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Docker實現(xiàn)分布式應(yīng)用功能教程

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本文詳細(xì)講述了Docker實現(xiàn)分布式應(yīng)用功能。分享給大家供大家參考,具體如下:

這里接著前面一篇《Docker簡單安裝與應(yīng)用入門教程》后面擴(kuò)展應(yīng)用程序。實現(xiàn)負(fù)載平衡,要做到這一點,必須在分布式應(yīng)用程序的層次結(jié)構(gòu)中的服務(wù)層實現(xiàn)。

在分布式應(yīng)用程序中,應(yīng)用程序的不同部分被稱為“服務(wù)”。例如,一個視頻共享站點,它可能包括一個用于將應(yīng)用程序數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)庫中的服務(wù)、后面的視頻轉(zhuǎn)碼服務(wù)、用戶上傳東西、為前端服務(wù)等等。

服務(wù)實際上只是“生產(chǎn)中的容器”,服務(wù)只運行一個鏡像,但它編碼鏡像運行的方式,例如,應(yīng)該使用哪個端口,容器應(yīng)該運行多少個副本,以便服務(wù)具有所需的容量等。縮放服務(wù)會更改運行該軟件的容器實例的數(shù)量,從而為流程中的服務(wù)分配更多的計算資源。幸運的是,使用Docker平臺定義、運行和擴(kuò)展服務(wù)非常簡單,只需編寫一個docker-compose.yml文件即可。

創(chuàng)建docker-compose.yml文件

創(chuàng)建docker-compose.yml文件,并放在與Dockerfile相同的目錄下,docker-compose.yml文件是一個YAML文件,它定義了Docker容器在生產(chǎn)中的行為方式。

version: "3"
services:
 web:
  # 用你的用戶名和鏡像細(xì)節(jié)替換username/repo:tag命令
  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:

這個docker-compose.yml文件告訴Docker執(zhí)行以下操作:

- 從注冊表中取出我們在《Docker簡單安裝與應(yīng)用入門教程》中上傳的鏡像。
- 運行該鏡像的5個實例作為一個名為web的服務(wù),限制每個服務(wù)器最多使用10%的CPU(跨所有核心)和50MB的RAM。
- 如果一個失敗,立即重新啟動容器。
- 將主機(jī)上的端口80映射到Web的端口80。
- 指示W(wǎng)eb容器通過稱為webnet的負(fù)載平衡網(wǎng)絡(luò)共享端口80(在內(nèi)部,容器本身將在臨時端口上發(fā)布到Web的端口80)。
- 使用默認(rèn)設(shè)置(這是一個負(fù)載平衡覆蓋網(wǎng)絡(luò))定義webnet網(wǎng)絡(luò)。

運行新的負(fù)載平衡應(yīng)用程序

在使用docker stack deploy命令之前,先運行以下命令。

$ docker swarm init

打開一個命令行終端,確保仍然在新目錄的頂層,現(xiàn)在來運行它,必須給應(yīng)用程序一個名稱,在這里它被設(shè)置為getstartedlab

$ docker stack deploy -c docker-compose.yml getstartedlab

單個服務(wù)堆棧在一臺主機(jī)上運行了5個部署鏡像的容器實例,在應(yīng)用程序中獲取一項服務(wù)的服務(wù)ID。

$ docker service ls

您將看到Web服務(wù)的輸出,并以您的應(yīng)用程序名稱作為前綴。如果您將其命名為與此示例中所示的相同,則名稱將為getstartedlab_web。還列出了服務(wù)ID以及副本數(shù)量,鏡像名稱和暴露端口。

在服務(wù)中運行的單個容器稱為任務(wù)。任務(wù)會被賦予唯一的數(shù)字增加的ID,最多可以運行在docker-compose.yml中定義的replicas數(shù)量。使用以下命令可以列出服務(wù)中的任務(wù)。

$ docker service ps getstartedlab_web

如果只列出系統(tǒng)上的所有容器,也會顯示任務(wù),但不會被服務(wù)過濾。

$ docker container ls -q

可以連續(xù)多次運行curl -4 http://localhost,或者在瀏覽器中轉(zhuǎn)到該URL并點擊幾次刷新。

無論哪種方式,都能看到容器ID的更改,演示負(fù)載平衡。在每個請求中,以循環(huán)方式選擇5個任務(wù)中的一個來響應(yīng),容器ID將匹配您以前的docker container ls -q命令的輸出。

縮放應(yīng)用程序

可以通過更改docker-compose.yml中的replicas值,保存更改并重新運行docker stack deploy命令來擴(kuò)展應(yīng)用程序。

$ docker stack deploy -c docker-compose.yml getstartedlab

Docker會做一個更新操作,不需要先刪除堆棧或殺死任何容器。現(xiàn)在,重新運行docker container ls -q來查看重新配置的已部署實例。明顯因為擴(kuò)大了replicas值,即副本,有了更多的任務(wù)和容器。

接下來,結(jié)束應(yīng)用程序和集群,使用docker stack rm把應(yīng)用程序結(jié)束,使用docker swarm leave把集群結(jié)束。

$ docker stack rm getstartedlab
$ docker swarm leave --force

希望本文所述對大家docker容器的使用有所幫助

標(biāo)簽:海東 遼源 衡水 南通 湖南 黃石 楊凌 新鄉(xiāng)

巨人網(wǎng)絡(luò)通訊聲明:本文標(biāo)題《Docker實現(xiàn)分布式應(yīng)用功能教程》,本文關(guān)鍵詞  Docker,實現(xiàn),分布式,應(yīng)用,;如發(fā)現(xiàn)本文內(nèi)容存在版權(quán)問題,煩請?zhí)峁┫嚓P(guān)信息告之我們,我們將及時溝通與處理。本站內(nèi)容系統(tǒng)采集于網(wǎng)絡(luò),涉及言論、版權(quán)與本站無關(guān)。
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