Docker 入门 第三部分： 服务

目录

• Docker 入门 第三部分： 服务
  • 先决条件
  • 介绍
  • 你的第一个 docker-compose.yml 文件
    • docker-compose.yml
  • 运行你新建的负载均衡应用
  • 扩展应用程序
    • 卸载应用和swarm
  • 回复和备忘

Docker 入门 第三部分： 服务

先决条件

• 安装 Docker 1.13 或更高版本
• 获取 Docker Compose。在Docker for Mac 和 Docker for Windows 上它已经预安装，所以你能够随时使用。在Linux系统上你须要安装一下Docker Compose。在没有Hyper-V的win10以前的系统，使用Docker Toolbox。
• 阅读第一部分的定位介绍
• 学习第二部分：如何建立容器
• 确保你已经将你建立的 friendlyhello 镜像发布到一个 registry。咱们在这里使用该镜像。
• 确保你的镜像已经做为一个部署的容器运行。运行一下命令，将 username、repo 和tag插入你的信息。而后浏览 http://localhost:4000/。

docker run -p 4000:80 username/repo:tag

介绍

在分布式应用中，应用的不一样部分被成为“服务”。例如，一个视频分享网站，它可能包含在数据库中存储应用数据的服务，用户上传视频后在后台作视频转码的服务，前端服务，等等。
实际上，服务只是“生产环境中的容器”。一个服务只运行在一个镜像中，可是它编排了镜像的运行方式——应该使用那些端口，应该运行多少个容器副原本让服务有它须要的能力，等等。扩展服务会改变该运行中的软件部分的容器实例的数量，从而在流程中为服务分配更多的计算资源。

幸运的是，使用Docker 平台定义、运行和扩展服务都很是容易——只须要编写一个docker-compose.yml文件便可。

你的第一个 docker-compose.yml 文件

docker-compose.yml是一个YAML文件，定了一Docker容器在生产环境中应该如何工做。

docker-compose.yml

将这个文件另存为 docker-compose.yml，保存到你想保存的位置，确保你在第二部分中建立的镜像已经发布到registry，经过把username/repo:tag替换为你的镜像的信息来更新这个.yml文件。

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:

这个 docker-compose.yml 文件告诉Docker去作如下事情：

• 从registry中拉取咱们在第二部分建立的镜像
• 把镜像的5个实例做为名为web的服务运行，限制每一个服务最多使用10%的CPU（跨全部核心）和50MB内存。
• 若是其中一个服务失败则马上重启容器
• 映射主机的4000端口到web的80端口
• 指示 web的容器经过叫作webnet的负载均衡网络来共昂80端口（在内部，容器本身在一个临时端口发布web的80湍口）
• 使用默认设置定义webnet网络（它是一个负载覆盖网络：overlay network覆盖网络的定义能够自定搜索）

运行你新建的负载均衡应用

在咱们使用docker stackdeploy命令以前，先执行：

docker swarm init

注意：咱们会在第四部门介绍该命令的含义。若是你不运行docker swarm init，你会获得一个“this node is not a swarm manager”的错误消息。

如今咱们运行它，你须要给你的应用起一个名字，在这里，名字是getstartedlab：

docker stack deploy -c docker-compose.yml getstartedlab

如今咱们的单服务堆栈在一台主机上运行了已部署镜像的5个容器实例。咱们能够查看一下。
获取咱们应用程序中的一个服务的服务ID：

docker service ls

在输出中找到以你的应用名字为前缀的输出。若是你命名的可本例中的同样。那它的名字就是getstartedlab_web。还列出了服务ID，以及副本数量、镜像名称和暴露的端口。

在服务中运行的单个容器叫作task（任务）。任务被赋予递增的数字做为ID，副本运行的最大数量为你在docker-compose.yml中定义的数量。列出你的服务中的任务：

docker service ps getstartedlab_web

若是你只列出你的系统上的容器，则任务也会被列出，虽然任务不会被服务过滤：

docker container ls -q

你能够运行几回 curl -4 http://localhost:4000 或者在你的浏览器中访问这个URL并刷新几回。

不管哪一种方式，容器ID都会改变，这说明负载均衡在起做用；对于每个请求，都会从5个任务中选一个，以轮询的方式来响应。容器ID和上一个命令的输出相匹配（docker container ls -q）。

在Win10中运行？
Win10的 powershell中默认应该可使用curl，若是没有，你能够安装一个相似 GIT BASH 的终端模拟器或者 下载与之相似的wget for Windows

响应时间慢？
依赖于你的环境的网络配置，容器响应HTTP请求最多可能须要30秒。这并不能代表Docker 或swarm的性能很差，而是一个未知足的redis依赖问题，稍后咱们会在本章讨论。如今，由于相同的缘由，访客计数也不能正常工做，咱们还没添加保存数据的服务。

扩展应用程序

你能够经过修改docker-compose.yml中的副本值来扩展应用，保存配置并从新运行docker stack deploy 命令：

docker stack deploy -c docker-compose.yml getstartedlab

Docker执行原地更新，不须要提早关闭服务栈或杀死任何容器。

如今从新运行docker container ls -q，查看部署的从新配置的实例，若是你扩展了副本数量，那么会启动更多的任务，也会所以启动更多的容器。

卸载应用和swarm

• 使用 docker stack rm 来卸载应用

  docker stack rm getstartedlab

• 卸载swarm

  docker swarm leave --force

使用Docker 会很是容器启动和扩展你的应用，你已经向着如何在生产环境运行容器迈出了一大步。接下来，你会学会如何在docker集群上以集群的方式运行这个应用。

注意：Compose文件用于定义Docker 的应用程序，而且可使用 Docker Cloud上传到云服务商，或任何硬件，或你选择的Docker Enterprise Edition 的云服务商。

回复和备忘

下面会有一个本页终端操做视频

bash-3.2$ ls                                                                                                                                                                         
docker-compose.yml           
bash-3.2$ cat docker-compose.yml                                                                                                                                                     
version: "3"                                                                                                                                                                         
services:                                                                                                                                                                            
  web:                                                                                                                                                                               
    image: johndmulhausen/get-started:part1                                                                                                                                          
    deploy:                                                                                                                                                                          
      replicas: 5                                                                                                                                                                    
      restart_policy:                                                                                                                                                                
        condition: on-failure                                                                                                                                                        
      resources:                                                                                                                                                                     
        limits:                                                                                                                                                                      
          cpus: "0.1"                                                                                                                                                                
          memory: 50M                                                                                                                                                                
    ports:                                                                                                                                                                           
      - "80:80"                                                                                                                                                                      
    networks:                                                                                                                                                                        
      - webnet                                                                                                                                                                       
networks:                                                                                                                                                                            
  webnet:                                                                                                                                                                            
 
bash-3.2$ docker stack deploy -c docker-compose.yml getstartedlab                                                                                                                    
Creating network getstartedlab_webnet                                                                                                                                                
Creating service getstartedlab_web     
bash-3.2$ docker ps                                                                                                                                                                  
CONTAINER ID        IMAGE                              COMMAND             CREATED             STATUS              PORTS               NAMES                                         
b429f44ecb54        johndmulhausen/get-started:part1   "python app.py"     6 seconds ago       Up 2 seconds        80/tcp              getstartedlab_web.1.bwvqyil6v2friys3stu1c2rdy 
2c4cec03073c        johndmulhausen/get-started:part1   "python app.py"     6 seconds ago       Up 3 seconds        80/tcp              getstartedlab_web.2.wefoq9ql6p81kf14fpdixalc6 
6fb8a01ff40f        johndmulhausen/get-started:part1   "python app.py"     6 seconds ago       Up 3 seconds        80/tcp              getstartedlab_web.4.xn5kvu19hvrri8zuvshwwed8v 
206a434234ed        johndmulhausen/get-started:part1   "python app.py"     6 seconds ago       Up 2 seconds        80/tcp              getstartedlab_web.3.rhg9v9mn05otfwh3zx6lp9gww 
3ec2903b7cf7        johndmulhausen/get-started:part1   "python app.py"     6 seconds ago       Up 3 seconds        80/tcp              getstartedlab_web.5.qp8nuzn37oddpmxqry1ssyb7a 
3ec2903b7cf7        johndmulhausen/get-started:part1   "python app.py"     6 seconds ago       Up 3 seconds        80/tcp              getstartedlab_web.5.qp8nuzn37oddpmxqry1ssyb7a 

bash-3.2$ curl http://localhost/                                                                                                                                                     
<h3>Hello World!</h3><b>Hostname:</b> 206a434234ed<br/><b>Visits:</b> <i>cannot connect to Redis, counter disabled</i>
bash-3.2$ curl http://localhost/                               
<h3>Hello World!</h3><b>Hostname:</b> b429f44ecb54<br/><b>Visits:</b> <i>cannot connect to Redis, counter disabled</i>
bash-3.2$ curl http://localhost/                               
<h3>Hello World!</h3><b>Hostname:</b> 2c4cec03073c<br/><b>Visits:</b> <i>cannot connect to Redis, counter disabled</i>
bash-3.2$ curl http://localhost/                               
<h3>Hello World!</h3><b>Hostname:</b> 6fb8a01ff40f<br/><b>Visits:</b> <i>cannot connect to Redis, counter disabled</i>
bash-3.2$ curl http://localhost/                               
<h3>Hello World!</h3><b>Hostname:</b> 3ec2903b7cf7<br/><b>Visits:</b> <i>cannot connect to Redis, counter disabled</i>
bash-3.2$ curl http://localhost/                               
<h3>Hello World!</h3><b>Hostname:</b> 206a434234ed<br/><b>Visits:</b> <i>cannot connect to Redis, counter disabled</i>
bash-3.2$ curl http://localhost/                               
<h3>Hello World!</h3><b>Hostname:</b> b429f44ecb54<br/><b>Visits:</b> <i>cannot connect to Redis, counter disabled</i>
bash-3.2$ curl http://localhost/                               
<h3>Hello World!</h3><b>Hostname:</b> 2c4cec03073c<br/><b>Visits:</b> <i>cannot connect to Redis, counter disabled</i>
bash-3.2$

回顾一下，输入docker run很简单，在生产环境中容器的真正实现是将其做为一个服务运行，服务在Compose文件中指定容器的行为，而且这个文件能够被用于扩展、限制、重部署咱们的app。使用和启动服务相同的命令，能够在服务运行时，对其进行适当的更改。

在这里须要了解的一些命令以下：

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