Docker1.12 + Swarm 构建动态微服务应用

本文涉及的产品
服务治理 MSE Sentinel/OpenSergo,Agent数量 不受限
MSE Nacos/ZooKeeper 企业版试用,1600元额度,限量50份
云原生网关 MSE Higress,422元/月
简介:

我们在之前提到过一个示例,即一款由前端与多项后端服务共同构成的微服务应用。其中前端为Traefik HTTP代理,负责将各项请求路由至后端服务。而后端则非常简单,是一套基于Go的HTTP Web服务器,负责返回其运行所在的容器ID。

新的Docker Swarm不再需要为应用容器设置独立的HTTP代理。如上图所示的原有架构现在被精简为下图所示的形式:

移动部件更少了——赞!

另外,我们还为后端服务内置了负载均衡机制。我们甚至能够立足于集群内的任一节点访问这些服务。Docker Swarm还集成有一种内置网状路由机制,用于将各请求路由至适合的后端容器当中。

面对这些新功能,有些朋友可能认为Docker Swarm集群的设置过程会比原本更为复杂。事实上,整个流程反而更加简单。

仍然半信半疑?下面一起来看。

没错,这次我们仍然使用Raspberry Pi集群。我使用的是Docker 1.12内部版本,并将其安装在Raspberry Pi上。当Docker 1.12推出正式版后,我们会对内容做出针对性更新。

下面看看当前配置:


 
 
  1. root@pi6 $ docker version Client:
  2. Version: 1.12.0-rc1
  3. API version: 1.24
  4. Go version: go1.6.2
  5. Git commit: 1f136c1-unsupported
  6. Built: Wed Jun 15 15:35:51 2016
  7. OS/Arch: linux/arm
  8. Server:
  9. Version: 1.12.0-rc1
  10. API version: 1.24
  11. Go version: go1.6.2
  12. Git commit: 1f136c1-unsupported
  13. Built: Wed Jun 15 15:35:51 2016
  14. OS/Arch: linux/arm

很好,Docker 1.12 RC1已经准备就绪。下面启动各项必要服务。 首先看看我们能否在Docker CLI中找到隐藏的各项新功能。


 
 
  1. root@pi6 $ docker Usage: docker [OPTIONS] COMMAND [arg...]
  2. docker [ --help | -v | --version ]
  3. A self-sufficient runtime for containers.
  4. ... service Manage Docker services ... stats Display a live stream of container(s) resource usage statistics ... swarm Manage Docker Swarm ... update Update configuration of one or more containers Run 'docker COMMAND --help' for more information on a command.

我直接去掉了其中与上代版本完全一致的部分,而只留了不同之处。 现在我们可以使用docker swarm命令了。

查询其具体作用:


 
 
  1. root@pi6 $ docker swarm Usage: docker swarm COMMAND
  2. Manage Docker Swarm
  3. Options:
  4. --help Print usage Commands:
  5. init Initialize a Swarm. join Join a Swarm as a node and/or manager. update update the Swarm. leave Leave a Swarm. inspect Inspect the Swarm Run 'docker swarm COMMAND --help' for more information on a command.

就是说其用于“初始化一套Swarm”。看起来正是我们需要的。首先启动该命令。


 
 
  1. root@pi6 $ docker swarm init Swarm initialized: current node (1njlvzi9rk2syv3xojw217o0g) is now a manager.

现在我们的Swarm管理节点已经开始运行,接下来为集群添加更多节点。

前往集群中的另一节点并执行:


 
 
  1. root@pi1 $ docker swarm join pi6:2377 This node joined a Swarm as a worker.

使用上述命令,我们在刚刚创建的初始Swarm集群中声明了应当加入该Swarm管理节点的各个新节点。Docker Swarm会在后台执行相关操作。

举例来说,其会为不同集群节点设置经过加密的彼此通信通道。我们不再需要自行管理TLS证书。

每位曾经设置过Docker Swarm集群的朋友,都会意识到新的流程有多么简单。 不过到这儿还没有结束。

Swarm管理节点中的一条“docker info”带来了一些有趣的提示。我仍然删去其中不必要的部分:


 
 
  1. root@pi6 $ docker info ... Swarm: active
  2. NodeID: 1njlvzi9rk2syv3xojw217o0g
  3. IsManager: Yes
  4. Managers: 1
  5. Nodes: 2
  6. CACertHash: sha256:de4e2bff3b63700aad01df97bbe0397f131aabed5fabb7732283f044472323fc
  7. ... Kernel Version: 4.4.10-hypriotos-v7+
  8. Operating System: Raspbian GNU/Linux 8 (jessie)
  9. OSType: linux
  10. Architecture: armv7l
  11. CPUs: 4
  12. Total Memory: 925.4 MiB
  13. Name: pi6
  14. ...

如大家所见,我们现在已经在“docker info”输出结果中有了新的“Swarm”部分,其告诉我们当前节点属于一套Swarm管理节点,且该集群由两个集群节点构成。

在第二个节点上,其输出结果与管理节点稍有不同:


 
 
  1. Swarm: active NodeID: 3fmwt4taurwxczr2icboojz8g
  2. IsManager: No

到这里,我们已经拥有了一套有趣但仍然空空如也的Swarm集群。

我们还需要了解Docker 1.12中的service这项全新抽象定义。大家可能在前面的输出结果中注意到了docker service命令。所谓docker service,是指运行在容器当中且负责为外部世界提供运行在Swarm集群内的“service”的软件片段。

这样的一项服务可以由单一或者多套容器构成。在后一种情况下,我们可以确保服务拥有高可用性及/或负载均衡能力。

下面使用之前创建的“whoami”镜像建立这样一项服务。


 
 
  1. root@pi6 $ docker service create --name whoami -p 80:8000 hypriot/rpi-whoami buy0q65lw7nshm76kvy5imxk3

在“docker swarm ls”命令的帮助下,我们可以检查这项新服务的状态。


 
 
  1. root@pi6 $ docker service ls ID NAME SCALE IMAGE COMMAND
  2. buy0q65lw7ns whoami 1 hypriot/rpi-whoami

下面检查我们是否能够通过curl命令向eth0网络接口发送l http命令,从而请求目录页面。 


 
 
  1. root@pi6 $ curl http://192.168.178.24
  2. I'm 1b6df814c654

一切顺利,鼓掌! 有些朋友可能注意到,“docker swarm ls”命令的标题行中存在“SCALE”部分,这似乎意味着我们可以对服务进行扩展。


 
 
  1. root@pi6 $ docker service scale whoami=5
  2. whoami scaled to 5

那就来实际验证一下吧:


 
 
  1. root@pi6 $ docker service ls ID NAME SCALE IMAGE COMMAND
  2. buy0q65lw7ns whoami 5 hypriot/rpi-whoami
  3. root@pi6 $ for i in {1..5}; do curl http://192.168.178.24; done
  4. I'm 8db1657e8517
  5. I'm e1863a2be88d
  6. I'm 1b6df814c654
  7. I'm 8db1657e8517
  8. I'm e1863a2be88d

非常简单。

但这种方式与原有Swarm其实差不多,只不过在使用感受上更便捷也更快速。请注意,我们使用的是Raspberry Pi而非强大的服务器,所以要对性能拥有较为保守的估计。

下面从单一Docker引擎的角度来看看目前的运行状态:


 
 
  1. root@pi6 $ docker ps CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
  2. e1863a2be88d hypriot/rpi-whoami:latest "/http" 2 minutes ago Up 2 minutes 8000/tcp whoami.4.0lg12zndbal72exqe08r9wvpg
  3. 8db1657e8517 hypriot/rpi-whoami:latest "/http" 2 minutes ago Up 2 minutes 8000/tcp whoami.5.5z6mvsrdy73m5w24icgsqc8i2
  4. 1b6df814c654 hypriot/rpi-whoami:latest "/http" 8 minutes ago Up 8 minutes 8000/tcp whoami.1.bg4qlpiye6h6uxyf8cmkwuh52

如大家所见,已经启动的容器有5套,其中3套驻留于“pi6”中。 下面看看是否能够找到其它容器:


 
 
  1. root@pi1 docker ps CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
  2. db411a119c0a hypriot/rpi-whoami:latest "/http" 6 minutes ago Up 6 minutes 8000/tcp whoami.2.2tf7yhmx9haol7e2b7xib2emj
  3. 0a4bf32fa9c4 hypriot/rpi-whoami:latest "/http" 6 minutes ago Up 6 minutes 8000/tcp whoami.3.2r6mm091c2ybr0f9jz4qaxw9k

那么如果我们将这套Swarm集群驻留在“pi1”上,结果又会如何?


 
 
  1. root@pi1 docker swarm leave Node left the default swarm.

下面看看另一节点上的运行情况:


 
 
  1. docker ps CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
  2. 58620e3d533c hypriot/rpi-whoami:latest "/http" 46 seconds ago Up 43 seconds 8000/tcp whoami.2.cgc4e2ixulc2f3ehr4laoursg
  3. acc9b523f434 hypriot/rpi-whoami:latest "/http" 46 seconds ago Up 43 seconds 8000/tcp whoami.3.67bhlo3nwgehthi3bg5bfdzue
  4. e1863a2be88d hypriot/rpi-whoami:latest "/http" 8 minutes ago Up 8 minutes 8000/tcp whoami.4.0lg12zndbal72exqe08r9wvpg
  5. 8db1657e8517 hypriot/rpi-whoami:latest "/http" 8 minutes ago Up 8 minutes 8000/tcp whoami.5.5z6mvsrdy73m5w24icgsqc8i2
  6. 1b6df814c654 hypriot/rpi-whoami:latest "/http" 15 minutes ago Up 14 minutes 8000/tcp whoami.1.bg4qlpiye6h6uxyf8cmkwuh52

这里的情况相当于“pi1”节点发生故障,此时“pi1”中运行的全部容器都会被自动迁移至另一集群节点。这项机制在实际生产当中无疑非常重要。

那么下面我们回顾一下之前了解到的信息:

我们创建了一款小型动态微服务应用,完全由Docker构成。Docker Swarm现在被整合至Docker-Engine当中,而不再以独立软件形式存在。在多数情况下,这能够为应用后端服务建立起独立的代理机制。不再需要使用nginx、HAProxy或者Traefik。

尽管活动部件数量有所减少,但我们现在反而拥有了内置的高可用性与负载均衡功能。我非常期待未来Docker Swarm正式版本中会带来哪些新的惊喜,又如何与Docker Compose进行协作。

原文发布时间为:2016-07-23

本文来自云栖社区合作伙伴“Linux中国”

相关文章
|
2月前
|
弹性计算 关系型数据库 微服务
基于 Docker 与 Kubernetes(K3s)的微服务:阿里云生产环境扩容实践
在微服务架构中,如何实现“稳定扩容”与“成本可控”是企业面临的核心挑战。本文结合 Python FastAPI 微服务实战,详解如何基于阿里云基础设施,利用 Docker 封装服务、K3s 实现容器编排,构建生产级微服务架构。内容涵盖容器构建、集群部署、自动扩缩容、可观测性等关键环节,适配阿里云资源特性与服务生态,助力企业打造低成本、高可靠、易扩展的微服务解决方案。
1497 9
|
2月前
|
人工智能 前端开发 Docker
从本地到云端:用 Docker Compose 与 Offload 构建可扩展 AI 智能体
在 AI 智能体开发中,开发者常面临本地调试与云端部署的矛盾。本文介绍如何通过 Docker Compose 与 Docker Offload 解决这一难题,实现从本地快速迭代到云端高效扩容的全流程。内容涵盖多服务协同、容器化配置、GPU 支持及实战案例,助你构建高效、一致的 AI 智能体开发环境。
280 1
从本地到云端:用 Docker Compose 与 Offload 构建可扩展 AI 智能体
|
2月前
|
JavaScript Docker 容器
使用Docker多阶段构建优化镜像大小
使用Docker多阶段构建优化镜像大小
290 100
|
2月前
|
缓存 安全 Linux
优化Docker镜像大小的多阶段构建实践
优化Docker镜像大小的多阶段构建实践
250 99
|
2月前
|
缓存 前端开发 Docker
Docker Layer Caching:加速你的容器构建
Docker Layer Caching:加速你的容器构建
|
2月前
|
安全 Go Docker
使用Docker多阶段构建优化镜像大小
使用Docker多阶段构建优化镜像大小
|
20天前
|
负载均衡 Java API
《深入理解Spring》Spring Cloud 构建分布式系统的微服务全家桶
Spring Cloud为微服务架构提供一站式解决方案,涵盖服务注册、配置管理、负载均衡、熔断限流等核心功能,助力开发者构建高可用、易扩展的分布式系统,并持续向云原生演进。
|
2月前
|
Java Docker 容器
使用Docker多阶段构建优化镜像大小
使用Docker多阶段构建优化镜像大小
133 8
|
12月前
|
设计模式 Java API
微服务架构演变与架构设计深度解析
【11月更文挑战第14天】在当今的IT行业中,微服务架构已经成为构建大型、复杂系统的重要范式。本文将从微服务架构的背景、业务场景、功能点、底层原理、实战、设计模式等多个方面进行深度解析,并结合京东电商的案例,探讨微服务架构在实际应用中的实施与效果。
603 6
|
12月前
|
设计模式 Java API
微服务架构演变与架构设计深度解析
【11月更文挑战第14天】在当今的IT行业中,微服务架构已经成为构建大型、复杂系统的重要范式。本文将从微服务架构的背景、业务场景、功能点、底层原理、实战、设计模式等多个方面进行深度解析,并结合京东电商的案例,探讨微服务架构在实际应用中的实施与效果。
276 1

热门文章

最新文章