31、使用 Docker Machine 和 Swarm 构建集群

使用 Docker Machine 和 Swarm 构建集群

1. Docker Machine 基础操作

Docker Machine 是用于构建和管理基于 Docker 的机器集群的强大工具。在使用 Docker Machine 时，有一些基础操作是我们需要掌握的。

首先是文件复制和查看操作。我们可以使用 docker-machine scp 命令在不同主机之间复制文件，使用 docker-machine ssh 命令查看目标主机上的文件。例如，将 host1 上的 dog.file 文件复制到 host2 上，并查看该文件内容：

docker-machine scp host1:dog.file host2:dog.file
docker-machine ssh host2 "cat dog.file"

这些与 SSH 相关的命令对于自定义配置、检索卷内容以及执行其他与主机相关的维护操作至关重要。

另外，启动、停止（或终止）和移除机器的命令与操作容器的命令类似。 docker-machine 提供了四个子命令： start 、 stop 、 kill 和 rm 。示例如下：

docker-machine stop host2
docker-machine kill host3
docker-machine start host2
docker-machine rm host1 host2 host3

2. 配置 Docker 客户端以连接远程守护进程

Docker Machine 会记录和跟踪其所管理机器的状态。它可以用于在远程主机上升级 Docker、打开 SSH 连接以及在主机之间安全地复制文件。然而，像 docker 命令行界面或 docker-compose 这样的 Docker 客户端一次只能连接到一个 Docker 主机。因此，Docker Machine 的一个重要功能是为活动的 Docker 主机生成环境配置。

以下是 Docker Machine、Docker 客户端和环境之间的关系：

graph LR
    A[Docker Machine 状态文件] --> B[Docker Machine (CLI)]
    B --> C[环境变量]
    C --> D[Docker (CLI)]
    D --> E[从环境变量获取连接信息]
    B --> F[设置连接特定机器的环境变量]
    A --> G[记录所有管理机器的状态]

要开始管理 Docker 环境，我们可以创建新的机器并激活其中一个。首先使用 create 命令创建机器：

docker-machine create --driver virtualbox machine1
docker-machine create --driver virtualbox machine2

为了激活新机器，我们需要更新环境。Docker Machine 提供了 env 子命令，它会尝试自动检测用户的 shell 并打印配置环境以连接到特定机器的命令。如果无法自动检测，可以使用 --shell 标志指定特定的 shell：

docker-machine env machine1 
docker-machine env --shell powershell machine1 
docker-machine env --shell cmd machine1 
docker-machine env --shell fish machine1 
docker-machine env --shell bash machine1

例如，在 POSIX 兼容的 shell 中设置 machine1 为活动机器：

eval "$(docker-machine env machine1)"

在 Windows 的 PowerShell 中，可以使用以下命令：

docker-machine env --shell=powershell machine1 | Invoke-Expression

我们可以使用 active 子命令或查看 ls 子命令输出中的 ACTIVE 列来验证是否成功激活了 machine1 ：

docker-machine active
docker-machine ls

3. 使用多台机器工作

创建几个容器，体验使用多台机器的简单性和微妙之处。首先，在活动机器上拉取一个镜像：

docker pull dockerinaction/ch12_painted

需要注意的是，拉取到活动机器上的镜像只会存在于该机器上。如果要在整个集群中使用某个通用镜像，需要在每台机器上分别拉取。

在启动容器之前，我们可以切换活动机器并列出镜像：

eval "$(docker-machine env machine2)" 
docker images

由于 machine2 之前没有安装过任何镜像， images 子命令的输出应该为空。

接下来，在 machine2 上拉取镜像并运行容器：

docker run -t dockerinaction/ch12_painted \
    Tiny turtles tenderly touch tough turnips.

比较 machine1 和 machine2 上的容器列表：

docker ps -a
eval "$(docker-machine env machine1)" 
docker ps -a

由于 machine1 上还没有创建任何容器，列表应该为空。

这个简单的示例展示了使用多台机器的便捷性，但也说明了手动连接、编排和调度大量机器上的工作可能会很混乱。除非特别查询活动主机，随着使用的机器数量增加，很难跟踪 Docker 客户端的指向。

虽然可以利用 Docker Compose 简化编排，但 Compose 也像其他 Docker 客户端一样，只会使用环境配置所指向的 Docker 守护进程。在继续之前，我们可以清理环境，移除 machine1 和 machine2 ：

docker-machine rm machine1 machine2

4. 引入 Docker Swarm

Docker Machine 适合构建和管理机器集群，而 Docker Compose 为基于 Docker 容器的服务提供编排功能。然而，仍然存在两个主要问题：在 Docker 机器集群中调度容器以及发现这些服务的部署位置。Docker Swarm 可以解决这些问题。

4.1 调度和服务发现问题

当人们遇到第一个问题时，可能会问：“应该选择哪台机器来运行给定的容器？” 在机器集群中组织需要运行的容器并非易事。过去，我们会将不同的软件部署到不同的机器上，以机器为部署单元，自动化更容易实现。但现在，使用 Linux 容器进行隔离和 Docker 进行容器工具化，主要关注的是资源使用效率、每台机器的硬件性能特征和网络局部性。基于这些因素选择机器的过程称为调度。

解决调度问题后，又会面临新的问题：“现在我的服务已经部署在网络中的某个地方，其他服务如何找到它？” 当将调度委托给自动化过程时，无法事先知道服务的部署位置。传统上，服务器软件使用 DNS 来解析已知名称到一组网络位置，但写入数据是另一个问题。在特定位置宣传服务的可用性称为注册，解析命名服务的位置称为服务发现。

4.2 使用 Docker Machine 构建 Swarm 集群

Swarm 集群由两种类型的机器组成：运行 Swarm 管理模式的机器称为管理器（manager），运行 Swarm 代理的机器称为节点（node）。

使用 Docker Machine 构建 Swarm 集群与创建独立的 Docker 机器类似，只是在使用 create 子命令时需要添加一些额外的命令行参数：
- --swarm ：表示创建的机器应运行 Swarm 代理软件并加入集群。
- --swarm-master ：指示 Docker Machine 将新机器配置为 Swarm 管理器。
- --swarm-discovery ：指定集群的唯一标识符。

创建 Swarm 集群的步骤如下：
1. 创建集群标识符：

docker-machine create --driver virtualbox local 
eval "$(docker-machine env local)" 
docker run --rm swarm create

最后一个命令会输出一个十六进制的标识符，将其复制并替换后续命令中的 <TOKEN> 。

2. 创建一个三节点的 Swarm 集群：

docker-machine create \
    --driver virtualbox \
    --swarm \
    --swarm-discovery token://<TOKEN> \
    --swarm-master \ 
    machine0-manager
docker-machine create \
    --driver virtualbox \
    --swarm \
    --swarm-discovery token://<TOKEN> \
    machine1
docker-machine create \
    --driver virtualbox \
    --swarm \
    --swarm-discovery token://<TOKEN> \
    machine2

可以使用 docker-machine ls 子命令的输出识别这些机器是否属于 Swarm 集群，集群管理器的名称会显示在 SWARM 列中：
| NAME | URL | SWARM |
|------------------|---------------------------|----------------------------|
| machine0-manager | tcp://192.168.99.106:2376 | machine0-manager (manager) |
| machine1 | tcp://192.168.99.107:2376 | machine0-manager |
| machine2 | tcp://192.168.99.108:2376 | machine0-manager |

一个 Docker 客户端可以单独配置以与这些机器中的任何一个一起工作，但当配置客户端使用管理器上的 Swarm 端点时，就可以将集群视为一个大机器来工作。

4.3 Swarm 扩展 Docker 远程 API

Docker Swarm 管理器端点公开 Swarm API，Swarm 客户端可以使用该 API 控制或检查集群。更重要的是，Swarm API 是 Docker 远程 API 的扩展，这意味着任何 Docker 客户端都可以直接连接到 Swarm 端点，并将集群视为单个机器。

以下是 Swarm 管理器将 Docker 客户端指定的工作委托给集群中节点的过程：

graph LR
    A[Docker 客户端] --> B[Swarm 管理器 (端口 3376)]
    B --> C[选择目标节点]
    C --> D[连接到节点的 Docker 引擎 (端口 2376)]
    D --> E[调度工作]
    F[Machine 0 - 管理器] --> B
    G[Machine 1] --> H[Swarm 代理 (token://12341234)]
    H --> D
    I[Machine 2] --> J[Swarm 代理 (token://12341234)]
    J --> D

配置环境以使用上一节创建的 Swarm 集群。在 POSIX 兼容的 shell 中，运行以下命令：

eval "$(docker-machine env --swarm machine0-manager)"

在 PowerShell 中，运行：

docker-machine env --swarm machine0-master | Invoke-Expression

当环境配置为访问 Swarm 端点时， docker 命令行界面将使用 Swarm 功能。例如，使用 docker info 命令将报告整个集群的信息，而不是单个守护进程的详细信息：

Containers: 4
Images: 3
Role: primary
Strategy: spread
Filters: affinity, health, constraint, port, dependency
Nodes: 3
 machine0-manager: 192.168.99.110:2376
  ? Containers: 2
  ? Reserved CPUs: 0 / 1
  ? Reserved Memory: 0 B / 1.022 GiB
  ? Labels: executiondriver=native-0.2, kernelversion=4.0.9-...
 machine1: 192.168.99.111:2376
  ? Containers: 1
  ? Reserved CPUs: 0 / 1
  ? Reserved Memory: 0 B / 1.022 GiB
  ? Labels: executiondriver=native-0.2, kernelversion=4.0.9-...
 machine2: 192.168.99.112:2376
  ? Containers: 1
  ? Reserved CPUs: 0 / 1
  ? Reserved Memory: 0 B / 1.022 GiB
  ? Labels: executiondriver=native-0.2, kernelversion=4.0.9-...
CPUs: 3
Total Memory: 3.065 GiB
Name: 942f56b2349a

接下来，在集群中创建一个容器：

docker run -t -d --name hello-swarm \
    dockerinaction/ch12_painted \
    Hello Swarm

可以使用 logs 子命令查看容器的输出：

docker logs hello-swarm

使用 ps 子命令并过滤容器名称，可以发现容器所在的机器：

docker ps -a -f name=hello-swarm

在创建类似的容器时，集群可能会将其调度到不同的主机上。在进行此操作之前，再次检查集群信息：

docker info

注意集群中的容器和镜像数量：

Containers: 5
Images: 4

Containers 和 Images 的数量是集群的非重复总和。由于集群中有三个节点，需要三个代理容器和一个管理器容器，剩下的一个容器就是刚刚创建的 hello-swarm 容器。四个镜像由三个 swarm 镜像副本和一个 dockerinaction/ch12_painted 镜像副本组成。需要注意的是，使用 run 命令创建容器时，所需的镜像只会在调度容器的主机上拉取。

使用 Docker Machine 和 Swarm 构建集群

5. Swarm 调度算法与实践

在使用 Swarm 集群时，调度算法起着关键作用，它决定了容器将被部署到哪个节点上。Swarm 提供了多种调度算法，常见的有 spread 、 binpack 和 random 。

• spread ：该算法会尽量将容器均匀地分布到各个节点上，以充分利用集群的资源，避免某个节点负载过高。
• binpack ：此算法会尝试将容器集中部署到尽可能少的节点上，以提高资源的利用率，减少空闲资源。
• random ：随机选择一个节点来部署容器。

我们可以在创建 Swarm 集群时通过相关参数指定调度算法。例如，在创建 Swarm 管理器时，使用 --swarm-strategy 参数：

docker-machine create \
    --driver virtualbox \
    --swarm \
    --swarm-discovery token://<TOKEN> \
    --swarm-master \ 
    --swarm-strategy spread \
    machine0-manager

为了更好地理解调度算法的作用，我们可以进行以下实践。首先，确保环境已配置为使用 Swarm 集群：

eval "$(docker-machine env --swarm machine0-manager)"

然后，创建多个容器：

for i in {1..5}; do
    docker run -t -d --name container-$i \
        dockerinaction/ch12_painted \
        "Container $i is running"
done

使用 docker ps -a 命令查看容器的分布情况：

docker ps -a

通过观察容器所在的节点，我们可以直观地看到调度算法的效果。如果使用的是 spread 算法，容器应该会相对均匀地分布在各个节点上。

6. 服务发现与负载均衡

在 Swarm 集群中，服务发现和负载均衡是非常重要的功能。当我们在集群中部署多个服务实例时，其他服务需要能够方便地找到这些实例，并且能够实现负载均衡，以提高系统的性能和可靠性。

Swarm 内置了服务发现和负载均衡机制。当我们创建一个服务时，Swarm 会为该服务分配一个虚拟 IP 地址（VIP），其他服务可以通过这个 VIP 地址来访问该服务。

以下是创建一个服务的示例：

docker service create \
    --name my-service \
    --replicas 3 \
    dockerinaction/ch12_painted \
    "My service is running"

在这个示例中，我们创建了一个名为 my-service 的服务，并且指定了 3 个副本。Swarm 会自动将这些副本调度到集群中的不同节点上，并为该服务分配一个 VIP 地址。

其他服务可以通过这个 VIP 地址来访问 my-service 。例如，我们可以创建一个测试容器来访问 my-service ：

docker run -it --rm \
    alpine:latest \
    wget -qO- http://<my-service-VIP>

Swarm 会自动将请求负载均衡到 my-service 的各个副本上。

7. 集群的监控与维护

为了确保 Swarm 集群的稳定运行，我们需要对集群进行监控和维护。以下是一些常见的监控和维护操作：

7.1 监控集群状态

我们可以使用 docker info 命令来查看集群的基本信息，包括容器数量、镜像数量、节点信息等：

docker info

还可以使用 docker node ls 命令查看集群中各个节点的状态：

docker node ls

该命令会列出所有节点的 ID、主机名、状态等信息。

7.2 节点管理

在集群运行过程中，可能需要对节点进行添加、删除或更新操作。

• 添加节点 ：使用 docker-machine create 命令创建新的节点，并使用 --swarm 和 --swarm-discovery 参数将其加入到集群中。
• 删除节点 ：首先将节点从集群中移除，然后使用 docker-machine rm 命令删除该节点。例如：

docker node rm <node-ID>
docker-machine rm <machine-name>

• 更新节点 ：可以使用 docker-machine ssh 命令登录到节点上，然后进行软件更新等操作。

7.3 故障处理

当集群中出现故障时，我们需要及时进行处理。例如，如果某个节点出现故障，可以将其从集群中移除，并添加一个新的节点。

以下是一个简单的故障处理流程图：

graph TD
    A[检测到节点故障] --> B[将故障节点从集群中移除]
    B --> C[创建新节点]
    C --> D[将新节点加入集群]

8. 总结

通过本文的介绍，我们了解了如何使用 Docker Machine 和 Swarm 构建和管理集群。Docker Machine 提供了便捷的机器创建和管理功能，而 Swarm 则解决了容器调度和服务发现的问题。

在实际应用中，我们可以根据具体的需求选择合适的调度算法，利用服务发现和负载均衡机制提高系统的性能和可靠性。同时，要做好集群的监控和维护工作，及时处理故障，确保集群的稳定运行。

希望本文能够帮助你更好地理解和使用 Docker Machine 和 Swarm，构建出高效、稳定的容器集群。