先决条件
- 安装Docker 1.13或更高版本。
- 获取Docker Compose。在适用于Mac的Docker和适用于Windows的Docker上，它已预先安装，因此您可以随意使用。在Linux系统上，您需要直接安装它（在下面已补充上）。在没有Hyper-V的 Windows 10系统之前 ，请使用Docker Toolbox。
- 阅读前两篇文章
- 确保已
friendlyhello已经发布。我们在这里使用该共享图像。 - 确保您的图像作为已部署的容器运行。运行此命令，
docker run -p 4000:80 username/repo:tag，然后访问http://localhost:4000/。
简单来说Linux安装需要
sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/1.22.0/docker-compose-Linux-x86_64" -o /usr/local/bin/docker-compose
sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
下载链接可以到 gitlab获取
Linux安装可能遇到的问题
-
curl: (35) Peer reports incompatible or unsupported protocol version.
解决方案
更新nss，curl
yum update nss curl
介绍
在第3部分中，我们扩展应用程序并启用负载平衡。要做到这一点，我们必须在分布式应用程序的层次结构中提升一级：服务。
- 堆
- 服务（你在这里）
- 容器（上一篇文章）
关于服务
在分布式应用程序中，应用程序的不同部分称为“服务”。例如，如果您想象一个视频共享站点，它可能包括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。用户上传内容，前端服务等。
服务实际上只是“生产中的容器”。服务只运行一个镜像，但它编码了镜像的运行方式 - 它应该使用哪些端口，应该运行多少个容器副本，以便服务具有所需的容量，以及等等。扩展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。
幸运的是，使用Docker平台定义，运行和扩展服务非常容易 - 只需编写一个docker-compose.yml文件即可。
你的第一个docker-compose.yml文件
一个docker-compose.yml文件是一个YAML文件，它定义了如何Docker容器在生产中应表现。
docker-compose.yml
在任何位置新建一个docker-compose.yml。确保已将 第2部分中创建的镜像推到远程仓库。
version: "3"
services:
web:
# 把 username/repo:tag 替换为自己仓库的地址
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:
该docker-compose.yml文件告诉Docker执行以下操作：
-
从dockhub拉取镜像。
-
将该映像的5个实例作为一个被调用的服务运行
web，限制每个实例使用，最多10％的CPU（跨所有内核）和50MB的RAM。 -
如果一个失败，立即重启容器。
-
将主机上的端口4000映射到
web端口80。 -
指定
web容器通过负载均衡网络共享端口80webnet。（在内部，容器本身web在短暂的端口发布到 80端口。 (Internally, the containers themselves publish to web’s port 80 at an ephemeral port.)） -
webnet使用默认设置（负载均衡的覆盖网络）定义网络。
运行新的负载均衡应用
需要指定一个名称，这里指定为 getstartedlab
docker stack deploy -c docker-compose.yml getstartedlab
这样我们即在一台主机上运行已部署镜像的5个容器实例。
可通过以下指令查看
docker service ls
查找名称后缀为web的服务。如果您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，映像名称和公开端口。
在服务中运行的单个容器称为任务(task)。任务被赋予以自增的唯一ID，最多为在docker-compose.yml定义的replicas数量。
指定列出您的服务任务：
docker service ps getstartedlab_web
我们也可以查看此时运行的镜像数量，可以看到一定运行了五个。
docker container ls
您可以curl -4 http://localhost:4000连续多次运行，或者在浏览器中转到该URL并点击刷新几次。
image.png
无论哪种方式，容器ID都会发生变化，从而证明负载均衡; 对于每个请求，以循环方式选择5个任务中的一个来响应。容器ID与上一个命令（docker container ls）的输出匹配。
扩展应用程序
可以通过更改docker-compose.yml的replicas的值，保存更改并重新运行docker stack deploy命令来扩展应用程序：
docker stack deploy -c docker-compose.yml getstartedlab
Docker执行就地更新，无需首先删除task或container
现在，重新运行docker container ls -q以查看已重新配置的已部署实例。如果放大副本，则会启动更多任务，从而启动更多容器。
停止应用程序
将应用程序删除
docker stack rm getstartedlab
使用Docker扩展您的应用程序就像这一样简单。您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，您将学习如何在Docker机器群集上运行此应用程序作为真正的群体。
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