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Docker入门,第3部分:服务

Docker入门,第3部分:服务

作者: cschen | 来源:发表于2018-07-05 21:42 被阅读0次

    预计阅读时间: 8分钟
    原文地址 https://docs.docker.com/get-started/part3

    先决条件

    #插播:linux 下用以下两行命令安装 Docker Compose
    curl -L https://github.com/docker/compose/releases/download/1.22.0-rc2/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` -o /usr/local/bin/docker-compose
    chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
    
    • 阅读第1部分中的方向。

    • 第2部分中了解如何创建容器。

    • 确保已friendlyhello通过将其创建到注册表来发布您创建的图像 。我们在这里使用该共享图像。

    • 确保您的Image作为已部署的容器运行。运行此命令,在您的信息开槽usernamerepotagdocker run -p 4000:80 username/repo:tag,然后访问http://localhost:4000/

    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

    • 服务(你在这里)
    • 容器(第2部分

    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”。服务只运行一个映像,但它编码了映像的运行方式 - 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档案

    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

    将此文件保存为docker-compose.yml您想要的任何位置。确保已将 第2部分中创建的Image推送到注册表,并通过替换 图像详细信息进行更新。.yml``username/repo:tag

    version: "3"
    services:
      web:
        # replace username/repo:tag with your name and image details
        # 没有推送到Docker hub, 就还用本地的吧,换成 friendlyhello
        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:
    
    

    docker-compose.yml文件告诉Docker执行以下操作:

    • 从registry拉取我们在步骤2中上传的图像

    • 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。

    • 指示web容器通过称为负载平衡的网络共享端口80 webnet。(在内部,容器本身web在短暂的端口发布到 80端口。)

    • webnet使用默认设置(负载平衡的覆盖网络)定义网络。

    运行新的负载均衡应用

    在我们运行命令docker stack deploy之前首先运行:

    docker swarm init
    
    

    注意:我们在第4部分中介绍了该命令的含义。如果您没有运行,docker swarm init则会收到“此节点不是群集管理器”的错误。

    现在让我们来运行吧。您需要为您的应用程序命名。在这里,它被设置为 getstartedlab

    docker stack deploy -c docker-compose.yml getstartedlab
    
    

    我们的单个服务堆栈在一台主机上运行已部署映像的5个容器实例。我们来调查吧。

    在我们的应用程序中获取一项服务的服务ID:

    docker service ls
    
    

    查找服务的输出web,并附上您的应用名称。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Task。Task被赋予以数字递增的唯一ID,最多为您在docker-compose.yml中定义 的replicas数量。列出您的服务任务:

    docker service ps getstartedlab_web
    
    

    如果您只列出系统上的所有容器,则任务也会显示,但不会被服务过滤:

    docker container ls -q
    
    

    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。

    浏览器中的Hello World

    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 -q)的输出匹配。

    运行Windows 10?

    Windows 10 PowerShell应该已经curl可用,但如果没有,你可以获得像Git BASH这样的Linux终端模拟器 ,或者下载 与Windows 非常相似的wget

    响应时间慢?

    根据您环境的网络配置,容器最多可能需要30秒才能响应HTTP请求。这并不是Docker或swarm性能的指示,而是我们稍后在本教程中讨论的未满足的Redis依赖性。目前,访客柜台因同样的原因不起作用; 我们还没有添加服务来保存数据。

    扩展应用程序

    您可以修改docker-compose.ymlreplicas的数量,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,无需首先拆除堆栈或杀死任何容器。

    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。

    取下应用程序和群

    • 将应用程序删除docker stack rm

      docker stack rm getstartedlab
      
      
    • 取下群。

      docker swarm leave --force
      
      

    使用Docker站起来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。

    注意:这样的撰写文件用于使用Docker定义应用程序,可以使用Docker Cloud或使用Docker Enterprise Edition选择的任何硬件或云提供程序 上载到云提供程序。

    到“第4部分”>>

    回顾和备忘单(可选)

    是本页所涵盖内容的终端录音

    回顾一下,虽然键入docker run很简单,但生产中容器的真正实现是将其作为服务运行。服务在Compose文件中编码容器的行为,此文件可用于扩展,限制和重新部署我们的应用程序。使用启动服务的相同命令,可以在运行时应用对服务的更改:docker stack deploy

    在此阶段要探索的一些命令:

    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
    
    

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