Docker Swarm叢集實踐——部署篇
最新訊息
Docker在上週的DockerCon技術大會上釋出了1.12版核心產品Docker Engine，最大的新特性是Docker Swarm已經被整合到了Docker Engine裡面而不再是一個單獨的工具了，這樣就可以更容易的把多個Docker主機組合成一整個規模更大可靠性更高的邏輯單元。Docker的掌舵者 Adrian Mouat相信這種新的叢集模式可以大大增強Docker在相關領域的競爭力。
把Docker Swarm整合進Docker Engine是一個重大改進，但它也只是一個附加功能，你可以只在需要的時候才使用它。你可以用和以前一樣的方式來安裝、執行和升級Docker 1.12，而且它也對已有的容器映象和工具向後相容。
以上是關於Swarm的最新發展，你可以深切的感受到開源力量對一個技術的快速迭代，相比較一個公司使用激勵機制提高員工的積極性，開源的思想讓那些有共同理想的技術天才共同協作，為科技的發展提供動力。一點感慨而已！
當然，我們先了解一下現在Swarm的狀況，對學習未來的Swarm還是很有幫助的。
Swarm 簡介
Swarm是Docker公司在2014年12月初新發布的容器管理工具。和Swarm一起釋出的Docker管理工具還有Machine以及Compose。Swarm是一套較為簡單的工具，用以管理Docker叢集，使得Docker叢集暴露給使用者時相當於一個虛擬的整體。Swarm使用標準的Docker API介面作為其前端訪問入口，換言之，各種形式的Docker Client均可以直接與Swarm通訊
Swarm架構
Swarm作為一個管理Docker叢集的工具，首先需要將其部署起來，可以單獨將Swarm部署於一個節點。另外，自然需要一個Docker叢集，叢集上每一個節點均安裝有Docker。具體的Swarm架構圖可以參照下圖：
Swarm架構中最主要的處理部分自然是Swarm節點，Swarm管理的物件自然是Docker Cluster，Docker Cluster由多個Docker Node組成，而負責給Swarm傳送請求的是Docker Client。
Swarm deamon只是一個排程器（Scheduler）加路由器(router)，Swarm自己不執行容器，它只是接受docker客戶端傳送過來的請求，排程適合的節點來執行容器，這意味著，即使Swarm由於某些原因掛掉了，叢集中的節點也會照常執行，當Swarm重新恢復執行之後，它會收集重建叢集資訊。
Swarm叢集部署
部署架構如下
我們有三臺伺服器，132機器作為Swarm Server伺服器，其他伺服器作為Docker叢集的子節點。
1、132機器上下載Swarm映象
docker pull swarm2、在使用Swarm進行叢集管理之前，需要先把準備加入叢集的所有的節點的docker deamon的監聽埠修改為0.0.0.0:2375，修改所有參與Swarm叢集的伺服器的/etc/default/docker，對映容器埠號.
DOCKER_OPTS="-H 0.0.0.0:2375 -H unix:///var/run/docker.sock"3、在132機器上申請Swarm的token
[email protected]:~# docker run --rm swarm create
88b70a0603a97f3e51be1d83f471a1df原則上Swarm Server132機器是無需執行容器的，當然，我們為了保證叢集數量儘可能多，將132機器也加入進來
[email protected]:~# docker run -d swarm join -addr=192.168.12.132:2375 token://88b70a0603a97f3e51be1d83f471a1df
012b3744d4554e7db148b3fb35827e18fec9d12029e7e276707b2eb244dbb47b4、啟動Swarm Manager
Swarm中swarm manage是最為重要的管理命令。一旦swarm manage命令在Swarm節點上被觸發，則說明使用者需要swarm開始管理Docker叢集。從執行流程的角度來講，swarm經歷的階段主要有兩點：啟動swarm、接收並處理Docker叢集管理請求。
[email protected]:~# docker run -p 2376:2375 -d swarm manage token://88b70a0603a97f3e51be1d83f471a1df
62ad831e134a1f2c61385fae4684396b0375deef07c9137cbb80543193ea2e4a
注意的是：在這條命令中，第一：要以daemon的形式執行swarm；第二：埠對映：2376可以更換成任何一個本機沒有佔用的埠，一定不能是2375，否則就會出問題。
[email protected]:~# docker run --rm swarm list token://88b70a0603a97f3e51be1d83f471a1df
192.168.12.132:2375
可見當前只有132機器加入進來了。
Swarm中的swarm list命令用以列舉Docker叢集中的Docker Node。Docker Node的資訊均來源於Swarm節點上註冊的Docker Node。而一個Docker Node在Swarm節點上註冊，僅僅是註冊了Docker Node的IP地址以及Docker監聽的埠號。
5、同理，我們將133，134機器新增進來
在133機器執行
[email protected]:~# docker run -d swarm join -addr=192.168.12.133:2375 token://88b70a0603a97f3e51be1d83f471a1df
e6244ba8f845d87bd9398f9e2d98a0757050bbd8fe1b4d39a827dec84c0bc541
在132機器檢視節點列表
[email protected]:~# docker run --rm swarm list token://88b70a0603a97f3e51be1d83f471a1df
192.168.12.133:2375
192.168.12.132:2375
在134機器執行
[email protected]:~# docker run -d swarm join -addr=192.168.12.134:2375 token://88b70a0603a97f3e51be1d83f471a1df
c2cf9a779a3b4566f5c199c9b1174a57e87cf800a5b4c37f0545b3af9c993478
在132機器檢視節點列表
[email protected]:~# docker run --rm swarm list token://88b70a0603a97f3e51be1d83f471a1df
192.168.12.134:2375
192.168.12.133:2375
192.168.12.132:2375
檢視完節點列表，我們也看到了相關docker伺服器已經加入到了叢集中，但是我們需要查詢一下叢集的節點資訊
執行docker -H 192.168.12.132:2376 info
我們從中發現一個問題，所含的三個叢集子節點只有一個狀態是Healthy，其他都是pending狀態，我們也看到Error 資訊：Error: ID duplicated.
這是因為，我在本機的虛擬機器來實踐，我的所有機器都是通過同一個機器進行復制，所以導致ID都是一樣，因此報錯，在生產環境應該不會出現該問題。當然，這個問題也可以解決，我們只需要將/etc/docker.key.json檔案直接刪除掉，然後重啟一下，系統會新生成一個隨機的key.json檔案，也就解決該問題了。
重新執行該命令
[email protected]:~# docker -H 192.168.12.132:2376 info
Containers: 23
Running: 6
Paused: 0
Stopped: 17
Images: 23
Server Version: swarm/1.2.3
Role: primary
Strategy: spread
Filters: health, port, containerslots, dependency, affinity, constraint
Nodes: 3
controller: 192.168.12.132:2375
└ ID: CTCC:NH3C:3LID:NMV6:IPEZ:BEXX:GQEH:74GY:RMS6:4MCW:NWOT:MG5Q
└ Status: Healthy
└ Containers: 12
└ Reserved CPUs: 0 / 2
└ Reserved Memory: 1 GiB / 2.046 GiB
└ Labels: executiondriver=, kernelversion=3.13.0-92-generic, operatingsystem=Ubuntu 14.04 LTS, storagedriver=aufs
└ UpdatedAt: 2016-07-10T07:34:54Z
└ ServerVersion: 1.11.2
docker1: 192.168.12.133:2375
└ ID: MBI4:BY3Z:FOJN:XDLB:6I24:JYKJ:QQKY:MWBS:ZTRI:ATM6:QTDO:7XRR
└ Status: Healthy
└ Containers: 6
└ Reserved CPUs: 0 / 1
└ Reserved Memory: 0 B / 1.012 GiB
└ Labels: executiondriver=, kernelversion=3.13.0-24-generic, operatingsystem=Ubuntu 14.04 LTS, storagedriver=aufs
└ UpdatedAt: 2016-07-10T07:34:31Z
└ ServerVersion: 1.11.2
docker2: 192.168.12.134:2375
└ ID: ZU2Y:GUAK:CMAK:NDMG:HKII:JY3R:7FLM:VM74:5FNJ:X6ON:ZDKM:LQI7
└ Status: Healthy
└ Containers: 5
└ Reserved CPUs: 0 / 2
└ Reserved Memory: 0 B / 2.045 GiB
└ Labels: executiondriver=, kernelversion=3.13.0-24-generic, operatingsystem=Ubuntu 14.04 LTS, storagedriver=aufs
└ UpdatedAt: 2016-07-10T07:34:31Z
└ ServerVersion: 1.11.2
Plugins:
Volume:
Network:
Kernel Version: 3.13.0-92-generic
Operating System: linux
Architecture: amd64
CPUs: 5
Total Memory: 5.103 GiB
Name: c8714a5864d1
Docker Root Dir:
Debug mode (client): false
Debug mode (server): false
WARNING: No kernel memory limit support
至此，Swarm叢集部署完畢！
還記得上次我們在介紹SuperMap iCloudManager 8C 新特性，已經支援Docker了，當時只是在Docker單機進行的操作。
現如今，我們已經搭建了Swarm叢集，我們就在叢集環境下試用一下iCloudManager。
根據上述描述我們可以看到，三臺Docker叢集總共的計算資源（2CPU+2G RAM，1CPU+1G RAM，2CPU+2G RAM），總共5CPU+5G RAM.
首先，我們在配置初始化的時候，需要輸入Swarm Manager的IP和埠號（2376）而不是2375，因為2375代表132機器的資訊，2376代表叢集的整體資訊。
同時，我們可以可以在首頁看到整體的資源資訊
我們建立個新的iServer例項後可以看到，已經建立在132機器上了。
[email protected]:~# docker ps -a
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
3d73f706d1ba 322cacd8b1ca "/bin/sh -c /opt/run." 15 minutes ago Up 14 minutes 0.0.0.0:51237->809 0/tcp sm_iserver-51237
c38dd3d3e671 322cacd8b1ca "/bin/sh -c /opt/run." 16 minutes ago Up 16 minutes 0.0.0.0:53796->809 0/tcp sm_iserver-53796
c8714a5864d1 swarm "/swarm manage token:" 55 minutes ago Up 55 minutes 0.0.0.0:2376->2375 /tcp sick_lichterman
f099c42cc02f swarm "/swarm join -addr=19" 55 minutes ago Up 55 minutes 2375/tcp evil_lovelace
201248c1e82a swarm "/swarm manage token:" 21 hours ago Exited (2) 20 hours ago hopeful_albattani
cdac07b03439 swarm "/swarm join -addr=19" 21 hours ago Exited (2) 20 hours ago focused_kirch
e8295720300b swarm "/swarm manage token:" 39 hours ago Exited (2) 38 hours ago adoring_mayer
dd6e3154ea6c supermap/icloudmanager:c802 "/bin/sh -c /etc/iclo" 41 hours ago Up 39 minutes 0.0.0.0:8080->8080 /tcp root_icloudmanager_1
6b22dd275262 zabbix/zabbix-3.0:3.0.0 "/config/bootstrap.sh" 41 hours ago Up 39 minutes 0.0.0.0:80->80/tcp , 0.0.0.0:10051->10051/tcp, 162/udp, 10052/tcp root_zabbix-server_1
d3c0d9431c28 zabbix/zabbix-db-mariadb "/run.sh" 41 hours ago Up 39 minutes 0.0.0.0:3306->3306 /tcp root_zabbix-db_1
012b3744d455 swarm "/swarm join -addr=19" 42 hours ago Exited (2) 38 hours ago condescending_dijkstra
47b06d6ef5e1 registry:2.3.0 "/bin/registry /etc/d" 46 hours ago Up 57 minutes 0.0.0.0:5000->5000 /tcp registry
注意：通過Swarm 叢集儘量與Docker Registry進行配合使用，也就是iCM的映象使用倉庫裡面的映象，然後通過iCM建立例項的時候，就可以快速pull過來。
接下來我們之間通過命令列來建立容器例項，
執行如下命令：docker -H 192.168.12.132:2376 run -id --name ubuntu ubuntu:14.04
[email protected]:~# docker -H 192.168.12.132:2376 run -id --name ubuntu ubuntu:14.04
850f4f774623f970a96d10232899cf94761ab0770b98699cd32bdddf88fa4c6f
[email protected]:~# docker ps -a
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
850f4f774623 ubuntu:14.04 "/bin/bash" 2 minutes ago Up 2 minutes ubuntu
ed47f31a032f swarm "/swarm join -addr=19" 57 minutes ago Up 57 minutes 2375/tcp jolly_golick
982c4c9a615b swarm "/swarm join -addr=19" About an hour ago Exited (2) About an hour ago jolly_mcclintock
3095e60cb60f swarm "/swarm join -addr=19" 20 hours ago Exited (2) 20 hours ago adoring_cray
56b828a44daa swarm "/swarm join -addr=19" 21 hours ago Exited (2) 20 hours ago high_meitner
c2cf9a779a3b swarm "/swarm join -addr=19" 31 hours ago Exited (2) 28 hours ago modest_newton
[email protected]:~# docker -H 192.168.12.132:2376 run -id --name ubuntu1 ubuntu:14.04
e791527c382c454b99f70aeb732b154c500f5586eff2ba124f472e26ec8e3a69
[email protected]:~# docker ps -a
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
e791527c382c ubuntu:14.04 "/bin/bash" 20 seconds ago Up 19 seconds ubuntu1
8f186a1bc3f4 swarm "/swarm join -addr=19" 57 minutes ago Up 57 minutes 2375/tcp kickass_archimedes
e636fb8a6084 swarm "/swarm join -addr=19" 21 hours ago Exited (2) 20 hours ago clever_raman
1a5e6b6eb667 swarm "/swarm join -addr=19" 23 hours ago Exited (2) 23 hours ago goofy_varahamihira
e6244ba8f845 swarm "/swarm join -addr=19" 42 hours ago Exited (2) 39 hours ago suspicious_sinoussi
07438a67cc7a swarm "/swarm join -addr=19" 42 hours ago Exited (2) 39 hours ago admiring_leavitt
如果我們繼續建立ubuntu例項，會報已經有同名的錯誤
[email protected]:~# docker -H 192.168.12.132:2376 run -id --name ubuntu ubuntu:14.04
docker: Error response from daemon: Conflict: The name ubuntu is already assigned. You have to delete (or rename) that container to be able to assign ubuntu to a container again..
See 'docker run --help'.
但是這個錯誤應該跟排程有關係，同一叢集同一個節點內不應該有同樣的例項名，但是同一叢集不同的節點應該可以有同樣的例項名，接下來我們就看看關於Swarm叢集的排程以及過濾機制
接下來我們就針對Docker Swarm的叢集進行操作，包括SuperMap iCloudManager在Swarm叢集的操作。
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