关于 Docker Swarm，你可能需要了解更多实践经验

[dataman]

数人云今天带来的本篇文章将分享 Docker 在应用程序生命周期每个阶段中所扮演的角色，以及迁移到 Swarm 集群时需要考虑的问题。

利用 Docker 来开发

Docker 让工作更轻松。如需要一个部署安装 MySQL 数据库，或者安装 Ghost,又或者 Redis 数据库，PostgreSQL，Ruby 等。实际上这些都已经被 Docker 化容器化和镜像化。

只需要一条命令即可运行：

docker run name_of_programe_you_need

下载(镜像)—使用完—丢掉，没有其他程序搞乱本地开发环境。

扩展现有的容器十分简单，只要拥有足够的 Docker 基础知识，就能判定从网上下载的 Docker 镜像是否是有用的镜像。

Docker 是开发人员的利器，添加到开发环境中好处无需多言。

若熟悉 Docker,  会经常使用 Docker-compose 一条命令来启动整个开发环境栈。

例如，很常见的 Docker-compose 文件是这样：

version: '2'  
services:  
  web:
    build: .
    command: npm run dev
    ports: 
      - 8080:80

  redis:
    image: redis

  database:
    image: postgres

然后运行：

docker-compose up # --build if you want to rebuild

PostgreSQL 访问地址：postgresql://database

Redis 访问地址： http://redis

这是一种极为简便的方法，整个开发环境栈用几行代码描述（ development stack as a code ），并且内置版本控制功能。下面来讲下生产环境。

生产环境要求

生产环境非同一般。这里例举中等负载量的服务器要求——

• 可用性： 必须所有的时间点上，服务都是可用的，尽可能减少宕机时间。

• 性能： 服务器需要处理大量的访客请求，故而性能也很重要。

• 易于部署和回滚。

• 收集日志和指标。

• 负载均衡： 如果有某些服务或者服务器失败了，我们期望网站可以正常访问。

Docker 作为一个准生产的解决方案，实际上被非常多的人低估了。约一年前，PvP Center （ https://beta.pvpc.eu/）过程中，因 Docker 文件系统问题，也经历了一些失败（目前，我使用 Overlay2 文件系统，问题不复存在），现在回头想一下，这是很好的决定。

生产部署是使用原始 Docker 命令还是 Docker-compose

若遇到这个问题，配置好 Ansible 自动下载新版本的应用，然后自动部署到容器即可（ Ansible 配置文件： https://rock-it.pl/managing-multiple-environments-with-ansible-best-practices ）。 接下来查看列表——

• 性能：Docker 进程，是正常的内核进程，不会产生显著的资源开销。
• 易于部署： 一键部署。因 Ansible 要检查多个判断条件, 不仅仅是是判断容器的版本，所以需要花费一点时间。
• 回滚: 所有的容器镜像都使用不同的标签后，保存在容器仓库中。对数据库迁移做了向后兼容，回滚会很容易。

但以上的做法也会产生问题：

1、不能满足一些非常规要求（在要求部署应用的时候服务器零宕机） 因为要维护后端动态的负载均衡节点，不能轻易的扩容到多台服务器上。

2、需要极聪明的手段和方法才能整合 持续集成 /持续部署系统（ CI/CD ）。

3、如果分别存放特定应用程序，满足部署依赖在不同的架构仓库内 。当配置文件发生变化时，回滚变得非常困难。

坚持了这种做法一段时间，没有任何问题，但是总感觉缺失了什么东西，因为快速部署以及配置文件需要太多修改，Ansible 部署也刺激到了我（太慢了）。但是，真正促使往 Docker Swarm 迁移的决定性原因是——扩容到一台服务器以的特性。虽然可以使用相同的方式部署应用到云端，使用外部负载均衡器，但动态添加或者减少负载均衡节点依旧是痛点。把特定应用的配置文件从 Ansible 中移除，转而把这些配置文件发到应用仓库中。

Docker Swarm

Docker Swarm 设计的目的是方便地使用 Docker 命令来管理多台服务器之间的容器调度，是相当前沿的新功能新特性（从 Docker 1.12 版本开始）。

• 要点：允许同时连接到多台运行 Docker 的服务器上。

• 比较简单：对比 Kubernetes，Docker Swarm 上手更快。

• 高可用 – 集群中有二种不同类型的节点：Master 节点和 Worker 节点。

其中的一个 Master 节点是 Leader, 如果当前 Leader 宕机不可用，其他健康的 Master 中的一台会自动成为 Leader。如果 Worker 节点宕机不可用，宕机节点上的容器实例会被重新调度到其他健康的 Worker 节点上。

• 声明式配置：只需明确发布什么应用以及多少份实例副本，调度系统会自动调度发布这些应用实例，并且遵循指定的限制条件等。

• 滚动更新：Swarm 保存了发布容器时候的配置。 若新了配置文件，容器也会批量更新，所以服务会是一直是可用的。

• 内置服务发现和负载均衡 ：与 Docker-compose 实现的负载均衡类似。可以通过参考服务名，容器跑在哪里哪台服务器上已经完全不重要，这些负载均衡节点都会接收前端导过来的流量，默认是轮询策略。

• Overlay 网络：如果容器暴露了一个服务端口，这个服务端口在集群内都可以被访问。这对使用外部负载均衡器帮助巨大。

在什么时候才应该考虑使用 Docker Swarm

在考虑使用 Docker Swarm 前，先过一遍下面 5 个问题——

• 应用是否需要扩容到两台以上的服务器上？多台服务器总是比单台服务器复杂，或者只是想购买更高配置的单台服务器（译者注: 纵向扩展）？

• 应用是否有高可用的要求？

• 应用容器化后是否真的是无状态化的？在 Swarm 下跑容器不应该使用存储卷，虽然理论上是可以使用存储卷，但是在测试使用的时候，它依旧不是稳定可靠的。可以考虑把多媒体文件移到亚马逊 S3 上，而把数据库运行在 Docker Swarm 之外。

• 是否有集成日志系统，例如 ELK (这个适用于所有分布式系统)。

• 是否需要已经存在于其他更成熟解决方案（如 Kubernetes ）中的高级功能和特性? 谨记，熟悉 Kubernetes 比熟悉 Docker Swarm 要难得多。

生产环境使用 Docker Swarm 经验

截止目前，应用跑在 Swarm 上面已经有六个月的时间，从 Docker-compose 迁移到 Swarm 花去一周的时间（包括学习如何迁移等）。需要调整配置文件，以便让应用容器完全是无状态的，使用外部集中式日志和指标收集。高峰时，共运行了 35 个节点。对集群的管理十分方便。

例如：

docker service scale name_of_service=30 or docker service update --env-add SECRET_ENV=youdontneedtoknowit name_of_service

截屏如下：

1.png 部署流程如下图：

在 Deploy 区域内，使用最新 Docker-compose v3 版的语法和 Docker stack deploy 命令。把发布应用容器的配置文件存储为 VCS 这项工作变得前所未有的简单。无需要手工修改任何配置，轻松地部署应用容器到 Swarm 集群。

配置文件例子：

version: '3' 
services: 
  web:
    image: registry.gitlab.com/example/example  # you need to use external image
    command: npm run prod
    ports:
      - 80:80
    deploy:
      replicas: 6
      update_config:
        parallelism: 2
        delay: 10s
      restart_policy:
        condition: on-failure

整个部署命令只有一行：docker stack deploy application . 当然，这里使用了 Gitlab.com 的流程，结果如下图所示：

可以在 Web 界面上进行回滚操作，甚至在手机上执行回滚操作。

结语

以上都是个人对 Docker Swarm 的观点。之前考虑过使用其他选项，但如果想让应用容器化，进而伸缩扩容到多台服务器上，目前这种方法是最好的选择。

原文作者：Jakub Skałecki 原文链接： https://rock-it.pl/my-experience-with-docker-swarm-when-you-need-it/

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[YzSama]

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