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原文地址 https://docs.docker.com/get-started/part3
- 1：定位
- 2：容器
- 3：服务
- 4：群
- 5：堆栈
- 6：部署您的应用
先决条件
安装Docker 1.13或更高版本。
获取Docker Compose。在适用于Mac的Docker和适用于Windows的Docker上，它已预先安装，因此您可以随意使用。在Linux系统上，您需要直接安装它。在没有Hyper-V的 Windows 10系统之前 ，请使用Docker Toolbox。
#插播：linux 下用以下两行命令安装 Docker Compose
curl -L https://github.com/docker/compose/releases/download/1.22.0-rc2/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` -o /usr/local/bin/docker-compose
chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
阅读第1部分中的方向。
在第2部分中了解如何创建容器。
确保已
friendlyhello通过将其创建到注册表来发布您创建的图像 。我们在这里使用该共享图像。确保您的Image作为已部署的容器运行。运行此命令，在您的信息开槽
username，repo和tag：docker run -p 4000:80 username/repo:tag，然后访问http://localhost:4000/。
介绍
在第3部分中，我们扩展应用程序并启用负载平衡。要做到这一点，我们必须在分布式应用程序的层次结构中提升一级： 服务。
- 堆
- 服务（你在这里）
- 容器（第2部分）
关于服务
在分布式应用程序中，应用程序的不同部分称为“服务”。例如，如果您想象一个视频共享站点，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，一个用于在后台进行视频转码的服务。用户上传内容，前端服务等。
服务实际上只是“生产中的容器”。服务只运行一个映像，但它编码了映像的运行方式 - 它应该使用哪些端口，应该运行多少个容器副本，以便服务具有所需的容量，以及等等。扩展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容易 - 只需编写一个docker-compose.yml文件即可。
你的第一个docker-compose.yml档案
一个docker-compose.yml文件是一个YAML文件，它定义了如何Docker容器在生产中应表现。
docker-compose.yml
将此文件保存为docker-compose.yml您想要的任何位置。确保已将 第2部分中创建的Image推送到注册表，并通过替换 图像详细信息进行更新。.yml``username/repo:tag
version: "3"
services:
web:
# replace username/repo:tag with your name and image details
# 没有推送到Docker hub, 就还用本地的吧，换成 friendlyhello
image: username/repo:tag
deploy:
replicas: 5
resources:
limits:
cpus: "0.1"
memory: 50M
restart_policy:
condition: on-failure
ports:
- "4000:80"
networks:
- webnet
networks:
webnet:
该docker-compose.yml文件告诉Docker执行以下操作：
从registry拉取我们在步骤2中上传的图像。
将该映像的5个实例作为一个被调用的服务运行
web，限制每个实例使用，最多10％的CPU（跨所有内核）和50MB的RAM。如果一个失败，立即重启容器。
将主机上的端口4000映射到
web端口80。指示
web容器通过称为负载平衡的网络共享端口80webnet。（在内部，容器本身web在短暂的端口发布到 80端口。）webnet使用默认设置（负载平衡的覆盖网络）定义网络。
运行新的负载均衡应用
在我们运行命令docker stack deploy之前首先运行：
docker swarm init
注意：我们在第4部分中介绍了该命令的含义。如果您没有运行，
docker swarm init则会收到“此节点不是群集管理器”的错误。
现在让我们来运行吧。您需要为您的应用程序命名。在这里，它被设置为 getstartedlab：
docker stack deploy -c docker-compose.yml getstartedlab
我们的单个服务堆栈在一台主机上运行已部署映像的5个容器实例。我们来调查吧。
在我们的应用程序中获取一项服务的服务ID：
docker service ls
查找服务的输出web，并附上您的应用名称。如果您将其命名为与此示例中显示的相同，则名称为 getstartedlab_web。还列出了服务ID，以及副本数，映像名称和公开端口。
在服务中运行的单个容器称为Task。Task被赋予以数字递增的唯一ID，最多为您在docker-compose.yml中定义 的replicas数量。列出您的服务任务：
docker service ps getstartedlab_web
如果您只列出系统上的所有容器，则任务也会显示，但不会被服务过滤：
docker container ls -q
您可以curl -4 http://localhost:4000连续多次运行，或者在浏览器中转到该URL并点击刷新几次。
无论哪种方式，容器ID都会发生变化，从而证明负载均衡; 对于每个请求，以循环方式选择5个任务中的一个来响应。容器ID与上一个命令（docker container ls -q）的输出匹配。
运行Windows 10？
Windows 10 PowerShell应该已经
curl可用，但如果没有，你可以获得像Git BASH这样的Linux终端模拟器 ，或者下载 与Windows 非常相似的wget。
响应时间慢？
根据您环境的网络配置，容器最多可能需要30秒才能响应HTTP请求。这并不是Docker或swarm性能的指示，而是我们稍后在本教程中讨论的未满足的Redis依赖性。目前，访客柜台因同样的原因不起作用; 我们还没有添加服务来保存数据。
扩展应用程序
您可以修改docker-compose.yml中replicas的数量，保存更改并重新运行docker stack deploy命令来扩展应用程序：
docker stack deploy -c docker-compose.yml getstartedlab
Docker执行就地更新，无需首先拆除堆栈或杀死任何容器。
现在，重新运行docker container ls -q以查看已重新配置的已部署实例。如果放大副本，则会启动更多任务，从而启动更多容器。
取下应用程序和群
-
将应用程序删除
docker stack rm：docker stack rm getstartedlab -
取下群。
docker swarm leave --force
使用Docker站起来扩展您的应用程序就像这一样简单。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，您将学习如何在Docker机器群集上运行此应用程序作为真正的群体。
注意：这样的撰写文件用于使用Docker定义应用程序，可以使用Docker Cloud或使用Docker Enterprise Edition选择的任何硬件或云提供程序 上载到云提供程序。
到“第4部分”>>
回顾和备忘单（可选）
这是本页所涵盖内容的终端录音：
回顾一下，虽然键入docker run很简单，但生产中容器的真正实现是将其作为服务运行。服务在Compose文件中编码容器的行为，此文件可用于扩展，限制和重新部署我们的应用程序。使用启动服务的相同命令，可以在运行时应用对服务的更改：docker stack deploy。
在此阶段要探索的一些命令：
docker stack ls # List stacks or apps
docker stack deploy -c # Run the specified Compose file
docker service ls # List running services associated with an app
docker service ps # List tasks associated with an app
docker inspect # Inspect task or container
docker container ls -q # List container IDs
docker stack rm # Tear down an application
docker swarm leave --force # Take down a single node swarm from the manager