docker&kubernets篇（九）

集群抽象工具Swarm

在Docker应用越来越深入的今天，把调度粒度停留在单个容器上是非常没有效率的。同样地，在提高对Docker宿主机管理效率和利用率的方向上，集群化管理方式是一个正确的选择。是时候从更高的抽象层次上使用Docker了，Swarm就是将多宿台主机抽象为“一台”的工具。

Swarm简介

目前传统的（没有集群管理工具）
有了Swarm后，使用多台Docker宿主机的方式就变成了图

Swarm最大程度兼容Docker的远程API，目前为止，Swarm已经能够支持95%以上的Docker远程API，这使得所有直接调用Docker远程API的程序能方便地将后端替换为Swarm，这类程序包括Docker官方客户端，以及Fig、Flynn和Deis这类集群化管理使用Docker的工具。
Swarm除了在多台Docker宿主机（或者说多个Docker服务端）上建立一层抽象外，还提供对宿主机资源的分配和管理。Swarm通过在Docker宿主机上添加的标签信息来将宿主机资源进行细粒度分区，通过分区来帮助用户将容器部署到目标宿主机上，同样通过分区方式还能提供更多的资源调度策略扩展。

现阶段Swarm依然处于初期开发过程中，对Docker镜像的操作，以及更复杂的调度策略等方向上，还没有形成Production Ready的实现，因此本书对Swarm使用只体现在几个核心功能上。对于一个Swarm集群，集群内节点分成Swarm Agent和Swarm Manager两类。Agent节点运行Docker服务端，Docker Release的版本需要保证一致，且为1.4.0或更新的版本。Manager节点负责与所有Agent上的Docker宿主机通信以及对外提供Docker远程API服务，因此Manager需要能获取到所有Agent地址。实现方式可以是让所有Agent到网络上的某个位置注册，Manager到相同的地址获取最新的信息，这样Agent节点的活动就可以被实时侦测；也可以是事先将所有Agent的信息写在Manager节点的一个本地文件中，但这种实现无法再动态地为集群增加Agent节点。

Swarm 实战

1. 获取swarm镜像

   sudo docker pull swarm

2. 初始化swarm，搭建单机版swarm环境

   sudo docker swarm init
   如果要集成集群环境

   [root@iZuf6bm702o3rrjlhq9xt5Z ~]# docker swarm init --advertise-addr  172.29.227.255
   Swarm initialized: current node (k7uveh6ie7dkl19nef8770d6k) is now a manager.
   
   To add a worker to this swarm, run the following command:
   
    docker swarm join --token SWMTKN-1-5whmzfu54ttj6n24llboq0vppp0v1j2u9weqoob5yjt9hx4jie-   bmab0o7f7ur2i99dhbvux6923 172.29.227.255:2377
   
   To add a manager to this swarm, run 'docker swarm join-token manager' and follow the instructions.
   
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   当swarm创建成功之后会生成一个token SWMTKN-1-5whmzfu54ttj6n24llboq0vppp0v1j2u9weqoob5yjt9hx4jie- bmab0o7f7ur2i99dhbvux6923 172.29.227.255:2377

3. 查看当前集群信息

   sudo docker info

   [root@iZuf6bm702o3rrjlhq9xt5Z ~]# docker info
   Client:
      Context:    default
      Debug Mode: false
      Plugins:
         app: Docker App (Docker Inc., v0.9.1-beta3)
         buildx: Docker Buildx (Docker Inc., v0.8.2-docker)
         scan: Docker Scan (Docker Inc., v0.17.0)
   
   Server:
      Containers: 10
        Running: 0
        Paused: 0
        Stopped: 10
      Images: 4
      Server Version: 20.10.17
      Storage Driver: overlay2
         Backing Filesystem: extfs
         Supports d_type: true
         Native Overlay Diff: false
         userxattr: false
      Logging Driver: json-file
      Cgroup Driver: cgroupfs
      Cgroup Version: 1
      Plugins:
         Volume: local
         Network: bridge host ipvlan macvlan null overlay
         Log: awslogs fluentd gcplogs gelf journald json-file local logentries splunk syslog
   Swarm: active
     NodeID: k7uveh6ie7dkl19nef8770d6k
     Is Manager: true
    ClusterID: 5iwn6asj14aqwv6qrgb8ip4c3
     Managers: 1
     Nodes: 1
     Default Address Pool: 10.0.0.0/8  
     SubnetSize: 24
     Data Path Port: 4789
     Orchestration:
       Task History Retention Limit: 5
     Raft:
       Snapshot Interval: 10000
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   此处可以看到有clinet，server，swarm等节点key， swarm的状态是active

   4. 查看当前swarm成员结点

         sudo docker node ls
          ID                            								HOSTNAME                 			 STATUS    AVAILABILITY   MANAGER STATUS   ENGINE VERSION
          k7uveh6ie7dkl19nef8770d6k *   iZuf6bm702o3rrjlhq9xt5Z   Ready     Active         		Leader          				 20.10.17
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   5. 新建一个service，命名为：test

      sudo docker service create --replicas 1 --name test alpline ping docker.com