Docker Swarm 深入浅出

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# 前言

2018年初，于北京

当我学会如何使用Doker来发布一个容器，以及学会如何使用docker-compose来发布和管理服务时，我很惊讶Docker容器真的是一个好东西！在研究分布式系统、微服务框架时，Docker确实是一个很好的帮手。我们通过Docker能够在单主机上模拟分布式集群环境，当然你的主机在CPU/内存/硬盘等系统资源的性能如果能够尽可能高的话，你会感到你的学习和研究过程是多么的流畅，让人心旷神怡！

在开发环境或者实验环境中，我们通过单主机Docker Engine来模拟集群环境，可以很容易的将分布式系统的理论付诸于实践，帮助我们理解各种分布式系统的应用原理。但是在实际的生产环境中，我们不可能使用单主机来部署我们的任何应用。那么，在生产环境中如何做到Docker Engine跨主机互联呢？

后来，带着这个问题在百度上查了一些资料。百度上搜索出来的各大论坛和博客的文章大多在将需要使用Zookeeper等类似的组件做一个Discovery机制的数据中心，然后经过一系列的配置使多主机上的Docker Engine能够通过注册发现彼此，形成一个Docker Engine集群。这样在Docker Engine的集群中创建`overlay network`，容器之间就可以分布式部署在不同主机的Docker Engine上，并能够通过overlay network互通。我当时就想，What's the hell! 这么复杂！故障点岂不是越来越多？怎么保证稳定性！？

还有诸如使用虚拟网络交换机组件的方案，就不说了。最后看到使用Kubernetes、Mesos来集成管理的方案。好歹一个是Google的项目，一个是Apache的项目。具体优劣也是众说纷纭，而且学习成本也很大。我一直有一个直觉Docker本身应该有一个多主机集群的方案。最后，我在Docker v17.12的Guides中找到了关于Swarm的介绍。

读者将要阅读到的内容翻译来至Docker官网的指南关于Swarm部分的内容，也揉入了译者的理解。水平有限，还望大家指教斧正。作者的联系方式：holynull@126.com

**这里要向Docker项目的所有开发者和文档的编撰者致以崇高的敬意。尤其Guides的编撰者值得赞扬。Guides的语言简单明了，内容精细准确，为我们的学习提供了很大的帮助。**

> 引用

概述

Docker在1.12.0和以上版本中增加了`swarm`模式。通过`swarm`模式管理的Docker Engines集群称之为“Swarm”。并可以通过Docker CLI来创建Swarm，在Swarm中部署应用服务，以及管理Swarm。

## 功能特点

- **在Docker Engines中集成了集群管理功能：**通过Docker CLI可以创建一个用来发布应用`services`的`swarm`，而不需要安装其他任何额外的软件来管理`swarm`。

- **分散式设计：**与在部署时确定节点角色的处理方式不同，Docker Engines在运行时才会有节点角色的区分。我们可以把节点部署成为即是`mananger`节点同样也是`worker`节点，这意味着我们可以在一个单一的磁盘镜像上创建一个Swarm。

- **规模扩展和收缩：**对于每一个`service`可以定义运行`task`的数量，即`service`的运行规模。当我们对`service`运行的数量进行调整时，`manager`节点会自动的增加或者移除`task`来实现我们所指定的`service`运行规模。

- **状态维持：**manager节点会不断的监视我们设定的swarm的状态和实际状态的变化。例如，我们设定一个service的一个container需要有10个副本，但是其中保存2个副本的workder节点崩溃了，这是manager节点会在其他可用的worker节点上分配两个新副本，并将崩溃的副本移除掉。

- **多宿主机网络：**可以指定`overlay network`给所有的service。当初始化时或者更新应用时，manager节点会为每一个container分配一个在`overlay network`上的地址。

- **服务发现：**manager节点会为每一个swarm中的service分配一个唯一的DNS name，对service的调用会通过负载均衡策略，指向其中一个container上。我们可以通过swarm内部的DNS服务器查询到swarm中正在运行的每一个container。

- **负载均衡：**我们可以通过暴露service的端口给外部的负载均衡设备。而在swarm内部我们可以指定service的container如何在节点上分布。

- **默认安全机制：**在swarm中节点和节点间的通信强制使用TLS协议进行安全通信。用户可以使用自己签署的证书，或者其他CA中心的证书。

- **回滚更新：**在发布应用服务更新时，部署的更新会从一个节点逐渐蔓延到整个swarm。manager节点可以让你控制蔓延的时延，一但更新过程中发生问题，可以使task回滚到之前的一个版本。

# Swarm模式关键概念

本章主要介绍一些Docker Engines1.12集群管理和业务流程特性的独特概念。

## Swarm是什么？

Docker Engines的集群管理和业务流程功能是由[swarmkit](https://github.com/docker/swarmkit/)构建的。Swarmkit是一个独立的项目，由Docker直接调用来实现Docker的业务流程层。

Swarm由多个运行了swarm模式Docker Engine的宿主机组成，每一个宿主机扮演了manager角色或者worker角色，再或者即扮演了manager角色也扮演了worker角色。Manager是管理节点关系和委托的节点，而worker是用来运行service的节点。创建service前，我们需要定义一些参数来使service运行时达到一个期望的最优状态，包括副本数，网络，可用的存储资源，service对外暴露的端口，等等。Docker将不断的监控service的运行状态，一旦运行状态发生变化，Docker将对service进行调整使状态回到预设状态。例如，当一个worker节点不可用时，Docker将调度这个节点上的task到其他可用的节点上。Swarm Service由很多个container组成。而`task`是swarm service中的一个container，并由manager节点进行管理，而不是一个独立的container。

Swarm service不同于独立的container的一个好处是可以修改service的配置，包括网络、存储挂载，而不用手动重启service。Docker将会更新配置，停止所有过期配置的service的task，然后根据新配置创建新的task。

当Docker以swarm模式运行时，也可以在Docker下运行独立的container。独立的contianer和swarm service一个主要的不同点是，只有swarm的manager才能管理swarm，而独立的container可以在任何一个daemon上启动。Docker daemon可以以manager身份、worker身份，或者同时以两种身份加入到swarm中。

就像使用Docker Compose一样，我们可以使用Swarm service stacks来定义和运行container。

下面我们将继续介绍关于Docker swarm services的相关概念，包括：nodes、services、tasks和load balancing。

## Nodes

Node是组成swarm的Docker engine的一个实例。你也可以这样理解，我们可以运行多个node在单独的一个物理计算机服务器上或者云服务器上，但是生产环境通常会要求我们将Docker node分散部署在多个物理主机或者云服务器上。

部署应用到swarm时，首先需要向manager提交要发布的service的定义（配置）。manager节点会对worker节点派发task。

manager节点同时具有执行业务流程的功能，以及为了维持swarm状态而必须的集群管理功能。所有的manager节点会推选一个节点作为leader来实施业务流程任务。

worker节点接收并执行manager节点分配的任务。manager节点默认是可以运行service的，除非我们设置manager节点仅作为manager角色执行管理任务。每个worker节点上会有一个agent，并且不断的汇报分配到这个节点上的task执行情况。woker节点向manager节点汇报分配给它的任务的当前状态，manager节点才能根据task的运行的情况来维持每一个worker上的状态。

## Services and tasks

Service是将要在manager或者worker节点上执行的task的定义。它在swarm系统的结构中处于中心位置，并且是用户的主要操作对象。

当创建service时，你可以执行container使用哪个镜像，并设定将在container内执行哪些命令。

在service的副本模式情况下，manager会使swarm生成n个任务，并分配到所有的node上执行，n等于指定的副本数量。副本数量就是service的container的数量（即，service的scale）。

对于全局services，swarm会在集群的每一个node上执行一个任务。

每一个task包括一个运行的container，以及在container内部运行的命令。task是swarm调度的原子单元。manager将根据副本数生成的task分配到所有worker节点上。一定一个task被分配到一个node上，将不能在移动到其他节点上。所以，task状态的原子性在于task只能在一个node上运行或者失败。

## Load balancing

manager使用入口负载均衡向swarm之外暴露service的端口。manager可以自动为service分配PublishedPort，也可以通过设置指定PublishedPort。如果没有指定端口号，manager将从30000到32767之间选择一个端口号分配给service。

外部组件，例如cloud load balancers，可以通过service的PublishedPort访问到集群中的某一个节点，然而这个节点并不一定正在运行端口对应service的task。但是，swarm中所有的节点都会将入口链接路由指向到对应的service上正在运行的task实例。

Swarm拥有一个内部的DNS组件，这个组件会为每一个service分配一个DNS入口。manager使用内部负载均衡，基于service的DNS name，将请求分发到service集群。

# 开始使用Swarm

本教程将介绍一些Docker Engine在Swarm模式下的一些功能特性。并引导读者完成如下操作：

- 在Swarm模式下初始化Docker Engine集群。

- 给Swarm添加节点

- 部署应用服务到Swarm

- 管理Swarm

本教程将使用Docker Engine CLI的命令行来进行操作。读者首先需要在一个网络环境中的服务器上安装Docker，并能够在服务器的shell中运行命令。

# 安装

请注意本教程有如下要求：

- 3台在同一个网络中的预装Linux操作系统的宿主机，并且宿主机上安装Docker。
- Docker Engine的版本1.12+
- 需要清楚作为Manager的主机的IP地址
- 主机之间需要能够互相开放端口

## 3个联网的宿主机

本教程要求具备3台联网的Linux操作系统的宿主机，并且安装Docker。这些宿主机可以是物理服务器，也可以是虚拟机或者各种云服务器。读者也可使用Docker Machine来简历主机。

3台宿主机中的一台将作为Manager，我们这里称作manager1。其他两台将作为Worker，分别称作worker1和worker2。

> **注意：** 读者同样可以通过教程的步骤实验创建一个单节点的swarm，这种情况下你只需要一台宿主机。但是多节点命令将不能运行，但是你可以初始化一个swarm、创建service和设定service的scale。

## Docker Engine 1.12 or newer

本教程要求要求每台宿主机上安装Docker Engine 1.12 +。安装完成以后确定Docker Engine Daemon成功启动运行。

## Manager宿主机的IP地址

宿主机必须被分配一个固定的IP地址。Swarm中的节点必须能够通过IP地址访问到Manager节点。

如果使用Docker Machine建立的宿主机，我们可以通过`docker-machine ls`或者`docker-machine -ip <MACHINE-NAME>`来获得IP地址。

本教程中的manager1的IP地址是： 192.168.99.100.

## Open protocols and ports between the hosts

宿主机需要开发如下端口，某些操作系统中这些端口是默认开放的：

- TCP 2377 - 集群管理通信端口
- TCP and UDP 7946 - 节点之间的通信端口
- UDP 4789 - Overlay Network数据传输端口

如果你计划创建加密的Overlay Network，还需要设置IP协议支持50 (ESP) traffic。

# 创建Swarm

在完成安装步骤以后，就可以准备创建Swarm。首先要确定Docker Engine 已经在所有的主机上已经运行起来。

1. 打开终端通过ssh进入到manager节点，即进入本教程称之为manager1的宿主机。如果你使用Docker Machine，你可以通过如下命令进入宿主机manager1：

```
$ docker-machine ssh manager1

```
2. 执行如下命令创建一个新的Swarm：

```
docker swarm init --advertise-addr <MANAGER-IP>
```
> **注意：**如果你使用Docker for Mac或者Docker for Windows实验单节点Swarm，那么命令后面就不要加任何参数。这种情况下不需要指定`--advertise-addr`。

在本教程重，执行如下命令在manager1主机上创建一个swarm：
```
$ docker swarm init --advertise-addr 192.168.99.100
Swarm initialized: current node (dxn1zf6l61qsb1josjja83ngz) is now a manager.

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

docker swarm join \
--token SWMTKN-1-49nj1cmql0jkz5s954yi3oex3nedyz0fb0xx14ie39trti4wxv-8vxv8rssmk743ojnwacrr2e7c \
192.168.99.100:2377

To add a manager to this swarm, run 'docker swarm join-token manager' and follow the instructions.
```
参数`--advertise-addr`将功能对外公布manager节点的IP地址为`192.168.99.100`。其他节点必须能够通过这个IP地址访问到该节点。

我们可以看见输出的结果包含了一条在Swarm中添加新节点的命令。节点将依赖参数`--token`，作为manager或者worker加入Swarm。

3. 运行`docker info`命令查看Swarm的当前状态。
```
$ docker info

Containers: 2
Running: 0
Paused: 0
Stopped: 2
...snip...
Swarm: active
NodeID: dxn1zf6l61qsb1josjja83ngz
Is Manager: true
Managers: 1
Nodes: 1
...snip...
```
4. 运行`docker node ls`命令查看节点的信息。

```
$ docker node ls

ID HOSTNAME STATUS AVAILABILITY MANAGER STATUS
dxn1zf6l61qsb1josjja83ngz * manager1 Ready Active Leader
```

`*`表示当前链接的节点，即我们执行操作命令的节点。

Docker Engine在swarm模式下，使用宿主机的host name来命名节点。

# 增加节点

在manager节点上创建了Swarm之后，我们就可以来添加worker节点了。

1. 通过ssh登录到worker节点所在的主机上。本教程中则登录到worker1主机上。
2. 执行创建Swarm时，运行命令`docker swarm init`输出产生的，用来加入Swarm的命令。我们将创建一个worker节点并加入到之前创建的Swarm中。
```
$ docker swarm join \
--token SWMTKN-1-49nj1cmql0jkz5s954yi3oex3nedyz0fb0xx14ie39trti4wxv-8vxv8rssmk743ojnwacrr2e7c \
192.168.99.100:2377

This node joined a swarm as a worker.
```
如果命令无法执行，可以在manager节点上执行下面的命令，重新获得以worker身份加入Swarm的命令。
```
$ docker swarm join-token worker

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

docker swarm join \
--token SWMTKN-1-49nj1cmql0jkz5s954yi3oex3nedyz0fb0xx14ie39trti4wxv-8vxv8rssmk743ojnwacrr2e7c \
192.168.99.100:2377
```
3. 通过ssh登录到第二个要以worker身份加入Swarm的宿主机上。本教程中我们登录到worker2主机上。
4. 执行创建Swarm时，运行命令`docker swarm init`输出产生的，用来加入Swarm的命令。我们将创建第二个worker节点并加入到之前创建的Swarm中。
```
$ docker swarm join \
--token SWMTKN-1-49nj1cmql0jkz5s954yi3oex3nedyz0fb0xx14ie39trti4wxv-8vxv8rssmk743ojnwacrr2e7c \
192.168.99.100:2377

This node joined a swarm as a worker.
```
5. 通过ssh登录到manager节点，执行`docker node ls`命令，查看节点信息。
```
ID HOSTNAME STATUS AVAILABILITY MANAGER STATUS
03g1y59jwfg7cf99w4lt0f662 worker2 Ready Active
9j68exjopxe7wfl6yuxml7a7j worker1 Ready Active
dxn1zf6l61qsb1josjja83ngz * manager1 Ready Active Leader
```
`MANAGER`列标记哪些节点是manager节点。worker节点该列则为空。
Swarm相关的管理命令，如`docker node ls`只能在manager节点上运行。

# 发布service

在创建了Swarm之后，我们就可以发布一个service了。虽然我们之前创建了worker节点，但是对于发布service来说这并不是必须的。

1. 通过ssh登录到manager节点上，本教程中我们登录到manager1主机上。
2. 执行如下命令：

```
$ docker service create --replicas 1 --name helloworld alpine ping docker.com

9uk4639qpg7npwf3fn2aasksr
```
- `docker service create`命令创建了一个service
- `--name`将service命名为`helloworld`
- `--replicas`指定运行1个实例
- `alpine ping docker.com`定义了service将以`Alpine Linux`为镜像的container运行，并在container内部执行命令`ping docker.com`
3. 执行`docker service ls`命令，查看正在运行的service。

```
$ docker service ls

ID NAME SCALE IMAGE COMMAND
9uk4639qpg7n helloworld 1/1 alpine ping docker.com
```

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