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前言

我们知道Docker的“使命”是为了快速完成应用的迁移和部署。为提升它的战斗能力，Docker官方携手发布了Docker Swarm—— 一个快速完成Docker集群构建的利器。那么请先回忆一下本系列第八篇（重点compose）和第九篇（重点network），一个是为了完成在同一个Docker主机下多容器的编排和运行，另外一个是为Docker主机与容器之间或容器与容器之间进行通信而提供的基本网络类型。

而Docker Swarm同样具备容器编排能力，其价值体现在跨主机集群式的容器管理和编排能力上。可以理解为Docker Swarm是对compose的能力的拓展和延伸，同时又依赖了一个新的网络类型overlay——实现跨主机的容器通信。

今天博主带着各位继续玩转docker，开始集群化探索之旅，今天先聊聊Docker Swarm是怎么回事，有哪些好玩的地方。

一. Docker Swarm简介

先来看看它的主要“功效”：

Docker Swarm是Docker官方2014年提供的容器编排工具，旨在简化容器化应用程序的部署、管理和扩展。它允许构建多主机的容器集群，并支持统一管理所有主机上的容器。

它的Logo是“堆叠”起来的Docker，挺有趣。博主最近很喜欢研究每一款“弄潮儿”的Logo，尤其是Logo背后的含义，不由思绪飞扬：

Logo一定程度体现了产品的价值或本质，一个Logo的诞生，往往代表了创作者的学习、抽象、概述能力的水平。据此可见，凡成功者，皆离不开这些优秀的品质。

1. 网络基础（overlay）

在前文中博主提到了docker支持的网络类型，其中有一类网络类型，没有重点展开。这种网络，可以说是专为集群服务的，也就是overlay——一个虚拟的通信网络。

2. 工作原理

这是一张来自官方的Docker Swarm运行架构图，看起来非常“简洁”，显然一个master-slave架构模式。此刻你应该会想起点啥？ （比如类似此架构的工具有哪些？）

3. 术语/名词解释

术语/名词	功能描述
Manger node	Docker Swarm集群的管理节点，负责发号施令和选举，是整个集群的“大脑”。
Worker node	Docker Swarm集群的工作节点，负责接收和执行任务，也就是“干活”的。
Service	一种集群服务，负责传递整个集群的工作命令，需指定具体的容器镜像。
Task	在每个node上完成的任务，负责对容器进行各种操作。

下图是基于各单元模块的“极简工作流”：

二. 创建Docker Swarm cluster

1. 准备cluster资源

本次博主的演示环境为centos7，当然你也可以使用更高的版本或者其他linux系统。

节点名称	用途
docker-mananger	docker swarm集群的manager node，IP为10.11.12.70
docker-worker1	docker swarm集群的worker node，IP为10.11.12.73
docker-worker2	docker swarm集群的worker node，IP为10.11.12.74

根据Raft协议，最好是奇数，所以准备3个节点，组建集群。

2. 安装 docker

在以上3个节点中，分别安装docker，可按如下“兵法”出战：

2.1 替换yum源并安装

# 1. 替换yum源为aliyun 
curl -o /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo
# 2. 安装yum
yum -y install yum-utils
# 3. 清理yum缓存
yum clean all
# 4. 重新创建yum缓存
yum makecache

2.2 更新docker源

# 指定docker源
yum-config-manager --add-repo https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo
sed -i 's/download.docker.com/mirrors.aliyun.com\/docker-e/g' /etc/yum.repos.d/docker-ce.repo
yum makecache

2.3 安装docker-ce

# 1. 安装docker
yum install -y docker-ce
# 2. 更新加速器
vi /etc/docker/daemon.json
输入：{"registry-mirrors": ["https://docker.m.daocloud.io","https://dockerproxy.com","https://docker.mirrors.ustc.edu.cn","https://docker.nju.edu.cn"
]}
# 3. 重新加载配置
systemctl daemon-reload
# 4.重启docker
systemctl restart docker

如执行完毕，可通过docker -v验证是否已完成：

3. 安装Docker Swarm集群

在集群构建前，我们可以通过docker info看到：swarm : inactive，代表未启用。

接下来我们可以启用它，并让它开始干活吧。

3.1 创建manager node

创建集群，首先要create一个manager，通过docker swarm init命令完成：

docker swarm init --advertise-addr 10.11.12.70

执行后，会启用端口2377，并返回join token：

此时，我们再通过docker info看到：swarm : active，代表已启用swarm集群模式。

3.2 创建网络

创建一个overlay网络，用于集群内节点通信，通过docker network create完成：

docker network create -d overlay service-nginx

结果如下：

3.3 创建worker node

如其他docker主机需加入swarm集群，可通过凭证（通过--token指定）加入，通过docker swarm join命令完成：

# 指定凭证参数--token，manager主机10.11.12.70:2377docker swarm join --token SWMTKN-1-56x847iatimmt3u2fj76abegf7474z481r0jx0j4yh8hv7k9je-67wubc6q6v0fis79ihbhsfm0a 10.11.12.70:2377

那么该命令需要在docker-worker1和docker-worker2节点分别完成：

3.4 查看cluster状态

通过docke node ls，可观察到此时集群有1个manager（Status=Leader），2个worker节点，并均处于Active状态：

三. 发布一个应用服务

集群创建完成后，我们开始愉快的让它干活吧。为便于举例，博主以常用的nginx为例。

1. 获得一个镜像nginx

通过docker pull nginx获取最新镜像。成功后，可执行docker images查看：

提醒：每个节点均需执行pull镜像，否则可能遇到No such image: nginx:latest问题。

2. 发布一个Service

通过docker serivce create向集群发布一个service：

# --replicas指定副本个数，--network指定运行网络，--name指定容器名，-p指定映射端口
docker service create --replicas 3 --network service-nginx --name my_nginx -p 8888:80 nginx

执行结果如下：

可见，当前有3个nginx副本已经启动起来了，并且均为running状态。

3. 查看Service执行情况

可通过docker service ls命令查看该service状态，其中的REPLICAS代表已创建和已运行的副本数（3/3)：

4. 查看Service执行节点

可通过docker service ps 命令，查看该service发布到了哪些节点上：

# 指定容器名称
docker service ps my_nginx

结果如下：

此时，你可以登录其中一个worker节点，通过docker ps查看容器运行情况：

5. 验证nginx应用

如以上均执行完成，可通过浏览器打开以下地址，获得惊喜：
http://10.11.12.70:8888/
http://10.11.12.73:8888/
http://10.11.12.74:8888/

结语

Docker Swarm以它简洁、高效、容错的机制，为我们的服务提供了一套完整的分布式部署和运维的解决方案，同时它以swarmkit方式内嵌于docker引擎中。不管是对开发、运维还是其他爱好者，均有不错的使用体验。

作为一个集群爱好者，相信此文章会给带来不一样的体验，希望有助于你！

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系列回顾

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微服务实战系列之玩转Docker（九）
微服务实战系列之玩转Docker（八）
微服务实战系列之玩转Docker（七）
微服务实战系列之玩转Docker（六）
微服务实战系列之玩转Docker（五）
微服务实战系列之玩转Docker（四）
微服务实战系列之玩转Docker（三）
微服务实战系列之玩转Docker（二）
微服务实战系列之玩转Docker（一）
微服务实战系列之云原生