Docker入门（六）：Stacks
這個《Docker入門系列》文檔，是根據Docker官網（https://docs.docker.com）的幫助文檔大致翻譯而成。主要是作為個人學習記錄。有錯誤的地方，Robin歡迎大家指正。分為如下幾個部分：
1 Docker入門：簡介
2 Docker入門：安裝運行
3 Docker入門：容器（Containers）
4 Docker入門：服務（Services）
5 Docker入門：Swarms
6 Docker入門：Stacks
7 Docker入門：部署app
8 Docker入門：稍高級的話題
6.1 引言
在第五部分，我們學習了如何搭建一個swarm。一個swarm就是運行著Docker的一組機器所組成的集群。然后學習了如何將app部署到swarm上，并讓許多容器一致地運行在多個機器上。
在第六部分，我們將進入一個分布式應用程序層次結構的最高層：stack。
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stack |
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service |
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container |
一個stack就是一組相互關聯的services，這些services之間相互依賴，并能夠一起進行編排和scale。單個stack就能夠定義和協調整個應用程序的功能（也存在一些復雜的應用程序，可能使用多個stacks）。
好消息是，我們從第四部分就已經接觸stack了：創建一個Compose文件并使用docker stack deploy。但那只是一個單service的stack，運行在單個主機上，這種情況極少在產品部署中使用。下面，我們將使多個services相互關聯，并將它們運行在多個機器上。
6.2 添加一個新的service并重新部署
向我們的docker-compose.yml文件中添加services很簡單。首先，添加一個免費的visualizer service，該service用于查看swarm是如何調度容器的。
分為如下4個步驟。
6.2.1 重新編輯Compose文件
用編輯器打開文件docker-compose.yml，并輸入如下內容，確保用你的映像信息替換uername/repo:tag部分。
version: "3"
services:
web:
# replace username/repo:tag with your name and image details
image: username/repo:tag
deploy:
replicas: 5
restart_policy:
condition: on-failure
resources:
limits:
cpus: "0.1"
memory: 50M
ports:
- "80:80"
networks:
- webnet
visualizer:
image: dockersamples/visualizer:stable
ports:
- "8080:8080"
volumes:
- "/var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock"
deploy:
placement:
constraints: [node.role == manager]
networks:
- webnet
networks:
webnet:
在該.yml文件中，添加了一個和web平行的service，名稱為visualizer。還有兩個新的關鍵字。一個是關鍵字volumes，用于給visualizer提供權限，從而訪問主機上的Docker socket文件。另一個關鍵字是placement，用于確保這個service只能運行在swarm manager上，而不能運行在worker節點上。因為這個容器構建自Docker開源項目，用來以圖表方式展示一個swarm上運行的services。
6.2.2 配置和swarm manager對話的shell
確保你的shell已經配置好，能夠和myvm1進行對話：
● 運行命令docker-machine ls，來列出所有的machines，并確保你已經連上myvm1了，能夠發現myvm1旁邊有星號。
● 如果需要，就重新運行命令docker-machine env myvm1，然后運行給出的命令來配置shell。
在MAC/LINUX系統里，這個命令是：
eval $(docker-machine env myvm1)
在WINDOWS系統里，這個命令是：
& "C:Program FilesDockerDockerResourcesindocker-machine.exe" env myvm1 | Invoke-Expression
6.2.3 重新部署
在manager上重新運行命令docker stack deploy，更新需要更新的services：
$ docker stack deploy -c docker-compose.yml getstartedlab
Updating service getstartedlab_web (id: angi1bf5e4to03qu9f93trnxm)
Updating service getstartedlab_visualizer (id: l9mnwkeq2jiononb5ihz9u7a4)
6.2.4 查看visualizer服務
在Compose文件里，visualizer運行在端口8080上。運行docker-machine ls來獲得任一個節點的IP地址，進入該IP的8080端口來看看visulizer的運行情況：
和期望中的一樣，visualizer的單個實例運行在manager上，web的5個實例分布在整個swarm上。你可以運行命令docker stack ps <stack>來佐證一下visualizer的展示結果：
docker stack ps getstartedlab
visualizer是一個獨立的服務，在stack中，它可以運行在任何app里。它不依賴任何東西。下面我們創建一個具有依賴性的service：能夠提供訪客計數功能的Redis service.
6.3 數據持久化
我們再一次使用之前的工作流程，來添加一個Redis數據庫service，用以存儲app的數據。分為如下六個步驟。
6.3.1 修改Compose文件
修改docker-compose.yml文件，內容如下面所示，這將添加一個Redis service。確保用你自己的映像信息來取代username/repo:tag部分。
version: "3"
services:
web:
# replace username/repo:tag with your name and image details
image: username/repo:tag
deploy:
replicas: 5
restart_policy:
condition: on-failure
resources:
limits:
cpus: "0.1"
memory: 50M
ports:
- "80:80"
networks:
- webnet
visualizer:
image: dockersamples/visualizer:stable
ports:
- "8080:8080"
volumes:
- "/var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock"
deploy:
placement:
constraints: [node.role == manager]
networks:
- webnet
redis:
image: redis
ports:
- "6379:6379"
volumes:
- /home/docker/data:/data
deploy:
placement:
constraints: [node.role == manager]
command: redis-server --appendonly yes
networks:
- webnet
networks:
webnet:
Redis在Docker庫中有一個官方的映像，所以可以使用簡寫的映像名稱redis，這里就不需要username/repo了。Redis已經將端口6379從容器暴露到主機，在Compose文件里，我們將該端口從主機暴露到外面的世界，所以你可以通過任一個節點的IP來訪問Redis桌面管理器，從而管理這個Redis實例。
還有一些重要的Redis規范，用于指導stack多次部署時的數據持久化：
Redis總是運行在manager上，所以它總是可以使用相同的文件系統；
通過訪問容器中的目錄/data，redis能夠訪問主機文件系統中的任何目錄，Redis在該目錄中存儲數據。
以上兩點結合在一起，就可以在主機的物理文件系統中為Redis數據創建一個事實上的源(source of truth)。如果沒有這個機制，Redis就會在容器的文件系統中的/data目錄下存儲數據，一旦容器重新部署，這些數據就會丟失。
“source of truth”包含兩個部分：
Placement: 放置在Redis service上的這個約束，保證了Redis service總是使用相同的主機。
volume: 這個關鍵字的配置，使得容器通過訪問Redis容器中的/data目錄，來間接訪問主機上的/data目錄。換句話說，這讓容器的數據訪問透明化，雖然容器邏輯上訪問的是Redis容器中的/data目錄，而實際上容器訪問的是主機上的/data目錄。
6.3.2 在manager上創建目錄
在manager上創建一個./data目錄：
docker-machine ssh myvm1 "mkdir ./data"
6.3.3 配置和swarm manager對話的shell
確保你的shell已經配置好，能夠和myvm1進行對話：
● 運行命令docker-machine ls，來列出所有的machines，并確保你已經連上myvm1了，能夠發現myvm1旁邊有星號。
● 如果需要，就重新運行命令docker-machine env myvm1，然后運行給出的命令來配置shell。
在MAC/LINUX系統里，這個命令是：
eval $(docker-machine env myvm1)
在WINDOWS系統里，這個命令是：
& "C:Program FilesDockerDockerResourcesindocker-machine.exe" env myvm1 | Invoke-Expression
6.3.4 重新部署
再一次運行命令docker stack deploy：
$ docker stack deploy -c docker-compose.yml getstartedlab
6.3.5 確認service運行狀況
運行命令docker service ls，來確認3個services是否正常運行：
$ docker service ls
ID NAME MODE REPLICAS IMAGEPORTS
x7uij6xb4foj getstartedlab_redis replicated 1/1 redis:latest *:6379->6379/tcp
n5rvhm52ykq7 getstartedlab_visualizer replicated 1/1 dockersamples/visualizer:stable *:8080->8080/tcp
mifd433bti1d getstartedlab_web replicated 5/5 orangesnap/getstarted:latest *:80->80/tcp
6.3.6 網頁驗證
選擇一個節點的IP地址（比如：http://192.18.99.101）進入其網頁，就可以看到訪客的統計數量，這個數據會一直更新并存儲在Redis上。
同樣，選擇任一個節點的IP地址，在其端口8080上訪問visulizer，就可以看到web、redis、visualizer三種服務一起運行。
6.4 總結
Stacks就是一組一致運行的、相互關聯的services。通過修改Compose文件，可以向stack中添加更多的services。最后，通過使用placement和volumes兩個關鍵字的組合，為持久化數據創建了一個永久的港灣，無論容器關閉或重新部署，app的數據會一直保存下來。
總結
以上是生活随笔為你收集整理的Docker入门（六）：Stacks的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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