本文将介绍docker1-->dockerswarm转载的详细情况，特别是关于docker转移的相关信息。我们将通过案例分析、数据研究等多种方式，帮助您更全面地了解这个主题，同时也将涉及一些关于35.

本文将介绍docker 1-->docker swarm 转载的详细情况，特别是关于docker 转移的相关信息。我们将通过案例分析、数据研究等多种方式，帮助您更全面地了解这个主题，同时也将涉及一些关于35. docker swarm dockerStack 部署 投票应用、37. docker swarm docker service 的更新、Docker (二十一)-Docker Swarm 集群部署、Docker 1.12 以前的: swarm 搭建 docker 集群的知识。

• docker 1-->docker swarm 转载（docker 转移）
• 35. docker swarm dockerStack 部署 投票应用
• 37. docker swarm docker service 的更新
• Docker (二十一)-Docker Swarm 集群部署
• Docker 1.12 以前的: swarm 搭建 docker 集群

docker 1-->docker swarm 转载（docker 转移）

实践中会发现，生产环境中使用单个 Docker 节点是远远不够的，搭建 Docker 集群势在必行。然而，面对 Kubernetes, Mesos 以及 Swarm 等众多容器集群系统，我们该如何选择呢？它们之中，Swarm 是 Docker 原生的，同时也是最简单，最易学，最节省资源的，比较适合中小型公司使用。

Docker Swarm 介绍

Swarm 在 Docker 1.12 版本之前属于一个独立的项目，在 Docker 1.12 版本发布之后，该项目合并到了 Docker 中，成为 Docker 的一个子命令。目前，Swarm 是 Docker 社区提供的唯一一个原生支持 Docker 集群管理的工具。它可以把多个 Docker 主机组成的系统转换为单一的虚拟 Docker 主机，使得容器可以组成跨主机的子网网络。

Docker Swarm 是一个为 IT 运维团队提供集群和调度能力的编排工具。用户可以把集群中所有 Docker Engine 整合进一个「虚拟 Engine」的资源池，通过执行命令与单一的主 Swarm 进行沟通，而不必分别和每个 Docker Engine 沟通。在灵活的调度策略下，IT 团队可以更好地管理可用的主机资源，保证应用容器的高效运行。

Docker Swarm 优点

任何规模都有高性能表现

对于企业级的 Docker Engine 集群和容器调度而言，可拓展性是关键。任何规模的公司 —— 不论是拥有五个还是上千个服务器 —— 都能在其环境下有效使用 Swarm。
经过测试，Swarm 可拓展性的极限是在 1000 个节点上运行 50000 个部署容器，每个容器的启动时间为亚秒级，同时性能无减损。

灵活的容器调度

Swarm 帮助 IT 运维团队在有限条件下将性能表现和资源利用最优化。Swarm 的内置调度器（scheduler）支持多种过滤器，包括：节点标签，亲和性和多种容器部策略如 binpack、spread、random 等等。

服务的持续可用性

Docker Swarm 由 Swarm Manager 提供高可用性，通过创建多个 Swarm master 节点和制定主 master 节点宕机时的备选策略。如果一个 master 节点宕机，那么一个 slave 节点就会被升格为 master 节点，直到原来的 master 节点恢复正常。
此外，如果某个节点无法加入集群，Swarm 会继续尝试加入，并提供错误警报和日志。在节点出错时，Swarm 现在可以尝试把容器重新调度到正常的节点上去。

和 Docker API 及整合支持的兼容性
Swarm 对 Docker API 完全支持，这意味着它能为使用不同 Docker 工具（如 Docker CLI，Compose，Trusted Registry，Hub 和 UCP）的用户提供无缝衔接的使用体验。

Docker Swarm 为 Docker 化应用的核心功能（诸如多主机网络和存储卷管理）提供原生支持。开发的 Compose 文件能（通过 docker-compose up ）轻易地部署到测试服务器或 Swarm 集群上。Docker Swarm 还可以从 Docker Trusted Registry 或 Hub 里 pull 并 run 镜像。

综上所述，Docker Swarm 提供了一套高可用 Docker 集群管理的解决方案，完全支持标准的 Docker API，方便管理调度集群 Docker 容器，合理充分利用集群主机资源。

** 并非所有服务都应该部署在 Swarm 集群内。数据库以及其它有状态服务就不适合部署在 Swarm 集群内。**

相关概念

节点

运行 Docker 的主机可以主动初始化一个 Swarm 集群或者加入一个已存在的 Swarm 集群，这样这个运行 Docker 的主机就成为一个 Swarm 集群的节点 (node) 。节点分为管理 (manager) 节点和工作 (worker) 节点。

管理节点用于 Swarm 集群的管理，docker swarm 命令基本只能在管理节点执行（节点退出集群命令 docker swarm leave 可以在工作节点执行）。一个 Swarm 集群可以有多个管理节点，但只有一个管理节点可以成为 leader，leader 通过 raft 协议实现。

工作节点是任务执行节点，管理节点将服务 (service) 下发至工作节点执行。管理节点默认也作为工作节点。你也可以通过配置让服务只运行在管理节点。下图展示了集群中管理节点与工作节点的关系。

服务和任务

任务 （Task）是 Swarm 中的最小的调度单位，目前来说就是一个单一的容器。
服务 （Services） 是指一组任务的集合，服务定义了任务的属性。服务有两种模式：

• replicated services 按照一定规则在各个工作节点上运行指定个数的任务。
• global services 每个工作节点上运行一个任务

两种模式通过 docker service create 的 --mode 参数指定。下图展示了容器、任务、服务的关系。

创建 Swarm 集群

我们知道 Swarm 集群由管理节点和工作节点组成。我们来创建一个包含一个管理节点和两个工作节点的最小 Swarm 集群。

初始化集群

查看虚拟主机，现在没有

docker-machine ls
NAME   ACTIVE   DRIVER   STATE   URL   SWARM   DOCKER   ERRORS

使用 virtualbox 创建管理节点

docker-machine create --driver virtualbox manager1
#进入管理节点
docker-machine ssh manager1

执行 sudo -i 可以进入 Root 权限

我们使用 docker swarm init 在 manager1 初始化一个 Swarm 集群。

docker@manager1:~$ docker swarm init --advertise-addr 192.168.99.100
Swarm initialized: current node (j0o7sykkvi86xpc00w71ew5b6) is now a manager.

To add a worker to this swarm, run the following command:

    docker swarm join --token SWMTKN-1-47z6jld2o465z30dl7pie2kqe4oyug4fxdtbgkfjqgybsy4esl-8r55lxhxs7ozfil45gedd5b8a 192.168.99.100:2377

To add a manager to this swarm, run ''docker swarm join-token manager'' and follow the instructions.

如果你的 Docker 主机有多个网卡，拥有多个 IP，必须使用 --advertise-addr 指定 IP。
执行 docker swarm init 命令的节点自动成为管理节点。

命令 docker info 可以查看 swarm 集群状态:

Containers: 0
Running: 0
Paused: 0
Stopped: 0
  ...snip...
Swarm: active
  NodeID: dxn1zf6l61qsb1josjja83ngz
  Is Manager: true
  Managers: 1
  Nodes: 1
  ...snip...

命令 docker node ls 可以查看集群节点信息:

docker@manager1:~$ docker node ls
ID                            HOSTNAME            STATUS              AVAILABILITY        MANAGER STATUS
1ipck4z2uuwf11f4b9mnon2ul *   manager1            Ready               Active              Leader

退出虚拟主机

docker@manager1:~$ exit 

增加工作节点

上一步初始化了一个 Swarm 集群，拥有了一个管理节点，在 Docker Machine 一节中我们了解到 Docker Machine 可以在数秒内创建一个虚拟的 Docker 主机，下面我们使用它来创建两个 Docker 主机，并加入到集群中。

创建虚拟主机 worker1

创建主机

$ docker-machine create -d virtualbox worker1

进入虚拟主机 worker1

$ docker-machine ssh worker1

加入 swarm 集群

docker@worker1:~$ docker swarm join \
    --token SWMTKN-1-47z6jld2o465z30dl7pie2kqe4oyug4fxdtbgkfjqgybsy4esl-8r55lxhxs7ozfil45gedd5b8a \
    192.168.99.100:2377

This node joined a swarm as a worker.  

退出虚拟主机

docker@worker1:~$ exit 

创建虚拟主机 worker2

创建

$ docker-machine create -d virtualbox worker2

入虚拟主机 worker2

$ docker-machine ssh worker2

加入 swarm 集群

docker@worker2:~$ docker swarm join \
    --token SWMTKN-1-47z6jld2o465z30dl7pie2kqe4oyug4fxdtbgkfjqgybsy4esl-8r55lxhxs7ozfil45gedd5b8a \
    192.168.99.100:2377

This node joined a swarm as a worker. 

退出虚拟主机

docker@worker2:~$ exit 

两个工作节点添加完成

查看集群

进入管理节点：

docker-machine ssh manager1

宿主机子上查看虚拟主机

docker@manager1:~$ docker-machine ls
NAME       ACTIVE   DRIVER       STATE     URL                         SWARM   DOCKER        ERRORS
manager1   *        virtualbox   Running   tcp://192.168.99.100:2376           v17.12.1-ce
worker1    -        virtualbox   Running   tcp://192.168.99.101:2376           v17.12.1-ce
worker2    -        virtualbox   Running   tcp://192.168.99.102:2376           v17.12.1-ce

在主节点上面执行 docker node ls 查询集群主机信息

docker@manager1:~$ docker node ls
ID                            HOSTNAME            STATUS              AVAILABILITY        MANAGER STATUS
1ipck4z2uuwf11f4b9mnon2ul *   manager1            Ready               Active              Leader
rtcpqgcn2gytnvufwfveukgrv     worker1             Ready               Active
te2e9tr0qzbetjju5gyahg6f7     worker2             Ready               Active

这样我们就创建了一个最小的 Swarm 集群，包含一个管理节点和两个工作节点。

部署服务

我们使用 docker service 命令来管理 Swarm 集群中的服务，该命令只能在管理节点运行。

新建服务

进入集群管理节点：

docker-machine ssh manager1

使用 docker 中国镜像

docker search alpine 
docker pull registry.docker-cn.com/library/alpine

现在我们在上一节创建的 Swarm 集群中运行一个名为 helloworld 服务。

docker@manager1:~$ docker service create --replicas 1 --name helloworld alpine ping ityouknow.com
rwpw7eij4v6h6716jvqvpxbyv
overall progress: 1 out of 1 tasks
1/1: running   [==================================================>]
verify: Service converged

命令解释：

• docker service create 命令创建一个服务
• --name 服务名称命名为 helloworld
• --replicas 设置启动的示例数
• alpine 指的是使用的镜像名称，ping ityouknow.com 指的是容器运行的 bash

使用命令 docker service ps rwpw7eij4v6h6716jvqvpxbyv 可以查看服务进展

docker@manager1:~$ docker service ps rwpw7eij4v6h6716jvqvpxbyv
ID                  NAME                IMAGE               NODE                DESIRED STATE       CURRENT STATE                ERROR               PORTS
rgroe3s9qa53        helloworld.1        alpine:latest       worker1            Running             Running about a minute ago

使用 docker service ls 来查看当前 Swarm 集群运行的服务。

docker@manager1:~$ docker service ls
ID                  NAME                MODE                REPLICAS            IMAGE               PORTS
yzfmyggfky8c        helloworld          replicated          0/1                 alpine:latest

监控集群状态

登录管理节点 manager1

docker-machine ssh manager1

运行 docker service inspect --pretty <SERVICE-ID> 查询服务概要状态，以 helloworld 服务为例：

docker@manager1:~$  docker service inspect --pretty helloworld

ID:             rwpw7eij4v6h6716jvqvpxbyv
Name:           helloworld
Service Mode:   Replicated
 Replicas:      1
Placement:
UpdateConfig:
 Parallelism:   1
 On failure:    pause
 Monitoring Period: 5s
 Max failure ratio: 0
 ...
 Rollback order:    stop-first
ContainerSpec:
 Image:         alpine:latest@sha256:7b848083f93822dd21b0a2f14a110bd99f6efb4b838d499df6d04a49d0debf8b
 Args:          ping ityouknow.com
Resources:
Endpoint Mode:  vip

运行 docker service inspect helloworld 查询服务详细信息。

运行 docker service ps <SERVICE-ID> 查看那个节点正在运行服务:

docker@manager1:~$  docker service ps helloworld
NAME                                    IMAGE   NODE     DESIRED STATE  LAST STATE
helloworld.1.8p1vev3fq5zm0mi8g0as41w35  alpine  worker1  Running        Running 3 minutes

在工作节点查看任务的执行情况

docker-machine ssh  worker1

在节点执行 docker ps 查看容器的运行状态。

docker@worker1:~$   docker ps
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND                CREATED             STATUS              PORTS               NAMES
96bf5b1d8010        alpine:latest       "ping ityouknow.com"   4 minutes ago       Up 4 minutes                            helloworld.1.rgroe3s9qa53lf4u4ky0tzcb8

这样的话，我们在 Swarm 集群中成功的运行了一个 helloworld 服务，根据命令可以看出在 worker1 节点上运行。

弹性伸缩实验

我们来做一组实验来感受 Swarm 强大的动态水平扩展特性，首先动态调整服务实例个数。

调整实例个数

增加或者减少服务的节点数

调整 helloworld 的服务实例数为 2 个

docker service update --replicas 2 helloworld

查看那个节点正在运行服务:

docker service ps helloworld
ID                  NAME                IMAGE               NODE                DESIRED STATE       CURRENT STATE                 ERROR                              PORTS
rgroe3s9qa53        helloworld.1        alpine:latest       manager1            Running             Running 8 minutes ago
a61nqrmfhyrl        helloworld.2        alpine:latest       worker2             Running             Running 9 seconds ago

调整 helloworld 的服务实例数为 1 个

docker service update --replicas 1 helloworld

再次查看节点运行情况:

docker service ps helloworld
ID                  NAME                IMAGE               NODE                DESIRED STATE       CURRENT STATE                 ERROR                              PORTS
a61nqrmfhyrl        helloworld.2        alpine:latest       worker2             Running             Running about a minute ago

再次调整 helloworld 的服务实例数为 3 个

docker service update --replicas 3 helloworld
helloworld
overall progress: 3 out of 3 tasks
1/3: running   [==================================================>]
2/3: running   [==================================================>]
3/3: running   [==================================================>]
verify: Service converged

查看节点运行情况：

docker@manager1:~$ docker service ps helloworld
ID                  NAME                IMAGE               NODE                DESIRED STATE       CURRENT STATE             ERROR                              PORTS
mh7ipjn74o0d        helloworld.1        alpine:latest       worker2             Running             Running 40 seconds ago
1w4p9okvz0xw        helloworld.2        alpine:latest       manager1            Running             Running 2 minutes ago
snqrbnh4k94y        helloworld.3        alpine:latest       worker1             Running             Running 32 seconds ago

删除集群服务

docker service rm helloworld

调整集群大小

动态调整 Swarm 集群的工作节点。

添加集群

创建虚拟主机 worker3

$ docker-machine create -d virtualbox worker3

入虚拟主机 worker3

$ docker-machine ssh worker3

加入 swarm 集群

docker@worker3:~$ docker swarm join \
    --token SWMTKN-1-47z6jld2o465z30dl7pie2kqe4oyug4fxdtbgkfjqgybsy4esl-8r55lxhxs7ozfil45gedd5b8a \
    192.168.99.100:2377

This node joined a swarm as a worker. 

退出虚拟主机

docker@worker3:~$exit 

在主节点上面执行 docker node ls 查询集群主机信息

登录主节点

docker-machine ssh  manager1

查看集群节点

docker@manager1:~$  docker node ls
ID                            HOSTNAME            STATUS              AVAILABILITY        MANAGER STATUS
j0o7sykkvi86xpc00w71ew5b6 *   manager1            Ready               Active              Leader
xwv8aixasqraxwwpox0d0bp2i     worker1             Ready               Active
ij3z1edgj7nsqvl8jgqelrfvy     worker2             Ready               Active
i31yuluyqdboyl6aq8h9nk2t5     worker3             Ready               Active

可以看出集群节点多了 worker3

退出 Swarm 集群

如果 Manager 想要退出 Swarm 集群， 在 Manager Node 上执行如下命令：

docker swarm leave  

就可以退出集群，如果集群中还存在其它的 Worker Node，还希望 Manager 退出集群，则加上一个强制选项，命令行如下所示：

docker swarm leave --force

在 Worker2 上进行退出测试，登录 worker2 节点

docker-machine ssh  worker2

执行退出命令

docker swarm leave 

查看集群节点情况：

docker@manager1:~$ docker node ls
ID                            HOSTNAME            STATUS              AVAILABILITY        MANAGER STATUS
j0o7sykkvi86xpc00w71ew5b6 *   manager1            Ready               Active              Leader
xwv8aixasqraxwwpox0d0bp2i     worker1             Ready               Active
ij3z1edgj7nsqvl8jgqelrfvy     worker2             Down                Active
i31yuluyqdboyl6aq8h9nk2t5     worker3             Ready               Active

可以看出集群节点 worker2 状态已经下线

也可以再次加入

docker@worker2:~$ docker swarm join \
>     --token SWMTKN-1-47z6jld2o465z30dl7pie2kqe4oyug4fxdtbgkfjqgybsy4esl-8r55lxhxs7ozfil45gedd5b8a \
>     192.168.99.100:2377
This node joined a swarm as a worker.

再次查看

docker@manager1:~$ docker node ls
ID                            HOSTNAME            STATUS              AVAILABILITY        MANAGER STATUS
j0o7sykkvi86xpc00w71ew5b6 *   manager1            Ready               Active              Leader
xwv8aixasqraxwwpox0d0bp2i     worker1             Ready               Active
0agpph1vtylm421rhnx555kkc     worker2             Ready               Active
ij3z1edgj7nsqvl8jgqelrfvy     worker2             Down                Active
i31yuluyqdboyl6aq8h9nk2t5     worker3             Ready               Active

可以看出集群节点 worker2 又重新加入到了集群中

重新搭建命令

使用 VirtualBox 做测试的时候，如果想重复实验可以将实验节点删掉再重来。

//停止虚拟机
docker-machine stop [arg...]  //一个或多个虚拟机名称

docker-machine stop   manager1 worker1 worker2

//移除虚拟机
docker-machine rm [OPTIONS] [arg...]

docker-machine rm manager1 worker1 worker2

停止、删除虚拟主机后，再重新创建即可。

总结

通过对 Swarm 的学习，强烈感觉到自动化水平扩展的魅力，这样在公司流量爆发的时候，只需要执行一个命令就可以完成实例上线。如果再根据公司的业务流量做自动化控制，那就真正实现了完全自动的动态伸缩。

举个例子，我们可以利用脚本监控公司的业务流量，当流量是某个级别的时候我们启动对应的 N 个节点数，当流量减少的时候我们也动态的减少服务实例个数，既可以节省公司资源，也不用操心业务爆发被流量击垮。Docker 能发展的这么好还是有原因的，容器化是 DevOps 最重要的一个环节，未来容器化的技术会越来越丰富和完善，智能化运维可期待。

35. docker swarm dockerStack 部署 投票应用

1. 编写 docker-compose.yml

# docker-compose.yml

version: "3"

services:

  redis:

    image: redis:alpine

    ports:

      - "6379"

    networks:

      - frontend

    deploy:

      replicas: 2

      update_config:

        parallelism: 2

        delay: 10s

      restart_policy:

        condition: on-failure

  db:

    image: postgres:9.4

    volumes:

      - db-data:/var/lib/postgresql/data

    networks:

      - backend

    deploy:

      placement:

        constraints: [node.role == manager]

  vote:

    image: dockersamples/examplevotingapp_vote:before

    ports:

      - 5000:80

    networks:

      - frontend

    depends_on:

      - redis

    deploy:

      replicas: 2

      update_config:

        parallelism: 2

      restart_policy:

        condition: on-failure

  result:

    image: dockersamples/examplevotingapp_result:before

    ports:

      - 5001:80

    networks:

      - backend

    depends_on:

      - db

    deploy:

      replicas: 1

      update_config:

        parallelism: 2

        delay: 10s

      restart_policy:

        condition: on-failure

  worker:

    image: dockersamples/examplevotingapp_worker

    networks:

      - frontend

      - backend

    deploy:

      mode: replicated

      replicas: 1

      labels: [APP=VOTING]

      restart_policy:

        condition: on-failure

        delay: 10s

        max_attempts: 3

        window: 120s

      placement:

        constraints: [node.role == manager]

  visualizer:

    image: dockersamples/visualizer:stable

    ports:

      - "8080:8080"

    stop_grace_period: 1m30s

    volumes:

      - "/var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock"

    deploy:

      placement:

        constraints: [node.role == manager]

networks:

  frontend:

  backend:

volumes:

  db-data:

2. 启动 service  并  查看 service 的状态

　　docker stack deploy vote -c=docker-compose.yml

　　docker stack ls

　　docker stack services vote

　　docker stack ps vote

3. 对 vote_vote service 进行拓展

　　docker service stack scale vote_vote=3

4. 访问

　　访问 192.168.205.10:5000　　进行投票

　　访问 192.168.205.10:5001　　查看投票情况

 　  访问 192.168.205.10:8080　　查看容器 部署情况

37. docker swarm docker service 的更新

在 service 运行的情况下 进行更新

　　1. 创建 名为 demo 的 overlay 网络

　　　　docker network create -d overlay demo

　　2. 创建 python-flask-demo:1.0 服务

　　　　映射 本地的 8080 端口 到 容器的 5000 端口

　　　　docker service create --name web --publish 8080:5000 --network demo xiaopeng163/python-flask-demo:1.0

　　3. 查看运行的服务器

　　　　docker service ps web

　　4. 横向拓展 web 应用

　　　　docker service scale web=2

　　5. shell 循环请求 web

　　　　sh -c "while true;do curl 127.0.0.1:8080 && sleep 1; done"

　　6. 更新 service  image

　　　　docker service update --image xiaopeng163/python-flask-demo:2.0 web

　　7. 查看容器详情

　　　　docker service ps web

　　8. 更新 service 端口映射　　将 外部访问端口 8080 变换 8888

　　　　docker service update --publish-rm 8080:5000 --publish-add 8888:5000 web

　　9. docker-compose 文件更新

　　　　docker stack deploy wordpress -c=docker-compose.yml

Docker (二十一)-Docker Swarm 集群部署

介绍

Swarm 在 Docker 1.12 版本之前属于一个独立的项目，在 Docker 1.12 版本发布之后，该项目合并到了 Docker 中，成为 Docker 的一个子命令。目前，Swarm 是 Docker 社区提供的唯一一个原生支持 Docker 集群管理的工具。它可以把多个 Docker 主机组成的系统转换为单一的虚拟 Docker 主机，使得容器可以组成跨主机的子网网络。

Swarm 是目前 Docker 官方唯一指定（绑定）的集群管理工具。Docker 1.12 内嵌了 swarm mode 集群管理模式。

Swarm 关键概念

1）Swarm

集群的管理和编排是使用嵌入到 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 (node) 是已加入到 swarm 的 Docker 引擎的实例 当部署应用到集群，你将会提交服务定义到管理节点，接着 Manager

管理节点调度任务到 worker 节点，manager 节点还执行维护集群的状态的编排和群集管理功能，worker 节点接收并执行来自

manager 节点的任务。通常，manager 节点也可以是 worker 节点，worker 节点会报告当前状态给 manager 节点

3）服务（Service）

服务是要在 worker 节点上要执行任务的定义，它在工作者节点上执行，当你创建服务的时，你需要指定容器镜像

4）任务（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

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 管理节点，worker nodes 工作节点。

 一、系统环境

　　1）服务器环境

　　2）前提条件

• Docker 版本 1.12+
• 集群节点之间保证 TCP 2377、TCP/UDP 7946 和 UDP 4789 端口通信　　　

　　　　TCP 端口 2377 集群管理端口

　　　　TCP 与 UDP 端口 7946 节点之间通讯端口

　　　　TCP 与 UDP 端口 4789 overlay 网络通讯端口

二、集群部署

　　1）master 创建 Swarm（要保存初始化后 token，因为在节点加入时要使用 token 作为通讯的密钥）　　

　　注：上面命令执行后，该机器自动加入到 swarm 集群。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。

　　使用 docker info 或者 docker node ls 查看集群中的相关信息　

　　2）添加节点到 swarm 集群中

　　所有节点执行　

　　在 master 上查看集群节点的状态

 　　到此 Swarm 集群就创建好了

　　3）docker  node 命令　

[root@master ~]# docker node --help

Usage:    docker node COMMAND

Manage Swarm nodes

Options:


Commands:
  demote      Demote one or more nodes from manager in the swarm
  inspect     Display detailed information on one or more nodes
  ls          List nodes in the swarm
  promote     Promote one or more nodes to manager in the swarm
  ps          List tasks running on one or more nodes, defaults to current node
  rm          Remove one or more nodes from the swarm
  update      Update a node


# demote
   将管理节点降级为普通节点
# inspect
    查看节点的详细信息
# ls
   列出节点
# promote
   将普通节点升级为管理节点
# ps
   查看运行的任务
# rm
   从swarm集群中删除节点
# update
   改变集群节点状态

[root@master ~]# docker node update --help

Usage:    docker node update [OPTIONS] NODE

Update a node

Options:
      --availability string   Availability of the node ("active"|"pause"|"drain")
      --label-add list        Add or update a node label (key=value)
      --label-rm list         Remove a node label if exists
      --role string           Role of the node ("worker"|"manager")


# 主要使用availability string

# active
    节点状态正常
# pause
    节点挂起、暂停
# drain
    排除节点，比如将master节点排除，不分配任务，只作为管理节点

三、在 Swarm 中部署服务

　　1) 创建服务　

[root@master ~]# docker service --help

Usage:    docker service COMMAND

Manage services

Options:


Commands:
  create      Create a new service
  inspect     Display detailed information on one or more services
  logs        Fetch the logs of a service or task
  ls          List services
  ps          List the tasks of one or more services
  rm          Remove one or more services
  rollback    Revert changes to a service''s configuration
  scale       Scale one or multiple replicated service    　

　　2）查看服务信息

　　从 REPLICAS 中能看出这个 hello 服务并没有启动起来，0/1 表示 1 计划启动的副本数，0 实际启动的数量。所以启动失败　　

　　3）添加参数

　　在 hello 服务中 busybox 只是一个基础镜像，并没有一个持续运行的任务，所以 manager 会不断重启 hello 这个服务，所以有好多 shutdown 的记录。但是可以为其添加一个任务。　

　　再次查看状态：

　　过滤不正常的状态：　

　　4）为服务扩容（缩融）scale

　　刚才设置的 replicas=1，可以增加副本数量

　　5）工作节点排除 manager，manager 只作为管理节点

　　上图中 manager 也运行了一个服务，将 manager 排除在外

　　排除 manager 后，其上面运行的服务会转移到其他节点　

 四、滚动更新服务

　　例如升级服务的镜像版本　

　　滚动更新：

　　更新完成后新版本和历史记录都能查看

　　查看配置信息：

 五、服务更新和回滚策略

　　1）设置策略　　

　　如果执行后查看状态不是设置的，可以在 update 一下，将服务状态设置为自己想要的

　　查看状态：

　　2）服务更新

　　和上述策略一致，两两更新

 　　更新完成：

　　3）手动回滚（策略是失败会回滚，现在没有失败）

　　刚才 nginx 版本已经是 1.13.5 了，现在将其还原到 1.12.1　

　　手动回滚成功

Docker 1.12 以前的: swarm 搭建 docker 集群

什么是 Swarm

Swarm 是 Docker 公司在 2014 年 12 月初发布的一套较为简单的工具，用来管理 Docker 集群，它将一群 Docker 宿主机变成一个单一的，虚拟的主机。Swarm 使用标准的 Docker API 接口作为其前端访问入口，换言之，各种形式的 Docker Client (docker client in go, docker_py, docker 等) 均可以直接与 Swarm 通信。Swarm 几乎全部用 Go 语言来完成开发，上周五，4 月 17 号，Swarm0.2 发布，相比 0.1 版本，0.2 版本增加了一个新的策略来调度集群中的容器，使得在可用的节点上传播它们，以及支持更多的 Docker 命令以及集群驱动。

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 客户端发送过来的请求，调度适合的节点来运行容器，这意味着，即使 Swarm 由于某些原因挂掉了，集群中的节点也会照常运行，当 Swarm 重新恢复运行之后，它会收集重建集群信息。下面是 Swarm 的结构图：

能干什么

• 搭建一个 dockers 集群

怎么玩

1. 安装 env :A,B,C 三台机 ，A 将作管理机，centos 系统 ，root 用户 每一台机执行: sudo docker pull swarm
2. 修改 docker 配置文件 sudo vi /etc/sysconfig/docker 在文件的最后面添加下面这句 DOCKER_OPTS="-H 0.0.0.0:2375 –H unix:///var/run/docker.sock"
3. 重启 dockers sudo service docker restart
4. 使用令牌来发现

• 使用 DOCKHUB 来建立 任意一台，执行下面的命令 sudo docker run --rm swarm create 这里会产生一个令牌 ，假设为 1111
• swarm join 命令，把机器加入集群。 A,B，C: sudo docker run -d swarm join –addr=A:2375 token://1111
• swarm manager A: sudo docker run –d –p 2376:2375 swarm manage token://1111
  • 首先要以 daemon 的形式运行 swarm；
  • 其次端口映射：2376 可以更换成任何一个本机没有占用的端口，一定不能是 2375，否则就会出问题
• swarm list A,b,c:docker run --rm swarm list token://1111

引用：Docker 学习教程

关于docker 1-->docker swarm 转载和docker 转移的问题就给大家分享到这里，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于35. docker swarm dockerStack 部署 投票应用、37. docker swarm docker service 的更新、Docker (二十一)-Docker Swarm 集群部署、Docker 1.12 以前的: swarm 搭建 docker 集群等相关知识的信息别忘了在本站进行查找喔。