Docker Swarm Mode

àì夳堔傛蜴生んèń 2024-02-21 11:21 64阅读 0赞

[Docker Swarm Mode][]  
[Docker Swarm 集群搭建][Docker Swarm]  
[Docker Swarm 节点维护][Docker Swarm 1]  
[Docker Service 创建][Docker Service]

> 先看[docker官网][docker]上的一句话：Docker Swarm mode is built into the Docker Engine. Do not confuse Docker Swarm mode with Docker Classic Swarm which is no longer actively developed.

翻译过来意思是：Docker Swarm 模式内置在Docker引擎中。不要将Docker Swarm模式与[Docker Classic Swarm][]模式混淆，后者已不再积极开发。

老的Docker Swarm使用独立的外部KV存储（比如Consul、etcd、zookeeper），搭建独立运行的Docker主机集群，用户像操作单台Docker 机器一样操作整个集群，Docker Swarm把多台Docker主机当做一台Docker主机来管理。在docker 1.12版之前，只有搭建Docker Swarm集群，没有Swarm mode之说。

新的`Swarm mode` 是在docker 1.12版本中集成到 Docker 引擎中的，引入服务的概念，提供了众多的新特性，比如：具有容错能力的去中心化设计、内置服务发现、负载均衡、路由网格、动态伸缩、滚动更新、安全传输等。使得Docker 原生的Swarm mode集群具备与Mesos、Kubernetes叫板的实力。更适合中小型企业。

> 一句话来说，忘记Docker Swarm，要用就用Docker Swarm Mode。前者已经很少维护了

### 1.Docker Swarm是什么 ###

Docker Swarm 是由 Docker 公司推出的 Docker 的原生集群管理系统，它将一个 Docker主机池变成了一个单独的虚拟主机，用户只需通过简单的 API 即可实现与 Docker 集群的通信。Docker Swarm 使用 GO 语言开发。从 Docker 1.12.0 版本开始，Docker Swarm 已经 内置 于Docker 引擎中，无需再专门的进行安装配置。

Docker Swarm 在 Docker 官网的地址为：[https://docs.docker.com/engine/swarm/][docker]

### 2.节点架构 ###

**（1）架构图**

![在这里插入图片描述][1011ddfb4b0346f59942f2db22992e39.png]

**（2） swarm node**

从物理上讲，一个 Swarm 是由若干安装了 Docker Engine 的物理机或者虚拟机组成，这  
些主机上的 Docker Engine 都采用 Swarm 模式运行。

从逻辑上讲，一个 Swarm 由若干节点 node 构成，每个 node 最终会落实在一个物理Docker 主机上，但一个物理 Docker 主机并不一定就是一个 node。即 swarm node 与 Docker主机并不是一对一的关系。

swarm node 共有两种类型：manager 与 worker。

**（3）Manager**

Manager 节点用于维护 swarm 集群状态、调试 servcie、处理 swarm 集群管理任务。为了防止单点故障问题，一个 Swarm 集群一般都会包含多个 manager。这些 manager 间通过Raft 算法维护着一致性。

**（4）Worker**

Worker 节点用于在其 Contiainer 中运行 task 任务，即对外提供 service 服务。默认情况  
下，manager 节点同时也充当着 worker 角色，可以运行 task 任务。

**（5） 角色转换**

manager 节点与 worker 节点角色并不是一成不变的，它们之间是可以相互转换的。

*  manager 转变为 worker 称为节点降级
 *  worker 转变为 manager 称为节点升级

### 3.服务架构 ###

**（1） 架构图**

![在这里插入图片描述][649909d7f38243099fccda48fd4ce01e.png]

![在这里插入图片描述][d2408adeb6d4447db563210dbce0efab.png]

**（2） service**

搭建 docker swarm 集群的目的是为了能够在 swarm 集群中运行应用，为用户提供具备更强**抗压能力**的服务。docker swarm 中的服务 service 就是一个逻辑概念，表示 swarm 集群对外提供的服务。

**（3） task**

一个 service 最终是通过任务 task 的形式出现在 swarm 的各个节点中，而每个节点中的task 又都是通过具体的运行着应用进程的容器对外提供的服务。

**（4） 编排器**

在 swarm manager 中具有一个编排器，用于管理副本 task 任务的创建与停止。例如，当在swarm manager 中定义一个具有 3 个 task 副本任务的 service 时，编排器首先会创建 3个 task，为每个 task 分配一个 taskID，并通过分配器为每个 task 分配一个虚拟 IP，即 VIP。然后再将该 task 注册到内置的 DNS 中。当 service 的某 task 不可用时，编排器会在 DNS 中注销该 task。

**（5） 分发器**

在 swarm manager 中具有一个分发器，用于完成对副本 task 任务的监听、调度等操作。在上边的服务架构图中，当编排器创建了 3 个 task 副本任务后，会调用分发器为每个 task 分配节点。分发器首先会在 swarm 集群的所有节点中找到 3 个 available node 可用节点，每个节点上分配一个 task。而每个 task 就像是一个“插槽”，分发器会在每个“插槽”中放入一个应用容器。每个应用容器其实就是一个具体的 task 实例。一旦应用容器运行起来，分发器就可以监测到其运行状态，即 task 的运行状态。

如果容器不可用或被终止，task 也将被终止。此时编排器会立即在内置 DNS 中注销该task，然后编排器会再生成一个新的 task，并在 DNS 中进行注册，然后再调用分发器为之分配一个新的 available node，然后再该节点上再运行应用容器。编排器始终维护着 3 个 task副本任务。

分发器除了为 task 分配节点外，还实现了对访问请求的负载均衡。当有客户端来访问swarm 提供的 service 服务时，该请求会被 manager 处理：根据其内置 DNS，实现访问的负载均衡。

### 4.服务部署模式 ###

**（1）架构图**

service 以副本任务 task 的形式部署在 swarm 集群节点上。根据 task 数量与节点数量的关系，常见的 service 部署模式有两种：`replicated` 模式与 `global` 模式。

![在这里插入图片描述][08b3616092f54f1a8f7ee2cc12e032ff.png]

**（2）replicated 模式**

replicated 模式，即副本模式，service 的默认部署模式。需要指定 task 的数量。当需要的副本任务 task 数量不等于 swarm 集群的节点数量时，就需要使用 replicated 模式。manager中的分发器会找到指定 task 个数的 available node 可用节点，然后为这些节点中的每个节点分配一个或若干个 task。

**（3）global 模式**

global 模式，即全局模式。分发器会为每个 swarm 集群节点分配一个 task，不能指定 task的数量。swarm 集群每增加一个节点，编排器就会创建一个 task，并通过分发器分配到新的节点上。

[Docker Swarm Mode]: https://xy5462.blog.csdn.net/article/details/134000630?spm=1001.2014.3001.5502
[Docker Swarm]: https://xy5462.blog.csdn.net/article/details/134000671?spm=1001.2014.3001.5502
[Docker Swarm 1]: https://xy5462.blog.csdn.net/article/details/134000732?spm=1001.2014.3001.5502
[Docker Service]: https://xy5462.blog.csdn.net/article/details/134000805?spm=1001.2014.3001.5502
[docker]: https://docs.docker.com/engine/swarm/
[Docker Classic Swarm]: https://github.com/docker-archive/classicswarm
[1011ddfb4b0346f59942f2db22992e39.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/02/21/c2d83dcefe86473ea6d27de2e9f35255.png
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