Docker之旅：Docker中的服务部分

服务

在第3部分中，我们扩展了我们的应用并实现了负载平衡。要做到这一点，我们必须在分布式应用程序的层次结构中升级一级： 服务。

• 堆
• 服务（你在这里）
• 容器

---

一、服务的概念

在分布式应用程序中，应用程序的不同部分被称为“服务”。例如，如果您想象一个视频共享站点，它可能包含一个用于将应用程序数据存储在数据库中的服务，一个用于在后台进行视频转码的服务用户上传的东西，前端的服务等等。

服务实际上只是“生产中的容器”。服务只运行一个映像，但它编码图像运行的方式 - 应该使用哪个端口，容器应运行多少个副本，以便服务具有所需的容量，以及等等。缩放服务会更改运行该软件的容器实例的数量，从而为流程中的服务分配更多计算资源。

幸运的是，使用Docker平台定义，运行和扩展服务非常简单 - 只需编写一个docker-compose.yml文件即可。

二、编写docker-compose.yml文件

1.一个docker-compose.yml文件是一个YAML文件，它定义了Docker容器在生产中的行为方式。

将该文件保存为docker-compose.yml您想要的任何位置。确保您已将 第2部分中创建的图像推送到注册表中，并通过替换 图像详细信息来更新此图像。.ymlusername/repo:tag

2.看一下我的cloud.docker

3.编辑一下

里面的值：

version: "3" services: web: # 写你自己的，replace username/repo:tag with your name and image details image: username/repo:tag deploy: replicas: 5 resources: limits: cpus: "0.1" memory: 50M restart_policy: condition: on-failure ports: - "80:80" networks: - webnet networks: webnet:

4.该docker-compose.yml文件告诉Docker执行以下操作：

从注册表中拉出我们在步骤2中上传的图像。
运行该图像的5个实例作为所调用的服务web，限制每个实例使用最多10％的CPU（跨所有核心）和50MB的RAM。
如果一个失败，立即重启容器。
将主机上的端口80映射到web端口80。
web通过称为负载平衡的网络指示容器共享端口80 webnet。（在内部，容器本身web在临时端口上发布到 80端口。）
webnet使用默认设置定义网络（这是一个负载平衡覆盖网络）。

三、运行新的负载平衡应用程序

1. 在我们可以使用该docker stack deploy命令之前，我们首先运行：

docker swarm init

注意：我们在第4部分讨论了该命令的含义。如果你没有运行，docker swarm init你会得到一个错误，“这个节点不是一个群管理器。”

root@iZbp162mb58mqtz72o389nZ:~/docker/pythontest# docker swarm init Swarm initialized: current node (bspodnzw81zmppa5o03tr2w9i) is now a manager. To add a worker to this swarm, run the following command: docker swarm join --token SWMTKN-1-4khckewslx6z2kq4qvtrz88dpp8dl6fn3fijieql8a8x4v99ko-es4rbyj8jrfn64c1rhxj5wki9 172.16.158.128:2377 To add a manager to this swarm, run 'docker swarm join-token manager' and follow the instructions. root@iZbp162mb58mqtz72o389nZ:~/docker/pythontest# 

2. 现在我们来运行它。你需要给你的应用一个名字。在这里，它被设置为 getstartedlab：

docker stack deploy -c docker-compose.yml getstartedlab

root@iZbp162mb58mqtz72o389nZ:~/docker/pythontest# docker stack deploy -c docker-compose.yml getstartedlab Non-string key at top level: true root@iZbp162mb58mqtz72o389nZ:~/docker/pythontest# 

3. 我们的单一服务堆栈在一台主机上运行了5个我们部署映像的容器实例。让我们来调查。

在我们的应用程序中获取一项服务的服务ID：
下面这个可以查看docker service的一些命令：

root@iZbp162mb58mqtz72o389nZ:~/docker/pythontest# docker service lsall Usage: docker service COMMAND Manage services Options: Commands: create Create a new service inspect Display detailed information on one or more services logs Fetch the logs of a service or task ls List services ps List the tasks of one or more services rm Remove one or more services rollback Revert changes to a service's configuration scale Scale one or multiple replicated services update Update a service Run 'docker service COMMAND --help' for more information on a command. root@iZbp162mb58mqtz72o389nZ:~/docker/pythontest# 

4. 列出您的服务的任务

查找服务的输出web，并在您的应用程序名称前加上。如果您将其命名为与此示例中所示的相同，则名称为 getstartedlab_web。还列出了服务ID以及副本数量，映像名称和端口暴露量。
在服务中运行的单个容器称为任务。任务会获得数值增加的唯一ID，直到replicas您定义 的数量docker-compose.yml。列出您的服务的任务：
运行：

docker service ls

root@iZbp162mb58mqtz72o389nZ:~/docker/pythontest# docker service ls ID NAME MODE REPLICAS IMAGE PORTS 1kdojleo9tcd getstartedlab_web replicated 5/5 xiongben/get-started:part2 *:80->80/tcp

运行：

docker service ps getstartedlab_web

可以看到在一台主机上运行了5个我们部署映像的容器实例

root@iZbp162mb58mqtz72o389nZ:~/docker/pythontest# docker service ps getstartedlab_web ID NAME IMAGE NODE DESIRED STATE CURRENT STATE ERROR PORTS h0qnjkpihyk8 getstartedlab_web.1 xiongben/get-started:part2 iZbp162mb58mqtz72o389nZ Running Running 2 minutes ago 24uxxejiyopp getstartedlab_web.2 xiongben/get-started:part2 iZbp162mb58mqtz72o389nZ Running Running 2 minutes ago qf8d2bq3dvub getstartedlab_web.3 xiongben/get-started:part2 iZbp162mb58mqtz72o389nZ Running Running 2 minutes ago 6miofshjs7pt getstartedlab_web.4 xiongben/get-started:part2 iZbp162mb58mqtz72o389nZ Running Running 2 minutes ago iqnoxm4hck2y getstartedlab_web.5 xiongben/get-started:part2 iZbp162mb58mqtz72o389nZ Running Running 2 minutes ago root@iZbp162mb58mqtz72o389nZ:~/docker/pythontest# 

5.如果您只列出系统中的所有容器，但也不会显示服务过滤的任务，也会显示任务：

root@iZbp162mb58mqtz72o389nZ:~/docker/pythontest# docker container ls -q 8cecfc04bc55 fa2ed6110ec1 e5219f43974e b66ff313ce6d 61281455cf06 root@iZbp162mb58mqtz72o389nZ:~/docker/pythontest# 

6. 访问下

Hostname对应于第5步中，这台机器的容器任务。

你还可以直接在命令行敲命令

root@iZbp162mb58mqtz72o389nZ:~/docker/pythontest# curl -4 http://localhost <h3>Hello World!</h3><b>Hostname:</b> b66ff313ce6d<br/><b>Visits:</b> <i>cannot connect to Redis, counter disabled</i>root@iZbp162mb58mqtz72o389nZ:~/docker/pythontest# curl -4 http://localhost <h3>Hello World!</h3><b>Hostname:</b> e5219f43974e<br/><b>Visits:</b> <i>cannot connect to Redis, counter disabled</i>root@iZbp162mb58mqtz72o389nZ:~/docker/pythontest# curl -4 http://localhost <h3>Hello World!</h3><b>Hostname:</b> 61281455cf06<br/><b>Visits:</b> <i>cannot connect to Redis, counter disabled</i>root@iZbp162mb58mqtz72o389nZ:~/docker/pythontest# curl -4 http://localhost <h3>Hello World!</h3><b>Hostname:</b> 8cecfc04bc55<br/><b>Visits:</b> <i>cannot connect to Redis, counter disabled</i>root@iZbp162mb58mqtz72o389nZ:~/docker/pythontest# 

无论哪种方式，容器ID都会发生变化，从而显示负载平衡; 在每个请求中，以循环方式选择5个任务中的一个来响应。容器ID与前一个命令（docker container ls -q）的输出相匹配。

7. 扩展应用程序

您可以通过更改其中docker-compose.yml的replicas值，保存更改并重新运行该docker stack deploy命令来缩放应用程序：我将它改成了10。

root@iZbp162mb58mqtz72o389nZ:~/docker/pythontest# docker stack deploy -c docker-compose.yml getstartedlab Updating service getstartedlab_web (id: 1kdojleo9tcd0dzlkpbj945cn) root@iZbp162mb58mqtz72o389nZ:~/docker/pythontest# 

Docker执行一个就地更新，不需要先撕下堆栈或杀死任何容器。
现在，重新运行docker container ls -q以查看重新配置的已部署实例。如果您扩大了副本，则会启动更多任务，从而启动更多容器。
现在就由5个变成了10了：

root@iZbp162mb58mqtz72o389nZ:~/docker/pythontest# docker container ls -q 9b3799f99624 563ccab3be6b 5f7fd6acd24f 35bc18213c37 88d8c8aec903 8cecfc04bc55 fa2ed6110ec1 e5219f43974e b66ff313ce6d 61281455cf06 root@iZbp162mb58mqtz72o389nZ:~/docker/pythontest# 

四、取下应用程序和集群

• 将应用下载到docker stack rm：

root@iZbp162mb58mqtz72o389nZ:~/docker/pythontest# docker stack rm getstartedlab Removing service getstartedlab_web Removing network getstartedlab_webnet root@iZbp162mb58mqtz72o389nZ:~/docker/pythontest# 

• 放下群

root@iZbp162mb58mqtz72o389nZ:~/docker/pythontest# docker swarm leave --force Node left the swarm. root@iZbp162mb58mqtz72o389nZ:~/docker/pythontest# 

看看是不是成功了：成功啦

root@iZbp162mb58mqtz72o389nZ:~/docker/pythontest# docker container ls -q root@iZbp162mb58mqtz72o389nZ:~/docker/pythontest# 

用Docker站起来并扩展您的应用程序非常简单。您已经朝着学习如何在生产中运行容器迈出了一大步。接下来，您将学习如何将这个应用程序作为Docker机器群集上的真正群体运行。

好啦，关于docker服务中的部分就讲这么多啦。