Docker 入门(三)

2019-08-01  本文已影响0人  __笙歌4J

关于服务

一个分布式系统一般被拆分成多个服务,服务实际上只是“生产中的容器”。“一个服务只运行一个镜像,但是它将镜像运行的方式进行了编码——应该使用什么端口,应该运行多少个容器副本,以便服务具有所需的容量,等等。扩展服务可以改变运行该软件的容器实例的数量,从而为流程中的服务分配更多的计算资源。

使用Docker平台很容易定义、运行和扩展服务——只需编写一个docker-compose.yml文件。

你的第一个 docker-compose.yml文件

docker-compose.yml文件是一个YAML文件,它定义了Docker容器在生产环境中的行为。
先要把你的镜像推到注册中心,然后编写docker-compose.yml文件,内容如下:
username/repo:tag 替换为你的镜像名称

version: "3"
services:
  web:
    # replace username/repo:tag with your name and image details
    image: username/repo:tag
    deploy:
      replicas: 5
      resources:
        limits:
          cpus: "0.1"
          memory: 50M
      restart_policy:
        condition: on-failure
    ports:
      - "4000:80"
    networks:
      - webnet
networks:
  webnet:

docker-compose.yml文件告诉docker 执行以下操作:

  1. pull 镜像
  2. 以web服务的形式运行该镜像的5个实例,限制每个实例最多只能使用CPU单个内核时间的10%(也可以是“1.5”,表示每个实例只能使用1.5个内核)和50MB RAM。
  3. 如果一个容器失败,立即重启它。
  4. 将主机上的4000端口映射到web的80端口。
  5. 通过一个称为webnet的负载均衡网络,指示web的容器共享端口80。(在内部,容器本身通过临时端口发布到web的80端口。)
  6. 使用默认设置定义webnet网络(这是一个负载平衡的覆盖网络)。

运行新的负载均衡应用程序

在使用docker stack deploy命令之前,我们首先运行:

docker swarm init

现在让我们运行它。你需要给你的应用命名。这里,它被设置为getstartedlab:

docker stack deploy -c docker-compose.yml getstartedlab

我们的单个服务堆栈在一台主机上运行已部署镜像的5个容器实例。让我们看看。
获取我们的应用程序中的一个服务的服务ID:

docker service ls

查找web服务的输出,以您的应用程序名称作为前缀。如果您将其命名为与本例相同的名称,则其名称为getstartedlab_web。还列出了服务ID,以及副本数量、映像名称和公开端口。

或者,您可以运行docker stack services,然后是堆栈的名称。下面的示例命令允许您查看与getstartedlab堆栈关联的所有服务:

docker stack services getstartedlab
ID                  NAME                MODE                REPLICAS            IMAGE               PORTS
bqpve1djnk0x        getstartedlab_web   replicated          5/5                 username/repo:tag   *:4000->80/tcp

在服务中运行的单个容器称为任务。任务被赋予惟一的id,该id以数字递增,直到您在docker- composition .yml中定义的replicas数量为止。列出你的服务任务:

docker service ps getstartedlab_web

如果你只列出系统上的所有容器,任务也会显示出来,这并不会被服务过滤:

docker container ls -q

您可以连续运行curl -4 http://localhost:4000几次,或者在浏览器中访问该URL并单击refresh几次。

无论哪种方式,容器ID都会发生变化,以显示负载平衡;对于每个请求,以循环方式选择5个任务中的一个来响应。容器id匹配上一个命令(docker container ls -q)的输出。
要查看一个栈的所有任务,可以运行docker stack ps,后面跟着你的app名,如下例所示:

docker stack ps getstartedlab
ID                  NAME                  IMAGE               NODE                DESIRED STATE       CURRENT STATE           ERROR               PORTS
uwiaw67sc0eh        getstartedlab_web.1   username/repo:tag   docker-desktop      Running             Running 9 minutes ago                       
sk50xbhmcae7        getstartedlab_web.2   username/repo:tag   docker-desktop      Running             Running 9 minutes ago                       
c4uuw5i6h02j        getstartedlab_web.3   username/repo:tag   docker-desktop      Running             Running 9 minutes ago                       
0dyb70ixu25s        getstartedlab_web.4   username/repo:tag   docker-desktop      Running             Running 9 minutes ago                       
aocrb88ap8b0        getstartedlab_web.5   username/repo:tag   docker-desktop      Running             Running 9 minutes ago

windows10
Windows 10 PowerShell应该已经有curl可用,但如果没有,您可以获取一个类似于Git BASH的Linux终端模拟器,或者为Windows下载wget,两者非常相似。

响应缓慢
根据环境的网络配置,容器响应HTTP请求可能需要30秒。这并不表示Docker或集群性能,而是一个未满足的Redis依赖关系,我们将在本教程的后面介绍。目前,访客柜台还不能正常工作;我们还没有添加一个服务来持久化数据。

应用规模

您可以通过更改docker-compose.yml中的replicas值来扩展应用程序。保存更改,并重新运行docker stack deploy命令:

docker stack deploy -c docker-compose.yml getstartedlab

Docker执行就地更新,不需要先拆下堆栈或杀死任何容器。
现在,重新运行docker container ls -q,查看重新配置的已部署实例。如果您放大副本,就会启动更多的任务,从而启动更多的容器。

卸载应用程序和集群

docker stack rm getstartedlab
docker swarm leave --force

本节命令:

docker stack ls                                            # List stacks or apps
docker stack deploy -c <composefile> <appname>  # Run the specified Compose file
docker service ls                 # List running services associated with an app
docker service ps <service>                  # List tasks associated with an app
docker inspect <task or container>                   # Inspect task or container
docker container ls -q                                      # List container IDs
docker stack rm <appname>                             # Tear down an application
docker swarm leave --force      # Take down a single node swarm from the manager
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