云原生(五)、Docker-Swarm集群

03-21 1343阅读

基础环境说明

1、环境准备

1、启动4台服务器(在同一个网段内)。

2、重命名4台服务器,方便区分。

hostnamectl set-hostname swarm1
reboot

云原生(五)、Docker-Swarm集群

安装docker。参考文章:云原生(二)、Docker基础

2、DockerSwarm架构

在 Docker 中,Swarm 是一种容器编排工具,它允许用户在一个集群中管理多个 Docker 容器。Docker Swarm 允许您将多个 Docker 守护进程组织成一个虚拟的 Docker 引擎,这个引擎可以用来部署您的容器化应用程序。通过 Docker Swarm,您可以轻松地管理、扩展和调度容器,以便适应不同规模的工作负载。

Docker Swarm 提供了以下主要功能:

  1. 服务编排: 允许您定义和管理多个服务,并将它们部署到 Swarm 集群中的节点上。
  2. 高可用性: Docker Swarm 提供了高可用性的容器服务,如果某个节点出现故障,Swarm 将会重新分配容器到其他可用节点上,从而保证您的应用程序的可用性。
  3. 负载均衡: Swarm 提供内置的负载均衡功能,可以将流量分发到集群中运行的容器服务上。
  4. 自动扩展: Swarm 允许您根据工作负载的需求自动扩展容器服务,以应对流量的变化。
  5. 安全性: Docker Swarm 提供了各种安全特性,包括 TLS 加密、角色基础访问控制(RBAC)等,以保护您的集群和容器。

官网地址: https://docs.docker.com/engine/swarm/how-swarm-mode-works/nodes/

管理节点Manage与工作节点Worker。他们遵循高可用协议Raft,即保证大多数节点存活才能使用,在这里,就是需要2台及以上的Mange节点存活。

云原生(五)、Docker-Swarm集群

3、搭建集群环境

1、初始化第一个节点

使用命令docker swarm init --advertise-addr ip

[root@swarm1 ~]# ip addr
1: lo:  mtu 65536 qdisc noqueue state UNKNOWN group default qlen 1000
    link/loopback 00:00:00:00:00:00 brd 00:00:00:00:00:00
    inet 127.0.0.1/8 scope host lo
       valid_lft forever preferred_lft forever
    inet6 ::1/128 scope host 
       valid_lft forever preferred_lft forever
2: eth0:  mtu 1500 qdisc mq state UP group default qlen 1000
    link/ether fa:16:3e:0f:69:6a brd ff:ff:ff:ff:ff:ff
    inet 192.168.2.3/20 brd 192.168.15.255 scope global dynamic noprefixroute eth0
       valid_lft 315355602sec preferred_lft 315355602sec
    inet6 fe80::f816:3eff:fe0f:696a/64 scope link 
       valid_lft forever preferred_lft forever
4: docker0:  mtu 1500 qdisc noqueue state DOWN group default 
    link/ether 02:42:57:f2:17:06 brd ff:ff:ff:ff:ff:ff
    inet 172.17.0.1/16 brd 172.17.255.255 scope global docker0
       valid_lft forever preferred_lft forever
    inet6 fe80::42:57ff:fef2:1706/64 scope link 
       valid_lft forever preferred_lft forever
       
#暴露第一个节点 
[root@swarm1 ~]# docker swarm init --advertise-addr 192.168.2.3
Swarm initialized: current node (hi3e42klj5okwv48u13e9phmd) is now a manager.
#添加工作节点的命令
To add a worker to this swarm, run the following command:
    docker swarm join --token SWMTKN-1-0ac1f68fpc9c7laupcj53q7sgp650m5204ll4snj8npi8hl4x6-eqjzl0u227agfl3pe6mrk8r8m 192.168.2.3:2377
#添加管理节点的命令
To add a manager to this swarm, run 'docker swarm join-token manager' and follow the instructions.
2、将第二台服务器加入工作节点

在第二台服务器中,使用第一步中得到的token命令

[root@swarm2 ~]# docker swarm join --token SWMTKN-1-0ac1f68fpc9c7laupcj53q7sgp650m5204ll4snj8npi8hl4x6-eqjzl0u227agfl3pe6mrk8r8m 192.168.2.3:2377
This node joined a swarm as a worker.
3、将第三台服务器加入管理节点

在第一台服务器中,使用第一步中的添加管理节点命令

[root@swarm1 ~]# docker swarm join-token manager
To add a manager to this swarm, run the following command:
    docker swarm join --token SWMTKN-1-0ac1f68fpc9c7laupcj53q7sgp650m5204ll4snj8npi8hl4x6-cr4cg020fta2etrxqc72zs3el 192.168.2.3:2377

得到token命令后,在第三台服务器中使用该命令

[root@swarm3 ~]# docker swarm join --token SWMTKN-1-0ac1f68fpc9c7laupcj53q7sgp650m5204ll4snj8npi8hl4x6-cr4cg020fta2etrxqc72zs3el 192.168.2.3:2377
This node joined a swarm as a manager.
[root@swarm3 ~]# 
4、第四台服务器加入管理节点
[root@swarm4 ~]# docker swarm join --token SWMTKN-1-0ac1f68fpc9c7laupcj53q7sgp650m5204ll4snj8npi8hl4x6-cr4cg020fta2etrxqc72zs3el 192.168.2.3:2377
This node joined a swarm as a manager.
5、检查集群部署结果

在管理者节点中使用命令

Leader即主节点,Reachable为子节点

[root@swarm4 ~]# docker node ls
ID                            HOSTNAME   STATUS    AVAILABILITY   MANAGER STATUS   ENGINE VERSION
hi3e42klj5okwv48u13e9phmd     swarm1     Ready     Active         Leader           25.0.4
h9hjplib3dsql1k8v2x2qutax     swarm2     Ready     Active                          25.0.4
seozhuxajbfkwu95d9ox14uej     swarm3     Ready     Active         Reachable        25.0.4
8vxwp3m4sk24hhkethpd6axxs *   swarm4     Ready     Active         Reachable        25.0.4
6、注意

如果加入集群时,当前服务器已经存在一个集群了,需要先离开当前集群,才能加入新的

docker swarm leave --force

4、Raft协议理解

Raft协议是一种共识算法,用于在分布式系统中实现一致性。它通过确保所有节点在某个时刻对系统状态达成一致,从而保证系统的可靠性和正确性。Raft协议由Diego Ongaro和John Ousterhout在2014年提出,并设计用于替代Paxos算法,以简化分布式系统的实现和理解。

在Raft协议中,系统中的节点被分为领导者(leader)、跟随者(follower)和候选人(candidate)。领导者负责接收客户端请求并复制状态到其他节点,而跟随者和候选人则遵从领导者的指示。如果领导者失效,系统中的其他节点可以通过选举新的领导者来维持一致性。

Raft协议通过简化算法和引入领导者的概念,使得其更易于理解和实现。这种可理解性使得Raft成为了分布式系统领域中备受青睐的共识算法之一,被广泛应用于诸如分布式数据库、分布式存储系统等领域。

我们上面的环境搭建中,采用的是3管理节点,1工作节点的方式。

如果是双主双从搭建,现在我们只有两个管理节点,如果一个节点挂了,另外一个节点也不能用,Raft一致性算法,是确保大多数节点存活才可以用,至少大于1台! 生产环境最少3 manager

实验

我们拥有3台管理节点,分别是swarm1、swarm3、swarm4,其中Leader节点是swarm1,1台工作节点swarm2.

在我们上面搭建好的集群中,使用命令systemctl stop docker让服务器中的docker停止工作。观察Raft的选举和工作状态

sudo systemctl stop docker	#停止docker
sudo systemctl start docker #启动docker
测试1
  • 停止swarm2,在其他管理节点执行docker node ls,集群仍然存活,工作节点swarm2状态为down
    [root@swarm3 ~]# docker node ls
    ID                            HOSTNAME   STATUS    AVAILABILITY   MANAGER STATUS   ENGINE VERSION
    hi3e42klj5okwv48u13e9phmd     swarm1     Ready     Active         Reachable        25.0.4
    h9hjplib3dsql1k8v2x2qutax     swarm2     Down      Active                          25.0.4
    seozhuxajbfkwu95d9ox14uej *   swarm3     Ready     Active         Reachable        25.0.4
    8vxwp3m4sk24hhkethpd6axxs     swarm4     Ready     Active         Leader           25.0.4
    
    测试2
    • 停止swarm3,在其他管理节点执行docker node ls,集群仍然存活
      [root@swarm4 ~]# docker node ls
      ID                            HOSTNAME   STATUS    AVAILABILITY   MANAGER STATUS   ENGINE VERSION
      hi3e42klj5okwv48u13e9phmd     swarm1     Ready     Active         Leader           25.0.4
      h9hjplib3dsql1k8v2x2qutax     swarm2     Ready     Active                          25.0.4
      seozhuxajbfkwu95d9ox14uej     swarm3     Down      Active         Unreachable      25.0.4
      8vxwp3m4sk24hhkethpd6axxs *   swarm4     Ready     Active         Reachable        25.0.4
      
      • 再停止swarm4,在其他管理节点执行docker node ls,集群停止工作
        [root@swarm4 ~]# docker node ls
        Error response from daemon: rpc error: code = DeadlineExceeded desc = context deadline exceeded
        
        测试3

        一开始就直接停止Leader节点swarm1,在其他管理节点执行docker node ls,集群仍然存活。推举出了新的Leader

        [root@swarm4 ~]# docker node ls
        ID                            HOSTNAME   STATUS    AVAILABILITY   MANAGER STATUS   ENGINE VERSION
        hi3e42klj5okwv48u13e9phmd     swarm1     Ready     Active         Unreachable           25.0.4
        h9hjplib3dsql1k8v2x2qutax     swarm2     Ready     Active                          25.0.4
        seozhuxajbfkwu95d9ox14uej     swarm3     Down      Active         Leader      25.0.4
        8vxwp3m4sk24hhkethpd6axxs *   swarm4     Ready     Active         Reachable        25.0.4
        
        测试4
        • 停止swarm3,在其他管理节点执行docker node ls,集群仍然存活
          [root@swarm4 ~]# docker node ls
          ID                            HOSTNAME   STATUS    AVAILABILITY   MANAGER STATUS   ENGINE VERSION
          hi3e42klj5okwv48u13e9phmd     swarm1     Ready     Active         Leader           25.0.4
          h9hjplib3dsql1k8v2x2qutax     swarm2     Ready     Active                          25.0.4
          seozhuxajbfkwu95d9ox14uej     swarm3     Down      Active         Unreachable      25.0.4
          8vxwp3m4sk24hhkethpd6axxs *   swarm4     Ready     Active         Reachable        25.0.4
          
          • 再停止swarm1,在其他管理节点执行docker node ls,集群停止工作。且由于Leader节点停止工作,集群无法再次重启。只能重新初始化集群设置。
            [root@swarm3 ~]# docker node ls
            Error response from daemon: rpc error: code = Unknown desc = The swarm does not have a leader. It's possible that too few managers are online. Make sure more than half of the managers are online.
            
            总结

            1、先保证有两个管理节点,挂掉其中一台。nodels 命名不可用

            2、如果有work节点离开了,状态会更新为down,不可用了

            3、可以没有Work节点,全是管理节点

            4、leader挂了,就全部都挂掉了

            Raft保证:至少要保证有两个及两个以上的管理者节点,集群才可以使用,否则直接挂掉

            所有管理者节点挂掉的话。需要全部移除集群,重新初始化才可以再次使用了

            5、swarm实战

            示例1

            Nginx集群部署。

            #在任意manage节点执行命令 
            [root@swarm1 ~]# docker service create -p 8888:80 --name myNginx nginx
            sxa1g4p45k268e6do9td0y2ie
            overall progress: 1 out of 1 tasks 
            1/1: running   [==================================================>] 
            verify: Service converged 
            [root@swarm1 ~]# docker service ls
            ID             NAME      MODE         REPLICAS   IMAGE          PORTS
            sxa1g4p45k26   myNginx   replicated   1/1        nginx:latest   *:8888->80/tcp
            # 成功后我们会发现,4台服务器的ip:8888都能成功访问nginx的初始页面。
            # 通过docker service启动服务,在任何服务器都可以访问到该服务,不需要在启动容器的节点中访问。
            

            查看我们刚刚部署的nginx的具体信息

            [root@swarm1 ~]# docker service inspect --pretty myNginx
            ID:             sxa1g4p45k268e6do9td0y2ie
            Name:           myNginx
            #副本数量
            Service Mode:   Replicated
             Replicas:      1     
            Placement:
            UpdateConfig:
             Parallelism:   1
             On failure:    pause
             Monitoring Period: 5s
             Max failure ratio: 0
             Update order:      stop-first
            RollbackConfig:
             Parallelism:   1
             On failure:    pause
             Monitoring Period: 5s
             Max failure ratio: 0
             Rollback order:    stop-first
            ContainerSpec:
             Image:         nginx:latest@sha256:1a53eb723d17523512bd25c27299046cfa034cce309f4ed330c943a304513f59
             Init:          false
            Resources:
            Endpoint Mode:  vip
            Ports:
             PublishedPort = 8888
              Protocol = tcp
              TargetPort = 80
              PublishMode = ingress 
            
            动态扩缩容
            • 创建时启动多个副本
              docker service create  --replicas 3 --name myNginx1 nginx
              
              • 动态更新

                docker service update --replicas 3 myNginx

                [root@swarm1 ~]# docker service ls
                ID             NAME       MODE         REPLICAS   IMAGE          PORTS
                sxa1g4p45k26   myNginx    replicated   1/1        nginx:latest   *:8888->80/tcp
                vsk8icrao3bk   myNginx1   replicated   3/3        nginx:latest   
                [root@swarm1 ~]# docker service update --replicas 3 myNginx
                myNginx
                overall progress: 3 out of 3 tasks 
                1/3: running   [==================================================>] 
                2/3: running   [==================================================>] 
                3/3: running   [==================================================>] 
                verify: Service converged 
                [root@swarm1 ~]# docker service ls
                ID             NAME       MODE         REPLICAS   IMAGE          PORTS
                sxa1g4p45k26   myNginx    replicated   3/3        nginx:latest   *:8888->80/tcp
                vsk8icrao3bk   myNginx1   replicated   3/3        nginx:latest
                
                • 扩缩容
                  docker service scale myNginx1 =6
                  
                  • 回滚

                    docker service rollback myNginx

                    [root@swarm1 ~]# docker service rollback myNginx
                    myNginx
                    rollback: manually requested rollback 
                    overall progress: rolling back update: 1 out of 1 tasks 
                    1/1: running   [==================================================>] 
                    verify: Service converged 
                    [root@swarm1 ~]# docker service ls
                    ID             NAME       MODE         REPLICAS   IMAGE          PORTS
                    sxa1g4p45k26   myNginx    replicated   1/1        nginx:latest   *:8888->80/tcp
                    vsk8icrao3bk   myNginx1   replicated   3/3        nginx:latest  
                    #线上灰度发布的原理
                    [root@swarm1 ~]# docker service update --image nginx:1.18.0-alpine --update-parallelism 1 --update-delay 10s myNginx1
                    myNginx1
                    overall progress: 1 out of 3 tasks 
                    1/3: running   [==================================================>] 
                    2/3: preparing [=================================>                 ] 
                    3/3:   
                    #一台一台机器逐次启动,直到所有容器更新完成
                    #docker service update --help 查看帮助
                    
                    示例2
                    • 创建一个集群网络
                      docker network create -d overlay tomcat-net
                      
                      • 创建service
                        docker service create --name tomcat --network tomcat-net -p 8080:8080 --replicas 3 tomcat
                        
                        • 扩缩容
                          docker service scale tomcat=6
                          
                          • 删除服务
                            docker service rm id
                            #服务一旦移除,所有容器都会被移除
                            
                            示例3
                            • 创建网络
                              docker network create -d overlay demo
                              
                              • 创建mysql服务
                                rootanode111 ~]# docker service create --name mysql --env MYSQL_ROOT_PASSWORD=root --env MYSQL_DATABASE=wordpress --network demo --mount type=volume,source=mysql-data,destination=/var/lib/mysql mysql:5.7.24
                                
                                • 创建wordpress服务
                                  [root@node111 ~]# docker service create --name wordpress -p 80:80 --env WORDPRESS_DB_USER=root --env WORDPRESS_DB_PASSWORD=root --env WORDPRESS_DB_HOST=mysql:3306 --env WORDPRESS_DB_NAME=wordpress --network demo wordpress
                                  

                                  成功后,4台服务器的ip:80都能访问到我们的wordpress。

                                  云原生(五)、Docker-Swarm集群

                                  我们也可以对刚刚运行的2个服务进行动态扩缩容

                                  [root@swarm1 ~]# docker service scale mysql=4
                                  mysql scaled to 4
                                  overall progress: 4 out of 4 tasks 
                                  1/4: running   [==================================================>] 
                                  2/4: running   [==================================================>] 
                                  3/4: running   [==================================================>] 
                                  4/4: running   [==================================================>] 
                                  [root@swarm1 ~]# docker service scale wordpress=4
                                  wordpress scaled to 4
                                  overall progress: 4 out of 4 tasks 
                                  1/4: running   [==================================================>] 
                                  2/4: running   [==================================================>] 
                                  3/4: running   [==================================================>] 
                                  4/4: running   [==================================================>] 
                                  

                                  服务模式

                                  服务模式一共有两种:Ingress和Host,如果不指则默认的是Ingress;

                                  • Ingress模式(overlay网络)下,到达Swarm任可节点的8080端口的流量,都会映射到任何服务副本的J部80端口,就算该节点上没有tomcat服务副本也会映射;
                                  • Host模式下,仅在运行有容器副本的机器上开放端口访问,使用Host模式的命令如下:
                                    docker service create --name tomcat
                                    --network tomcat-net
                                    --publish published=8080,target=8080,modehost
                                    --replicas 2
                                    tomcat:7.0.96-jdk8-openjdk
                                    docker service ps tomcat
                                    

                                    6、swarm相关概念

                                    • 1.Docker Engine集成集群管理

                                      使用Docker Engine Cll 创建一个Docker Engine的swarm模式,在集群中部署应用程序服务。链接数以万计的docker节点。

                                    • 2.去中心化设计

                                      Swarm角色分为Manager和Worker节点,Manager节点故障不影响应用使用,raft协议原则。

                                    • 3.扩容缩容

                                      可以声明每个服务运行的容器数量,通过添加或删除容器数自动调整期望的状态。

                                    • 4.期望状态协调

                                      Swarm Manager节点不断监视集群状态,并调整当前状态与期望状态之间的差异。例如,设置一个服务运行10个副本容器,如果两个副本的服务器节点崩溃,Manager将创建两个新的副本替代崩溃的副本。并将新的副本分配到可用的worker节点。

                                    • 5.多主机网络

                                      可以为服务指定overlay网络。当初始化或更新应用程序时,Swarm manager会自动为overlay网络上的容器分配IP地址。

                                    • 6.服务发现

                                      Swarm manager节点为集群中的每个服务分配唯一的DNS记录和负载均衡VIP。可以通过Swarm内置的DNS服务器查询集群中每个运行的容器。

                                    • 7.负载均衡

                                      实现服务副本负载均衡,提供入口访问。也可以将服务入口暴露给外部负载均衡器再次负载均衡。

                                    • 8.安全传输

                                      Swarm中的每个节点使用TLS相互验证和加密,确保安全的其他节点通信。

                                    • 9.滚动更新

                                      升级时,逐步将应用服务更新到节点,如果出现问题,可以将任务回滚到先前版本

                                      工作模式

                                      云原生(五)、Docker-Swarm集群

                                      服务副本与全局服务

                                      在docker swarm中部署的service,有2种类型。

                                      • replicated(副本)
                                      • global(全局)启动一个服务,会在所有节点上,自动拉起一个容器

                                        下面的图显示了一个有3个副本的service(黄色)和一个global的service(灰色)在这里插入图片描述

                                        云原生(五)、Docker-Swarm集群

                                         --mode string     Service mode ("replicated", "global", "replicated-job", "global-job") (default "replicated")
                                        

                                        补充Label的说明

                                        #我们讨论了 service 部署的两种模式:global mode 和 replicated mode。无论采用 global mode 还是 replicated mode,副本运行在哪些节点都是由 Swarm 决定的,作为用户我们有没有可能精细控制 service 的运行位置呢?
                                        答:能,使用 1abe1
                                        

                                        逻辑分两步:

                                        1、为每个 node 定义 label.

                                        2、设置 service 运行在指定 label的 node 上.

                                        docker node update --label-add env=test 节点1
                                        docker node update --label-add env=prod swarm-worker2
                                        #指定在哪台服务器中拉起这个服务。很少使用
                                         docker service create \
                                              --constraint node.labels jenv-=test \
                                              --replicas 3\
                                              --name my_web
                                              --publish 8080:80 \
                                              httpd
                                        #更新 service,将其迁移到生产环境:
                                        docker service update --constraint-rm node.labels.env==test my_web
                                        docker service update --constraint-add node.labels.env==prod my_weh
                                        

                                        7、网络概念说明

                                        https://docs.docker.com/engine/swarm/ingress/

                                        在 Swarm Seryice 中有三个重要的网络概念!

                                        • Overlay networks 管理 Swarm 中 Docker守护进程间的通信。你可以将服务附加到一个或多个己存在的网络上,使得服务与服overlay务之间能够通信。

                                        • ingress network是一个特殊的网络,用于服务节点间的负载均衡:启动多个服务,访问的时候随机分配到一个服务器中。当任何 Swarm 节点在发布的端口上接收到请求时,它将该请overlayX求交给一个名为 IPVS 的模块。IPVS 跟踪参与该服务的所有IP地址,选择其中的一个,并通过ingress 网络将请求路由到它。

                                          初始化或加入 Swarm 集群时会自动创建 ingress 网络,大多数情况下,用户不需要自定义配置。但是 docker 17.05 和更高版本允许你自定义。

                                        • docker_gwbridge是一种桥接网络,将 overlay 网络(包括 ingress网络)连接到一个单独的Docker 守护进程的物理网络。默认情况下,服务正在运行的每个容器都连接到本地 docker 守护进程主机的 docker_gwbridge 网络。

                                          docker_gwbridge网络在初始化或加入 Swarm 时自动创建。大多数情况下,用户不需要自定义配置,但是 Docker 允许自定义。

                                          说明

                                          • docker_gwbridge和ingress是swarm自动(别建的,当用户执行了docker swarm init/connect之后

                                          • docker_gwbridge是bridge类型的负责本机container和主机直接的连接

                                            间的路由。

                                          • ingress负责service在多个主机container之

                                          • custom-network是用户自己创建的overla网络,通常我们都需要创建自己的network并把service挂在上面ingress网络。

                                            vip(虚拟ip模式)

                                            云原生(五)、Docker-Swarm集群

                                            8、DokcerStack

                                            单机:docker run 、docker compose

                                            集群:docker service DockerStack

                                            我们了解了Docker compose,它是用来进行一个完整的应用程序相互依赖的多个容器的编排的,但是缺点是不能在分布式多机器上使用;我们也介绍了Docker swarm,它构建了docker集群,并且可以通过docker service在不同集群节点上运行容器服务,但是缺点是不能同时编排多个服务。

                                            单机模式下,我们可以使用 Docker Compose 来编排多个服务,而 Docker Swarm 只能实现对单个服务 的简单部署。通过 Docker Stack,我们只需对已有的 docker-cmpose.yml 配置文件稍加改造就可以完成 Docker 身群环境下的多服务编排。

                                            但是在实际的生产开发中,我们一个完整的应用需要的服务往往不止一个,通过docker service 命令来部署的话会很麻烦,所以这里要讲一下Docker Stack,它用于向swarm集群部署完整的应用程序堆栈,可以在分布式多机器上同时编排多个有依赖关系的服务。

                                            Stack能够在单个声明文件中定义复杂的多服务应用。还提供了简单的方式来部署应用并管理其完整的生命周期:初始化部署 ->健康检查 ->扩容->更新->回滚,以及其他功能!可以简单地理解iStack是集群下的Compose。

                                            # 单机
                                            docker compose up -d -c wordpress-compose.yaml
                                            #集群
                                            docker stack deploy wordpress-compose.yaml
                                            
                                            实战

                                            https://gitee.com/landylee007/voting-app?_from=gitee_search

                                            这是一个开源的投票app,包含以下服务

                                            • 5个应用服务:vote、redisworker、db、result
                                            • 工具服务:vi、sua、lizer

                                              首先创建一个docker-compose.yml文件,使用docker compose v3语法

                                              docker stack deploy --compose-file docker-stack.yml vote
                                              docker stack rm vote
                                              
                                              # 项目中的docker-stack.yml文件,需要稍作修改,添加数据库初始用户信息
                                              #    environment:
                                              #      POSTGRES_USER: "postgres"
                                              #      POSTGRES_PASSWORD: "postgres"
                                              #      POSTGRES_HOST_AUTH_METHOD: "trust"
                                              # 报错yaml: line 18: found character that cannot start any token ,解决:注意yml文件中不识别tab制表符
                                              version: "3"
                                              services:
                                                redis:
                                                  image: redis:alpine
                                                  networks:
                                                    - frontend
                                                  deploy:
                                                    replicas: 1
                                                    update_config:
                                                      parallelism: 2
                                                      delay: 10s
                                                    restart_policy:
                                                      condition: on-failure
                                                db:
                                                  image: postgres:9.4
                                                  environment:
                                                    POSTGRES_USER: "postgres"
                                                    POSTGRES_PASSWORD: "postgres"
                                                    POSTGRES_HOST_AUTH_METHOD: "trust"
                                                  volumes:
                                                    - db-data:/var/lib/postgresql/data
                                                  networks:
                                                    - backend
                                                  deploy:
                                                    placement:
                                                      constraints: [node.role == manager]
                                                vote:
                                                  image: dockersamples/examplevotingapp_vote:before
                                                  ports:
                                                    - 5000:80
                                                  networks:
                                                    - frontend
                                                  depends_on:
                                                    - redis
                                                  deploy:
                                                    replicas: 2
                                                    update_config:
                                                      parallelism: 2
                                                    restart_policy:
                                                      condition: on-failure
                                                result:
                                                  image: dockersamples/examplevotingapp_result:before
                                                  ports:
                                                    - 5001:80
                                                  networks:
                                                    - backend
                                                  depends_on:
                                                    - db
                                                  deploy:
                                                    replicas: 1
                                                    update_config:
                                                      parallelism: 2
                                                      delay: 10s
                                                    restart_policy:
                                                      condition: on-failure
                                                worker:
                                                  image: dockersamples/examplevotingapp_worker
                                                  networks:
                                                    - frontend
                                                    - backend
                                                  depends_on:  
                                                    - db
                                                    - redis
                                                  deploy:
                                                    mode: replicated
                                                    replicas: 1
                                                    labels: [APP=VOTING]
                                                    restart_policy:
                                                      condition: on-failure
                                                      delay: 10s
                                                      max_attempts: 3
                                                      window: 120s
                                                    placement:
                                                      constraints: [node.role == manager]
                                                visualizer:
                                                  image: dockersamples/visualizer:stable
                                                  ports:
                                                    - "8080:8080"
                                                  stop_grace_period: 1m30s
                                                  volumes:
                                                    - "/var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock"
                                                  deploy:
                                                    placement:
                                                      constraints: [node.role == manager]
                                              networks:
                                                frontend:
                                                backend:
                                              volumes:
                                                db-data:
                                              

                                              详细的部署流程

                                              这里我们使用集群部署

                                              docker stack deploy --compose-file docker-stack.yml vote
                                              

                                              云原生(五)、Docker-Swarm集群

                                              部署成功后,通过ip访问

                                              云原生(五)、Docker-Swarm集群

                                              云原生(五)、Docker-Swarm集群

                                              Docker Stack和 Compose区别
                                              • Docker stack会忽略了“构建”指令,无法使用stack命令构建新镜像,它是需要镜像是预先已经构建好的。所以docker-compose更适合于开发场景;
                                              • 它使用Docker API规范来操作容器。所以需要安装Docker-compose,以便与Docker-起DockerCompose是一个Python项目,在内部在您的计算机上使用;
                                              • Docker Stack功能包含在Docker引擎中。你不需要安装额外的包来使用它,docker stacks 只是swarm mode的一部分。
                                              • Dockerstack不支持基于第2版写的docker-compose.yml,也就是version版本至少为3。然而Docker Compose对版本为2和3的文件仍然可以处理
                                              • docker stack把docker compose的所有工作老做完了,因此docker stack将占主导地位。同时,对于大多数用户来说,切换到使用dockerstack既不困难,也不需要太多的开销。如果是Docker新手,或正在选择用于新项目的技术,请使用docker stack.

                                                9、DockerSecret&Config

                                                Docker Secret 是 Docker 容器中存储敏感数据的一种机制。它们用于安全地存储和传输诸如密码、API 密钥、TLS 证书等敏感信息,以供容器应用程序使用。Docker Secret 是 Docker Swarm 和 Docker Compose 中的功能,用于将敏感数据传递给容器,并确保这些数据在容器中的使用是安全可靠的。

                                                Docker Secret 的工作原理是将敏感数据存储在一个受 Docker 本地安全机制保护的地方,并将其传递给容器。在 Swarm 中,Secret 以加密的方式存储在 Swarm 中的 Raft 日志中,并且只有具有适当权限的服务才能访问它们。在 Compose 中,Secret 存储在本地的 Docker 配置目录中,也是以加密的方式存储。

                                                使用 Docker Secret,可以更安全地管理敏感信息,避免将其硬编码到容器镜像中,从而提高了容器化应用程序的安全性和可移植性。

                                                用法

                                                要使用 Docker Secret,您可以按照以下步骤:

                                                1. 创建 Docker Secret:首先,您需要创建一个 Docker Secret。您可以使用 docker secret create 命令来创建一个新的 Secret。例如:
                                                echo "my_secret_data" | docker secret create my_secret_data -
                                                

                                                上述命令将创建一个名为 my_secret_data 的 Secret,并将其值设置为 “my_secret_data”。

                                                1. 将 Secret 添加到服务中:一旦您创建了 Secret,您可以将其添加到 Docker 服务中。在 Docker Swarm 中,您可以使用 --secret 标志将 Secret 添加到服务中。例如:
                                                docker service create --name myservice --secret my_secret_data my_image
                                                

                                                在 Docker Compose 中,您可以在 docker-compose.yml 文件中使用 secrets 关键字指定 Secret。例如:

                                                version: '3.8'
                                                services:
                                                  myservice:
                                                    image: my_image
                                                    secrets:
                                                      - my_secret_data
                                                
                                                1. 在容器中使用 Secret:一旦将 Secret 添加到服务中,您可以在容器中使用它。容器可以通过文件或环境变量访问 Secret 的值。

                                                  • 通过文件:在容器内,Secret 会被挂载到文件系统上的某个位置。例如,在 Linux 上,默认路径为 /run/secrets/。您可以在容器中读取此文件来获取 Secret 的值。
                                                  • 通过环境变量:Docker 还会将 Secret 的值以环境变量的形式传递给容器。环境变量的名称将是 Secret 的名称。例如,如果 Secret 名称为 my_secret_data,则环境变量名称将为 MY_SECRET_DATA。

                                                总结

                                                到这里dokcer的集群通信的逻辑就完结了,但是Docker Swarm仍旧只是匆匆过客,最终还是需要回到Kuberness上!

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