Docker管理工具-Swarm
一、Swarm介绍
Swarm是Docker公司在2014年12月初发布的一套较为简单的工具,用来管理Docker集群,它将一群Docker宿主机变成一个单一的,虚拟的主机。Swarm使用标准的Docker API接口作为其前端访问入口,换言之,各种形式的Docker Client(docker client in Go, docker_py, docker等)均可以直接与Swarm通信。Swarm几乎全部用Go语言来完成开发,Swarm0.2版本增加了一个新的策略来调度集群中的容器,使得在可用的节点上传播它们,以及支持更多的Docker命令以及集群驱动。Swarm deamon只是一个调度器(Scheduler)加路由器(router),Swarm自己不运行容器,它只是接受docker客户端发送过来的请求,调度适合的节点来运行容器,这意味着,即使Swarm由于某些原因挂掉了,集群中的节点也会照常运行,当Swarm重新恢复运行之后,它会收集重建集群信息。
Docker的Swarm(集群)模式,集成很多工具和特性,比如:跨主机上快速部署服务,服务的快速扩展,集群的管理整合到docker引擎,这意味着可以不可以不使用第三方管理工具。分散设计,声明式的服务模型,可扩展,状态协调处理,多主机网络,分布式的服务发现,负载均衡,滚动更新,安全(通信的加密)等等。
二、Swarm架构
Swarm作为一个管理Docker集群的工具,首先需要将其部署起来,可以单独将Swarm部署于一个节点。另外,自然需要一个Docker集群,集群上每一个节点均安装有Docker。具体的Swarm架构图可以参照下图:

Swarm架构中最主要的处理部分自然是Swarm节点,Swarm管理的对象自然是Docker Cluster,Docker Cluster由多个Docker Node组成,而负责给Swarm发送请求的是Docker Client。
三、Swarm关键概念
1)Swarm 集群的管理和编排是使用嵌入到docker引擎的SwarmKit,可以在docker初始化时启动swarm模式或者加入已存在的swarm
2)Node 一个节点(node)是已加入到swarm的Docker引擎的实例 当部署应用到集群,你将会提交服务定义到管理节点,接着Manager 管理节点调度任务到worker节点,manager节点还执行维护集群的状态的编排和群集管理功能,worker节点接收并执行来自 manager节点的任务。通常,manager节点也可以是worker节点,worker节点会报告当前状态给manager节点
3)服务(Service) 服务是要在worker节点上要执行任务的定义,它在工作者节点上执行,当你创建服务的时,你需要指定容器镜像
4)任务(Task) 任务是在docekr容器中执行的命令,Manager节点根据指定数量的任务副本分配任务给worker节点
docker swarm:集群管理,子命令有init, join, leave, update。(docker swarm --help查看帮助)
docker service:服务创建,子命令有create, inspect, update, remove, tasks。(docker service--help查看帮助)
docker node:节点管理,子命令有accept, promote, demote, inspect, update, tasks, ls, rm。(docker node --help查看帮助) node是加入到swarm集群中的一个docker引擎实体,可以在一台物理机上运行多个node,node分为:
manager nodes,也就是管理节点
worker nodes,也就是工作节点 1)manager node管理节点:执行集群的管理功能,维护集群的状态,选举一个leader节点去执行调度任务。
2)worker node工作节点:接收和执行任务。参与容器集群负载调度,仅用于承载task。
3)service服务:一个服务是工作节点上执行任务的定义。创建一个服务,指定了容器所使用的镜像和容器运行的命令。
service是运行在worker nodes上的task的描述,service的描述包括使用哪个docker 镜像,以及在使用该镜像的容器中执行什么命令。
4)task任务:一个任务包含了一个容器及其运行的命令。task是service的执行实体,task启动docker容器并在容器中执行任务。
四、主要功能
- 集群管理与Docker Engine集成:使用Docker Engine CLI来创建一个你能部署应用服务到Docker Engine的swarm。你不需要其他编排软件来创建或管理swarm。
- 分散式设计:Docker Engine不是在部署时处理节点角色之间的差异,而是在运行时扮演自己角色。你可以使用Docker Engine部署两种类型的节点,管理器和worker。这意味着你可以从单个磁盘映像构建整个swarm。
- 声明性服务模型: Docker Engine使用声明性方法来定义应用程序堆栈中各种服务的所需状态。例如,你可以描述由消息队列服务和数据库后端的Web前端服务组成的应用程序。
- 伸缩性:对于每个服务,你可以声明要运行的任务数。当你向上或向下缩放时,swarm管理器通过添加或删除任务来自动适应,以保持所需状态。
- 期望的状态协调:swarm管理器节点持续监控群集状态,并调整你描述的期望状态与实际状态之间的任何差异。 例如,如果设置运行一个10个副本容器的服务,这时worker机器托管其中的两个副本崩溃,管理器则将创建两个新副本以替换已崩溃的副本。 swarm管理器将新副本分配给正在运行和可用的worker。
- 多主机网络:你可以为服务指定覆盖网络(overlay network)。 当swarm管理器初始化或更新应用程序时,它会自动为容器在覆盖网络(overlay network)上分配地址。
- 服务发现:Swarm管理器节点为swarm中的每个服务分配唯一的DNS名称,并负载平衡运行中的容器。 你可以通过嵌入在swarm中的DNS服务器查询在swarm中运行中的每个容器。
- 负载平衡:你可以将服务的端口暴露给外部的负载均衡器。 在内部,swarm允许你指定如何在节点之间分发服务容器。
- 安全通信:swarm中的每个节点强制执行TLS相互验证和加密,以保护其自身与所有其他节点之间的通信。 你可以选择使用自签名根证书或来自自定义根CA的证书。
- 滚动更新:在上线新功能期间,你可以增量地应用服务更新到节点。 swarm管理器允许你控制将服务部署到不同节点集之间的延迟。 如果出现任何问题,你可以将任务回滚到服务的先前版本。
五、Swarm工作方式
1)Node

2)Service(服务、任务、容器)

3)任务和调度

4)服务副本与全局服务

六、Swarm调度策略
Swarm在scheduler节点(leader节点)运行容器的时候,会根据指定的策略来计算最适合运行容器的节点,目前支持的策略有:spread, binpack, random。
1)Random 顾名思义,就是随机选择一个Node来运行容器,一般用作调试用,spread和binpack策略会根据各个节点的可用的CPU, RAM以及正在运 行的容器的数量来计算应该运行容器的节点。
2)Spread 在同等条件下,Spread策略会选择运行容器最少的那台节点来运行新的容器,binpack策略会选择运行容器最集中的那台机器来运行新的节点。 使用Spread策略会使得容器会均衡的分布在集群中的各个节点上运行,一旦一个节点挂掉了只会损失少部分的容器。
3)Binpack Binpack策略最大化的避免容器碎片化,就是说binpack策略尽可能的把还未使用的节点留给需要更大空间的容器运行,尽可能的把容器运行在 一个节点上面。
七、Swarm Cluster模式的特性
1)批量创建服务
建立容器之前先创建一个overlay的网络,用来保证在不同主机上的容器网络互通的网络模式 2)强大的集群的容错性
当容器副本中的其中某一个或某几个节点宕机后,cluster会根据自己的服务注册发现机制,以及之前设定的值--replicas n,
在集群中剩余的空闲节点上,重新拉起容器副本。整个副本迁移的过程无需人工干预,迁移后原本的集群的load balance依旧好使!
不难看出,docker service其实不仅仅是批量启动服务这么简单,而是在集群中定义了一种状态。Cluster会持续检测服务的健康状态
并维护集群的高可用性。 3)服务节点的可扩展性
Swarm Cluster不光只是提供了优秀的高可用性,同时也提供了节点弹性扩展或缩减的功能。当容器组想动态扩展时,只需通过scale
参数即可复制出新的副本出来。 仔细观察的话,可以发现所有扩展出来的容器副本都run在原先的节点下面,如果有需求想在每台节点上都run一个相同的副本,方法
其实很简单,只需要在命令中将"--replicas n"更换成"--mode=global"即可! 复制服务(--replicas n)
将一系列复制任务分发至各节点当中,具体取决于您所需要的设置状态,例如“--replicas 3”。 全局服务(--mode=global)
适用于集群内全部可用节点上的服务任务,例如“--mode global”。如果大家在 Swarm 集群中设有 7 台 Docker 节点,则全部节点之上都将存在对应容器。 4. 调度机制
所谓的调度其主要功能是cluster的server端去选择在哪个服务器节点上创建并启动一个容器实例的动作。它是由一个装箱算法和过滤器
组合而成。每次通过过滤器(constraint)启动容器的时候,swarm cluster 都会调用调度机制筛选出匹配约束条件的服务器,并在这上面运行容器。
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