Docker Swarm NFS 数据持久化存储

本文详细介绍了如何在DockerSwarm集群中部署NFS服务,并通过Volume和DockerStack两种方式实现数据共享。首先部署Swarm集群和NFS服务,然后创建DockerVolume并挂载到Swarm服务中,验证数据共享特性。接着,通过DockerStack简化操作,避免手动创建Volume,同样实现了NFS数据共享。文章最后提到了其他可选的持久化存储方案。

mydockerswarm



一、Swarm 集群部署

可参考我前面的博客《基于 Linux 的 Docker Swarm 集群部署及应用》

本次实验:

  • master:192.168.56.142
  • work1:192.168.56.132
  • work2:192.168.56.180

二、NFS 服务部署

可参考我前面的博客《构建NFS-FTP文件共享存储》

本次实验:

  • NFS IP:192.168.56.141
  • Shared Dir:/data/sharedir

三、Swarm 使用 NFS

3.1 通过 Volume

3.1.1 创建 Volume

1、创建 Docker Volume

每个 swarm 节点均创建相同名称的 Docker Volume(名称为 nfsdata)

docker volume create --driver local \
  --opt type=nfs \
  --opt o=addr=192.168.56.141,rw \
  --opt device=:/data/sharedir \
  nfsdata

2、查看 Volume 是否创建成功

docker volume ls

# swarm集群节点依次进行验证

image-20230111144019356

3、查看 Volume 详情

docker volume inspect nfsdata

image-20230111144430328

其中:Mountpoint 为 Host 挂载点,Options 为 NFS 服务共享目录信息。

3.1.2 使用 Volume

1、在 docker swarm 的 master 节点执行创建服务操作

docker service create \
  --name nginx-nfs-test \
  --publish 1180:80 \
  --mount type=volume,source=nfsdata,destination=/data/web \
  --replicas 3 \
  nginx:1.20.2

2、查看 Service 部署情况

image-20230111145635747

3.1.3 验证数据共享特性

1、NFS 服务创建测试数据

image-20230111150058510

2、Service 验证是否共享 NFS 数据

image-20230111150309868

可见,数据被共享了,当然,你在容器中 /data/web 目录下产生的数据也会被持久化到 NFS 服务上。

当然,Nginx 也是正常运行的

image-20230111151444719

3.2 通过 Docker Stack

Docker Stack CLI

通过 Volume 方式,你会发现每台 swarm 集群 work 节点都需要创建 Volume(如果 master 节点也为 work 节点,也要创建 Volume )。稍显麻烦,我们可通过 Docker Stack 方式来弥补这点不足,也就是使用 Docker Stack 方式时,就不需要手动创建 Docker Volume 了。

3.2.1 创建 YAML 文件

参考:docker compose CLI

vim nginx-compose.yml

# 以下配置文件会创建一个名为myweb_nginx-nfs-test-1的service
# service命名规则:stack名_service名
version: "3"

services:
  nginx-nfs-test-1:
    image: nginx:1.20.2
    deploy:
      mode: replicated
      replicas: 3
      restart_policy:
        condition: on-failure
    ports:
      - "1181:80"
    networks:
      my-overlay-network:
        aliases:
          - nginx-test-net
    volumes:
      - "mountdata:/data/web"

volumes:
  mountdata:
    driver: local
    driver_opts:
      type: "nfs"
      o: "addr=192.168.56.141,rw"
      device: ":/data/sharedir"

networks:
  my-overlay-network:
    driver: overlay

如果你需要在指定的 Node 节点上运行 Service,可在配置文件中进行指定 Node 节点名(新增 placement 字段)。

version: "3"

services:
  nginx-nfs-test-1:
    image: nginx:1.20.2
    deploy:
      placement:
        constraints:
          - "node.hostname==harbor-nexus"
      mode: replicated
      replicas: 3
      restart_policy:
        condition: on-failure
    ...
    ...

除了可指定节点名外,还可以指定节点 ID、标签等。

3.2.2 使用 YAML 文件
docker stack deploy -c nginx-compose.yml myweb

# 创建一个名为myweb的stack

image-20230111155010050

查看 Service 所在集群节点

image-20230111155249105

3.2.3 验证数据共享特性

我在 3.1 小节中已经向 NFS 添加过测试数据了,现在来验证容器内部有没有测试数据。

docker exec -it myweb_nginx-nfs-test-1.2.dahr1c6am279qgnhf2910449c bash

image-20230111155733010

可见,数据已经同步到 swarm service 容器内部。

至此,Docker Swarm 的数据持久化问题已经解决。当然,除了 NFS 共享存储外,还有 Ceph、ClusterFS 等存储也能实现。实际生产中大家自行修改使用即可。


<think> 我们参考了用户提供的引用内容,特别是引用[2]和[3]中关于Dify的部署信息,以及引用[1]和[4]中关于Docker Swarm集群搭建的信息。 用户要求使用Docker Swarm部署Dify。然而,引用中并没有直接提供Dify的Swarm部署方法,而是提供了使用Docker Compose部署的指南(引用[2]和[3])。 由于Docker Swarm支持使用Compose文件格式(v3及以上版本)作为服务定义的声明,我们可以将Compose文件适配为Swarm可用的格式。 步骤: 1. 搭建Docker Swarm集群(参考引用[4]和[1]) 2. 准备Dify的部署文件(参考引用[2]和[3]),将原有的docker-compose.yml文件转换为Swarm stack部署可用的格式。 3. 在Swarm manager节点上部署Dify作为stack。 注意:Dify的官方文档并没有提供Swarm部署的示例,因此我们需要根据其Compose文件进行转换。 具体步骤: 步骤1:搭建Docker Swarm集群(如已有集群可跳过) - 初始化Swarm:在manager节点运行 `docker swarm init` - 加入工作节点:在其他节点运行manager初始化后给出的加入命令 步骤2:准备Dify的部署文件 - 参考引用[2]和[3],我们需要获取Dify的docker-compose.yml和.env配置文件。 - 注意:Swarm部署时,需要确保所有节点都能访问到相同的配置文件(使用Swarm的configs或secrets)和卷(使用共享存储,如NFS)。 步骤3:调整Compose文件 - 将原Compose文件升级到version: "3.8"(或更高,但需兼容Swarm),因为Swarm模式支持Compose文件版本3及以上。 - 注意:原Compose文件中的一些本地路径挂载(volumes)需要改为Swarm可管理的卷(volume driver支持跨节点共享)。 - 由于Swarm会跨多个节点部署服务,因此需要确保数据库、Redis、向量数据库等有状态服务的数据持久化在共享存储上。 - 另外,需要将.env文件中的配置转换为Swarm的configs,或者确保在部署时通过环境变量传递。 步骤4:部署stack - 在Swarm manager节点上运行:`docker stack deploy -c docker-compose.yml dify_stack` 但是,由于Dify的组件较多(API、Worker、PostgreSQL、Redis、Weaviate等),且对持久化存储有要求,我们需要特别注意: 1. 持久化卷:在Swarm中,需要创建可跨节点的共享卷(如使用NFS驱动的卷)。例如,为PostgreSQL、Redis、Weaviate分别创建卷。 2. 网络:Swarm会自动创建覆盖网络(overlay network)用于服务间通信。 3. 配置管理:将.env文件中的配置通过`docker config`创建为配置项,然后在服务中挂载。或者,也可以在部署命令中直接设置环境变量(但注意敏感信息)。 鉴于以上步骤较为复杂,下面提供一个简化的示例步骤: 详细步骤: 1. 克隆Dify的GitHub仓库(以获取最新的docker-compose文件): ```bash git clone https://github.com/langgenius/dify.git cd dify/docker ``` 注意:在docker目录下有docker-compose.yml和.env.example文件。 2. 配置环境: - 复制.env.example为.env,并根据需要修改(如数据库密码等)。 - 注意:在Swarm中,我们不建议将.env文件直接用于环境变量注入,因为敏感信息需要以更安全的方式(如Swarm的secrets)传递。 3. 修改docker-compose.yml以适应Swarm: - 版本:确保Compose文件版本至少为3(如`version: '3.8'`)。 - 卷:将本地卷(如`./volumes/db:/var/lib/postgresql/data`)改为使用Swarm卷。首先创建卷: ```bash docker volume create --driver local --opt type=nfs --opt o=addr=<nfs_server_ip>,rw --opt device=:/path/on/nfs --name dify_db_volume ``` 然后在Compose文件中映射: ```yaml volumes: dify_db_volume: external: true ``` 并在服务的卷定义中引用: ```yaml services: db: volumes: - dify_db_volume:/var/lib/postgresql/data ``` - 配置:将.env中的配置项转换为Swarm的configs。例如: ```bash # 将.env文件创建为config docker config create dify_env_config .env ``` 然后在服务中挂载: ```yaml services: api: ... configs: - source: dify_env_config target: /app/.env ... ``` 注意:Dify的各个服务(api、worker)可能需要读取.env文件,所以需要挂载到容器内的/app目录下(根据Dify镜像的实际路径)。 4. 部署stack: ```bash docker stack deploy -c docker-compose.yml dify ``` 然而,上述步骤只是一个概念性的指导。由于Dify的Compose文件较长,且包含多个服务,实际转换需要仔细检查每个服务的配置。 鉴于复杂性,另一种更简单的方法是:仅在Swarm集群的单个节点上部署Dify(通过constraint约束),这样可以使用本地卷。但这样无法利用Swarm的多节点优势。 建议:如果需要在生产环境部署,建议详细阅读Dify的官方部署文档,并考虑使用共享存储(如NFS、Ceph等)来支持多节点挂载。 由于引用中并没有提供具体的Swarm部署Dify的实例,以上步骤是基于Docker Swarm和Dify的Compose文件的通用转换方法。 总结:使用Docker Swarm部署Dify的步骤包括搭建Swarm集群、准备Dify的Compose文件并修改为适合Swarm的形式(主要是卷和配置的处理)、然后部署stack。 相关问题: 1. 如何搭建Docker Swarm集群? 2. Docker Swarm中如何管理持久化存储? 3. Docker Swarm的configs和secrets如何使用? 4. Dify的各个组件在部署时需要注意哪些配置? 5. 如何验证Dify在Swarm集群上的部署是否成功? </think> ### 使用 Docker Swarm 部署 Dify 的详细指南 #### 核心步骤 1. **Swarm 集群初始化**(管理节点执行): ```bash docker swarm init --advertise-addr <管理节点IP> ``` 生成工作节点加入命令如:`docker swarm join --token SWMTKN-xxx`[^4] 2. **准备 Dify 部署文件**: ```yaml # docker-stack.yml version: "3.8" services: api: image: langgenius/dify-api:latest environment: - DB_URL=postgresql://postgres@db/dify - REDIS_URL=redis://redis:6379/1 deploy: replicas: 2 networks: - dify-net depends_on: - db - redis worker: image: langgenius/dify-worker:latest deploy: replicas: 3 environment: ... # 同api服务 db: image: postgres:14 volumes: - dify-db-data:/var/lib/postgresql/data deploy: placement: constraints: [node.role == manager] redis: image: redis:6 volumes: ... # 持久化配置 networks: dify-net: driver: overlay volumes: dify-db-data: driver: local ``` 3. **关键配置**: - **环境变量**:在 `.env` 文件定义(需用 `docker config` 分发)[^3] - **数据持久化**:使用 NFS 共享存储或云存储卷 - **网络**:Overlay 网络实现跨节点通信 4. **部署 Stack**: ```bash docker stack deploy -c docker-stack.yml dify ``` #### 部署验证 ```bash docker service ls # 查看所有服务状态 docker service logs dify_api # 检查API日志 curl http://<节点IP>/v1/health # 健康检查 ``` #### 注意事项 1. **存储方案**:生产环境需配置共享存储(如 NFS)确保数据一致性[^3] 2. **密钥管理**:敏感信息通过 `docker secret` 传递 3. **服务发现**:Swarm 内置 DNS 支持 `service_name` 互访 4. **滚动更新**:使用 `deploy.update_config` 配置无损更新 > 注:Dify 的 Weaviate 向量数据库需额外配置 GPU 节点调度约束[^2]
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