六、Docker swarm和Docker stack的使用
- 系列文章目录
- 1.Docker swarm
- 1.简介
- 2.docker swarm常用命令
- 3.docker node常用命令
- 4.docker service常用命令
- 5.实战案例
- 6.参考文章
- 2.Docker stack
- 1.简介
- 3.Docker stack常用命令
- 4.实战案例
- 5.常见问题及调错方式
- 1.查看报错信息并尝试解决:`docker service ls | grep uavflightmanage`
- 2.通过`docker service ps xxx --no-trunc`查看错误原因(xxx为服务id)
- 问题一:"no suitable node (scheduling constraints not satisfied on 1 node)"代表是节点名称不匹配
- 问题二“Error starting userland proxy: listen tcp4 0.0.0.0:9008: bind: address already in use”代表是端口被占用
- 问题三:“task:non-zero exit (1)”或者"task: non-zero exit (2): dockerexec: unhealthy container"代表是服务报错
- 3.解决错误之后,删掉原服务,再次创建服务即可(修改yaml配置文件时也要这样操作)
- 6.参考文章
- 3.Portainer可视化管理docker服务
- 1.简介
- 2.实战案例
- 1.部署
- 1.部署英文版:
- 2.部署汉化版:
- 2.使用
- 1.登录
- 2.管理镜像、堆栈、服务、容器的启动、暂停、结束、重启、移除
- 3.查看容器状态和日志
- 3.参考文章
系列文章目录
一、Docker安装及初始化配置(Linux版)
二、Docker安装及使用教程(Windows版)
三、Docker常用命令和部署实例(Linux和Windows通用)
四、Dockerfile应用案例教程(将一个或多个jar包部署到docker容器中运行)
五、Docker Compose下载安装及使用教程
六、Docker Swarm、Docker Stack和Portainer的使用
七、清除docker环境中服务、镜像、容器、挂载卷、网络
1.Docker swarm
1.简介
Docker Swarm是Docker官方的容器集群管理工具,它可以将多个Docker主机组成一个单一的、虚拟的Docker主机,从而实现跨主机的容器集群服务。Swarm基于Go语言实现,并通过标准的Docker API接口提供前端访问。
主要特点:
1.集群管理:Swarm能够将多个Docker主机组成一个集群,并通过一个统一的接口进行管理。
2.资源分配:根据整个集群资源的使用情况,Swarm能够自动分配资源给部署的Docker应用,实现资源利用率的最大化。
3.内置服务发现:从Docker 1.12.0版本开始,Docker Swarm已经内置了服务发现工具,无需再配置Etcd或Consul等额外的服务发现系统。
4.故障恢复:即使Swarm由于某些原因挂掉,集群中的节点也会照常运行。当Swarm恢复后,它会收集并重建集群信息。
2.docker swarm常用命令
docker swarm命令 | 描述 |
---|---|
docker swarm init | 初始化集群 |
docker swarm join-token worker | 查看工作节点的 token |
docker swarm join-token manager | 查看管理节点的 token |
docker swarm join | 加入集群中 |
docker swarm leave | 工作节点离开集群 |
docker swarm leave --force | 管理节点强制离开集群 |
3.docker node常用命令
docker node命令 | 描述 |
---|---|
docker node ls | 查看所有集群节点 |
docker node ps | 查看节点中的 Task 任务 |
docker node rm 节点ID或名称 | 删除某个节点 |
docker node rm -f 节点ID或名称 | 删除某个节点(强制删除) |
docker node inspect 节点ID或名称 | 查看节点详情 |
docker node demote 节点ID或名称 | 节点降级,由管理节点降级为工作节点 |
docker node promote 节点ID或名称 | 节点升级,由工作节点升级为管理节点 |
docker node update 节点ID或名称 | 更新节点 |
4.docker service常用命令
docker service命令 | 描述 |
---|---|
docker service --help | 帮助文档 |
docker service create | 部署服务 |
docker service ls | 查看swarm集群正在运行的列表服务 |
docker service ps nginx | 列出服务的任务 |
docker service ps redis | 列出服务的任务 |
docker service inspect 服务ID或名称 | 查看服务详情 |
docker service logs 服务ID或名称 | 产看某个服务日志 |
docker service rm 服务ID或名称 | 删除某个服务(-f强制删除) |
docker service scale 服务ID=n | 设置某个服务个数,弹性服务,动态 扩/缩 容 |
docker service scale nginx=3 | 修改服务实例数量为3 |
docker service update 服务ID或名称 | 更新某个服务 |
5.实战案例
# Step 1: 创建集群
docker swarm init --advertise-addr 192.168.10.101
#输出如下
Swarm initialized: current node (clumstpieg0qzzxt1caeazg8g) is now a manager.
To add a worker to this swarm, run the following command:docker swarm join --token SWMTKN-1-5ob7jlej85qsygxubqypjuftiwruvew8e2cr4u3iuo4thxyrhg-3hbf2u3i1iagurdprl3n3yra1 192.168.10.101:2377To add a manager to this swarm, run 'docker swarm join-token manager' and follow the instructions.# Step 2: 加入集群,添加 Manager 节点
# 添加 Manager 节点,先查看管理节点的令牌信息
docker swarm join-token manager
# 然后在其他节点上运行 docker swarm join 并携带令牌参数加入 Swarm 集群,该节点角色为 Manager。
docker swarm join --token token值 192.168.31.43:2377# Step 3: 加入集群,添加 Worker 节点
# 添加 Worker 节点,先查看工作节点的令牌信息
docker swarm join-token worker
#然后在其他节点上运行 docker swarm join 并携带令牌参数加入 Swarm 集群,该节点角色为 Worker。
docker swarm join --token token值 192.168.31.43:2377
# Step 1: 创建服务
docker service create --name first_nginx --replicas 2 --publish 80:80 nginx #创建nginx服务
docker service create --name first_nginx --replicas 2 -p 80:80 nginx #创建nginx服务
#参数说明
docker service create:创建服务
--replicas:指定一个服务有几个实例运行
--name:服务名称# Step 2: 查看运行的服务
docker service ls# Step 3: 查看服务的详细信息
docker service inspect first_nginx# Step 4: 查看服务运行在哪些节点上
docker service ps first_nginx# Step 5: 查看应容器
docker ps# Step 6: 打开浏览器访问
http://localhost:80# Step 7: 弹性服务,弹性扩缩容 service 中的容器数量
docker service scale mynginx=5# Step 8: 执行缩容操作,设置副本数为3
docker service update --replicas 10 first_nginx# Step 9: 查看服务运行在哪些节点上
docker service ps first_nginx# Step 10: 删除服务
docker service rm first_nginx
docker service ls# Step 11: 容器的滚动更新及回滚
# 创建 5 个副本,每次更新 2 个,更新间隔 10s,20% 任务失败继续执行,超出 20% 执行回滚,每次回滚 2 个
docker service create --replicas 5 --name redis \
--update-delay 10s \
--update-parallelism 2 \
--update-failure-action continue \
--rollback-monitor 20s \
--rollback-parallelism 2 \
--rollback-max-failure-ratio 0.2 \
redis:5
#参数说明
-update-delay:定义滚动更新的时间间隔;
--update-parallelism:定义并行更新的副本数量,默认为 1;
--update-failure-action:定义容器启动失败之后所执行的动作;
--rollback-monitor:定义回滚的监控时间;
--rollback-parallelism:定义并行回滚的副本数量;
--rollback-max-failure-ratio:任务失败回滚比率,超过该比率执行回滚操作,0.2 表示 20%。# 实现服务的滚动更新
docker service update --image redis:6 redis# 回滚服务,只能回滚到上一次操作的状态,并不能连续回滚到指定操作
docker service update --rollback redis
6.参考文章
https://blog.csdn.net/weixin_37648525/article/details/125346643
https://blog.csdn.net/weixin_37648525/article/details/125347670
https://blog.csdn.net/KingCruel/article/details/128165062
2.Docker stack
1.简介
Docker Stack是Docker Swarm环境中用于管理一组相关服务的工具。它使得在Swarm集群中部署、管理和扩展一组相互关联的服务变得简单。
主要特点:
1.服务集合:Docker Stack允许你在一个配置文件中定义应用的多个服务,这个配置文件通常是一个docker-compose.yml文件。
2.简化部署:使用docker stack deploy命令,你可以一次性部署整个应用的所有服务。
3.配置管理:Docker Stack允许你使用单个配置文件来管理多个服务的配置,使部署和更新更加一致和方便。
4.服务编排:提供了高级的服务编排功能,如服务间的网络配置和卷挂载。 生产环境支持:Docker Stack被设计用于在生产环境中的Docker Swarm集群,提供了额外的可靠性和扩展性。
Docker Compose可以用来进行一个完整的应用程序相互依赖的多个容器的编排的,但是缺点是不能在分布式多机器上使用。
Docker Swarm可以构建了docker集群,并且可以通过docker service在不同集群节点上运行容器服务,但是缺点是不能同时编排多个服务。
在实际的生产开发中,我们一个完整的应用需要的服务往往不止一个,通过docker service 命令来部署的话会很麻烦, Docker Stack可以用于向swarm集群部署完整的应用程序堆栈,可以在分布式多机器上同时编排多个有依赖关系的服务。
Docker Stack 能够在单个声明文件中定义复杂的多服务应用,还提供了简单的方式来部署应用并管理其完整的生命周期:初始化部署 -> 健康检查 -> 扩容 -> 更新 -> 回滚,以及其他功能!可以简单地理解为Stack是集群下的Compose。
3.Docker stack常用命令
docker stack命令 | 描述 |
---|---|
docker stack deploy -c yaml配置文件 堆栈名称 | 部署新的堆栈或更新现有堆栈 |
docker stack ls | 列出现有堆栈 |
docker stack ps 堆栈名称 | 列出堆栈中的任务 |
docker stack rm 堆栈名称 | 删除一个或多个堆栈 |
docker stack services 服务名称 | 列出堆栈中的服务 |
4.实战案例
1.进入服务目录
cd /platform/uavflightmanage-1.0.0/
2.编辑配置文件
vi uavflightmanage.yaml
3.按照配置文件创建docker服务
docker stack deploy -c uavflightmanage.yaml uavflightmanage
4.查看服务是否成功创建并启动成功
docker ps -a |grep uavflightmanage
有服务在运行表示成功,没有服务在运行表示失败
5.常见问题及调错方式
1.查看报错信息并尝试解决:docker service ls | grep uavflightmanage
2.通过docker service ps xxx --no-trunc
查看错误原因(xxx为服务id)
问题一:"no suitable node (scheduling constraints not satisfied on 1 node)"代表是节点名称不匹配
(1)查看docker的节点名称为:ut
(2)查看服务的配置文件中的节点名为linx,那么将linx改成ut即可
问题二“Error starting userland proxy: listen tcp4 0.0.0.0:9008: bind: address already in use”代表是端口被占用
找到被占用的端口号的服务,杀掉即可
问题三:“task:non-zero exit (1)”或者"task: non-zero exit (2): dockerexec: unhealthy container"代表是服务报错
查看服务报错原因:
docker logs -f 服务id
docker logs 服务id --tail 100
Minion的配置问题(查看nacos和java程序的Minion_addr是否匹配)
3.解决错误之后,删掉原服务,再次创建服务即可(修改yaml配置文件时也要这样操作)
docker stack rm uavflightmanage
docker stack deploy -c /platform/uavflightmanage-1.0.0/uavflightmanage.yaml uavflightmanage
6.参考文章
https://blog.csdn.net/weixin_37648525/article/details/125417972
3.Portainer可视化管理docker服务
1.简介
Portainer是一个开源的、轻量级的图形化界面管理工具,用于简化Docker和Kubernetes等容器技术的管理。它提供了一个直观的Web界面,使得用户无需编写复杂的命令行指令即可轻松地创建、管理、监控容器和容器集群。无论是个人开发者还是企业团队,Portainer都能帮助他们更高效地管理容器化应用。用户可以通过Portainer来管理Docker容器、镜像、网络、卷等资源,以及进行用户权限管理和设置。此外,Portainer还支持API接口,允许与其他系统集成和自动化管理。
2.实战案例
1.部署
1.部署英文版:
1.拉取镜像:docker pull portainer/portainer
2.创建存储目录:mkdir -p /www/portainer/data
3.部署运行Portainer:docker run -p 19000:9000 --name portainer --restart=always -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock -v /www/portainer/data:/data -d portainer/portainer
2.部署汉化版:
1.拉取镜像:docker pull portainer/portainer
2.创建存储目录:mkdir -p /www/portainer/data
3.进入存储目录:cd /www/portainer
4.获取汉化包:wget https://raw.githubusercontent.com/renyinping/portainer-cn/master/Portainer-CN.zip
5.解压文件:unzip Portainer-CN.zip -d public
6.部署运行Portainer:docker run -p 19000:9000 --name portainer --restart=always -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock -v /www/portainer/data:/data -v /www/portainer/public:/public -d portainer/portainer
2.使用
1.登录
这里是把外网19000映射到内网9000,所以这里直接访问http://ip:19000即可,首次需要创建用户名密码
2.管理镜像、堆栈、服务、容器的启动、暂停、结束、重启、移除
3.查看容器状态和日志
3.参考文章
https://blog.csdn.net/helloqibin/article/details/126830076