docker 多个容器挂载同一个目录 docker部署多台服务器

一、什么是Docker Swarm？

Swarm是Docker公司推出的用来管理docker集群的平台，几乎全部用GO语言来完成的开发的，代码开源在https://github.com/docker/swarm， 它是将一群Docker宿主机变成一个单一的虚拟主机，Swarm使用标准的Docker API接口作为其前端的访问入口，换言之，各种形式的Docker

Client(compose,docker-py等)均可以直接与Swarm通信，甚至Docker本身都可以很容易的与Swarm集成，这大大方便了用户将原本基于单节点的系统移植到Swarm上，同时Swarm内置了对Docker网络插件的支持，用户也很容易的部署跨主机的容器集群服务。

　　Docker Swarm 和 Docker Compose 一样，都是 Docker 官方容器编排项目，但不同的是，Docker Compose 是一个在单个服务器或主机上创建多个容器的工具，而 Docker Swarm 则可以在多个服务器或主机上创建容器集群服务，对于微服务的部署，显然 Docker Swarm 会更加适合。

从 Docker 1.12.0 版本开始，Docker Swarm 已经包含在 Docker 引擎中（docker swarm），并且已经内置了服务发现工具，我们就不需要像之前一样，再配置 Etcd 或者 Consul 来进行服务发现配置了。

　　Swarm deamon只是一个调度器(Scheduler)加路由器(router),Swarm自己不运行容器，它只是接受Docker客户端发来的请求，调度适合的节点来运行容器，这就意味着，即使Swarm由于某些原因挂掉了，集群中的节点也会照常运行，放Swarm重新恢复运行之后，他会收集重建集群信息。

二、Docker Swarm基本构图展示

在结构图可以看出 Docker Client使用Swarm对 集群(Cluster)进行调度使用。

上图可以看出，Swarm是典型的master-slave结构，通过发现服务来选举manager。manager是中心管理节点，各个node上运行agent接受manager的统一管理，集群会自动通过Raft协议分布式选举出manager节点，无需额外的发现服务支持，避免了单点的瓶颈问题，同时也内置了DNS的负载均衡和对外部负载均衡机制的集成支持

三、Swarm几个关键概念

1.Swarm
集群的管理和编排是使用嵌入docker引擎的SwarmKit，可以在docker初始化时启动swarm模式或者加入已存在的swarm
 
2.Node
一个节点是docker引擎集群的一个实例。您还可以将其视为Docker节点。您可以在单个物理计算机或云服务器上运行一个或多个节点，但生产群集部署通常包括分布在多个物理和云计算机上的Docker节点。
要将应用程序部署到swarm，请将服务定义提交给 管理器节点。管理器节点将称为任务的工作单元分派 给工作节点。
Manager节点还执行维护所需群集状态所需的编排和集群管理功能。Manager节点选择单个领导者来执行编排任务。
工作节点接收并执行从管理器节点分派的任务。默认情况下，管理器节点还将服务作为工作节点运行，但您可以将它们配置为仅运行管理器任务并且是仅管理器节点。代理程序在每个工作程序节点上运行，并报告分配给它的任务。工作节点向管理器节点通知其分配的任务的当前状态，以便管理器可以维持每个工作者的期望状态。
 
3.Service
一个服务是任务的定义，管理机或工作节点上执行。它是群体系统的中心结构，是用户与群体交互的主要根源。创建服务时，你需要指定要使用的容器镜像。
 
4.Task
任务是在docekr容器中执行的命令，Manager节点根据指定数量的任务副本分配任务给worker节点
 
------------------------------------------使用方法-------------------------------------
docker swarm：集群管理，子命令有init, join, leave, update。（docker swarm --help查看帮助）
docker service：服务创建，子命令有create, inspect, update, remove, tasks。（docker service--help查看帮助）
docker node：节点管理，子命令有accept, promote, demote, inspect, update, tasks, ls, rm。（docker node --help查看帮助）
 
node是加入到swarm集群中的一个docker引擎实体，可以在一台物理机上运行多个node，node分为：
manager nodes，也就是管理节点
worker nodes，也就是工作节点
 
1）manager node管理节点：执行集群的管理功能，维护集群的状态，选举一个leader节点去执行调度任务。
2）worker node工作节点：接收和执行任务。参与容器集群负载调度，仅用于承载task。
3）service服务：一个服务是工作节点上执行任务的定义。创建一个服务，指定了容器所使用的镜像和容器运行的命令。
service是运行在worker nodes上的task的描述，service的描述包括使用哪个docker 镜像，以及在使用该镜像的容器中执行什么命令。
4）task任务：一个任务包含了一个容器及其运行的命令。task是service的执行实体，task启动docker容器并在容器中执行任务。

四、Swarm的工作模式

1.node

2.Service

3.任务与调度

4.服务副本与全局服务

 

五、Swarm的调度策略

Swarm在调度(scheduler)节点（leader节点）运行容器的时候，会根据指定的策略来计算最适合运行容器的节点，目前支持的策略有：spread, binpack, random.
1）Random
顾名思义，就是随机选择一个Node来运行容器，一般用作调试用，spread和binpack策略会根据各个节点的可用的CPU, RAM以及正在运
行的容器的数量来计算应该运行容器的节点。
 
2）Spread
在同等条件下，Spread策略会选择运行容器最少的那台节点来运行新的容器，binpack策略会选择运行容器最集中的那台机器来运行新的节点。
使用Spread策略会使得容器会均衡的分布在集群中的各个节点上运行，一旦一个节点挂掉了只会损失少部分的容器。
 
3）Binpack
Binpack策略最大化的避免容器碎片化，就是说binpack策略尽可能的把还未使用的节点留给需要更大空间的容器运行，尽可能的把容器运行在
一个节点上面。

六、Swarm cluster 模式特性

1）批量创建服务
建立容器之前先创建一个overlay的网络，用来保证在不同主机上的容器网络互通的网络模式
 
2）强大的集群的容错性
当容器副本中的其中某一个或某几个节点宕机后，cluster会根据自己的服务注册发现机制，以及之前设定的值--replicas n，
在集群中剩余的空闲节点上，重新拉起容器副本。整个副本迁移的过程无需人工干预，迁移后原本的集群的load balance依旧好使！
不难看出，docker service其实不仅仅是批量启动服务这么简单，而是在集群中定义了一种状态。Cluster会持续检测服务的健康状态
并维护集群的高可用性。
 
3）服务节点的可扩展性
Swarm Cluster不光只是提供了优秀的高可用性，同时也提供了节点弹性扩展或缩减的功能。当容器组想动态扩展时，只需通过scale
参数即可复制出新的副本出来。
 
仔细观察的话，可以发现所有扩展出来的容器副本都run在原先的节点下面，如果有需求想在每台节点上都run一个相同的副本，方法
其实很简单，只需要在命令中将"--replicas n"更换成"--mode=global"即可！
 
复制服务（--replicas n）
将一系列复制任务分发至各节点当中，具体取决于您所需要的设置状态，例如“--replicas 3”。
 
全局服务（--mode=global）
适用于集群内全部可用节点上的服务任务，例如“--mode global”。如果大家在 Swarm 集群中设有 7 台 Docker 节点，则全部节点之上都将存在对应容器。
 
4. 调度机制
所谓的调度其主要功能是cluster的server端去选择在哪个服务器节点上创建并启动一个容器实例的动作。它是由一个装箱算法和过滤器
组合而成。每次通过过滤器（constraint）启动容器的时候，swarm cluster 都会调用调度机制筛选出匹配约束条件的服务器，并在这上面运行容器。
 
------------------Swarm cluster的创建过程包含以下三个步骤----------------------
1）发现Docker集群中的各个节点，收集节点状态、角色信息，并监视节点状态的变化
2）初始化内部调度（scheduler）模块
3）创建并启动API监听服务模块
 
一旦创建好这个cluster，就可以用命令docker service批量对集群内的容器进行操作，非常方便！
 
在启动容器后，docker 会根据当前每个swarm节点的负载判断，在负载最优的节点运行这个task任务，用"docker service ls" 和"docker service ps + taskID"
可以看到任务运行在哪个节点上。容器启动后，有时需要等待一段时间才能完成容器创建。

七、案例展示

环境：

准备：

三台装有docker环境的虚拟机，选择的系统是Centos8

最好将三台环境用docker-machine联系起来（不一定需要，但是联系好了，方便操作，所有操作只需要在一个窗口操作即可）

三台主机的地址分别为：

        ip                               hostName

172.16.9.115                     manager

172.16.9.118                    docker118

172.16.9.169                    docker169

①、创建Swarm集群

docker swarm init --advertise-addr 172.16.9.115       （你得告诉它在哪个环境上创建这个集群）

注意: 这个会创建一个集群token，获取全球唯一的 token，作为集群唯一标识。后续将其他节点加入集群都会用到这个token值。

其中，--advertise-addr参数表示其它swarm中的worker节点使用此ip地址与manager联系。命令的输出包含了其它节点如何加入集群的命令。

切换到118环境上的docker环境。这个就是docker-machine的好处了

创建node节点

这样就创建好了，我们来查看一下，可以看大我们当前创建集群的node被选为主导者，

参数：

ID：指的是当前节点唯一唯一值

HOSTNAME：各个节点的名称

STATUS：当前节点状态

AVAILABILITY：当前节点的运行活跃性，这里AVAILABILITY还有Drain，down

active状态下，node可以接受来自manager节点的任务分派；drain状态下，node节点会结束task，且不再接受来自manager节点的任务分派（也就是下线节点）

down状态下，node节点就意味着自己主动离开了这个集群

②、创建一个nginx容器，然后用集群分布（单服务集群）

1）创建网络，创建网络的目的之前也说了，用来保证容器在不同主机下网络互通的网络模式

 docker network create -d overlay my_network

 保证当前节点上有nginx镜像，我提前pull一个镜像到我的主机

 

2）创建容器（服务部署）

 docker service create --replicas 1 --network my_network  -d --name myNginx -p 8080:80 nginx:1.14-alpine    

--replicas 1 只创建一个副本容器

-d 后台运行

--name 给容器起个名字

-p 外部端口：内部端口

最后就是镜像

查看当前运行服务列表：

docker service ls

查看在哪些节点运行了该容器

 docker service ps myNginx

3）在swarm中扩展服务

 docker service scale myNginx=3

我们登录到docker118上，查看一下容器

同时改命令也可以缩容

docker service scale myNginx=1

4）模拟docker宕机情况，看一下swarm把当前的服务到底该怎么分布

可以看到我们集群118环境上状态已经为dowm

然后我们看一下swarm如何处理服务器单机情况

可以看到我们服务器上已经服务自动被分配到manager服务上，所以现实生活中，如果一台服务器宕机，我们集群服务也不会有问题，用户是无感的

重启我们docker118上的docker服务

然后将之前分配到manager上的task关闭

 docker stop myNginx.2.qzfehketo9igugqulqp2xodrm

可以看到服务器恢复了，服务又跑到docker118上

③、多服务swarm集群

1）准备工作:

swarm集群搭建好

准备一个以上的镜像，这里我准备了三个镜像，nginx:1.14-alpine，redis:latest，tomcat:latest

2)创建docker-compose文件

前面也说了docker-compose主要是编排和管理单个节点服务

这里我就将docker-compose.yml与docker swarm整合

docker-compose.yml

version: "3"
services:
nginx:
image: nginx:1.14-alpine
ports:
- "8899:80"
deploy:
mode: replicated
replicas: 3

redis:
image: redis:latest
ports:
- "63790:6379"
deploy:
mode: replicated
replicas: 3

tomcat:
image: tomcat:latest
ports:
- "8999:8080"
deploy:
mode: replicated
replicas: 3

注意：

docker service部署的是单个服务，我们可以使用docker stack进行多服务编排部署

执行：docker stack deploy -c docker-compose.yml my_service

 

看看效果：

nginx：

manager：

 nginx

 tomcat：

redis：进入到其容器进入其库中

进入容器：

docker exec -it 846b773fd1f8 bash

找到redis安装客户端(这里我用的是免密的)

执行./redis-cli

我们登录到118和169节点查看一下容器 

 

可以看到容器完美的启动起来了，内容和manager一模一样

八、docker swarm 容器网络

在Docker版本1.12之后swarm模式原生支持覆盖网络(overlay networks)，可以先创建一个覆盖网络，然后启动容器的时候启用这个覆盖网络，这样只要是这个覆盖网络内的容器，不管在不在同一个宿主机上都能相互通信，即跨主机通信！不同覆盖网络内的容器组之间是相互隔离的（相互ping不通）。便于管理

swarm模式的覆盖网络包括以下功能：1）可以附加多个服务到同一个网络。2）默认情况下，service discovery为每个swarm服务分配一个虚拟IP地址(vip)和DNS名称，使得在同一个网络中容器之间可以使用服务名称为互相连接。3）可以配置使用DNS轮循而不使用VIP4）为了可以使用swarm的覆盖网络，在启用swarm模式之间你需要在swarm节点之间开放以下端口：  --TCP/UDP端口7946 – 用于容器网络发现  --UDP端口4789 – 用于容器覆盖网络

例：

在我本地的swarm集群创建我自定义的覆盖网络

命令：

docker network create --driver overlay --opt encrypted --subnet 10.0.6.0/24 server_net

参数：

 --opt encrypted      默认情况下swarm中的节点通信是加密的。在不同节点的容器之间，可选的–opt encrypted参数能在它们的vxlan流量启用附加的加密层。

 --subnet                 命令行参数指定overlay网络使用的子网网段。当不指定一个子网时，swarm管理器自动选择一个子网并分配给网络。

查看一下当前网络

docker  network ls

由上可知，Swarm当中拥有2套覆盖网络。其中"ngx_net"网络正是我们在部署容器时所创建的成果。而"ingress"覆盖网络则为默认提供。Swarm 管理节点会利用 ingress 负载均衡以将服务公布至集群之上。在将服务连接到这个创建的网络之前，网络覆盖到manager节点。上面输出的SCOPE为 swarm 表示将服务部署到Swarm时可以使用此网络。在将服务连接到这个网络后，Swarm只将该网络扩展到特定的worker节点，这个worker节点被swarm调度器分配了运行服务的任务。在那些没有运行该服务任务的worker节点上，网络并不扩展到该节点。

现在以该网络为例，建一个新的server，用该网络分配

 docker service create --replicas 5 --network server_net --name mynginx -p 80:80 nginx:1.14-alpine

下面看一下该网络内部情况

当前节点是manager查看结果：

[root@manager _data]# docker network inspect server_net
 [
 {
 "Name": "server_net",
 "Id": "bd2nid7zcmkku8s3d6tnsqpk2",
 "Created": "2021-10-20T15:30:24.055441695+08:00",
 "Scope": "swarm",
 "Driver": "overlay",
 "EnableIPv6": false,
 "IPAM": {
 "Driver": "default",
 "Options": null,
 "Config": [
 {
 "Subnet": "10.0.6.0/24",
 "Gateway": "10.0.6.1"
 }
 ]
 },
 "Internal": false,
 "Attachable": false,
 "Ingress": false,
 "ConfigFrom": {
 "Network": ""
 },
 "ConfigOnly": false,
 "Containers": {
 "34e684acf212c77b58757313e979c73df109ff4976ed35c73cdc6734b86b9cd7": {
 "Name": "server_nginx.3.5vo89iserzv8d2r9gx6viebm1",
 "EndpointID": "7faa16cdec61c504cab8db9a32d911919169a8acd8b46029c6e2f6b55d6f1d9c",
 "MacAddress": "02:42:0a:00:06:06",
 "IPv4Address": "10.0.6.6/24",
 "IPv6Address": ""
 },
 "c78698449a5a409274829784474f2ebc4fae6361e655f42a624e20d1aaf77088": {
 "Name": "server_nginx.5.7w8gg9i0gh5yjqrmon84zkj05",
 "EndpointID": "dc7014a45dd56b9eb4f02220a45a0b552ec638727a28b2f3195acf58c487ecfb",
 "MacAddress": "02:42:0a:00:06:03",
 "IPv4Address": "10.0.6.3/24",
 "IPv6Address": ""
 },
 "lb-server_net": {
 "Name": "server_net-endpoint",
 "EndpointID": "b8f5246e67bf3663c8a62569303aaf28610647b613987f2e644f444712046c1f",
 "MacAddress": "02:42:0a:00:06:09",
 "IPv4Address": "10.0.6.9/24",
 "IPv6Address": ""
 }
 },
 "Options": {
 "com.docker.network.driver.overlay.vxlanid_list": "4104",
 "encrypted": ""
 },
 "Labels": {},
 "Peers": [
 {
 "Name": "09f254b7f1d9",
 "IP": "172.16.9.115"
 },
 {
 "Name": "1cc453463e4f",
 "IP": "172.16.9.169"
 },
 {
 "Name": "c21e759ab233",
 "IP": "172.16.9.118"
 }
 ]
 }
 ]

结果是有两个容器被随机分配了一个子网地址

再切换到docker118节点上查看

[root@manager _data]# docker-machine ssh docker118
 Activate the web console with: systemctl enable --now cockpit.socketLast login: Wed Oct 20 15:02:11 2021 from 172.16.9.115
 [root@docker118 ~]# docker network inspect server_net
 [
 {
 "Name": "server_net",
 "Id": "bd2nid7zcmkku8s3d6tnsqpk2",
 "Created": "2021-10-20T15:30:24.056724875+08:00",
 "Scope": "swarm",
 "Driver": "overlay",
 "EnableIPv6": false,
 "IPAM": {
 "Driver": "default",
 "Options": null,
 "Config": [
 {
 "Subnet": "10.0.6.0/24",
 "Gateway": "10.0.6.1"
 }
 ]
 },
 "Internal": false,
 "Attachable": false,
 "Ingress": false,
 "ConfigFrom": {
 "Network": ""
 },
 "ConfigOnly": false,
 "Containers": {
 "95bfcdd73501e868feaf366e8b15c12933b3286e56127ff7d7272e24ab3469af": {
 "Name": "server_nginx.1.v88vupd2coea51jh0jlru9c2x",
 "EndpointID": "3eb04f0cac93e7196d85a955e9ef822efef057b0f528ca1a54fbff8da8968507",
 "MacAddress": "02:42:0a:00:06:04",
 "IPv4Address": "10.0.6.4/24",
 "IPv6Address": ""
 },
 "lb-server_net": {
 "Name": "server_net-endpoint",
 "EndpointID": "bbac6cddee071057fb9788165636f86a391aae41127fe56f6c8465f23dc3845e",
 "MacAddress": "02:42:0a:00:06:0a",
 "IPv4Address": "10.0.6.10/24",
 "IPv6Address": ""
 }
 },
 "Options": {
 "com.docker.network.driver.overlay.vxlanid_list": "4104",
 "encrypted": ""
 },
 "Labels": {},
 "Peers": [
 {
 "Name": "c21e759ab233",
 "IP": "172.16.9.118"
 },
 {
 "Name": "09f254b7f1d9",
 "IP": "172.16.9.115"
 },
 {
 "Name": "1cc453463e4f",
 "IP": "172.16.9.169"
 }
 ]
 }
 ]

结论：从上面信息来看，在manager-node模式下   一个名为 server_nginx的服务有两个分别为server_nginx.3.5vo89iserzv8d2r9gx6viebm1和server_nginx.5.7w8gg9i0gh5yjqrmon84zkj05的task连接到名为server_net网络上

切换到node节点docker118上也是发现一个名为 server_nginx的服务有一个server_nginx.1.v88vupd2coea51jh0jlru9c2x 的task任务连接到名为server_net网络上

想要弄清楚这整个网络结构的话，先查看一下该网络对应的虚拟地址

[root@manager _data]# docker service inspect --format='{{json .Endpoint.VirtualIPs}}' server_nginx

[{"NetworkID":"k1aonfxs861nbd65nbzif5l7a","Addr":"10.0.0.38/24"},{"NetworkID":"bd2nid7zcmkku8s3d6tnsqpk2","Addr":"10.0.6.2/24"}]

虚拟地址（v-ip）为10.0.6.2

然后 我们随便进入一个服务的容器中，查看一下该服务的容器的网段

[root@manager _data]# docker ps
 CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
 c78698449a5a nginx:1.14-alpine "nginx -g 'daemon of…" 29 minutes ago Up 29 minutes 80/tcp server_nginx.5.7w8gg9i0gh5yjqrmon84zkj05
 34e684acf212 nginx:1.14-alpine "nginx -g 'daemon of…" 30 minutes ago Up 29 minutes 80/tcp server_nginx.3.5vo89iserzv8d2r9gx6viebm1
 7a1e754dc2a7 portainer/portainer "/portainer" 4 weeks ago Up 2 hours 0.0.0.0:9000->9000/tcp prtainer
 [root@manager _data]# docker exec -it c78698449a5a bash
 OCI runtime exec failed: exec failed: container_linux.go:349: starting container process caused "exec: \"bash\": executable file not found in $PATH": unknown
 [root@manager _data]# docker exec -it c78698449a5a sh
 / # ip addr
 1: lo: <LOOPBACK,UP,LOWER_UP> mtu 65536 qdisc noqueue state UNKNOWN qlen 1000
 link/loopback 00:00:00:00:00:00 brd 00:00:00:00:00:00
 inet 127.0.0.1/8 scope host lo
 valid_lft forever preferred_lft forever
 97: eth0@if98: <BROADCAST,MULTICAST,UP,LOWER_UP,M-DOWN> mtu 1450 qdisc noqueue state UP
 link/ether 02:42:0a:00:00:27 brd ff:ff:ff:ff:ff:ff
 inet 10.0.0.39/24 brd 10.0.0.255 scope global eth0
 valid_lft forever preferred_lft forever
 99: eth2@if100: <BROADCAST,MULTICAST,UP,LOWER_UP,M-DOWN> mtu 1500 qdisc noqueue state UP
 link/ether 02:42:ac:13:00:04 brd ff:ff:ff:ff:ff:ff
 inet 172.19.0.4/16 brd 172.19.255.255 scope global eth2
 valid_lft forever preferred_lft forever
 101: eth1@if102: <BROADCAST,MULTICAST,UP,LOWER_UP,M-DOWN> mtu 1424 qdisc noqueue state UP
 link/ether 02:42:0a:00:06:03 brd ff:ff:ff:ff:ff:ff
 inet 10.0.6.3/24 brd 10.0.6.255 scope global eth1
 valid_lft forever preferred_lft forever
 / # ping 10.0.6.2
 PING 10.0.6.2 (10.0.6.2): 56 data bytes
 64 bytes from 10.0.6.2: seq=0 ttl=64 time=0.220 ms
 64 bytes from 10.0.6.2: seq=1 ttl=64 time=0.075 ms
 64 bytes from 10.0.6.2: seq=2 ttl=64 time=0.071 ms
 64 bytes from 10.0.6.2: seq=3 ttl=64 time=0.073 ms

很清楚的发现这个之间毫无阻碍的访问

网络结构图

总结:

默认情况下，当创建了一个服务并连接到某个网络后，swarm会为该服务分配一个VIP。此VIP根据服务名映射到DNS。在网络上的容器共享该服务的DNS映射，
所以网络上的任意容器可以通过服务名访问服务。
 
在同一overlay网络中，不用通过端口映射来使某个服务可以被其它服务访问。Swarm内部的负载均衡器自动将请求发送到服务的VIP上，然后分发到所有的
active的task上。