介绍

分布式应用程序层次结构的顶部:堆栈。

堆栈是一组相互关联的服务,它们共享依赖关系,并且可以协调和缩放在一起。

单个堆栈能够定义和协调整个应用程序的功能(尽管非常复杂的应用程序可能希望使用多个堆栈)。

添加新服务并重新部署

让我们看看我们的swarm如何调度容器。

  1. docker-compose1.yml在编辑器中打开并使用以下内容替换其内容

    version: "3"
    services:
    web:
    # replace username/repo:tag with your name and image details
    image: wangshu19930818/friendlyhello:v1
    deploy:
    replicas: 5
    restart_policy:
    condition: on-failure
    resources:
    limits:
    cpus: "0.1"
    memory: 50M
    ports:
    - "80:80"
    networks:
    - webnet
    visualizer:
    image: dockersamples/visualizer:stable
    ports:
    - "8080:8080"
    volumes:
    - "/var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock"
    deploy:
    placement:
    constraints: [node.role == manager]
    networks:
    - webnet
    networks:
    webnet: 这里唯一新的是对等服务web,名为visualizer
    注意这里有两个新的东西:一个volumes键,让可视化工具访问Docker的主机套接字文件,以及一个placement密钥,
    确保这个服务只能在一个swarm管理器上运行 - 绝不是一个工作者。

    2. 确保您的shell配置为与之通信myvm1

          运行docker-machine ls以列出计算机并确保已连接到myvm1

    3. docker stack deploy在管理器上重新运行该命令,并更新需要更新的任何服务:

     docker stack deploy -c docker-compose1.yml getstartedlab

    4. 看一下可视化工具。

    在Compose文件中看到了visualizer在端口8080上运行docker-machine ls

    通过运行获取其中一个节点的IP地址。转到端口8080的IP地址

    可视化工具是一个独立的服务,可以在任何包含它的应用程序中运行。

    它不依赖于任何其他东西。

    坚持数据

    再次通过相同的工作流程来添加Redis数据库来存储应用数据。

    1. 保存这个新docker-compose.yml文件,最后添加一个Redis服务。请务必更换username/repo:tag图像详细信息。

      version: "3"
      services:
      web:
      # replace username/repo:tag with your name and image details
      image: wangshu19930818/friendlyhello:v1
      deploy:
      replicas: 5
      restart_policy:
      condition: on-failure
      resources:
      limits:
      cpus: "0.1"
      memory: 50M
      ports:
      - "80:80"
      networks:
      - webnet
      visualizer:
      image: dockersamples/visualizer:stable
      ports:
      - "8080:8080"
      volumes:
      - "/var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock"
      deploy:
      placement:
      constraints: [node.role == manager]
      networks:
      - webnet
      redis:
      image: redis
      ports:
      - "6379:6379"
      volumes:
      - "/home/docker/data:/data"
      deploy:
      placement:
      constraints: [node.role == manager]
      command: redis-server --appendonly yes
      networks:
      - webnet
      networks:
      webnet:

      Redis端口6379已由Redis预先配置为从容器暴露给主机,在我们的Compose文件中,我们将它从主机暴露给全世界,因此实际上可以输入任何IP的IP如果您愿意,可以将节点导入Redis Desktop Manager并管理此Redis实例。

      最重要的是redis规范中有一些事项会使数据在此堆栈的部署之间保持不变:

      • redis 总是在管理器上运行,所以它总是使用相同的文件系统。
      • redis访问主机文件系统中的任意目录作为/data容器内部,这是Redis存储数据的位置。

      总之,这是在主机的物理文件系统中为Redis数据创建“真实来源”。如果没有这个,Redis会将其数据存储 /data在容器的文件系统中,如果重新部署该容器,将会被删除。

      这个真相来源有两个组成部分:

      • 您放置在Redis服务上的放置约束,确保它始终使用相同的主机。
      • 您创建的容器允许容器访问./data(在主机上)/data(在Redis容器内)。
      • 当容器来来往往时,存储在./data指定主机上的文件仍然存在,从而实现连续性。

      已准备好部署新的Redis-using堆栈。

    2. ./data在管理器上创建一个目录:

      docker-machine ssh myvm1 "mkdir ./data"
    3. 确保您的shell配置为与之通信myvm1

      • 运行docker-machine ls以列出计算机并确保已连接到myvm1

    4. 再跑docker stack deploy一次。

      $ docker stack deploy -c docker-compose.yml getstartedlab
    5. 运行docker service ls以验证三个服务是否按预期运行。

    6. 检查一个节点上的网页,例如http://192.168.99.101,并查看访问者计数器的结果,该计数器现已存在并在Redis上存储信息。
    7. 同时,检查在上的任一节点的IP地址,端口8080的可视化工具,并注意看redis与一起运行服务webvisualizer服务。
     

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