第三部分： 服务

准备工作

• 安装Docker 1.13及以上版本。

• 安装Docker Compose

• 阅读第一部分和第二部分的内容。

• 确保你已经发布friendlyhello镜像到docker公共仓库。

• 确保你的镜像能够作为一个可以部署的容器。 运行这个命令，在你的信息中插入用户名，repo和tag：docker run -p 80:80 username / repo：tag，然后访问http：// localhost /。

介绍

第3部分，我们扩展了我们的应用并实现了负载均衡。 要做到这一点，我们必须在分布式应用程序的层次结构中升级一级：服务。

堆
服务（你在这里）
容器（在第2部分涵盖）

关于服务

在分布式应用程序中，应用程序的不同部分被称为“服务”。例如，如果你想象一个视频共享站点，它可能包含一个用于将应用程序数据存储在数据库中的服务，一个用于在后台进行视频转码的服务 用户上传的东西，前端的服务等等。

服务实际上只是“生产中的容器”。一个服务只运行一个镜像，但它编码镜像运行的方式 - 应该使用哪个端口，容器应运行多少个副本，以便服务具有所需的容量，以及 等等。 缩放服务会更改运行该软件的容器实例的数量，从而为流程中的服务分配更多计算资源。

幸运的是，使用Docker平台定义，运行和扩展服务非常简单 - 只需编写一个docker-compose.yml文件即可。

你的第一个docker-compose.yml文件

docker-compose.yml文件是一个YAML格式的文件，它定义了Docker容器在生产中的行为方式。

docker-compose.yml

将这个文件保存为docker-compose.yml，无论你在什么时候想用。 确保你已将第2部分中创建的图像推送到注册仓库中，并通过用你的镜像，替换username / repo：标签来更新此.yml。

version: "3"
services:
  web:
    # replace username/repo:tag with your name and image details
    image: username/repo:tag
    deploy:
      replicas: 5
      resources:
        limits:
          cpus: "0.1"
          memory: 50M
      restart_policy:
        condition: on-failure
    ports:
      - "80:80"
    networks:
      - webnet
networks:
  webnet:

这个docker-compose.yml文件告诉Docker执行以下操作：

• 从注册表中拉出我们在第二部分中上传的镜像。

• 运行该镜像的5个实例作为名为web的服务，限制每个实例使用最多10％的CPU（所有的内核）和50MB的RAM。

• 如果一个失败，立即重启容器。

• 将主机上的端口80映射到Web的端口80。

• 指示web容器通过称为webnet的负载平衡网络共享端口80。 （在内部，容器本身在临时端口上发布到web的端口80）。

• 使用默认设置（这是一个负载平衡覆盖网络）定义webnet网络。

运行你的负载均衡应用

在我们可以使用docker stack deploy命令之前，我们首先运行：

docker swarm init

现在我们来运行它。 你需要给你的应用一个名字。在这里，取名为getstartedlab：

docker stack deploy -c docker-compose.yml getstartedlab

我们的单一服务堆栈在一台主机上运行了5个我们部署映像的容器实例。

在我们的应用程序中获取一项服务的服务ID：

docker service ls

查找Web服务的输出，并以你的应用程序名称作为前缀。如果你将其命名为与此示例中显示的相同，则名称为getstartedlab_web。还列出了服务ID以及副本数量，映像名称和端***露量。

在服务中运行的单个容器称为任务。任务会获得数值增加的唯一ID，最大数量为您在docker-compose.yml中定义的副本数量。 列出您的服务的任务：

docker service ps getstartedlab_web

如果您只列出系统中的所有容器，但也不会显示服务过滤的任务，任务也会显示出来：

docker container ls -q

您可以连续多次运行curl -4 http：// localhost，或者在浏览器***问该URL并刷新几次。

无论哪种方式，容器ID都会发生变化，从而表明有负载均衡的功能; 在每个请求中，以循环的策略选择5个任务中的一个来响应。 容器ID与前一个命令（docker container ls -q）的输出相匹配。

扩展你的应用

你可以通过更改docker-compose.yml中的副本数量的值，保存更改并重新运行docker stack deploy命令来扩展应用程序：

docker stack deploy -c docker-compose.yml getstartedlab

Docker执行一个就地更新，不需要先撕下堆栈或杀死任何容器。

现在，重新运行docker container ls -q以查看重新配置的已部署实例。 如果你扩大了副本数，则会启动更多任务，从而启动更多容器。

关闭应用程序和swarm

• 关闭应用用docker stack rm命令:

docker stack rm getstartedlab

• 关闭swarm

docker swarm leave --force

使用Docker来升级和扩展应用程序同样简单。 你已经朝着学习如何在生产中运行容器迈出了一大步。 接下来，您将学习如何将这个应用程序作为Docker机器集群上的真正群体运行。

复习

总而言之，在输入docker run是非常简单的，生产环境中的容器的真正实现就是将其作为服务来运行的。 服务在Compose文件中编写了容器的行为，此文件可用于容器扩容，限制和重新部署我们的应用程序。 对服务的更改可以在运行时适用，使用启动服务的相同命令：docker stack deploy。

现阶段需要探索的一些命令如下：

docker stack ls                                            # List stacks or apps
docker stack deploy -c <composefile> <appname>  # Run the specified Compose file
docker service ls                 # List running services associated with an app
docker service ps <service>                  # List tasks associated with an app
docker inspect <task or container>                   # Inspect task or container
docker container ls -q                                      # List container IDs
docker stack rm <appname>                             # Tear down an applic
ation
docker swarm leave --force      # Take down a single node swarm from the manager

转载声明：本文转载自公众号【方志朋】。

原文链接：

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxNjk4ODE4OQ==&mid=2247484234&idx=1&sn=70b9f438d2f89a1326383318e5ad55ea&chksm=9bed2238ac9aab2ef4518fbe07430c142307e671d8587e25094bf68eecde06ebf8c61c7fdca7&scene=21#wechat_redirect