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re.containerbase.startinternal 子容器启动失败_Python项目容器化实践(二) Docker Machine和Docker Swarm...

發布時間:2023/12/1 python 42 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 re.containerbase.startinternal 子容器启动失败_Python项目容器化实践(二) Docker Machine和Docker Swarm... 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

前言

這篇文章介紹Docker生態中的常被提到的Engine、Machine和Swarm,大家以了解為主,工作需要再深入。

Engine

Docker Engine其實就是我們常說的「Docker」,它是一個C/S模型(Client/Server)的應用,包含如下組件:

  • Daemon。守護進程,屬于C/S中的Server(?dockerd)

  • REST API。Daemon向外暴露的REST 接口

  • CLI。向外暴露的命令行接口(Command Line API:?docker)

客戶端訪問服務端的方式有三種:

  • 使用命令行工具,如?docker run、?docker ps等等

  • 直接通過調用REST API,如發送一個?curl請求

  • 通過腳本直接和Daemon交互

用戶通過Docker CLI向Docker Daemon發送REST API請求。Daemon創建和管理Docker objects(對象),如:

  • images。鏡像

  • containers。容器

  • networks。網絡

  • volumes。數據卷

Machine

在沒有Machine之前,Docker的安裝流程非常復雜,首先需要登錄到相應的主機上,根據官方的安裝和配置指南來安裝Docker,而且不同的操作系統的安裝步驟也不同。

Machine是一個簡化Docker Engine安裝和管理的命令行工具,這樣通過一個簡單的命令即可在相應的平臺上安裝Docker,如本地(macOS、Linux和Windows)、虛擬化平臺(VirtualBox、macOS xhyve等),公有云(AWS、Azure、Digital Ocean等)等。使用Machine可以啟動、審查、停止和重新啟動托管的宿主機、升級 Docker 客戶端和守護程序、并配置 Docker 客戶端與宿主機通信。

通過圖示可以看出來,Machine是管理本地/遠程帶有Docker Engine的主機的工具, docker-machine create創建的「machine」包含了Daemon和REST API這2部分,Machine自己包含CLI。

我大概演示一下使用Machine的方法:

  • 創建machine。?docker-machine create--driver virtualboxdefault,這就會可以創建一個叫做?default的「機器」,它是Virtualbox類型的,所以可以在Virtualbox管理器里面看到這個虛擬機。

  • 連接到machine。?eval"$(docker-machine env default)",其實就是做了對應的環境變量設置

  • 使用Docker CLI。之后就可以使用?docker ps等命令查看和管理這個主機里面的鏡像/容器等內容了

Swarm Mode

Docker Swarm是Docker 官方的集群管理和編排工具,可以將多個Docker主機封裝為單個大型的虛擬Docker主機,成為一個容器平臺。從 Docker1.12.0+開始 SwarmMode已經內嵌入 Docker Engine,成為子命令 docker swarm可以直接使用。

SwarmMode主要特性如下:

  • 具有容錯能力的去中心化設計

  • 服務發現。可以做到Docker集群中節點的動態加入和退出的感知,支持主流的etcd、consul和zookeeper。

  • 負載均衡。讓資源分配負載,以達到最優化資源使用、最大化吞吐率、最小化響應時間、同時避免過載。

  • 動態伸縮。服務在判斷監測指標超出所設定的上下限時,會按照你的設置觸發擴容或縮容。

  • 滾動更新(Rolling updates)。可以實現「零停機時間部署」,下節我們還會再說。

  • 安全傳輸。集群中的每個節點都執行TLS的相互認證和加密,以確保自己與所有其他節點之間的通信安全。

  • 確保期望狀態。Swarm會在后臺進行輪訓檢查,確保實際狀態能夠滿足期望狀態的要求。

Swarm 是使用SwarmKit構建的 Docker 引擎內置(原生)的集群管理和編排工具。它包含如下三個重要概念: 節點、服務和任務,我們挨個看。

節點(Node)

運行 Docker 的主機可以主動初始化一個 Swarm 集群或者加入一個已存在的 Swarm 集群,這樣這個運行 Docker 的主機就成為一個 Swarm 集群的節點。節點分為管理 (manager) 節點和工作 (worker) 節點。

管理節點用于 Swarm 集群的管理,管理節點分發工作單元(稱為Task「任務」)到工作節點。docker swarm 命令基本只能在管理節點執行(節點退出集群命令 docker swarm leave 可以在工作節點執行)。一個 Swarm 集群可以有多個管理節點,但只有一個管理節點可以成為領導(leader, 通過Raft協議實現)。管理節點還要通過leader執行維護集群所需狀態所需的編排和集群管理任務。

工作節點接收并執行從管理節點分派的任務。默認情況下,管理器節點也作為工作節點運行服務(Service),但是你可以將它們配置為專門運行管理器任務,并且只運行管理器節點。代理在每個工作節點上運行,并報告分配給它的任務。工作節點通知管理節點其分配任務的當前狀態,以便管理器可以維護每個工作的所需狀態。

任務(Task)

任務是Swarm中的最小的調度單位,任務攜帶Docker容器和在容器中運行的命令。管理節點根據服務中設置的副本(Replicas)數量將任務分配給工作節點。一旦任務被分配給一個節點,它就不能移動到另一個節點。它只能在指定的節點上運行或失敗

任務是這么調度的:

服務(Service)

服務是指一組任務的集合,它定義了任務的屬性,是Swarm系統的中心結構:

服務有兩種模式:

  • Replicated services。按照一定規則在各個工作節點上運行指定個數的任務

  • Global services。每個可用節點上運行一個任務

PS: 兩種模式通過 docker service create的 --mode參數指定。

基本用法

我們創建一個最小的 Swarm 集群,包含一個管理節點和兩個工作節點。創建Docker 主機使用Docker Machine:

# 管理節點

? docker-machine create -d virtualbox manager # 創建管理節點,名字為manager

? docker-machine ssh manager # 登錄到管理節點

docker@manager:~$ /sbin/ifconfig eth1 | grep 'inet addr' | cut -d: -f2 | awk '{print $1}'

192.168.99.104 # 獲得IP

docker@manager:~$ docker swarm init --advertise-addr 192.168.99.104 # 在管理節點初始化一個Swarm集群,另外Docker主機有多個網卡,所以有多個IP,必須使用 --advertise-addr 指定IP

Swarm initialized: current node (k8cdrnrylrkxpsk4qoyybwpca) is now a manager.

To add a worker to this swarm, run the following command:

docker swarm join --token SWMTKN-1-2gfzia6yrk172e8352jxpolevjr9gx1a9xu95hg0ibkhqat52p-d6j79273adew38s5mzmewgwoo 192.168.99.104:2377 # 記住這句命令

To add a manager to this swarm, run 'docker swarm join-token manager' and follow the instructions.

? docker-machine create -d virtualbox worker1 # 創建工作節點,名字worker1

? docker-machine ssh worker1

docker@worker1:~$ docker swarm join --token SWMTKN-1-2gfzia6yrk172e8352jxpolevjr9gx1a9xu95hg0ibkhqat52p-d6j79273adew38s5mzmewgwoo 192.168.99.104:2377 # 從上面直接粘貼來

This node joined a swarm as a worker.

? docker-machine create -d virtualbox worker2 # 創建工作節點,名字worker2

? docker-machine ssh worker2

docker@worker2:~$ docker swarm join --token SWMTKN-1-2gfzia6yrk172e8352jxpolevjr9gx1a9xu95hg0ibkhqat52p-d6j79273adew38s5mzmewgwoo 192.168.99.104:2377

This node joined a swarm as a worker.

這樣集群就做好了,在管理節點看一下狀態:

? docker-machine ssh manager

docker@manager:~$ docker node ls

ID HOSTNAME STATUS AVAILABILITY MANAGER STATUS ENGINE VERSION

k8cdrnrylrkxpsk4qoyybwpca * manager Ready Active Leader 18.09.9

puzrum9ixbt6holgfk5d8aokl worker1 Ready Active 18.09.9

sqwpb00zh5fp9z2o6r7vnebbt worker2 Ready Active 18.09.9

然后部署Nginx(只能在管理節點運行):

docker@manager:~$ docker service create --replicas 3 -p 80:80 --name nginx nginx:1.17.4-alpine # 創建服務,三個副本,服務監聽在80端口

pydkv5ffwfqiv1aua1ylmwhum

overall progress: 3 out of 3 tasks

1/3: running [==================================================>]

2/3: running [==================================================>]

3/3: running [==================================================>]

verify: Service converged

docker@manager:~$ docker service ls # 查看當前Swarm集群運行的服務

ID NAME MODE REPLICAS IMAGE PORTS

pydkv5ffwfqi nginx replicated 3/3 nginx:1.17.4-alpine *:80->80/tcp

# 現在我們使用瀏覽器,輸入任意節點IP(如管理節點的192.168.99.104),都能看到nginx默認頁面

docker@manager:~$ docker service logs nginx # 查看Nginx服務的日志

... # 省略輸出

docker@manager:~$ docker service scale nginx=5 # 業務高峰期時,擴展服務運行的容器數量

nginx scaled to 5

overall progress: 5 out of 5 tasks

1/5: running [==================================================>]

2/5: running [==================================================>]

3/5: running [==================================================>]

4/5: running [==================================================>]

5/5: running [==================================================>]

verify: Service converged

docker@manager:~$ docker service ps nginx # 查看服務詳情

i6xkgnneqbbq nginx.1 nginx:1.17.4-alpine worker2 Running Running 4 minutes ago

f517ogp705ne nginx.2 nginx:1.17.4-alpine manager Running Running 5 minutes ago

... # 省略輸出

docker@manager:~$ docker service scale nginx=2 # 業務平穩期時,減少服務運行的容器數量

在Swarm集群中使用Compose文件

在第一篇中我使用 docker-compose.yml一次配置、啟動多個容器,在Swarm集群中也可以使用compose文件來配置、啟動多個服務。在上一小節中,使用 docker service create一次只能部署一個服務(Nginx),使用 docker-compose.yml可以一次啟動多個關聯的服務。還是拿lyanna項目的docker-compose.yml體驗一下,不過需要修改配置項,添加deploy(如mode和副本數等項),也要去掉一些stack不支持的項(如build、restart等):

version: '3'

services:

db:

image: mysql

environment:

MYSQL_DATABASE: 'test'

MYSQL_USER: 'root'

MYSQL_PASSWORD: ''

MYSQL_ROOT_PASSWORD: ''

MYSQL_ALLOW_EMPTY_PASSWORD: 'true'

volumes:

- my-datavolume:/var/lib/mysql

deploy:

placement:

constraints: [node.role == manager]

redis:

image: redis:alpine

deploy:

mode: replicated

replicas: 3

memcached:

image: memcached:1.5-alpine

deploy:

mode: replicated

replicas: 3

web:

image: 127.0.0.1:5000/lyanna-app

build: .

ports:

- '8000:8000'

volumes:

- .:/app

- ./local_settings.py.tmpl:/app/local_settings.py

depends_on:

- db

- redis

- memcached

environment:

PYTHONPATH: $PYTHONPATH:/usr/local/src/aiomcache:/usr/local/src/tortoise:/usr/local/src/arq:/usr/local/src

command: sh -c './setup.sh && python app.py'

visualizer:

image: dockersamples/visualizer:stable

ports:

- "8080:8080"

stop_grace_period: 1m30s

volumes:

- "/var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock"

deploy:

placement:

constraints: [node.role == manager]

volumes:

my-datavolume:

其中有3個需要著重說明的點:

  • visualizer服務提供一個可視化頁面,可以從瀏覽器中很直觀的查看集群中各個服務的運行節點,一會會感受到

  • db/redis/memcached/visualizer這幾項都添加了deploy項,?mode指服務模式,?replicas指副本數,?placement可以限定滿足條件的Node,而避免在不合適的Node進行部署,這里限制db/visualizer都要在管理節點上

  • web加了image項,是一個注冊服務的API地址,下面會看到如何注冊和推送鏡像上去

接著部署:

? eval "$(docker-machine env manager)" # 本機切換到管理主機

? git clone https://github.com/dongweiming/lyanna # 下載lyanna項目源碼,如果原來已經clone了不用再做

? cd lyanna

? docker service create --name registry --publish published=5000,target=5000 registry:2 # 創建注冊服務(名字叫registry),啟動在5000端口上

? docker-compose -f docker-compose.swarm.yml build # 用Compose的方式啟動,這個過程會構建lyanna-app鏡像

? docker-compose -f docker-compose.swarm.yml push # 把lyanna-app推送給本地的注冊服務

? docker stack deploy -c docker-compose.swarm.yml lyanna # 部署服務

Ignoring unsupported options: build

Creating network lyanna_default

Creating service lyanna_web

Creating service lyanna_visualizer

Creating service lyanna_db

Creating service lyanna_redis

Creating service lyanna_memcached

現在在瀏覽器輸入 任一節點IP:8080 即可看到各節點運行狀態,類似如下效果:

可以看到:

  • db、visualizer限定在管理節點manager

  • redis/memcached由于副本數和節點數一致,所以每個節點都有一個

  • web和registry由于負載平衡的作用分配到了2個工作節點上,讓服務整體看起來比較均衡

在瀏覽器新的標簽頁輸入 任一節點IP:8000 即可看到lyanna博客效果!

延伸閱讀

  • https://docs.docker.com/engine/docker-overview/

  • https://www.docker.com/products/container-runtime

  • https://docs.docker.com/machine/

  • https://docs.docker.com/engine/swarm/key-concepts/

  • https://docs.docker.com/engine/swarm/how-swarm-mode-works/services/

  • https://docs.docker.com/engine/swarm/stack-deploy/

  • 總結

    以上是生活随笔為你收集整理的re.containerbase.startinternal 子容器启动失败_Python项目容器化实践(二) Docker Machine和Docker Swarm...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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