Docker入门（四）：服务（Services）

         这个《Docker入门系列》文档，是根据Docker官网（https://docs.docker.com）的帮助文档大致翻译而成。主要是作为个人学习记录。有错误的地方，Robin欢迎大家指正。分为如下几个部分：

1 Docker入门：简介

2 Docker入门：安装运行

3 Docker入门：容器（Containers）

4 Docker入门：服务（Services）

5 Docker入门：Swarms

6 Docker入门：Stacks

7 Docker入门：部署app

8 Docker入门：稍高级的话题

4.1 引言

         本节将scale（伸缩扩展，后面直接用该单词）我们的应用程序，并启用负载均衡。为了实现这个目标，我们必须在分布式程序的架构层级中，升格一个层次，进入service层：

stack

service

container

4.2 关于service

         在分布式应用程序中，一个app有多个部分组成，每个部分可称为一个service。例如，对于一个视频分享网站，它很可能包括多个服务：一个服务用于将应用程序数据保存到数据库中；一个服务用于将用户上传的数据在后台进行视频转码；一个服务用于前端；等等。

         Services只是”containers in production”。一个服务只能运行一个映像。它使对映像的运行方式进行规范：比如，应该使用的端口号；比如，为了使这个service满足特定的性能，它需要运行的容器的副本数，等等。Scale一个service，改变了运行这个软件部分的容器实例的数量，并在进程中为这个service分配了更多的计算资源。

         幸运的是，在Docker平台上，定义、运行和scale一个service非常简单，你要做的，只是写一个docker-compose.yml文件。

4.3 第一个docker-compose.yml文件

         一个docker-compose.yml文件时一个YAML文件，它定义了Docker容器在产品中的行为方式（A docker-compose.yml file defines how Docker containers should behave in production.）。

         创建文件docker-compose.yml文件，内容如下。确保上一节上你所创建的映像已经推送到registry中了。根据你的映像信息，修改.yml中的username/repo:tag部分。

version: "3"

services:

  web:

    # 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:

         这个docker-compose.yml文件告诉Docker要做以下事情：

（1）从registry中拉取映像（该映像上一节已经上传到registry中了）；

（2）运行这个映像的5个实例，并把它们作为一个service，这个service的名字叫web。限制每个映像实例最多使用10%的CPU以及50MB的RAM；

（3）如果某一个实例运行失败，则重新启动容器；

（4）将主机的80端口映射到web的80端口；

（5）命令web的所有容器通过负载均衡网络来共享80端口，这个负载均衡网络的名称为webnet（而在内部，这些容器会在一个临时端口上发布web的80端口）。

（6）使用默认配置来定义webnet网络（这是一个负载均衡网络）。

         ◆ 想知道Compose文件的版本、名称和命令？

         在上面的.yml文件中，设置该Compose文件的版本为version:”3”。这主要是为了让它和swarm mode相兼容。在使用负载均衡或优化每个service（如web）的性能时，我们可以使用deploy key（要求Compose的文件版本至少为3.x）及其子选项。我们可以使用命令docker stack deploy来运行该文件（求Compose的文件版本至少为3.x）。我们也可以使用docker-compose up来运行版本为3的文件（使用non swarm配置），但是我们主要集中在stack部署上，因为我们要构建一个swarm示例。

         另外，你可以选择任何有意义的名字来命名这个Compose文件。Docker-compose.yml只是一个标准的名字。如果你愿意，你也可以修改这个文件的名字为docker-stack.yml。

4.4 运行这个可负载均衡的app

         在运行docker stack deploy命令之前，要先运行如下命令：

[root@localhost stackapp]# docker swarm init

Error response from daemon: could not choose an IP address to advertise since this system has multiple addresses on interface ens33 (2002:de00:9d8:13:e5bd:c0f4:4442:2f01 and fec0::13:c1ed:f7ca:7553:ac46) - specify one with --advertise-addr

[root@localhost stackapp]# docker swarm init --advertise-addr 192.168.137.100

Swarm initialized: current node (wb84qmjkg6a5fcjyctwu1w9bm) is now a manager.

 

To add a worker to this swarm, run the following command:

 

    docker swarm join --token SWMTKN-1-2artmf0hhoogqfr4vyedfb70mtzweuzl1xpmt2i30ucu4u7dem-37vux6r0nqwq5srf9b2ls73tl 192.168.137.100:2377

 

To add a manager to this swarm, run 'docker swarm join-token manager' and follow the instructions.

         ◆ 注意：下一节我们将讲解这个命令。如果不首先运行命令docker swarm init，将会出现错误”this node is not a swarm manager”。

         现在可以运行了，运行时需要提供一个程序名称，比如getstartedlab：

[root@localhost stackapp]# docker stack deploy -c docker-compose.yml getstartedlab

Creating network getstartedlab_webnet

Creating service getstartedlab_web

         这个service stack将在主机上运行映像的5个容器实例。

         运行如下命令获取应用程序中这个service的信息：

[root@localhost stackapp]# docker service ls

ID            NAME           MODE         REPLICAS       IMAGE                  PORTS

zpirjxrx0a2k getstartedlab_web replicated  5/5 robin/get-started:part2   *:80->80/tcp

         可以看到该命令输出了web这个service，以app名称开头。同时列出了service ID，副本数量，映像名称以及暴露的端口号。

         Docker swarms运行许多任务，这些任务用于生成容器。任务拥有状态和ID，下面命令可以查看一个service的所有任务：

[root@localhost stackapp]# docker service ps getstartedlab_web

ID                              NAME                        IMAGE                         NODE     DESIRED STATE    CURRENT STATE    ERROR      PORTS

u8mloe2aazxm        getstartedlab_web.1   robin/get-started:part2   localhost.localdomain   Running             Running 9 minutes ago                      

ymqip7d7609n        getstartedlab_web.2   robin/get-started:part2   localhost.localdomain   Running             Running 9 minutes ago                      

nt6jz4ve6g25        getstartedlab_web.3   robin/get-started:part2   localhost.localdomain   Running             Running 9 minutes ago                       

r2vab9f056x6        getstartedlab_web.4   robin/get-started:part2   localhost.localdomain   Running             Running 9 minutes ago                      

u0uo3p4f5cgy        getstartedlab_web.5   robin/get-started:part2   localhost.localdomain   Running             Running 9 minutes ago

         接下来进一步窥探这些任务，通过如下命令输出该任务的container ID：

docker inspect --format='{{.Status.ContainerStatus.ContainerID}}' <task>

         具体运行结果为：

[root@localhost stackapp]# docker inspect --format='{{.Status.ContainerStatus.ContainerID}}' ymqip7d7609n

17cf23c88c62a88885d42d8c3abf966bb4252591f726db708e694daf70cfae67

         反过来，你也可以通过容器ID，来获取到任务ID，命令如下：

docker inspect --format="{{index .Config.Labels "com.docker.swarm.task.id"}}" <container>

         命令运行结果如下：

[root@localhost stackapp]# docker inspect --format="{{index .Config.Labels "com.docker.swarm.task.id"}}" 17cf23c88c62a88885d42d8c3abf966bb4252591f726db708e694daf70cfae67

ymqip7d7609n8erb6jln555r8

         下面列出所有的容器：

[root@localhost stackapp]# docker container ls -q

8a2580dc2365

17cf23c88c62

39d373308296

3ce07d66e7ef

a6f5914f3ead

         下面在浏览器中输入URL，并多次刷新：

         每次刷新，可以看到容器ID变化了，从而演示了负载均衡功能。浏览器每次请求时，采用round-robin的方式来选择5个副本中的一个，来响应请求。

　　◆ 注意：在这里，响应一个HTTP请求可能需要30秒，这并不能说明Docker或者swarm的性能，因为Redis的依赖缺失导致响应较长。到现在，因为同样的原因，访客数量统计也没有实现，因为我们还没有添加用于持久化数据的服务。

4.5 Scale这个app

         可以通过修改docker-compose.yml文件中的replicas数值来scale这个app，保存修改后，重新运行命令docker stack deploy:

[root@localhost stackapp]# docker stack deploy -c docker-compose.yml getstartedlab

Updating service getstartedlab_web (id: zpirjxrx0a2kkbcssry0hut9x)

         将replicas的数值修改为8。运行上面命令后，Docker将会立即更新，不需要关闭stack或杀死任何容器。

         然后在运行命令docker container ls –q来看看重新配置的实例。如果你增加了副本数量，相应的，就会增加更多的任务，增加更多的容器。

[root@localhost stackapp]# docker container ls -q

7b05af8ade35

1215e3c20797

9394135300ec

8a2580dc2365

17cf23c88c62

39d373308296

3ce07d66e7ef

a6f5914f3ead

4.6 关闭app和swarm

4.6.1 关闭app

         使用命令docker stack rm来关闭app：

[root@localhost stackapp]# docker stack rm getstartedlab

Removing service getstartedlab_web

Removing network getstartedlab_webnet

[root@localhost stackapp]# docker container ls -q

[root@localhost stackapp]#

4.6.2 关闭swarm

         命令docker stack rm只是移除了app，但是我们的单节点swarm还依然在运行：

[root@localhost stackapp]# docker node ls

ID                           HOSTNAME               STATUS  AVAILABILITY  MANAGER STATUS  wb84qmjkg6a5fcjyctwu1w9bm *  localhost.localdomain  Ready   Active        Leader

         使用如下命令来关闭swarm：

[root@localhost stackapp]# docker swarm leave --force

Node left the swarm.

[root@localhost stackapp]# docker node ls

Error response from daemon: This node is not a swarm manager. Use "docker swarm init" or "docker swarm join" to connect this node to swarm and try again.

[root@localhost stackapp]#

         这就移除了swarm。重要的一点，你创建swarm所在的命令行shell，和运行swarm的虚拟“Docker machines”所在的命令行shell，是同一个命令行shell。所以，后面你就不会迷惑于究竟你使用的是哪个Dockerized host，或者你使用的是哪个swarm。

         本节学习了在单个机器上运行swarm，下节将学习在机器集群上运行swarm。

         ◆ 注意：Compose文件用于在Docker下定义应用程序。通过使用Docker Cloud，可以将该文件上传到云上。

4.7 总结

         产品中实现容器的方式就是将容器作为service来运行。Service使用Compose文件来规范一个容器的行为，这个文件可以scale、约束、重新部署我们的app。即便是service在运行中，改变该service也能够立即生效。

4.8 本节命令

         本节命令列表：

docker stack ls                                            # List stacks or apps
docker stack deploy -c <composefile> <appname>  # Run the specified Compose file
docker service ls                 # List running services associated with an app
docker service ps <service>                  # List tasks associated with an app
docker inspect <task or container>                   # Inspect task or container
docker container ls -q                                      # List container IDs
docker stack rm <appname>                             # Tear down an application
docker swarm leave --force      # Take down a single node swarm from the manager