01:57:28 web:2239] 200 GET / (10.0.0.4) 0.82ms ws.5.is2iimz1v4eb@zhangmh-virtual-machine | [W 210219 01:57:28 web:2239] 404 GET /favicon.ico (10.0.0.4) 0.79ms ws.1.jpckj0mn24ae@zhangmh-virtual-machine | [I 210219 02:01:45 web:2239] 304 GET / (10.0.0.2) 1.82ms ws.1.jpckj0mn24ae@zhangmh-virtual-machine | [I 210219 02:01:59 web:2239] 304 GET / (10.0.0.2) 0.49ms ws.1.jpckj0mn24ae@zhangmh-virtual-machine | [I 210219 02:02:01 web:2239] 304 GET / (10.0.0.2) 2.05ms ws.1.jpckj0mn24ae@zhangmh-virtual-machine | [I 210219 02:02:02 web:2239] 304 GET / (10.0.0.2) 0.89ms ws.1.jpckj0mn24ae@zhangmh-virtual-machine | [I 210219 02:02:02 web:2239] 304 GET / (10.0.0.2) 1.13ms ws.1.jpckj0mn24ae@zhangmh-virtual-machine | [I 210219 02:02:03 web:2239] 304 GET / (10.0.0.2) 0.92ms ws.1.jpckj0mn24ae@zhangmh-virtual-machine | [I 210219 02:02:03 web:2239] 304 GET / (10.0.0.2) 2.19ms ws.1.jpckj0mn24ae@zhangmh-virtual-machine | [I 210219 02:02:20 web:2239] 304 GET / (10.0.0.2) 1.00ms

可以看到即使我访问的是220，而实际访问的扔然是116上的进程。

如果把116关机，116上运行的进程会自动转移到220的节点中，因为116现在是manager节点，如果停止，集群会进入不可用的状态，所以，需要先将其降级为worker节点：

# docker node demote xby86ffkqw3axyfkwd4s7nubz Manager xby86ffkqw3axyfkwd4s7nubz demoted in the swarm.

然后，将116关机。

# docker service ps ws ID NAME IMAGE NODE DESIRED STATE CURRENT STATE ERROR PORTS jrj9ben9vr5c ws.1 ws:1.0 localhost.localdomain Running Running 57 minutes ago yrrdn4ntb089 ws.2 ws:1.0 localhost.localdomain Running Running about an hour ago opig9zrmp261 ws.3 ws:1.0 localhost.localdomain Running Running 57 minutes ago kqdwfrddbaxd ws.4 ws:1.0 localhost.localdomain Running Running about an hour ago hiz8730pl3je ws.5 ws:1.0 localhost.localdomain Running Running 57 minutes ago

可以看到5个进程都转移到220上运行了。

# docker ps CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES bc4c457ce769 ws:1.0 "/bin/sh -c 'python …" 3 hours ago Up 3 hours ws.5.hiz8730pl3je7qvo2lv6k554b c846ac1c4d91 ws:1.0 "/bin/sh -c 'python …" 3 hours ago Up 3 hours ws.3.opig9zrmp2619t4e1o3ntnj2w 214daa36c138 ws:1.0 "/bin/sh -c 'python …" 3 hours ago Up 3 hours ws.1.jrj9ben9vr5c3biuc90xtoffh 17842db9dc47 ws:1.0 "/bin/sh -c 'python …" 3 hours ago Up 3 hours ws.4.kqdwfrddbaxd5z78uo3zsy5sd 47185ba9a4fd ws:1.0 "/bin/sh -c 'python …" 3 hours ago Up 3 hours ws.2.yrrdn4ntb089t6i66w8xvq8r9 # docker kill bc4c457ce769 bc4c457ce769

杀死第5个进程后，等待几秒再查看进程：

# docker ps CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES 416b55e8d174 ws:1.0 "/bin/sh -c 'python …" About a minute ago Up About a minute ws.5.fvpm334t2zqbj5l50tyx5glr6 c846ac1c4d91 ws:1.0 "/bin/sh -c 'python …" 3 hours ago Up 3 hours ws.3.opig9zrmp2619t4e1o3ntnj2w 214daa36c138 ws:1.0 "/bin/sh -c 'python …" 3 hours ago Up 3 hours ws.1.jrj9ben9vr5c3biuc90xtoffh 17842db9dc47 ws:1.0 "/bin/sh -c 'python …" 3 hours ago Up 3 hours ws.4.kqdwfrddbaxd5z78uo3zsy5sd 47185ba9a4fd ws:1.0 "/bin/sh -c 'python …" 3 hours ago Up 3 hours ws.2.yrrdn4ntb089t6i66w8xvq8r9

第5个进程又被启动。

docker服务的副本数量是可以动态调整的，比如系统负载过高，需要添加副本时，只需要执行：

# docker service scale ws=6 ws scaled to 6 overall progress: 6 out of 6 tasks 1/6: running [==================================================>] 2/6: running [==================================================>] 3/6: running [==================================================>] 4/6: running [==================================================>] 5/6: running [==================================================>] 6/6: running [==================================================>] verify: Service converged

这样，就增加了一个副本。

服务创建好以后，就可以随着docker的系统服务被启动，只要执行：

systemctl enable docker

刚才创建的集群和服务都会开机启动，不用担心机器重启导致程序运行不正常。

共享数据卷

首先，使用docker volume create命令创建一个数据卷：

# docker volume create ws_volume ws_volume

创建完成后，使用docker volume ls命令可查看现有的数据卷：

# docker volume ls DRIVER VOLUME NAME local ws_volume

使用docker inspect命令可查看数据卷的详细信息：

# docker inspect ws_volume [ { "CreatedAt": "2021-02-19T14:09:58+08:00", "Driver": "local", "Labels": {}, "Mountpoint": "/var/lib/docker/volumes/ws_volume/_data", "Name": "ws_volume", "Options": {}, "Scope": "local" } ]

在创建service时，可使用--mount参数将数据卷挂载到service中：

# docker service create --replicas 2 --name ws -p 80:8000 --mount type=volume,src=ws_volume,dst=/volume ws:1.0 image ws:1.0 could not be accessed on a registry to record its digest. Each node will access ws:1.0 independently, possibly leading to different nodes running different versions of the image. iiiit9slq9qqwcdwwi0w0mcz5 overall progress: 2 out of 2 tasks 1/2: running [==================================================>] 2/2: running [==================================================>] verify: Service converged

--mount有很多的子参数，把它们写成key=value的形式，然后用逗号隔开即可，最简单的，只需要设置type、src、dst三个参数即可。

Docker 任务调度

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