Docker 入门教程三 - 服务 service
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1. 先决条件 Prerequisites
- 安装的 Docker 版本在 1.13 以上。
- 获取了 Docker Compose。在 Docker for Mac 和 Docker for Windows 中是默认安装的，但在 Linux 系统中需要 安装。Windows 10 之前的系统没有 Hyper-V，需要使用 Docker Tollbox。
- 读了第一部分和第二部分，直到如何创建容器。
- 确保你已经发布了 friendlyhello 这个镜像并上传到了 registry。
- 确保你的镜像可以部署为容器并运行。运行这个命令，用你的信息替换 username、repo 和 tag：
docker run -p 80:80 username/repo:tag，然后访问：http://localhost/。
2. 概述
在这一章，我们扩展应用并开启负载均衡。要实现这些，必须去分布式应用层级架构的上一层：service。
- Stack
- Services
- Container
3. 关于 service
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，如果有一个视频共享网站，它可能包括一个用于将应用程序数据存储在数据库中的服务，一个在用户上传东西后在后台进行视频转码的服务，一个用于前端页面的服务等等。
服务实际上只是“生产中的容器”。每个服务只运行一个映像，但它编码了镜像的运行方式 - 应该使用哪个端口，容器应运行多少个副本以满足性能要求等等。 伸缩服务可以更改运行该软件的容器实例的数量，从而为进程中的服务分配更多计算资源。
定义、运行和伸缩 Docker 平台的服务很简单，只需要写一个 docker-compose.yml 文件。
4. 第一个 docker-compose.yml 文件
docker-compose.yml 文件是 YAML 格式的，定义了生产中的 Docker 容器的表现。
4.1 docker-compose.yml
docker-compose.yml 文件放在哪了都行。确保上一章节中创建的镜像已经上传到 registry 中了，并且用这个镜像信息替换下面文件中的 username/repo:tag。
version: "3"
services:
web:
# 用你的镜像信息替换 `username/repo:tag`
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:这个 docker-compose.yml 文件会让 Docker 做下面的事情：
从 registry 下载镜像。
在一个名为 web 的 service 中运行 5 个实例，限制每个实例最多使用 10% 的 CPU（在所有核心上），最多使用 50 MB 内存。
如果容器挂掉，立刻重启。
将容器的 80 端口映射到宿主机的 80 端口。
指示 web 服务的容器通过名为 webnet 的负载均衡网络共享 80 端口。在内部，容器本身通过临时端口发布到 web 服务的 80 端口。
用默认设置（load-balanced overlay network）来定义 webnet 网络。
5. 运行这个 load-balanced 应用
在使用 docker stack deploy 命令之前首先运行：
docker swarm init注意：在下一章节就会知道这句话的意思。如果没有运行 docker swarm init，会报错 this node is not a swarm manager。
现在可以运行了。需要为应用程序指定名字，这里是 getstartedlab：
docker stack deploy -c docker-compose.yml getstartedlab我们唯一的 service stack 正在运行 5 个我们之前部署的镜像的实例。下面来检查一下。
获取我们应用中的 service 的 ID：
docker service ls查找输出中以你的应用程序名称作为前缀的 web 服务。 如果其命名与此示例中的相同，则服务名称为 getstartedlab_web。 此外还列出了 service ID 以及副本数量，镜像名称和暴露的端口号。
服务中运行的每一个容器叫做一个任务 task。每个任务都有独立的、数值增加的 ID，和 docker-compose.yml 文件中定义的副本个数相关。列出服务中的 task：
docker service ps getstartedlab_web如果您只列出了系统中的所有容器，任务也显示出来，尽管这不是按服务过滤的：
docker container ls -q可以在一行运行多次 curl -4 http://localhost，或在浏览器中打开这个 URL 并刷新几次。
不管怎样，容器的 ID 都会变化，证明负载均衡工作了；对于每个请求，这 5 个 task 中的一个会被选中（通过 round-robin 方式）用来响应。容器的 ID 和之前命令的输出一致（docker container ls -q）。
Windows 10 的 PowerShell 应该具备 curl 功能，如果没有的话，你可以使用 Linux 终端模拟器（比如 Git BASH），或下载 wget。
如果响应很慢？
根据你的环境的网络配置，容器响应一个 HTTP 请求可能会花费 30 秒。这并不代表 Docker 或 swarm 的性能，而是我们稍后在本教程中讨论的未满足的 Redis 依赖项。 因为同样的原因，访客计数器也不能工作，我们还没有添加服务来保存数据。
6. 伸缩应用
可以通过改变 docker-compose.yml 文件的 replicas 的值来扩展应用。保存变更后需要重新运行 docker stack deploy 命令：
docker stack deploy -c docker-compose.yml getstartedlabDocker 执行一个就地更新，不需要先停下 stack 或杀死任何容器。
现在，再次运行 docker container ls -q 来查看重新配置了的部署的实例。如果增大了 replicas，会更多运行的 task，因此启动更多的容器。
6.1 取下应用程序和 swarm
- 通过
docker stack rm命令关闭应用：
docker stack rm getstartedlab- 关闭 swarm：
docker swarm leave --force通过 Docker 很容易启动和伸缩应用。你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，将学习如何将这个应用程序作为 Docker 机器集群上的真正集群运行（how to run this app as a bonafide swarm on a cluster of Docker machines）。
注意：像这样的 Compose 文件用来定义使用 Docker 的应用，可以被上传到使用 Docker Cloud 的云服务商，或使用 Docker 企业版的硬件或云服务商。
7. 概括和备忘录
虽然通过 docker run 启动容器很简单，但是生产中容器的使用方式是当做服务 service 来运行。service 在 Compose 文件中编码了容器的表现，这个文件可以用来伸缩、限制和部署应用。对 service 的变更可以通过再次运行启动服务的命令 docker stack deploy 就地生效。
这一章的命令：
docker stack ls # 列出 stacks 或应用
docker stack deploy -c # 运行指定的 Compose 文件
docker service ls # 列出运行的、关联到应用的 service
docker service ps # 列出关联到应用的任务 task
docker inspect # 检查 task 或 container
docker container ls -q # 列出容器的 ID
docker stack rm # 关闭应用
docker swarm leave --force # 从管理端关闭 swarm 的一个节点