Docker学习笔记 — Swarm搭建Docker集群

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Swarm介绍

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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，上周五，4月17号，Swarm0.2发布，相比0.1版本，0.2版本增加了一个新的策略来调度集群中的容器，使得在可用的节点上传播它们，以及支持更多的Docker命令以及集群驱动。

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。下面是Swarm的结构图：

如何使用Swarm

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有3台机器： 
sclu083：10.13.181.83 
sclu084：10.13.181.84 
atsg124：10.32.105.124 
利用这三台机器创建一个Docker集群，其中sclu083同时充当swarm manager管理集群。

Swarm安装

最简单的安装Swarm的方式就是用Docker官方提供的Swarm镜像：

$ sudo docker pull swarm

Docker集群管理需要服务发现(Discovery service backend)功能。Swarm支持以下几种discovery service backend：Docker Hub上面内置的服务发现功能，本地的静态文件描述集群(static file describing the cluster)，etcd(顺带说一句，etcd这玩意貌似很火很有前途，有时间研究下)，consul，zookeeper和一些静态的ip列表(a static list of ips)。本文会详细介绍前面两种方法backend的使用。

在使用Swarm进行集群管理之前，需要先把准备加入集群的所有的节点的docker deamon的监听端口修改为0.0.0.0:2375，可以直接使用sudo docker –H tcp://0.0.0.0:2375 &命令，也可以在配置文件中修改

$ sudo vim /etc/default/docker

在文件的最后面添加下面这句

D0OCKER_OPTS="-H 0.0.0.0:2375 –H unix:///var/run/docker.sock"

注意：一定是要在所有的节点上进行修改,修改之后要重启docker deamon

$ sudo service docker restart

第一种方法：使用Docker Hub上面内置的服务发现功能

第一步 
在任何一个节点上面执行swarm create命令来创建一个集群标志。这条命令执行完毕之后，swarm会前往Docker Hub上内建的发现服务中获取一个全球唯一的token，用以唯一的标识swarm管理的Docker集群。

$ sudo docker run --rm swarm create

我们在sclu084 这台机器上执行上面的命令

返回的token是d947b55aa8fb9198b5d13ad81f61ac4d，这个token一定要记住，因为接下来的操作都会用到这一个token。

第二步 
在所有的要加入集群的机器上面执行swarm join命令，把机器加入集群。

本次试验就是要在所有的三台机器上执行命令。

$ sudo docker run –-rm swarm join –addr=ip_address:2375 token://d947b55aa8fb9198b5d13ad81f61ac4d

在IP地址为10.13.181.84机器上面执行

执行这条命令后不会立即返回 ，我们手动通过Ctrl+C返回。

第三步 
启动swarm manager。

因为我们要让sclu083充当Swarm管理节点，所以我们要在这台机器上面执行swarm manage命令

$ sudo docker run –d –p 2376:2375 swarm manage token:// d947b55aa8fb9198b5d13ad81f61ac4d

重点内容需要注意的是：在这条命令中，第一：要以daemon的形式运行swarm；第二：端口映射：2376可以更换成任何一个本机没有占用的端口，一定不能是2375，否则就会出问题。

执行结果如下如所示：

执行完这个命令之后，整个集群已经启动起来了。

现在可以在任何一个节点上查看集群上的所有节点了。

之后可以在任何一台安装了docker的机器上面通过命令(命令中要指明swarm maneger 机器的IP地址和端口)在这个集群上面运行Dcoker容器操作。

现在在10.13.181.85这台机器上面查看集群的节点的信息。info命令可以换成任何一个Swarm支持的docker命令，这些命令可以查看官方文档

$ sudo docker –H 10.13.181.83:2376 info

由上图的结果，我们可以发现一个问题：明明这个小集群中是有3个节点的，但是info命令只显示了2个节点。还缺少节点10.32.105.124。为什么会出现这个情况呢？

因为10.32.105.124这台机器没有设置上面的docker daemon监听0.0.0.0:2375这个端口，所以Swarm没办法吧这个节点加入集群中来。

在使用Docker Hub内置的发现服务时，会出现一个问题，就是使用swarm create时会出现

time="2015-04-21T08:56:25Z" level=fatal msg="Get https://discovery-stage.hub.docker.com/v1/clusters/d947b55aa8fb9198b5d13ad81f61ac4d: dial tcp: i/o timeout"

类似于这样的错误，不知道是什么原因，有待解决。（可能是防火墙的问题）

当使用Docker Hub内置的服务发现功能出现问题时，可以使用下面的第二种方法。

第二种方法：使用文件

第二种方法相对而言比第一种方法要简单，也更不容易出现timeout的问题。

第一步 
在sclu083这台机器上新建一个文件，把要加入集群的机器的IP地址写进去

第二步 
在sclu083这台机器上面执行swarm manage命令：

$ sudo docker run –d –p 2376:2375 –v $(pwd)/cluster:/tmp/cluster swarm manage file:///tmp/cluster

注意：这里一定要使用-v命令，因为cluster文件是在本机上面，启动的容器默认是访问不到的，所以要通过-v命令共享。还有，file:///千万不能忘记了。

可以看到，swarm已经运行起来了。现在可以查看下集群节点信息了，使用命令：

$ sudo docker run –rm –v $(pwd)/cluster:/tmp/cluster swarm list file:///tmp/cluster

(在使用文件作为服务发现的时候，貌似manage list命令只能在swarm manage节点上使用，在其他节点上好像是用不了)

好了，现在集群也已经运行起来了，可以跟第一种方法一样在其他机器上使用集群了。同样在sclu085 机器上做测试:

可以看到，成功访问并且节点信息是正确的。接下来可以把上面的info命令替换成其他docker可执行命令来使用这个晓得Docker集群了。

Swarm调度策略

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Swarm在schedule节点运行容器的时候，会根据指定的策略来计算最适合运行容器的节点，目前支持的策略有：spread, binpack, random.

Random顾名思义，就是随机选择一个Node来运行容器，一般用作调试用，spread和binpack策略会根据各个节点的可用的CPU, RAM以及正在运行的容器的数量来计算应该运行容器的节点。

在同等条件下，Spread策略会选择运行容器最少的那台节点来运行新的容器，binpack策略会选择运行容器最集中的那台机器来运行新的节点(The binpack strategy causes Swarm to optimize for the Container which is most packed.)。

使用Spread策略会使得容器会均衡的分布在集群中的各个节点上运行，一旦一个节点挂掉了只会损失少部分的容器。

Binpack策略最大化的避免容器碎片化，就是说binpack策略尽可能的把还未使用的节点留给需要更大空间的容器运行，尽可能的把容器运行在一个节点上面。

过滤器

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Constraint Filter

通过label来在指定的节点上面运行容器。这些label是在启动docker daemon时指定的，也可以写在/etc/default/docker这个配置文件里面。

$ sudo docker run –H 10.13.181.83:2376 –name redis_083 –d –e constraint:label==083 redis

Affinity Filter

使用-e affinity:container==container_name / container_id –-name container_1可以让容器container_1紧挨着容器container_name / container_id执行，也就是说两个容器在一个node上面执行(You can schedule 2 containers and make the container #2 next to the container #1.)

先在一台机器上启动一个容器

$ sudo docker -H 10.13.181.83:2376 run --name redis_085 -d -e constraint:label==085 redis

接下来启动容器redis_085_1，让redis_085_1紧挨着redis_085容器运行，也就是在一个节点上运行

$ sudo docker –H 10.13.181.83:2376 run –d –name redis_085_1 –e affinity:container==redis_085 redis

通过-e affinity:image=image_name命令可以指定只有已经下载了image_name的机器才运行容器(You can schedule a container only on nodes where the images are already pulled)

下面命令在只有Redis镜像的节点上面启动redis容器:

$ sudo docker –H 100.13.181.83:2376 run –name redis1 –d –e affinity:image==redis redis

下面这条命令达到的效果是：在有redis镜像的节点上面启动一个名字叫做redis的容器，如果每个节点上面都没有redis容器，就按照默认的策略启动redis容器。

$ sudo docker -H 10.13.181.83:2376 run -d --name redis -e affinity:image==~redis redis

Port filter

Port也会被认为是一个唯一的资源

$ sudo docker -H 10.13.181.83:2376 run -d -p 80:80 nginx

执行完这条命令，任何使用80端口的容器都是启动失败。