转载请标明出处:
https://blog.csdn.net/forezp/article/details/80171723
本文出自方志朋的博客前端
第三部分: 服务
准备工做
- 安装Docker 1.13及以上版本。
- 安装Docker Compose
- 阅读第一部分和第二部分的内容。
- 确保你已经发布friendlyhello镜像到docker公共仓库。
- 确保你的镜像可以做为一个能够部署的容器。 运行这个命令,在你的信息中插入用户名,repo和tag:docker run -p 80:80 username / repo:tag,而后访问http:// localhost /。
介绍
第3部分,咱们扩展了咱们的应用并实现了负载均衡。 要作到这一点,咱们必须在分布式应用程序的层次结构中升级一级:服务。node
堆
服务(你在这里)
容器(在第2部分涵盖)web
关于服务
在分布式应用程序中,应用程序的不一样部分被称为“服务”。例如,若是你想象一个视频共享站点,它可能包含一个用于将应用程序数据存储在数据库中的服务,一个用于在后台进行视频转码的服务 用户上传的东西,前端的服务等等。docker
服务实际上只是“生产中的容器”。一个服务只运行一个镜像,但它编码镜像运行的方式 - 应该使用哪一个端口,容器应运行多少个副本,以便服务具备所需的容量,以及 等等。 缩放服务会更改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计算资源。数据库
幸运的是,使用Docker平台定义,运行和扩展服务很是简单 - 只需编写一个docker-compose.yml文件便可。浏览器
你的第一个docker-compose.yml文件
docker-compose.yml文件是一个YAML格式的文件,它定义了Docker容器在生产中的行为方式。网络
docker-compose.yml
将这个文件保存为docker-compose.yml,不管你在何时想用。 确保你已将第2部分中建立的图像推送到注册仓库中,并经过用你的镜像,替换username / repo:标签来更新此.yml。app
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文件告诉Docker执行如下操做:负载均衡
- 从注册表中拉出咱们在第二部分中上传的镜像。
- 运行该镜像的5个实例做为名为web的服务,限制每一个实例使用最多10%的CPU(全部的内核)和50MB的RAM。
- 若是一个失败,当即重启容器。
- 将主机上的端口80映射到Web的端口80。
- 指示web容器经过称为webnet的负载平衡网络共享端口80。 (在内部,容器自己在临时端口上发布到web的端口80)。
- 使用默认设置(这是一个负载平衡覆盖网络)定义webnet网络。
运行你的负载均衡应用
在咱们可使用docker stack deploy命令以前,咱们首先运行:curl
docker swarm init
如今咱们来运行它。 你须要给你的应用一个名字。在这里,取名为getstartedlab:
docker stack deploy -c docker-compose.yml getstartedlab
咱们的单一服务堆栈在一台主机上运行了5个咱们部署映像的容器实例。
在咱们的应用程序中获取一项服务的服务ID:
docker service ls
查找Web服务的输出,并以你的应用程序名称做为前缀。若是你将其命名为与此示例中显示的相同,则名称为getstartedlab_web。还列出了服务ID以及副本数量,映像名称和端口暴露量。
在服务中运行的单个容器称为任务。任务会得到数值增长的惟一ID,最大数量为您在docker-compose.yml中定义的副本数量。 列出您的服务的任务:
docker service ps getstartedlab_web
若是您只列出系统中的全部容器,但也不会显示服务过滤的任务,任务也会显示出来:
docker container ls -q
您能够连续屡次运行curl -4 http:// localhost,或者在浏览器上访问该URL并刷新几回。
不管哪一种方式,容器ID都会发生变化,从而代表有负载均衡的功能; 在每一个请求中,以循环的策略选择5个任务中的一个来响应。 容器ID与前一个命令(docker container ls -q)的输出相匹配。
扩展你的应用
你能够经过更改docker-compose.yml中的副本数量的值,保存更改并从新运行docker stack deploy命令来扩展应用程序:
docker stack deploy -c docker-compose.yml getstartedlab
Docker执行一个就地更新,不须要先撕下堆栈或杀死任何容器。
如今,从新运行docker container ls -q以查看从新配置的已部署实例。 若是你扩大了副本数,则会启动更多任务,从而启动更多容器。
关闭应用程序和swarm
- 关闭应用用docker stack rm命令:
docker stack rm getstartedlab
- 关闭swarm
docker swarm leave --force
使用Docker来升级和扩展应用程序一样简单。 你已经朝着学习如何在生产中运行容器迈出了一大步。 接下来,您将学习如何将这个应用程序做为Docker机器集群上的真正群体运行。
复习
总而言之,在输入docker run是很是简单的,生产环境中的容器的真正实现就是将其做为服务来运行的。 服务在Compose文件中编写了容器的行为,此文件可用于容器扩容,限制和从新部署咱们的应用程序。 对服务的更改能够在运行时适用,使用启动服务的相同命令:docker stack deploy。
现阶段须要探索的一些命令以下:
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
关注我:
扫码关注公众号有惊喜
(转载本站文章请注明做者和出处 方志朋的博客)