当你开始将容器拼装起来构建你的系统的时候，你会发现Docker非常有趣。最近，我在玩
Consul
，并尝试用它来构建一个高可扩展的Web应用框架。Consul是
HashiCorp
（
Vagrant
的创建者）开发的一个
服务发现与配置
项目。
我之前尝试借助SRV的记录使用Consul来创建一个可扩展的框架（详情请见：
here
），但我发现这种方式有点复杂。而我追求简单，所以我又发现了
Consul Template
，当添加或者移除服务时，Consul Template可以通过连接Consul更新配置并重启应用。
在这篇文章中，我将会讲述如何使用Docker将Consul、Consul Template、Registrator和Nginx组装成一个值得信任且可扩展的框架——DR CoN。一旦组装完成，DR CoN就可以让你在这个框架中添加和移除服务，关键是你不需要重写任何配置，也不需要重启任何服务，一切都能正常运行！
Docker
Docker在LXC的基础上（Linux Containers）上包装了一些API，所以它只能运行在Linux上（注[1]）。由于我使用的是OS X操作系统（读者中可能大部分人都是），为此我写了 “
通过Boot2Docker在OSX上运行Docker
”这篇文章，以下是简要介绍：
brew install boot2docker
boot2docker init
boot2docker up
执行之后，将在Ubuntu上启一个虚拟机来运行Docker daemon。为了连上daemon，执行以下命令：
export DOCKER_IP=`boot2docker ip`
export DOCKER_HOST=`boot2docker socket`
你可以通过执行下述命令来验证Docker是否成功安装：
docker ps
通过Docker构建一个简单的Web服务
我们需要一个服务来测试Dr Con这个框架。为此，让我们开始构建一个我了解的简单服务（详情请见
此文
）。创建一个
Dockerfile
文件，将以下内容写入其中：
FROM python:3
EXPOSE 80
CMD ["python", "-m", "http.server"]
在Dockerfile文件所在目录下执行以下命令：
docker build -t python/server .
执行后，将创建一个名为
python/server
的镜像，通过执行以下命令运行一个容器：
docker run -it \
-p 8000:80 python/server
我们可以通过
curl
命令调用这个简单服务来测试它是否能够正常运行：
curl $DOCKER_IP:8000
Consul
Consul是一个拥有DNS和HTTP API的服务。它还有很多其它功能，例如服务健康检测、跨主机集群构建和“键-值”对存储库。执行以下命令在Docker container中运行Consul：
docker run -it -h node \
-p 8500:8500 \
-p 8600:53/udp \
progrium/consul \
-server \
-bootstrap \
-advertise $DOCKER_IP \
-log-level debug
如果你通过浏览器能够访问
$DOCKER_IP:8500
，你将在控制面板上看到Consul中已经注册的所有服务。
我们能够通过
curl
向Consul的Web API注册一个服务：
curl -XPUT \
$DOCKER_IP:8500/v1/agent/service/register \
-d '{
"ID": "simple_instance_1",
"Name":"simple",
"Port": 8000,
"tags": ["tag"]
}'
然后，我们可以通过
dig
命令查询Consul为这个提供的DNS API：
dig @$DOCKER_IP -p 8600 simple.service.consul
执行后，结果如下：
; <<>> DiG 9.8.3-P1 <<>> simple.service.consul
;; global options: +cmd
;; Got answer:
;; ->>HEADER<<- opcode: QUERY, status: NOERROR, id: 39614
;; flags: qr aa rd ra; QUERY: 1, ANSWER: 1, AUTHORITY: 0, ADDITIONAL: 0
;; QUESTION SECTION:
;simple.service.consul. IN A
;; ANSWER SECTION:
simple.service.consul. 0 IN A 192.168.59.103
;; Query time: 1 msec
;; SERVER: 192.168.59.103#53(192.168.59.103)
;; WHEN: Mon Jan 12 15:35:01 2015
;; MSG SIZE rcvd: 76
等等，这有个问题，服务的端口号在哪？很遗憾，DNS的记录中并没有返回服务的端口号。为了获取端口号，我们必须检查SRV记录：
dig @$DOCKER_IP -p 8600 SRV simple.service.consul
执行后，结果如下：
; <<>> DiG 9.8.3-P1 <<>> SRV simple.service.consul
;; global options: +cmd
;; Got answer:
;; ->>HEADER<<- opcode: QUERY, status: NOERROR, id: 3613
;; flags: qr aa rd ra; QUERY: 1, ANSWER: 1, AUTHORITY: 0, ADDITIONAL: 1
;; QUESTION SECTION:
;simple.service.consul. IN SRV
;; ANSWER SECTION:
simple.service.consul. 0 IN SRV 1 1 8000 node.node.dc1.consul.
;; ADDITIONAL SECTION:
node.node.dc1.consul. 0 IN A 192.168.59.103
;; Query time: 1 msec
;; SERVER: 192.168.59.103#53(192.168.59.103)
;; WHEN: Mon Jan 12 15:36:54 2015
;; MSG SIZE rcvd: 136
SRV记录很难用，因为很多技术不支持它们。
srv-router
这个容器被Consul和Nginx用来路由访问请求到相应服务（详情请见：
here
）。但是，下面我们将介绍一种更简单的方式让Nginx路由这些请求到相应服务。
Registrator
在Docker容器启动后，Registrator配置好相应的环境变量并将这个容器注册到Consul上，示例如下：
docker run -it \
-v /var/run/docker.sock:/tmp/docker.sock \
-h $DOCKER_IP progrium/registrator \
consul://$DOCKER_IP:8500
Registrator启动后，我们运行一个服务：
docker run -it \
-e "SERVICE_NAME=simple" \
-p 8000:80 python/server
命令执行后，这个服务被自动添加到Consul，同理，如果我们关闭这个服务，它在Consul上会被自动移除。由于Registrator不需要我们手动将服务注册到Consul，因此它是DR CoN需要组装的第一部分。
Consul Template
Consul Template
的作用是，当它发现Consul上的服务有变化时，它会利用Consul更新文件并执行相应的命令。
比如说，它能够重写
nginx.conf
这个文件，将所有服务的路由信息列入其中，然后重新加载Nginx的配置，使得多个相似服务达到负载均衡，或者给多种服务提供一个单一的终端。
我对这个Docker容器做了如下修改（详情请见这里）：
FROM nginx:1.7
#Install Curl
RUN apt-get update -qq && apt-get -y install curl
#Download and Install Consul Template
ENV CT_URL http://bit.ly/15uhv24
RUN curl -L $CT_URL | \
tar -C /usr/local/bin --strip-components 1 -zxf -
#Setup Consul Template Files
RUN mkdir /etc/consul-templates
ENV CT_FILE /etc/consul-templates/nginx.conf
#Setup Nginx File
ENV NX_FILE /etc/nginx/conf.d/app.conf
#Default Variables
ENV CONSUL consul:8500
ENV SERVICE consul-8500
# Command will
# 1. Write Consul Template File
# 2. Start Nginx
# 3. Start Consul Template
CMD echo "upstream app { \n\
least_conn; \n\
{{range service \"$SERVICE\"}} \n\
server {{.Address}}:{{.Port}}; \n\
{{else}}server 127.0.0.1:65535;{{end}} \n\
} \n\
server { \n\
listen 80 default_server; \n\
location / { \n\
proxy_pass http://app; \n\
} \n\
}" > $CT_FILE; \
/usr/sbin/nginx -c /etc/nginx/nginx.conf \
& CONSUL_TEMPLATE_LOG=debug consul-template \
-consul=$CONSUL \
-template "$CT_FILE:$NX_FILE:/usr/sbin/nginx -s reload";
下载这个Dockerfile，请点击这里。
注意： 上面的 \n\ 表示另起一行，并且为Docker的多行命令去除换行。
这个Docker容器将会运行Consul Template和Nginx，当服务有变化时，它将重写Nginx的
app.conf
文件并且重新加载Nginx。
通过以下命令构建这个容器：
docker build -t drcon .
然后，启动容器：
docker run -it \
-e "CONSUL=$DOCKER_IP:8500" \
-e "SERVICE=simple" \
-p 80:80 drcon
SERVICE
选项用来指定Consul上的服务。因此，上面这个DR CoN 容器将会通过所有命名为
simple
的服务来达到负载均衡。
组装到一起
现在让我们把一切都组装起来。
运行Consul：
docker run -it -h node \
-p 8500:8500 \
-p 53:53/udp \
progrium/consul \
-server \
-bootstrap \
-advertise $DOCKER_IP
运行Registrator：
docker run -it \
-v /var/run/docker.sock:/tmp/docker.sock \
-h $DOCKER_IP progrium/registrator \
consul://$DOCKER_IP:8500
运行DR CoN：
docker run -it \
-e "CONSUL=$DOCKER_IP:8500" \
-e "SERVICE=simple" \
-p 80:80 drcon
执行
curl $DOCKER_IP:80
命令，结果如下：
curl: (52) Empty reply from server
现在开启
simple
的服务：
docker run -it \
-e "SERVICE_NAME=simple" \
-p 8000:80 python/server
执行后，将发生：
- Registrator将这个服务注册到Consul；
- Consul Template重写nginx.conf，然后重新加载配置。
现在执行
curl $DOCKER_IP:80
将成功路由到这个服务。
如果我们在其他端口上启动另一个simple服务：
docker run -it \
-e "SERVICE_NAME=simple" \
-p 8001:80 python/server
请求将通过这两个simple服务进行负载均衡。
有趣的是，我们可以执行
while true; do curl $DOCKER_IP:80; sleep 1; done
这个脚本，当关闭或者启动simple服务时，脚本仍在快速运行且所有请求都能正常进行。
总结
借助Docker，描述、分布和实现DR CoN这类框架变得更加容易，当然也少不了Consul这么好用的工具。使用Docker更加强大的工具来组装服务是非常有趣和有用的，现在我就能创建一种横向可扩展的框架，并且一切都能正常运行。
注[1]：
Docker在1.2版本之后就默认使用libcontainer，而不是LXC，虽然Docker支持LXC。由于不论libcontainer和LXC都是基于Linux Kernel中的namespace和Cgroup，所以现在只能运行在Linux上。
原文链接：Scalable Architecture DR CoN: Docker, Registrator, Consul, Consul Template and Nginx（翻译: 肖远昊 校对：李颖杰）
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译者介绍
肖远昊，硕士研究生，就读于北京航空航天大学计算机学院ACT实验室，目前从事虚拟化、云计算方向的研究。希望通过DockerOne与大家一起交流和学习Docker。
