Docker学习——基础知识（三）：服务

先决条件

• 安装Docker 1.13或更高版本。
• 获取Docker Compose。在适用于Mac的Docker和适用于Windows的Docker上，它已预先安装，因此您可以随意使用。在Linux系统上，您需要直接安装它。在没有Hyper-V的Windows 10系统中，请使用Docker Toolbox。
• 阅读第1部分中的概述。
• 在第2部分中了解如何创建容器。
• 确保您已将已创建的friendlyhello映像发布到注册表中。我们在这里使用该共享映像。
• 确保您的映像作为已部署的容器运行。运行此命令，输入username，repo和tag：docker run -p 4000:80 username/repo:tag，然后访问http://localhost:4000/。

介绍

在第3部分中，我们扩展应用程序并启用负载平衡。要做到这一点，我们必须在分布式应用程序的层次结构中提升一级：服务.

• 堆
• 服务（本节介绍）
• 容器（第二节介绍）

关于服务

在分布式应用程序中，应用程序的不同部分称为“服务”。例如一个视频共享网站，它可能包括一个用于在数据库中存储应用程序数据的服务，一个用户在上传内容后在后台进行视频转码的服务，一个用于前端的服务，等等。

服务实际上只是“产品中的容器”。服务只运行一个映像，但它编码图像运行的方式——它应该使用哪些端口，应该运行多少个容器副本，服务具有所需的容量，等等。扩展服务会更改运行该软件的容器实例的数量，从而为流程中的服务分配更多计算资源。

幸运的是，使用Docker平台定义，运行和扩展服务非常容易——只需编写一个docker-compose.yml文件即可。

docker-compose.yml文件

docker-compose.yml文件是一个YAML文件，用于定义Docker容器在产品中的行为方式。

docker-compose.yml

将此文件另存为docker-compose.yml。确保已将第2部分中创建的映像推送到注册表，并通过将username/repo:tag替换为映像详细信息来更新此.yml。

version: "3"
services:
  web:
    # 用username和映像信息来替换username/repo:tag
    image: username/repo:tag
    deploy:
      replicas: 5
      resources:
        limits:
          cpus: "0.1"
          memory: 50M
      restart_policy:
        condition: on-failure
    ports:
      - "4000:80"
    networks:
      - webnet
networks:
  webnet:

这个docker-compose.yml文件告诉Docker执行以下操作：

• 从注册表中提取我们在步骤2中上传的映像。
• 将该映像的5个实例作为名为web的服务运行，限制每个实例使用，最多10％的CPU（跨所有核心）和50MB的RAM。
• 如果一个服务失败，立即重启容器。
• 将主机上的端口4000映射到Web的端口80。
• 指示Web容器通过称为webnet的负载平衡网络共享端口80。 （在内部，容器本身在短暂的端口发布到web的端口80.）
• 使用默认设置（负载平衡的覆盖网络）定义Webnet网络。

运行负载均衡的App

在我们使用docker stack deploy命令之前，我们首先运行：

docker swarm init

注意： 我们在第4部分中介绍了该命令的含义。如果您没有运行docker swarm init，则会收到“this node is not a swarm manager”的错误。

现在让我们来运行吧。您需要为您的应用程序命名。在这里，它被设置为getstartedlab：

docker stack deploy -c docker-compose.yml getstartedlab

我们的单个服务堆栈在一台主机上运行已部署映像的5个容器实例。我们来急继续研究一番。

在我们的应用程序中获取一项服务的服务ID：

docker service ls

查找以您的应用名称为前缀的Web服务的输出。如果您将其命名为与此示例中显示的相同，则名称为getstartedlab_web。还列出了服务ID，以及副本数，映像名称和公开端口。

在服务中运行的单个容器称为任务。任务被赋予以数字递增的唯一ID，最多为您在docker-compose.yml中定义的replicas 数。列出您的服务任务：

docker service ps getstartedlab_web

如果您只列出系统上的所有容器，则任务也会显示，但不会被服务过滤：

docker container ls -q

您可以连续多次运行curl -4 http://localhost:4000，或者在浏览器中转到该URL并点击刷新几次。

无论哪种方式，容器ID都会发生变化，从而证明负载均衡;对于每个请求，以循环方式选择5个任务中的一个来响应。容器ID与上一个命令（docker container ls -q）的输出匹配。

在Windows 10 上运行？
Windows 10 PowerShell应该已经可以使用curl，但如果没有，你可以获得像Git BASH这样的Linux终端模拟器，或者下载非常相似的wget for Windows。

响应速度慢？
根据您环境的网络配置，容器最多可能需要30秒才能响应HTTP请求。这并不是Docker或swarm性能的指示，而是我们稍后在本教程中讨论的未满足的Redis依赖性。目前，visitor counter因同样的原因不起作用;我们还没有添加服务来保存数据。

扩充应用程序

您可以通过更改docker-compose.yml中的replicas值来保存更改，并重新运行docker stack deploy命令来扩充应用程序：

docker stack deploy -c docker-compose.yml getstartedlab

Docker执行会立即更新，无需首先清空堆栈或终止任何容器。

现在，重新运行docker container ls -q以查看已重新配置的已部署实例。如果增加副本（replicas），则会启动更多任务，从而启动更多容器。

关闭应用和集群

• 使用docker stack rm将应用程序关闭：

docker stack rm getstartedlab

• 关闭集群：

docker swarm leave --force

使用Docker建立并扩充应用程序非常简单。您已经在学习如何在生产中运行容器上迈出了一大步。接下来，您将学习如何在Docker机器集群上运行此应用程序集群。

注意： 像这样的撰写文件用于使用Docker定义应用程序，可以使用Docker Cloud或使用Docker Enterprise Edition选择的任何硬件或云提供程序上载到云提供程序。

回顾和备忘（可选）

本页所涵盖内容的终端录像

回顾一下，键入docker run很简单，而生产中容器的真正实现是将其作为服务运行。服务在Compose文件中编码容器的行为，此文件可用于扩充，限制和重新部署我们的应用程序。服务的更改可以在运行时使用启动服务的相同命令——docker stack deploy——来应用。

在此阶段使用的一些命令：

docker stack ls                                            # List stacks or apps
docker stack deploy -c <composefile> <appname>  # Run the specified Compose file
docker service ls                 # List running services associated with an app
docker service ps <service>                  # List tasks associated with an app
docker inspect <task or container>                   # Inspect task or container
docker container ls -q                                      # List container IDs
docker stack rm <appname>                             # Tear down an application
docker swarm leave --force      # Take down a single node swarm from the manager

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