docker 应用-4（swarm模式搭建集群）

swam模式

使用docker的swarm模式，可以很方便的搭建docker engine集群。docker engine是docker 容器的运行时环境，可以在docker engine上build和run 容器，一台机器（物理或虚拟机）上只有一套docker engine，一个docker engine上可以运行多个docker容器。swarm可以让多台机器（物理或虚拟机）的docker engine构成集群。

node，service，task

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和worker nodes，manager node进行管理，但在默认情况下也会像worker node一样运行task。
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。
task是service的执行实体，task 启动docker容器并在容器中执行任务。

使用

1. 启动swarm集群

#docker swam init --advertise-addr 192.168.2.10

Swarm initialized: current node (lm24azn2ptgasi9ov3121k6yw) is now a manager.

To add a worker to this swarm, run the following command:

    docker swarm join \

    --token SWMTKN-1-5fli7xt3s4hbt3pghkmaosgz98ttvmnd1t5lolnkfn446s6gpj-15893cufutsyuc7ewg89iwhz3 \

    192.168.2.10:2377

主机 192.168.2.10作为manager machine, 创建完之后，该机器自动加入到swarm集群。通过docker info可以查看。

2. 加入新机器到集群

在docker swarm init 完了之后，会提示如何加入新机器到集群，如果当时没有注意到，也可以通过下面的命令来获知如何加入新机器到集群。

[skc@dev-11 ubt14-hadoop-hbase]$ docker swarm join-token worker

To add a worker to this swarm, run the following command:

    docker swarm join \

    --token SWMTKN-1-5fli7xt3s4hbt3pghkmaosgz98ttvmnd1t5lolnkfn446s6gpj-15893cufutsyuc7ewg89iwhz3 \

    192.168.2.10:2377

然后在另外机器上执行

docker swarm join \

    --token SWMTKN-1-5fli7xt3s4hbt3pghkmaosgz98ttvmnd1t5lolnkfn446s6gpj-15893cufutsyuc7ewg89iwhz3 \

    192.168.2.10:2377

使机器加入集群。

然后在manager machine上执行 docker node ls 查看有哪些节点加入到swarm集群。

[skc@dev-11 ubt14-hadoop-hbase]$ docker node ls

ID                           HOSTNAME  STATUS  AVAILABILITY  MANAGER STATUS

ei5cfav0zorx41rc41fq3yda6    dev-12    Ready   Active

gsquovn98ncoxfcupj8haj61e    dev-13    Ready   Active

lm24azn2ptgasi9ov3121k6yw *  dev-11    Ready   Active        Leader

3. 向集群中部署service

在swarm集群中部署service只能在manager machine
上进行操作。
3.1 创建

[skc@dev-11 ubt14-hadoop-hbase]$ docker service create --replicas 1 --name helloworld alpine ping docker.com

u0p8d9j0p8x2bbv9e8w43ztfp

其中， --name 指定了service的名称； --replicas 指定了需要几个task同时运行；

alpine ping docker.com 是使用alpine容器执行ping docker.com 的命令。

3.2 查看信息
使用docker service inspect --pretty helloworld 来查看service的信息。
使用docker service ps helloworld 来查看helloworld的服务在哪个节点上运行。

[skc@dev-11 ubt14-hadoop-hbase]$ docker service ps helloworld

ID            NAME              IMAGE          NODE    DESIRED STATE  CURRENT STATE               ERROR                      PORTS

hx9lqu9ksq1v  helloworld.1      alpine:latest  dev-12  Running        Running about a minute ago

mejq6j42ozv0   \_ helloworld.1  alpine:latest  dev-11  Shutdown       Failed about a minute ago   "task: non-zero exit (1)"

上图中出现两个task，原因是之前在dev-11上执行命令使task挂掉了，swarm自动在dev-12上新启动了一个task。此时在 dev-12上执行 docker ps，可以看到有容器正在运行。

[skc@dev-12 ~]$ docker ps

CONTAINER ID        IMAGE                                                                            COMMAND             CREATED              STATUS              PORTS               NAMES

9a075e16a7dd        alpine@sha256:dfbd4a3a8ebca874ebd2474f044a0b33600d4523d03b0df76e5c5986cb02d7e8   "ping docker.com"   About a minute ago   Up About a minute                       helloworld.1.hx9lqu9ksq1vp9dfx2hs0dlk8

3.3 修改service的task个数
$ docker service scale <SERVICE-ID>=<NUMBER-OF-TASKS>

[skc@dev-11 ubt14-hadoop-hbase]$ docker service scale helloworld=2

helloworld scaled to 2

[skc@dev-11 ubt14-hadoop-hbase]$ docker service ps helloworld

ID            NAME              IMAGE          NODE    DESIRED STATE  CURRENT STATE           ERROR                      PORTS

hx9lqu9ksq1v  helloworld.1      alpine:latest  dev-12  Running        Running 10 minutes ago

mejq6j42ozv0   \_ helloworld.1  alpine:latest  dev-11  Shutdown       Failed 10 minutes ago   "task: non-zero exit (1)"

0kxu1cqetga0  helloworld.2      alpine:latest  dev-11  Running        Running 8 seconds ago

3.4 删除service
docker service rm helloworld

3.5 更改节点的availablity状态
swarm集群中node的availability状态可以为

active或者drain。其中active状态下，node可以接受来自manager节点的任务分派；而drain状态下，node节点会结束task，且不再接受来自manager节点的任务分派。
$ docker node update --availability drain worker1
$ docker node update --availability active worker1