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3-3-Service.md

File metadata and controls

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服务

1. 先决条件

2. 简介

在第 3 部分中，我们将扩展应用并启用负载均衡。如需完成此操作，我们必须前往分布式应用的层次结构中的上一级别： 服务。

  • 技术栈
  • 服务（您在此处）
  • 容器（请参阅第 2 部分）

3. 了解服务

在分布式应用中，应用的不同部分称为“服务”。例如，假设有一个视频共享网站，它可能提供用于在数据库中存储应用程序数据的服务、用于在用户上传一些内容后在后台进行视频转码的服务、用于前端的服务等。

服务实际上是“生产中的容器”。一项服务仅运行一个镜像，但它会编制镜像的运行方式 - 它应使用的端口、容器的多少个从节点应运行才能使服务的容量满足其需求等。扩展服务将更改运行该软件的容器实例数，并将多个计算资源分配给进程中的服务。

幸运的是，很容易使用 Docker 平台定义、运行和扩展服务 – 只需编写一个 docker-compose.yml 文件即可。

4. 您的第一个 docker-compose.yml 文件

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

4.1 docker-compose.yml

需要时，将此文件另存为 docker-compose.yml。确保您已推送镜像（在第 2 部分中创建）至镜像库，并通过将username/repo:tag 替换为镜像详细信息来更新此 .yml。

version:"3"
services:
  web:
    # 将 username/repo:tag 替换为您的名称和镜像详细信息
    image: username/repository:tag
    deploy:
      replicas:5
      resources:
        limits:
          cpus:"0.1"
          memory:50M
      restart_policy:
        condition: on-failure
    ports:
      - "80:80"
    networks:
      - webnet
networks:
  webnet:

此 docker-compose.yml 文件会告诉 Docker 执行以下操作：

  • 从镜像库中拉取我们在步骤 2 中上传的镜像。
  • 将该镜像的五个实例作为服务 web 运行，并将每个实例限制为最多使用 10% 的 CPU（在所有核心中）以及 50MB RAM。
  • 如果某个容器发生故障，立即重启容器。
  • 将主机上的端口 80 映射到 web 的端口 80。
  • 指示 web 容器通过负载均衡的网络 webnet 共享端口 80。（在内部，容器自身将在临时端口发布到 web 的端口 80。）
  • 使用默认设置定义 webnet 网络（此为负载均衡的 overlay 网络）。

想了解关于 Compose 文件版本、名称和命令的信息？

请注意，将 Compose 文件设置为 version:"3"。本质上，这会使其兼容 swarm mode。我们可以使用 deploy key（仅可用于 Compose 文件格式版本 3.x 及更高版本）及其子选项对每项服务（例如，web）进行负载均衡和优化性能。我们可以使用 docker stack deploy 命令（仅在 Compose 文件版本 3.x 及更高版本上受支持）运行此文件。您可以使用 docker-compose up 运行具有_非 swarm_ 配置的版本 3 文件，但由于我们将构建 swarm 示例，因此会专注于技术栈部署。

您可以将 Compose 文件命名为任何所需内容，以使其在逻辑上具有意义；docker-compose.yml 仅为标准名称。我们可以简单地将此文件命名为 docker-stack.yml 或更特定于项目的内容。

5. 运行新的负载均衡的应用

需要先运行以下命令，然后才能使用 docker stack deploy 命令：

docker swarm init

注意：我们将在第 4 部分中了解该命令的含义。 如果未运行 docker swarm init，您将收到错误消息“此节点不是 swarm 管理节点”。

现在，运行此命令。您必须为应用指定一个名称。在此处该名称设置为 getstartedlab：

docker stack deploy -c docker-compose.yml getstartedlab

我们已经在一台主机上运行部署映像的5个容器实例。我们来看一下吧。

在我们的应用程序中获取一项服务的服务ID：

docker service ls

请观察输出的web服务，并以您的应用名称为前缀。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。

或者，您可以运行docker stack services，然后运行技术栈的名称。以下示例命令允许您查看与getstartedlab技术栈关联的所有服务 ：

docker stack services getstartedlab
ID      NAME          MODE                REPLICAS            IMAGE               PORTS
bqpve1djnk0x  getstartedlab_web  replicated    5/5   username/repo:tag  *:4000->80/tcp

在服务中运行的单个容器称为任务。任务被赋予以数字递增的唯一ID，最多为您创建在docker-compose.yml中定义的数量的副本。使用下面的命令为您列出您的服务任务：

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，从而证明实现了负载均衡; 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。

要查看技术栈的所有任务，您可以运行docker stack ps您的应用程序名称，如以下示例所示：

docker stack ps getstartedlab
ID      NAME    IMAGE    NODE     DESIRED STATE   CURRENT STATE   ERROR       PORTS
uwiaw67sc0eh        getstartedlab_web.1   username/repo:tag   docker-desktop      Running             Running 9 minutes ago                       
sk50xbhmcae7        getstartedlab_web.2   username/repo:tag   docker-desktop      Running             Running 9 minutes ago                       
c4uuw5i6h02j        getstartedlab_web.3   username/repo:tag   docker-desktop      Running             Running 9 minutes ago                       
0dyb70ixu25s        getstartedlab_web.4   username/repo:tag   docker-desktop      Running             Running 9 minutes ago                       
aocrb88ap8b0        getstartedlab_web.5   username/repo:tag   docker-desktop      Running             Running 9 minutes ago
运行Windows 10？

Windows 10 PowerShell应该已经可以使用curl命令，但如果没有，你可以使用像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。这并不表示Docker或swarm性能，而是我们在本教程后面讨论的未满足的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

6. 扩展应用程序

您可以通过更改docker-compose.yml中replicas的值，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 将执行原地更新，而无需先清除技术栈或终止任何容器。

现在，重新运行 docker stack ps 命令以查看经过重新配置的已部署实例。例如，如果您扩展了从节点，将有更多处于运行状态的容器。

7. 清除应用和 swarm

  • 使用 docker stack rm 清除应用：
docker stack rm getstartedlab
  • 清除 swarm。
docker swarm leave --force

这与使用 Docker 启动并扩展应用一样简单。您已朝向了解如何在生产中运行容器前进了一大步。下面您将了解如何在 Docker 机器集群上将此应用作为真正的 swarm 运行。

注意：类似于此文件的 Compose 文件用于使用 Docker 定义应用程序，并且可以使用 Docker 云上传到云提供商，或者可以使用 Docker 企业版上传到您选择的任何硬件或云提供商。

可以在此阶段探索的一些命令：

docker stack ls                  # 列出此 Docker 主机上所有正在运行的应用
docker stack deploy -c <composefile> <appname>  # 运行指定的 Compose 文件
docker service ls                 # 列出与应用关联的服务
docker service ps <service>                  # 列出与应用关联的正在运行的容器
docker inspect <task or container>                   # 检查任务或容器
docker container ls -q                                      # 列出容器的IDs
docker stack rm <appname>                             # 清除应用
docker swarm leave --force      # 从管理器中清除单个节点群