准备工作

• 安装docker，版本最低1.13
• 准备 Docker Compose，Docker for Mac 以及 Docker for Windows 都已经预装了compose。linux系统需要自己安装，官方安装教程。
• 了解docker安装启动
• 了解构建第一个docker应用
• 确保在上一节创建的friendlyhello已经发布到registry
• 确保friendlyhello可以被pull，并能正常使用
• 复制第三部分的docker-compose.yml

介绍

在第三节中，我们使用了第二节写的应用，并定义了它在线上的运行方式，然后启动了5个实例。

在这一节中，我们将这个应用部署到多机集群中，正式步入swarm模式，多机、多容器的应用。

理解 Swarm clusters

Swarm是什么？Swarm就是一组运行docker的机器，并联合成为一个集群。当启动Swarm集群之后，docker命令会通过Swarm manager执行在整个集群之上。Swarm集群的机器可以是物理机，也可以是虚拟机，当加入Swarm集群之后，被称为nodes。

Swarm managers有两种不同的方式运行container：第一种emptiest node，尽量使用少的机器部署容器；第二种global，确保每一台机器上都会运行一个容器的实例。可以在docker-compose.yml中指定运行的模式。

Swarm managers是集群的核心控制节点，它负责执行命令，授权新机器加入集群。Worker节点只负责提供资源。

到目前为止，你已经学会在单机使用docker容器。docker可以很方便的切换为 swarm mode，切换的命令是docker swarm init，一旦切换为 swarm mode后，当前的机器角色就变为Swarm managers。

设置你的swarm集群

创建cluster

在本机上使用VM创建集群，我使用的Mac操作系统，接下来演示在Mac上创建swarm集群。

首先，需要安装虚拟机，在Mac上需要下载 Oracle VirtualBox。

使用docker-machine创建多个虚拟机

docker-machine create –driver virtualbox myvm1
docker-machine create –driver virtualbox myvm2

使用docker-machine ls列出所有的虚拟机

$ docker-machine ls

NAME ACTIVE DRIVER STATE URL SWARM DOCKER ERRORS

myvm1 - virtualbox Running tcp://192.168.99.100:2376 v17.09.0-ce

myvm2 - virtualbox Running tcp://192.168.99.101:2376 v17.09.0-ce

接下来，开始初始化swarm，将myvm1设置为manager，并向集群中加入节点。

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$ docker-machine ssh myvm1 "docker swarm init --advertise-addr 192.168.99.100:2376"
Swarm initialized: current node (gxhg37symzvlve65jgg9ya984) is now a manager.
To add a worker to this swarm, run the following command:
    docker swarm join --token SWMTKN-1-07zo0vcw3uch6r47b3b8rpcqcqz00sa9679s3jil660cimyb72-8t8nfbynnphl2zw8str5efm47 192.168.99.100:2376
To add a manager to this swarm, run 'docker swarm join-token manager' and follow the instructions.

添加worker节点

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$ docker-machine ssh myvm2 "docker swarm join --token SWMTKN-1-07zo0vcw3uch6r47b3b8rpcqcqz00sa9679
s3jil660cimyb72-8t8nfbynnphl2zw8str5efm47 192.168.99.100:2377"`

2377 vs 2376

注意docker swarm init和docker swarm join运行的端口号是2377，或者不指定端口，使用默认端口。docker-machine ls返回的端口是2376，这个端口是docker deamon的端口。

在swarm manager上执行docker node ls检查集群运行情况

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$ docker-machine ssh myvm1 "docker node ls"
ID                            HOSTNAME            STATUS              AVAILABILITY        MANAGER STATUS
gxhg37symzvlve65jgg9ya984 *   myvm1               Ready               Active              Leader
qcbxu2hop7nf13ktzxfg36ein     myvm2               Ready               Active

如果看到以上输出信息，恭喜你，你已经启动成功。

使用docker swarm leave推出swarm集群

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$ docker-machine ssh myvm2 "docker swarm leave"
Node left the swarm.

部署service到swarm cluster

当此最复杂的部分已经学习完，接下来重复在第三节的操纵，把service部署到集群中。记住，只有swarm manager也就是myvm1可以执行docker命令。每一次连上swarm manager都需要执行docker-machine ssh比较麻烦，我们一个使用另外一种替代方案。使用docker-machine env <machine>配置当前shell连接到在虚拟机上的Docker daemon。

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$ docker-machine env myvm1
export DOCKER_TLS_VERIFY="1"
export DOCKER_HOST="tcp://192.168.99.100:2376"
export DOCKER_CERT_PATH="/Users/zhangbing/.docker/machine/machines/myvm1"
export DOCKER_MACHINE_NAME="myvm1"
# Run this command to configure your shell: 
# eval $(docker-machine env myvm1)

执行eval $(docker-machine env myvm1)配置当前的shell连接myvm1

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eval $(docker-machine env myvm1)

执行docker-machine ls验证myvm1生效。

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$ docker-machine ls
NAME    ACTIVE   DRIVER       STATE     URL                         SWARM   DOCKER        ERRORS
myvm1   *        virtualbox   Running   tcp://192.168.99.100:2376           v17.09.0-ce   
myvm2   -        virtualbox   Running   tcp://192.168.99.101:2376           v17.09.0-ce

可以看到myvm1是active。

接下来，通过swarm manager将服务部署到集群上，

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$ docker stack deploy -c docker-compose.yml getstartedlab
Creating network getstartedlab_webnet
Creating service getstartedlab_web

检查服务的启动情况

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$ docker stack ps getstartedlab
ID                  NAME                  IMAGE               NODE                DESIRED STATE       CURRENT STATE              ERROR               PORTS
j18ii2ij6daf        getstartedlab_web.1   username/repo:tag   myvm2               Running             Preparing 30 seconds ago                       
oss51cyvy2n0        getstartedlab_web.2   username/repo:tag   myvm2               Running             Preparing 30 seconds ago                       
rfvqjkhwxtif        getstartedlab_web.3   username/repo:tag   myvm1               Running             Preparing 30 seconds ago                       
y0xapfhxopum        getstartedlab_web.4   username/repo:tag   myvm2               Running             Preparing 30 seconds ago                       
8a4q8rq4jcxs        getstartedlab_web.5   username/repo:tag   myvm1               Running             Preparing 30 seconds ago

清理工作

停止service的命令

docker stack rm getstartedlab

停止swarm manager

docker swarm leave –force

Ok,你已经在生产环境上操作swarm进行服务的上线，扩容，下线的整个过程。

清理宿主机的shell环境

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eval $(docker-machine env -u)

准备工作

• 安装docker，版本最低1.13
• 准备 Docker Compose，Docker for Mac 以及 Docker for Windows 都已经预装了compose。linux系统需要自己安装，官方安装教程。
• 了解docker安装启动
• 了解构建第一个docker应用
• 确保在上一节创建的friendlyhello已经发布到registry，一会儿会使用到此镜像

介绍

在这一节中，我们将应用扩容，并支持负载均衡，这一节着重介绍service。

• Stack
• Services (<-you are)
• Container (part 2)

Services

在分布式环境中，services有很多不同的应用实例构成。想象一下，你拥有一个大型的视频分享网站，这个网站比如包含一个服务用来处理数据存储，另一个服务在后台做视频编解码，还有一个服务作为API接入层等等。

一个服务只运行一种镜像，但是它定义了镜像运行的方式，比如，使用什么端口，运行多少容器的副本，在Docker平台上，使用docker-compose.yml 可以非常方便的对服务进行定义、运行、扩容。

第一个docker-compose.yml

docker-compose.yml是yaml格式的，它定义了Docker容器在生产环境的运行方式。

docker-compose.yml

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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:
      - "80:80"
    networks:
      - webnet
networks:
  webnet:

这个docker-compose.yml 定义了如下行为：

• 从registry上Pull在第二节上传的镜像
• 运行5个实例作为一个取名为web的service，限制每一个实例最多使用10%的cpu，50MB内存
• 容器失败后立即重启
• 将web的80端口映射到宿主机的80端口上
• 通过webnet在容器间共享80端口，达到负载均衡的目的（在内部, 容器将映射80端口到一个临时端口上)
• 对 webnet 的网络进行默认设置

启动负载均衡的应用

启动swarm manager

docker swarm init

启动service，并命名为getstartedlab

docker stack deploy -c docker-compose.yml getstartedlab

运行以上的命令后，在一个宿主机上启动5个容器实例。

查看service的Id

docker service ls

ID NAME MODE REPLICAS IMAGE PORTS

pxfbw2lyo4bo getstartedlab_web replicated 5/5 ruccsbingo/get-started:part2 *:80->80/tcp

Docker swarms启动5个tasks来运行containers，可以使用ps命令查看这些tasks。

docker service ps

ID NAME IMAGE NODE DESIRED STATE CURRENT STATE ERROR PORTS

ly162fal310t getstartedlab_web.1 ruccsbingo/get-started:part2 moby Running Running 27 seconds ago

ghrcp7fzjaub _ getstartedlab_web.1 ruccsbingo/get-started:part2 moby Shutdown Shutdown 30 seconds ago

t1jh0d1jsbj8 getstartedlab_web.2 ruccsbingo/get-started:part2 moby Running Running about a minute ago

qdl4t4izqsza getstartedlab_web.3 ruccsbingo/get-started:part2 moby Ready Ready 10 seconds ago

nttsh0krytde _ getstartedlab_web.3 ruccsbingo/get-started:part2 moby Shutdown Running 10 seconds ago

wc9xqpqehwvx getstartedlab_web.4 ruccsbingo/get-started:part2 moby Running Running 10 seconds ago

m8xjlizio550 _ getstartedlab_web.4 ruccsbingo/get-started:part2 moby Shutdown Shutdown 13 seconds ago

t37arxf436d5 getstartedlab_web.5 ruccsbingo/get-started:part2 moby Running Running about a minute ago

使用如下命令列出containers

docker container ls -q

使用curl验证

Hello World!

Hostname: a8ee4747d8d7
Visits: cannot connect to Redis, counter disabled%

服务扩容

更改docker-compose.yml文件中replicas的数量，重启整个服务。

docker stack deploy -c docker-compose.yml getstartedlab

Docker将会做in-place替换，不用先停服务，或者kill容器。

停止service和swarm

停止service的命令

docker stack rm getstartedlab

停止swarm manager

docker swarm leave –force

到目前为止，你已经学会了如何使用swarm进行服务的上线，扩容，下线操作。在一下节中，会介绍在集群上执行上线，扩容，下线操作。

准备工作

• 安装docker，版本最低1.13
• 了解前一部分的内容目标和安排
• 验证docker环境可用

  docker run hello-world

介绍

现在，可以使用docker的方式构建一个应用。首先，我们从最基础、最底层的部分开始。在这篇文章中，将介绍容器的使用。在下一篇文章中，我们将介绍service。最后，会介绍整个容器栈的顶层，service在容器中如何交互。
Stack
Services
Container (<– you are)

你的新开发环境

在过去，你想开发python应用，你首先需要在本机上安装python运行环境。经常会遇到你本机的运行环境和服务器的运行环境并不一致。环境不一致，会带来各种奇奇怪怪的问题，影响开发效率。
使用docker，你只需要获取一份可移植的python运行镜像，并不需要安装。然后，将code、运行环境、程序库文件、系统配置都安装到镜像中，确保程序可以run anywhere。

使用Dockerfile定义容器

Dockerfile是容器最重要的组成部分，它定义了容器的总体框架。在容器内部，访问系统资源，比如网络接口、磁盘驱动，都是虚拟化的，和系统的其他部分都是隔离的。因此，你不得不向外部世界映射出口，明确哪些文件需要复制到容器内部。做完这些，你的应用程序的表现行为将和Dockerfile中定义的行为完全一致。

Dockerfile

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# Use an official Python runtime as a parent image
FROM python:2.7-slim
# Set the working directory to /app
WORKDIR /app
# Copy the current directory contents into the container at /app
ADD . /app
# Install any needed packages specified in requirements.txt
RUN pip install -r requirements.txt
# Make port 80 available to the world outside this container
EXPOSE 80
# Define environment variable
ENV NAME World
# Run app.py when the container launches
CMD ["python", "app.py"]

准备应用程序

创建requirements.txt和app.py。和Dockerfile放在同一个目录。
requirements.txt

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Flask
Redis

app.py

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from flask import Flask
from redis import Redis, RedisError
import os
import socket
# Connect to Redis
redis = Redis(host="redis", db=0, socket_connect_timeout=2, socket_timeout=2)
app = Flask(__name__)
@app.route("/")
def hello():
    try:
        visits = redis.incr("counter")
    except RedisError:
        visits = "<i>cannot connect to Redis, counter disabled</i>"
    html = "<h3>Hello {name}!</h3>" \
           "<b>Hostname:</b> {hostname}<br/>" \
           "<b>Visits:</b> {visits}"
    return html.format(name=os.getenv("NAME", "world"), hostname=socket.gethostname(), visits=visits)
if __name__ == "__main__":
    app.run(host='0.0.0.0', port=80)

构建应用程序

进入Dockerfile存放的目录，执行build命令

docker build -t friendlyhello .

构建成功之后，执行images命令验证效果。

$ docker images
REPOSITORY TAG IMAGE ID
friendlyhello latest 326387cea398

运行应用程序

将应用程序的80端口映射到宿主机的4000端口，使用如下命令映射并启动。

docker run -p 4000:80 friendlyhello

在浏览器中输入http://localhost:4000验证。

恭喜你，运行成功。
当前的容器运行在terminal中，可以使用ctrl+c终止容器的运行。
也可以让容器运行在后台，使用如下命令启动

docker run -d -p 4000:80 friendlyhello

-d参数指示容器在后台运行，可以使用如下命令查看所有运行的容器。

$ docker container ls
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED
1fa4ab2cf395 friendlyhello “python app.py” 28 seconds ago

CONTAINER ID是容器的身份标识，可以使用stop命令配合CONTAINER ID停止在后台运行的容器。

docker container stop 1fa4ab2cf395

这个系列的教程来源于docker的官方文档，此文档的目的在于一步一步学习docker的使用方法。
这一系列的教程有如下几篇文档：

1. docker安装启动
2. 构建第一个docker应用
3. 让你的应用变为可扩展的服务
4. 让你的服务跨越多台机器
5. 增加一个可持久化的访问计数
6. 将swarm部署到生产环境

Docker的价值在于，如何构建，传输以及运行你的应用程序。这是作为使用者最需要关注的方向。

准备工作

在正式开始之前，最好先了解Docker是什么，我们为什么需要Docker。
最好准备以下计算机基础知识：

• IP地址和端口
• 虚拟机
• 系统配置文件
• 代码依赖以及构建
• 系统资源，比如cpu使用率，内存大小等

  容器的简单阐述

  镜像（image）是一个轻量的、独立的、可执行的软件包。这个软件包包含了程序代码、运行环境、库文件、环境变量、以及配置文件等程序执行所需要的所有部分。
  容器（container）是镜像的一个运行实例。在默认情况下，容器和宿主机是完全隔离的，也可以配置访问宿主机的文件系统和网络端口。
  容器在本地运行应用程序基于宿主机的内核（kernel）。和虚拟机相比，容器拥有更好的性能。容器能够直接访问机器资源，容器运行在独立的进程中，并不会比可执行程序消耗更多的内存。
  容器 VS 虚拟机
  虚拟机
  虚拟机运行在访客系统之上，这是一种资源竞争型的架构，会造成磁盘状态和应用在OS设置、系统安装依赖、系统安全层面相互干扰，还会有其他的easy-to-lose, hard-to-replicate的问题。
  容器
  容器可以共享内核，容器内部需要的配置，都会安装在容器的内部，各个容器之间是相互隔离的。因此，容器包含它运行所需要的所有环境，能真正的实现runs anywhere。

  安装docker

  install

安装成功之后，运行hello-world

$ docker run hello-world

Hello from Docker!
This message shows that your installation appears to be working correctly.

To generate this message, Docker took the following steps:
…(snipped)…

检查docker版本

$ docker –version
Docker version 17.06.2-ce, build cec0b72

看到如下输出信息，说明已经安装成功，可以享受docker之旅了。

总结

服务伸缩的最小单元是独立的、可移植的意义重大，它意味着CI/CD能够更新一个分布式应用的任何一部分，系统依赖不在是问题，并且资源使用率也大大提升。服务编排将紧紧围绕可执行程序，而非VM主机。
这将是一个巨大的进步，首先让我们学会如何快速行走吧。