向 swarm 部署堆栈

在 swarm 模式下运行 Docker Engine 时,您可以使用 docker stack deploy 将完整的应用程序堆栈部署到 swarm。deploy 命令接受 Compose 文件形式的堆栈描述。

注意

docker stack deploy 命令使用旧版的 Compose 文件版本 3 格式,该格式由 Compose V1 使用。由 Compose 规范定义的最新格式与 docker stack deploy 命令不兼容。

有关 Compose 演进的更多信息,请参阅 Compose 的历史

要完成本教程,您需要:

  1. 一个在 Swarm 模式下运行的 Docker Engine。如果您不熟悉 Swarm 模式,您可能需要阅读 Swarm 模式关键概念服务如何工作

    注意

    如果您在本地开发环境中进行尝试,可以使用 docker swarm init 将您的引擎置于 Swarm 模式。

    如果您已经有一个多节点 swarm 在运行,请记住,所有 docker stackdocker service 命令都必须从管理节点运行。

  2. 当前版本的 Docker Compose

设置 Docker registry

由于 swarm 由多个 Docker Engine 组成,因此需要一个 registry 来向所有引擎分发镜像。您可以使用 Docker Hub 或维护您自己的 registry。以下是如何创建一个一次性的 registry,您可以在之后丢弃它。

  1. 在您的 swarm 上将 registry 作为服务启动:

    $ docker service create --name registry --publish published=5000,target=5000 registry:2
    
  2. 使用 docker service ls 检查其状态:

    $ docker service ls
    
    ID            NAME      REPLICAS  IMAGE                                                                               COMMAND
    l7791tpuwkco  registry  1/1       registry:2@sha256:1152291c7f93a4ea2ddc95e46d142c31e743b6dd70e194af9e6ebe530f782c17
    

    一旦在 REPLICAS 下显示 1/1,它就在运行。如果显示 0/1,它可能仍在拉取镜像。

  3. 使用 curl 检查它是否正常工作:

    $ curl http://127.0.0.1:5000/v2/
    
    {}
    

创建示例应用程序

本指南中使用的应用程序基于 Docker Compose 入门指南中的点击计数器应用。它由一个 Python 应用程序组成,该应用在 Redis 实例中维护一个计数器,并在您每次访问时递增该计数器。

  1. 为项目创建一个目录:

    $ mkdir stackdemo
    $ cd stackdemo
    
  2. 在项目目录中创建一个名为 app.py 的文件,并粘贴以下内容:

    from flask import Flask
    from redis import Redis
    
    app = Flask(__name__)
    redis = Redis(host='redis', port=6379)
    
    @app.route('/')
    def hello():
        count = redis.incr('hits')
        return 'Hello World! I have been seen {} times.\n'.format(count)
    
    if __name__ == "__main__":
        app.run(host="0.0.0.0", port=8000, debug=True)
  3. 创建一个名为 requirements.txt 的文件,并粘贴这两行内容:

    flask
    redis
  4. 创建一个名为 Dockerfile 的文件,并粘贴以下内容:

    # syntax=docker/dockerfile:1
    FROM python:3.4-alpine
    ADD . /code
    WORKDIR /code
    RUN pip install -r requirements.txt
    CMD ["python", "app.py"]
  5. 创建一个名为 compose.yaml 的文件,并粘贴以下内容:

      services:
        web:
          image: 127.0.0.1:5000/stackdemo
          build: .
          ports:
            - "8000:8000"
        redis:
          image: redis:alpine

    Web 应用程序的镜像使用上面定义的 Dockerfile 构建。它还被标记为 127.0.0.1:5000 —— 之前创建的 registry 的地址。这在将应用程序分发到 swarm 时非常重要。

使用 Compose 测试应用程序

  1. 使用 docker compose up 启动应用程序。这将构建 Web 应用程序镜像,如果还没有的话,会拉取 Redis 镜像,并创建两个容器。

    您会看到一条关于引擎处于 swarm 模式的警告。这是因为 Compose 不利用 swarm 模式,而是将所有内容部署到单个节点。您可以安全地忽略此警告。

    $ docker compose up -d
    
    WARNING: The Docker Engine you're using is running in swarm mode.
    
    Compose does not use swarm mode to deploy services to multiple nodes in
    a swarm. All containers are scheduled on the current node.
    
    To deploy your application across the swarm, use `docker stack deploy`.
    
    Creating network "stackdemo_default" with the default driver
    Building web
    ...(build output)...
    Creating stackdemo_redis_1
    Creating stackdemo_web_1
    
  2. 使用 docker compose ps 检查应用程序是否正在运行:

    $ docker compose ps
    
          Name                     Command               State           Ports
    -----------------------------------------------------------------------------------
    stackdemo_redis_1   docker-entrypoint.sh redis ...   Up      6379/tcp
    stackdemo_web_1     python app.py                    Up      0.0.0.0:8000->8000/tcp
    

    您可以使用 curl 测试应用程序:

    $ curl https://:8000
    Hello World! I have been seen 1 times.
    
    $ curl https://:8000
    Hello World! I have been seen 2 times.
    
    $ curl https://:8000
    Hello World! I have been seen 3 times.
    
  3. 关闭应用程序:

    $ docker compose down --volumes
    
    Stopping stackdemo_web_1 ... done
    Stopping stackdemo_redis_1 ... done
    Removing stackdemo_web_1 ... done
    Removing stackdemo_redis_1 ... done
    Removing network stackdemo_default
    

将生成的镜像推送到 registry

要将 Web 应用程序的镜像分发到整个 swarm,需要将其推送到您之前设置的 registry。使用 Compose,这非常简单:

$ docker compose push

Pushing web (127.0.0.1:5000/stackdemo:latest)...
The push refers to a repository [127.0.0.1:5000/stackdemo]
5b5a49501a76: Pushed
be44185ce609: Pushed
bd7330a79bcf: Pushed
c9fc143a069a: Pushed
011b303988d2: Pushed
latest: digest: sha256:a81840ebf5ac24b42c1c676cbda3b2cb144580ee347c07e1bc80e35e5ca76507 size: 1372

现在,堆栈已准备好部署。

将堆栈部署到 swarm

  1. 使用 docker stack deploy 创建堆栈:

    $ docker stack deploy --compose-file compose.yaml stackdemo
    
    Ignoring unsupported options: build
    
    Creating network stackdemo_default
    Creating service stackdemo_web
    Creating service stackdemo_redis
    

    最后一个参数是堆栈的名称。每个网络、卷和服务的名称都以堆栈名称为前缀。

  2. 使用 docker stack services stackdemo 检查它是否正在运行:

    $ docker stack services stackdemo
    
    ID            NAME             MODE        REPLICAS  IMAGE
    orvjk2263y1p  stackdemo_redis  replicated  1/1       redis:3.2-alpine@sha256:f1ed3708f538b537eb9c2a7dd50dc90a706f7debd7e1196c9264edeea521a86d
    s1nf0xy8t1un  stackdemo_web    replicated  1/1       127.0.0.1:5000/stackdemo@sha256:adb070e0805d04ba2f92c724298370b7a4eb19860222120d43e0f6351ddbc26f
    

    一旦它运行起来,您应该在两个服务的 REPLICAS 下看到 1/1。如果您有一个多节点 swarm,这可能需要一些时间,因为需要拉取镜像。

    和之前一样,您可以使用 curl 测试应用程序:

    $ curl https://:8000
    Hello World! I have been seen 1 times.
    
    $ curl https://:8000
    Hello World! I have been seen 2 times.
    
    $ curl https://:8000
    Hello World! I have been seen 3 times.
    

    借助 Docker 内置的路由网格,您可以在 swarm 中的任何节点上访问端口 8000,并被路由到该应用程序:

    $ curl http://address-of-other-node:8000
    Hello World! I have been seen 4 times.
    
  3. 使用 docker stack rm 关闭堆栈:

    $ docker stack rm stackdemo
    
    Removing service stackdemo_web
    Removing service stackdemo_redis
    Removing network stackdemo_default
    
  4. 使用 docker service rm 关闭 registry:

    $ docker service rm registry
    
  5. 如果您只是在本地机器上进行测试,并希望将 Docker Engine 退出 Swarm 模式,请使用 docker swarm leave

    $ docker swarm leave --force
    
    Node left the swarm.
    
© . This site is unofficial and not affiliated with Kubernetes or Docker Inc.