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概述
单机模式下#xff0c;可以使用 Docker Compose 来编排多个服务。Docker Swarm 只能实现对单个服务的简单部署。而Docker Stack 只需对已有的 docker-compose.yml 配置文件稍加改造就可以完成 Docker 集群环境下的多服务编排。
stack是一组共享…Docker Stack 部署应用
概述
单机模式下可以使用 Docker Compose 来编排多个服务。Docker Swarm 只能实现对单个服务的简单部署。而Docker Stack 只需对已有的 docker-compose.yml 配置文件稍加改造就可以完成 Docker 集群环境下的多服务编排。
stack是一组共享依赖可以被编排并具备扩展能力的关联service。
Docker Stack和Docker Compose区别
Docker stack 会忽略了“构建”指令无法使用 stack 命令构建新镜像它是需要镜像是预先已经构建好的。 所以 docker-compose 更适合于开发场景Docker Compose 是一个 Python 项目在内部它使用 Docker API 规范来操作容器。所以需要安装 Docker -compose以便与 Docker 一起在计算机上使用Docker Stack 功能包含在 Docker 引擎中。你不需要安装额外的包来使用它docker stacks 只是 swarm mode 的一部分。Docker stack 不支持基于第2版写的 docker-compose.yml 也就是 version 版本至少为3。然而 Docker Compose 对版本为2和 3 的文件仍然可以处理docker stack 把 docker compose 的所有工作都做完了因此 docker stack 将占主导地位。单机模式Docker Compose是一台主机上运行多个容器每个容器单独提供服务集群模式swarm stack是多台机器组成一个集群多个容器一起提供同一个服务
compose.yml deploy 配置说明
docker stack deploy 不支持的参数
这些参数就算yaml中包含在stack的时候也会被忽略当然也可以为了 docker-compose up 留着这些配置
build
cgroup_parent
container_name
devices
tmpfs
external_links
links
network_mode
restart
security_opt
userns_modedeploy指定与服务的部署和运行有关的配置。注只在 swarm 模式和 stack 部署下才会有用。且仅支持 V3.4 及更高版本。 可以选参数 endpoint_mode访问集群服务的方式。3.2版本开始引入的配置。用于指定服务发现以方便外部的客户端连接到swarm vip默认的方案。即通过 Docker 集群服务一个对外的虚拟 ip对外暴露服务所有的请求都会通过这个虚拟 ip 到达集群服务内部的机器客户端无法察觉有多少个节点提供服务也不知道实际提供服务的IP和端口。 dnsrrDNS的轮询调度。所有的请求会自动轮询获取到集群 ip 列表中的一个 ip 地址。客户端访问的时候Docker集群会通过DNS列表返回对应的服务一系列IP地址客户连接其中的一个。这种方式通常用于使用自己的负载均衡器或者window和linux的混合应用。 labels在服务上设置标签并非附加在service中的容器上。如果在容器上设置标签则在deploy之外定义labels。可以用容器上的 labels跟 deploy 同级的配置 覆盖 deploy 下的 labels。 mode用于指定是以副本模式默认启动还是全局模式 replicated副本模式复制指定服务到集群的机器上。默认。 global全局模式服务将部署至集群的每个节点。类似于k8s中的DaemonSet会在每个节点上启动且只启动一个服务。 replicas用于指定副本数只有mode为副本模式的时候生效。 placement主要用于指定约束和偏好。这个参数在运维的时候尤为关键 constraints(约束)表示服务可以部署在符合约束条件的节点上包含了 node attribute matches example
Home | NODE.ID 节点id Home | NODE.ID 2ivku8v2gvtg4 node.hostname 节点主机名 node.hostname ! node-2 node.role 节点角色 (manager/worker node.role manager node.platform.os 节点操作系统 node.platform.os windows node.platform.arch 节点架构 node.platform.arch x86_64 node.labels 用户定义的labels node.labels.security high engine.labels Docker 引擎的 labels engine.labels.operatingsystem ubuntu-14.04 preferences(偏好)表示服务可以均匀分布在指定的标签下。 preferences 只有一个参数就是spread其参数值为节点的属性即约束表中的内容 -例如node.labels.zone这个标签在集群中有三个值分别为west、east、north那么服务中的副本将会等分为三份分布到带有三个标签的节点上。
max_replicas_per_node3.8版本中开始引入的配置。控制每个节点上最多的副本数。 注意当 最大副本数*集群中可部署服务的节点数副本数会报错 resources用于限制服务的资源这个参数在运维的时候尤为关键。 示例配置 redis 集群运行需要的 cpu 的百分比 和 内存的占用。避免占用资源过高出现异常。 limit用于限制最大的资源使用数量 cpuscpu占比值的格式为百分比的小数格式 memory内存的大小。示例512M reservation为最低的资源占用量。 cpus memory restart_policy容器的重启策略 condition重启的条件。可选 noneon-failure 或者 any。默认值any delay尝试重启的时间间隔默认值5s。 max_attempts最大尝试重启容器的次数超出次数则不再尝试默认值一直重试。 window判断重启是否成功之前的等待时间一个总的时间如果超过这个时间还没有成功则不再重启。 rollback_config更新失败时的回滚服务的策略。3.7版本加入。和升级策略相关参数基本一致。update_config配置应如何更新服务对于配置滚动更新很有用。 parallelism同时升级[回滚]的容器数 delay升级[回滚]一组容器的时间间隔 failure_action若更新[回滚]失败之后的策略continue、 pause、rollback(仅在update_config中有) 。默认 pause monitor容器升级[回滚]之后检测失败的时间检测 (支持的单位ns|us|ms|s|m|h)。默认为 5s max_failure_ratio最大失败率 order升级[回滚]期间的操作顺序。可选stop-first串行回滚先停止旧的、start-first并行回滚先启动新的。默认 stop-first 。注意只支持v3.4及更高版本 tomcatmysql项目实现docker stack的编排方式
实验环境
主机 ip 系统 角色 工作容器
server153 192.168.121.153 centos7 manager tomcat
server154 192.168.121.153 centos7 worker tomcat
server155 192.168.121.153 centos7 worker mysql
首先准备好三台docker主机也是要创建以和swarm集群这里我就不再赘述了我的上一篇博文介绍的很清楚忘记了可以去看一看docker的安装也包括在内了
每台机器都拉取同样的tomcat镜像
docker pull oxnme/tomcat
docker pull mysql:5.7然后创建一个空目录开始编写compose.yml文件跟docker compose差不多的都是yaml文件 我们想要定制的内容都是在里面写好就行了
[rootserver153 ~]# mkdir test
[rootserver153 ~]# cd test/
[rootserver153 test]# vim compose.yml[rootserver153 test]# cat compose.yml
version: 3.8
services:mysql: image: mysql:5.7volumes:- type: volumesource: mysql-datatarget: /var/lib/mysql#指定网络networks:- net-test#在启动容器时初始化密码还有创建一个Zrlog数据environment:- MYSQL_ROOT_PASSWORDMySQL666- MYSQL_DATABASEZrlogdeploy:#复制策略mode: replicated#创建docker容器数量replicas: 1# 容器内部的服务端口映射到VIPendpoint_mode: vipplacement:#约束条件只有主机名为server155时才生效constraints:- node.Hostname server155#容器重启策略restart_policy:condition: anytomcat:image: oxnme/tomcat:latest#将8080端口映射到主机的80端口上ports:- 80:8080volumes:- type: volumesource: tomcat-datatarget: /usr/local/tomcat/webapps#指定网络networks:- net-test#同上deploy:mode: replicatedreplicas: 1endpoint_mode: vipplacement:constraints:- node.Hostname ! server155restart_policy:condition: any#依赖条件只有在mysql容器存在的时候才生效depends_on:- mysql
volumes:#由docker自己创建一个空的数据卷mysql-data:#我们自己创建数据卷不用docker帮创建tomcat-data:external: true
#由docker创建一个新的网络
networks:net-test:driver: overlay写完compose.yaml文件以后就可以开始配置我们需要自己实现的内容了
先创建tomcat-data数据卷你要在哪个节点布置tomcat容器就在哪个节点都要创建我这里是打算155节点只放mysql容器所以就不创建155的了
创建以后将项目代码放进去就好了也可以通过远程挂载的方式挂载同一个目录数据
如果没有创建docker就会帮我们创建一个空的数据卷那显然不是我们要的
因为我们要事先准好数据卷和项目docker只能帮我们创建的空的数据卷
下面这两步是在153和154节点都要做的
[rootserver153 test]# docker volume create tomcat-data
tomcat-data
[rootserver153 test]# ls /var/lib/docker/volumes/
backingFsBlockDev metadata.db tomcat-data将tomcat项目代码的war包改名为ROOT.war放到刚创建的数据卷目录下
[rootserver153 test]# cp ~/zrlog-2.2.1-efbe9f9-release.war /var/lib/docker/
volumes/tomcat-data/_data/ROOT.war
[rootserver153 test]# ls /var/lib/docker/volumes/tomcat-data/_data/
ROOT.war然后就可以docker stack 启动我们的容器了
[rootserver153 test]# docker stack deploy --compose-file compose.yml zrlog
Creating network zrlog_net-test
Creating service zrlog_mysql
Creating service zrlog_tomcat创建好以后查看容器启动情况要看tomcat容器启动在哪个节点
[rootserver153 test]# docker stack ps zrlog
ID NAME IMAGE NODE DESIRED STATE CURRENT STATE ERROR PORTS
h2a1y9djbaz2 zrlog_mysql.1 mysql:5.7 server155 Running Running 48 seconds ago
hw3s50anymvy zrlog_tomcat.1 oxnme/tomcat:latest server153 Running Running 52 seconds ago 然后去浏览器访问192.168.121.153 第一次访问需要连接数据库创建信息所以会自动跳到安装页面
这时候就填写mysql容器创建好的数据库和密码了 进入下一步随便填 下一步安装好以后就可以直接访问了 然后用docker stack实现tomcat项目的部署到这里就完成了
然后也试一下容器的动态拉伸
[rootserver153 test]# docker service scale zrlog_tomcat3
zrlog_tomcat scaled to 3
overall progress: 3 out of 3 tasks
1/3: running
2/3: running
3/3: running
verify: Service converged
[rootserver153 test]# docker stack ps zrlog
ID NAME IMAGE NODE DESIRED STATE CURRENT STATE ERROR PORTS
h2a1y9djbaz2 zrlog_mysql.1 mysql:5.7 server155 Running Running 15 minutes ago
hw3s50anymvy zrlog_tomcat.1 oxnme/tomcat:latest server153 Running Running 15 minutes ago
rlhd2lfc70dp zrlog_tomcat.2 oxnme/tomcat:latest server154 Running Running 2 minutes ago
30md1m5jcha5 zrlog_tomcat.3 oxnme/tomcat:latest server154 Running Running 2 minutes ago 可以看到也是可以的因为原理都是一样的如果有数据一致性的问题可以用rsync解决
只要清楚了docker的原理解决起来就容易了
主要的还是理解这样应对不同的项目就可以完美解决了
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