微服务实战系列之玩转Docker(十一)

前言

在云原生的世界,经过十多年的进化,Docker已经形成了较完备的"后勤"保障服务和建立了荣辱与共的"密友圈"。用一句话可以概括:"Docker走遍天下,Swarm功不可没"

因此,我们需尽可能做到对Swarm有充分的认识,才能笑傲运维,笑傲云原生。今天博主带着各位继续深挖Swarm,熟练掌握它的核心能力。

Q:如何管理Swarm cluster

上图是一个基于Swarm的docker集群部署/运行 架构图,在此图中你可以获得这样一个生产链条(基于Docker engine):

序号 操作 目的
1 docker compose 基于Compose完成基础的容器编排并生成镜像。
2 docker swarm init 通过Docker engine创建Swarm集群。
3 docker service 通过Swarm向集群发布服务,一键启动多容器的集群。

一句话总结:通过Swarm + Compose的组合,你完全可以掌握docker的集群化管理之钥。那么,针对Swarm而言,它是怎么实现分布式容器部署并如何掌握它的动态管理机制呢?

1. Raft算法

这里,首先不得不提Raft算法了,在多数支持分布式的工具里,你都可以看到它的身影。

Raft是一种更为简单方便易于理解的分布式算法,主要解决了分布式中的一致性问题。相比传统的Paxos算法,Raft将大量的计算问题分解成为了一些简单的相对独立的子问题。------百度百科

博主不对算法本身做太多解释(如感兴趣,可查阅相关资料),我们只需知道这个算法是实现分布式选举的重要支撑。比如节点down了怎么办?

2. 心跳机制

master-slave模式中,通常存在心跳检测机制。在manager节点中,我们通过docker info命令,可得知Swarm的心跳(默认5s):

一旦manager出现down,会立即开始选举,创建新的leader;或者worker节点down,任务也会在其他worker进行自动迁移。

3. 动态扩容和缩容

Swarm支持动态扩容和缩容,什么意思?比如当前集群有2个worker,你可以随时邀请新的worker加入,也可以对已有的worker说:"go away"。只需要选择执行以下2个:

序号 操作 目的
1 docker swarm join -- token xxx [MANAGER_HOST_IP]:2377 加入swarm集群
2 docker node update --availability drain [NODE_NAME] 剔除swarm集群中的成员
3 docker service scale [SERVICE_NAME]=扩展后的副本数量 动态分配任务

那么,如何验证它的扩容或缩容"如你所愿"

简单,我们可做如下实验。前提是根据上篇文章(快捷方式)中的步骤,新建一个cluster(其中包含1个manager,2个woker)。

3.1 发布一个3副本的Service
3.1.1 查看当前cluster nodes

在manager节点中,通过docker node ls,得知当前实验集群中,有1个manager2个worker ,且看下图:

3.1.2 发布service

接下来,你可以通过如下命令,发布一个3副本的service(以nginx镜像为例):

powershell 复制代码
# --replicas指定副本个数,--network指定运行网络,--name指定容器名,-p指定映射端口
docker service create --replicas 3 --network service-nginx --name my_nginx -p 8888:80 nginx

发布完成后,可通过docker service ps my_nginx命令,查看服务的运行节点:

至此,你成功完成了Swarm集群的创建并发布了一个service(my_nginx),且每个节点(含manager)均运行了1个副本,接下来我们就可以进行情景推演了。

3.2 删除 worker node
3.2.1 剔除worker1

我们先来一个剔除worker的操作吧。在manager节点中,可以通过docker node update命令,改变worker1 的状态为drain

提示drain节点代表不再受manager节点的支配,游离于集群之外。

powershell 复制代码
docker node update --availability drain docker-worker1

执行后,结果为:

3.2.2 查看service运行节点

此刻,你可以通过docker service ps my_nginx命令观察到如下结果:

因为worker1 节点罢工,所以woker2 节点自动完成副本叠加,保障集群仍然是3副本运行状态。当然,你也可以通过登录worker1worker2 节点,查看(输入docker ps)各自认领的Task

3.3 新增 worker node

上一节演示了worker down的情景,这一节我们再看看扩容后会发生什么。这里的扩容 其实有2种实现方式:一种是通过docker swarm join实现,另一种就是通过docker node update实现。这里只呈现第2种方式。

3.3.1 恢复worker1

首先通过docker 把worker1恢复为active(待命状态)。

提示active节点代表受manager节点的支配,是集群的一份子。

接下来,我们通过如下命令完成:

powershell 复制代码
docker node update --availability active docker-worker1

结果为:

3.3.2 更改service scale

我们在manager节点中,通过增加副本实现service自动扩容,命令如下:

powershell 复制代码
docker service scale my_nginx=6

结果显示,每个node均认领了2个Task



4. docker down

当然,你也可以通过systemctl stop docker服务,制造"事故现场",比如worker1宕机了:

此刻在manager节点中,再查看cluster nodes,发现worker1 节点已Down

接下来重复3.1.2节的动作,你会发现worker1 真的光荣退休了:

结语

Docker Swarm提供了很多适合各类生产场景的选项和操作,你可以根据实际情况进行选择和部署。通过Docker集群化管理,可以免去不必要的重复操作,提高工作效率。

各位盆友,如有任何疑问,可留言O。


系列回顾


微服务实战系列之玩转Docker(十)
微服务实战系列之玩转Docker(九)
微服务实战系列之玩转Docker(八)
微服务实战系列之玩转Docker(七)
微服务实战系列之玩转Docker(六)
微服务实战系列之玩转Docker(五)
微服务实战系列之玩转Docker(四)
微服务实战系列之玩转Docker(三)
微服务实战系列之玩转Docker(二)
微服务实战系列之玩转Docker(一)
微服务实战系列之云原生

相关推荐
谷莠子90536 分钟前
hadoop实验之创业有感
hadoop·docker·团队开发
G丶AEOM38 分钟前
Docker快速入门
docker
大熊程序猿1 小时前
airflow docker 安装
运维·docker·容器
会飞的土拨鼠呀2 小时前
chart文件结构
运维·云原生·kubernetes
一个儒雅随和的男子2 小时前
微服务详细教程之nacos和sentinel实战
微服务·架构·sentinel
腾讯云开发者2 小时前
AI时代,需要怎样的架构师?腾讯云架构师峰会来了!
架构
带电的小王3 小时前
Docker在Ubuntu上安装
ubuntu·docker
fanruitian3 小时前
docker 为单个容器设置代理
运维·docker·容器
梁萌3 小时前
Docker快速安装Tomcat
docker·容器·tomcat·镜像
Doker 多克5 小时前
IntelliJ IDEA Docker集成
spring cloud·docker·intellij-idea