精品国产一级在线观看,国产成人综合久久精品亚洲,免费一级欧美大片在线观看

深入淺出Docker Swarm

責任編輯:editor006

作者:孫宏亮

2015-01-30 14:38:47

摘自:DaoCloud博客

Docker自誕生以來,其容器特性以及鏡像特性給DevOps愛好者帶來了諸多方便。發起該命令之后,Swarm會前往Docker Hub上內建的發現服務中獲取一個全球唯一的token,用以唯一的標識Swarm管理的Docker集群。

1.Swarm簡介

Docker自誕生以來,其容器特性以及鏡像特性給DevOps愛好者帶來了諸多方便。然而在很長的一段時間內,Docker只能在單host上運行,其跨host的部署、運行與管理能力頗受外界詬病??鏷ost能力的薄弱,直接導致Docker容器與host的緊耦合,這種情況下,Docker容器的靈活性很難令人滿意,容器的遷移、分組等都成為很難實現的功能點。

Swarm是Docker公司在2014年12月初新發布的容器管理工具。和Swarm一起發布的Docker管理工具還有Machine以及Compose。

Swarm是一套較為簡單的工具,用以管理Docker集群,使得Docker集群暴露給用戶時相當于一個虛擬的整體。Swarm使用標準的Docker API接口作為其前端訪問入口,換言之,各種形式的Docker Client(dockerclient in go, docker_py, docker等)均可以直接與Swarm通信。Swarm幾乎全部用Go語言來完成開發,并且還處于Alpha版本,目前在github上發布的版本僅有v0.1.0-rc1。然而Swarm的發展十分快速,功能和特性的變更迭代還非常頻繁。因此,可以說Swarm還不推薦被用于生產環境中,但可以肯定的是Swarm是一項很有前途的技術。

Swarm的設計和其他Docker項目一樣,遵循“batteries included but removable”原則。筆者對該原則的理解是:batteries included代表設計Swarm時,為了完全體現分布式容器集群部署、運行與管理功能的完整性,Swarm和Docker協同工作,以達到效果;“but removable”意味著Swarm與Docker并非緊耦合,這套管理引擎并未侵入Docker的使用,同時這套機制也可以用以其他容器技術的集群部署、運行與管理。

本文將從以下兩點分析Swarm:

Swarm架構

Swarm命令

2.Swarm架構

Swarm作為一個管理Docker集群的工具,首先需要將其部署起來,可以單獨將Swarm部署于一個節點。另外,自然需要一個Docker集群,集群上每一個節點均安裝有Docker。具體的Swarm架構圖可以參照下圖:

  Swarm架構圖

Swarm架構中最主要的處理部分自然是Swarm節點,Swarm管理的對象自然是Docker Cluster,Docker Cluster由多個Docker Node組成,而負責給Swarm發送請求的是Docker Client。

3.Swarm命令

Swarm架構圖可以讓大家對Swarm有一個初步的認識,比如Swarm的具體工作流程:Docker Client發送請求給Swarm;Swarm處理請求并發送至相應的Docker Node;Docker Node執行相應的操作并返回響應。除此之外,Swarm的工作原理依然還不夠明了。

深入理解Swarm的工作原理,可以先從Swarm提供的命令入手。Swarm支持的命令主要有4個:swarm create、swarm manage、swarm join、swarm list。當然還有一個swarm help命令,該命令用于指導大家如何正確使用swarm命令,本文不再贅述。

3.1 swarm create

Swarm中swarm create命令用于創建一個集群標志,用于Swarm管理Docker集群時,Docker Node的節點發現功能。

發起該命令之后,Swarm會前往Docker Hub上內建的發現服務中獲取一個全球唯一的token,用以唯一的標識Swarm管理的Docker集群。

注:Swarm的運行需要使用服務發現,目前該服務內建與Docker Hub,該服務發現機制目前還在alpha版本,站點為:http://discovery-stage.hub/docker.com 。

3.2 swarm manage

Swarm中swarm manage是最為重要的管理命令。一旦swarm manage命令在Swarm節點上被觸發,則說明用戶需要swarm開始管理Docker集群。從運行流程的角度來講,swarm經歷的階段主要有兩點:啟動swarm、接收并處理Docker集群管理請求。

Swarm啟動的過程包含三個步驟:

發現Docker集群中的各個節點,收集節點狀態、角色信息,并監視節點狀態的變化;

初始化內部調度(scheduler)模塊;

創建并啟動API監聽服務模塊;

第一個步驟,Swarm發現Docker集群中的節點。發現(discovery)是Swarm中用于維護Docker集群狀態的機制。既然涉及到發現(discovery),那在這之前必須先有注冊(register)。Swarm中有專門負責發現(discovery)的模塊,而關于注冊(register)部分,不同的discovery模式下,注冊(register)也會有不同的形式。

目前,Swarm中提供了5種不同的發現(discovery)機制:Node Discovery、File Discovery、Consul Discovery、EtcD Discovery和Zookeeper Discovery。

第二個步驟,Swarm內部的調度(scheduler)模塊被初始化。swarm通過發現機制發現所有注冊的Docker Node,并收集到所有Docker Node的狀態以及具體信息。此后,一旦Swarm接收到具體的Docker管理請求,Swarm需要對請求進行處理,并通過所有Docker Node的狀態以及具體信息,來篩選(filter)決策到底哪些Docker Node滿足要求,并通過一定的策略(strategy)將請求轉發至具體的一個Docker Node。

第三個步驟,Swarm創建并初始化API監聽服務模塊。從功能的角度來講,可以將該模塊抽象為Swarm Server。需要說明的是:雖然Swarm Server完全兼容Docker的API,但是有不少Docker的命令目前是不支持的,畢竟管理Docker集群與管理單獨的Docker會有一些區別。當Swarm Server被初始化并完成監聽之后,用戶即可以通過Docker Client向Swarm發送Docker集群的管理請求。

Swarm的swarm manage接收并處理Docker集群的管理請求,即是Swarm內部多個模塊協同合作的結果。請求入口為Swarm Server,處理引擎為Scheduler,節點信息依靠Disocovery。

3.3 swarm join

Swarm的swarm join命令用于將Docker Node添加至Swarm管理的Docker集群中。從這點也可以看出swarm join命令的執行位于Docker Node,因此在Docker Node上運行該命令,首先需要在Docker Node上安裝Swarm,由于該Swarm只會執行swarm join命令,故可以將其當成Docker Node上用于注冊的agent模塊。

功能而言,swarm join可以認為是完成Docker Node在Swarm節點處的注冊(register)工作,以便Swarm在執行swarm manage時可以發現該Docker Node。然而,上文提及的5種discovery模式中,并非每種模式都支持swarm join命令。不支持的discovery的模式有Node Discovery與File Discovery。

Docker Node上swarm join執行之后,標志著Docker Node向Swarm注冊,請求加入Swarm管理的Docker集群中。Swarm通過注冊信息,發現Docker Node,并獲取Docker Node的狀態以及具體信息,以便處理Docker請求時作為調度依據。

3.4 swarm list

Swarm中的swarm list命令用以列舉Docker集群中的Docker Node。

Docker Node的信息均來源于Swarm節點上注冊的Docker Node。而一個Docker Node在Swarm節點上注冊,僅僅是注冊了Docker Node的IP地址以及Docker監聽的端口號。

使用swarm list命令時,需要指定discovery的類型,類型包括:token、etcd、file、zk以及。而swarm list并未羅列Docker集群的動態信息,比如Docker Node真實的運行狀態,或者Docker Node在Docker集群中扮演的角色信息。

4.總結

Swarm的架構以及命令并沒有很復雜,同時也為希望管理Docker集群的Docker愛好者降低了學習和使用門檻。

俗話說得好,沒有一種一勞永逸的工具,有效的管理Docker集群同樣也是如此。缺乏場景來談論Swarm的價值,意義并不會很大。相反,探索和挖掘Swarm的特點與功能,并為Docker集群的管理提供一種可選的方案,是Docker愛好者更應該參與的事。

本文初步介紹Swarm,并涉及架構與命令,下期將帶來Swarm的具體使用,以及Swarm的架構剖析。

5.作者介紹

孫宏亮,DaoCloud初創團隊成員,軟件工程師,浙江大學VLIS實驗室應屆研究生。讀研期間活躍在PaaS和Docker開源社區,對Cloud Foundry有深入研究和豐富實踐,擅長底層平臺代碼分析,對分布式平臺的架構有一定經驗,撰寫了大量有深度的技術博客。2014年末以合伙人身份加入DaoCloud團隊,致力于傳播以Docker為主的容器的技術,推動互聯網應用的容器化步伐。郵箱:[email protected]

6.參考文獻

Swarm: a Docker-native clustering system

Intro to Docker Swarm: Part 1 - Overview

Intro to Docker Swarm: Part 2 - Configuration Options and Requirements

鏈接已復制,快去分享吧

企業網版權所有?2010-2024 京ICP備09108050號-6京公網安備 11010502049343號

  • <menuitem id="jw4sk"></menuitem>

    1. <form id="jw4sk"><tbody id="jw4sk"><dfn id="jw4sk"></dfn></tbody></form>
      主站蜘蛛池模板: 视频| 万盛区| 巴彦淖尔市| 古浪县| 怀柔区| 历史| 南陵县| 大荔县| 额尔古纳市| 金昌市| 新巴尔虎右旗| 德江县| 吉隆县| 镇坪县| 襄汾县| 应用必备| 车致| 绥江县| 荥经县| 永福县| 永昌县| 新丰县| 扶沟县| 贵德县| 金乡县| 手游| 兴山县| 泗水县| 和平县| 边坝县| 潜山县| 浦城县| 商南县| 阿克苏市| 盐池县| 白银市| 兖州市| 南和县| 富宁县| 湘潭县| 定日县|