http://www.cnblogs.com/atuotuo/p/6260591.html

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$docker network create -d overlay test

然后在同一个网络上分别吧应用容器和http服务容器起来:

$ docker service create --name test -p 5000:5000 --replicas 6 –network test demo python env.py

$ docker service create --name nginx --replicas 3 --network test -p 80:80 nginx-2

Nginx容器的default.conf配置如下,其中test:5000对应之前由docker service create出来的test任务,docker 引擎已经将task name对应的ip关系映射成内部的DNS解析。

server {

listen 80;

server_name localhost;

access_log /var/log/nginx/log/host.access.log main;

location / {

# root /usr/share/nginx/html;

# index index.html index.htm;

proxy_pass http://test:5000;#这里这个服务,是可以用这种方式实现内部负责调用。外部调用的话,可能还是得固定IP或DNS?

}

error_page 500 502 503 504 /50x.html;

location = /50x.html {

root /usr/share/nginx/html;

}

}

至此全部操作完成,当浏览器访问http://node2后,http请求根据VIP负载均衡算法均匀的分配至3个swarm cluster node上的6个python容器去响应请求,并且无论哪个后端容器挂了,只要三台docker swarm cluster的节点不同时出事,都不会影响正常 的网站服务。

对于上述的VIP负载均衡算法做下补充说明:docker1.12使用的是linux自身的IPVS作为负载均衡方式。IPVS实则linux内核中一个叫做ip_vs的负载均衡模块。不同于DNS负载均衡将IP列表顺序轮询,IPVS会将负载均匀的分发到每个容器。IPVS是四层的转发者,能够转发TCP、UDP、DNS并且支持八种负载均衡算法。

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滚动部署

从前docker的旧版本下,容器必须手动蓝绿部署,或者手写脚本实现滚动升级。1.12有了滚动更新以后,我们就不需要把更新规则写成脚本去实现透明部署。Swarm mode中,服务可以更新逐步节点,并且控制服务的部署之间的延迟到不同的节点集合。如果出现任何错误,能够马上回滚上一个任务,回到先前版本的服务。

当现在要更新test这个task所引用的镜像时,可以这么操作:

$docker service update --update-parallelism 2 --image demo:2.0 --update-delay 10s test

其中--update-parallelism参数用来指定最大同步更新任务数。这意味着我们可以安全透明的更新容器副本。关于透明,当然要确保你的容器是向后兼容的,否则最好销毁旧的容器,再去更新所有的容器。

然后容器就会每隔10秒跟新2个容器,直至30秒后此次更新操作完毕。

关于docker swarm有满满干货的一篇文章,讲了如何用service来作nginx负责proxy已级无缝升级策略的更多相关文章

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