Linux的企业-docker的集群Compose和高可用Docker swarm-低调大师

Linux的企业-docker的集群Compose和高可用Docker swarm

2017-11-07 544

一.Docker Compose

          Docker Compose 将所管理的容器分为三层,工程(project),服务(service)以及容器(contaienr)。Docker Compose 运行的目录下的所有文件(docker-compose.yml, extends 文件或环境变量文件等)组成一个工程,若无特殊指定工程名即为当前目录名。一个工程当中可包含多个服务,每个服务中定义了容器运行的镜像,参数,依赖。一个服务当中可包括多个容器实例,Docker Compose 并没有解决负载均衡的问题,因此需要借助其他工具实现服务发现及负载均衡。
          Docker Compose 是一个用来创建和运行多容器应用的工具。使用 Compose 首先需要编写
Compose 文件来描述多个容器服务以及之间的关联,然后通过命令根据配置启动所有的容器。
           Dockerfile 可以定义一个容器,而一个 Compose 的模板文件(YAML 格式)可以定义一个包含多个相互关联容器的应用。Compose 项目使用 python 编写,基于后面的实验中我们将学习的 Docker API 实现。

二.Docker Compose配置测试

配置环境redhat7.2

1.将docker-compose-linux-x86_64的文件放置到/bin下，并做软链接和加可执行权限，方便调用命令

2.测试导入haproxy和nginx镜像，做负载均衡

3.在tmp下编写compose配置文件

4.创建后端服务

web1为httpd，web2和web3为nginx，分别创建默认访问目录

5.在web1 httpd服务里建立配置安装httpd服务和启动httpd服务文件

6.在haproxy里建立haroxy.cfg负载均衡配置文件

7.在该compose目录下执行 docker-compose up 命令,会整合输出所有容器的输出

docker-compose完成结构

8.配置完成，实现负载均衡

9.健康检查，关闭web3，访问正常，重新启动web3，服务正常

三.Docker swarm的负载均衡高可用

Swarm 是 Docker 公司在 2014 年 12 月初发布的一套较为简单的工具,用来管理 Docker 集
群,它将一群 Docker 宿主机变成一个单一的,虚拟的主机。Swarm 使用标准的 Docker API
接口作为其前端访问入口,换言之,各种形式的 Docker Client(docker client in go, docker_py,docker 等)均可以直接与 Swarm 通信。Swarm 几乎全部用 Go 语言来完成开发。Swarm deamon 只是一个调度器(Scheduler)加路由器(router),Swarm 自己不运行容器,它只是接受 docker 客户端发送过来的请求,调度适合的节点来运行容器,这意味着,即使Swarm 由于某些原因挂掉了,集群中的节点也会照常运行,当 Swarm 重新恢复运行之后,它会收集重建集群信息。

1.配置环境

redhat7.2，7.2自带swarm工具

server1 主

server2 从

server3 从

2.安装

server1，server2，server3安装docker并启动服务

3.创建集群

将docker swarm join 到172.25.29.1:2377 进行复制，分别复制到server2和server3的shell里

完成后在server1上查看节点状态，集群配置完成

4.Docker swarm 负载均衡高可用实验

server1，server2，server3导入nginx镜像

5.导入flask框架镜像，server1，server2，server3都要导

由于实现负载均衡，需要在nginx的网页上显示主机名，以区分不同后端的负载均衡

用python写的一个显示主机名的语句，导入flask和os

6.server1单机运行读取python文件，看是否能查看到主机名

打开flask镜像，将demo.py脚本放到root下

提交保存

测试写的显示主机名的python脚本是否正常

可以显示容器名，测试正常，可以封装提交

7.将测试好的加入demo.py脚本的镜像python:demo镜像导出为demo.tar

关闭容器并导出

8.server2和server3分别导入flask和demo镜像

9.创建名为flask集群，并启动3个后端服务节点，读取python下的demo.py脚本

10.启动后浏览器测试

3台后端服务轮询

11.将后端服务变为8个节点

显示轮询

四.Docker swarm可视化web监控界面

1.导入visualizer镜像

2.创建

查看容器

3.浏览器输入地址，查看监控界面

4.定时更新

update-parallelism 2 每次更新2个

update-delay 10s 每十秒更新1次

nginx 每次更新nginx镜像

更新名为flask的集群

图形变化image：nginx

本文转自一百个小排 51CTO博客，原文链接：http://blog.51cto.com/anfishr/1977919，如需转载请自行联系原作者

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Linux的企业-docker的资源配额cgconfig

一.简介 Cgroups是control groups的缩写，是Linux内核提供的一种可以限制、记录、隔离进程组（process groups）所使用的物理资源（如：cpu,memory,IO等等）的机制。最初由google的工程师提出，后来被整合进Linux内核。Cgroups也是LXC为实现虚拟化所使用的资源管理手段，可以说没有cgroups就没有LXC。 Cgroups最初的目标是为资源管理提供的一个统一的框架，既整合现有的cpuset等子系统，也为未来开发新的子系统提供接口。现在的cgroups适用于多种应用场景，从单个进程的资源控制，到实现操作系统层次的虚拟化（OS Level Virtualization）。Cgroups提供了以下功能： 1.限制进程组可以使用的资源数量（Resource limiting ）。比如：memory子系统可以为进程组设定一个memory使用上限，一旦进程组使用的内存达到限额再申请内存，就会触发OOM（out of memory）。 2.进程组的优先级控制（Prioritization ）。比如：可以使用cpu子系统为某个进程组分配特...

2017-11-08

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2017-11-08

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