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人没有理想,跟咸鱼有什么区别?

生产环境中使用Docker Swarm的一些建议

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译者按: 实践中会发现,生产环境中使用单个Docker节点是远远不够的,搭建Docker集群势在必行。然而,面对Kubernetes, Mesos以及Swarm等众多容器集群系统,我们该如何选择呢?它们之中,Swarm是Docker原生的,同时也是最简单,最易学,最节省资源的,至少值得我们多了解一下。本文将介绍一些非常实用的建议。

原文: Tips for using Docker Swarm mode in production

译者: Fundebug

为了保证可读性,本文采用意译而非直译。另外,本文版权归原作者所有,翻译仅用于学习

如果你在单个生产节点上用过Docker,然后发现单个节点的资源不够用,那么你会怎么做呢?我也遇到过这种情况! 关于在生产环境中使用Docker Swarm,我会为你提供一些建议,也许能够帮到你。这些都是我一年来积累的一些经验。

另外,如果你对Docker Swam不熟悉的话,可以参考我之前的博客My experience with Docker Swarm - when you may need it?

1. 阅读官方文档

我并不打算重复官方文档。尽管文档非常短,但是通过它可以了解Swarm的基本知识。另外,我也不会写如何搭建Swarm集群,这方面的资料太多了,你可以查看 Digital Ocean或者自己谷歌。PS: 我是使用Ansible搭建Swarm集群的。

2. Docker Swarm要点

Swarm的负载非常低。据我观察,Swarm进行调度和通信的CPU负载非常低。因此,Swarm的管理节点(Manager)可以同时作为工作节点(Worker)。如果你需要搭建一个非常大的集群(1000+ 节点),管理节点需要更多资源,但是对于中小型集群来说,管理节点需要的资源可以忽略不计。另外,这篇博客介绍了Swarm3k(一个4700节点的Swarm集群的实验),不妨了解一下。

Swarm集群的网络通信(服务发现,负载均衡以及容器间通信)非常可靠。当你开启一个服务的端口之后,在Swarm集群中的任何一个节点都可以访问它。负载均衡也是由Swarm提供的。后文会提到一些之前遇到的问题,但是Docker 1.13之后,这些问题都解决了。

使用Swarm只需要掌握少量命令。下面是我每天需要用到的所有命令:

创建服务

docker service create \

--image nginx \

--replicas 2 \

nginx

更新服务

docker service update \

--image nginx:alpine \

nginx

删除服务

docker service rm nginx

减少服务实例(这比直接删除服务要好)

docker service scale nginx=0

增加服务实例

docker service scale nginx=5

查看所有服务

docker service ls

查看服务的容器状态

docker service ps nginx

查看服务的详细信息。

docker service inspect nginx

实现零宕机部署也非常简单。这样也可以方便地实现持续部署:

构建新镜像

docker build -t hub.docker.com/image .

将新镜像上传到Docker仓库

docker push hub.docker.com/image

更新服务的镜像

docker service update --image hub.docker.com/image service

Swarm非常容易入门。分布式系统通常是非常复杂的。与其他容器集群系统(Mesos, Kubernetes)相比,Swarm的学习曲线最低。在没有任何Swarm知识的情况下,我只花了一周时间,就把服务从单个Docker主机迁移到20个节点的Docker集群上。

更新服务要慎重。 你的容器同时运行在多个主机上。更新服务时,只需要更新Docker镜像。合理的测试和部署流程是保证成功的关键。

3. 决定哪些容器部署在Swarm集群

并非所有服务都应该部署在Swarm集群内。数据库以及其他有状态服务就不适合部署在Swarm集群内。理论上,你可以通过使用labels将容器部署到特定节点上,但是这样的话,Swarm集群外的节点就很难访问它们了(Docker 1.12没有很好的方法,但是1.13之后可以使用attachable network)。如果你允许集群外的节点访问数据库,则所有节点都可以访问它,这显然不符合你的需求。另外,Docker Swarm的跨节点数据卷(cross-host mounted volumes)并不可靠,一个简单的文件上传都可能引起问题。

无状态的容器就非常适合部署在Swarm集群中,它们可以由环境变量进行配置(使用ENV指令)。建议为开源工具构建镜像,例如,可以将Nginx的配置文件放到Docker镜像中。

下面是我部署在Swarm集群中的服务:

  • Django channels (网页应用)
  • Nginx(代理)
  • Celery(周期性任务)
  • Sensu(监控)

下面是我部署在Swarm集群之外的容器:

  • Postgres(数据库)
  • Redis(缓存)

由于一个获取真正IP的问题,我很可能会将Nginx运行在Swarm集群之外,或者采用host模式。

4. 配置Docker仓库

Docker仓库,你值得拥有!你可以自己搭建一个,或者使用Docker仓库服务,比如DockerHub或者GitLab Container Registry。不要在服务器上直接构建Docker镜像,因为你有多个节点(在每个节点上构建镜像非常麻烦),而且在创建服务的时候你需要指定镜像(这个镜像所有节点都应该可以下载)。如果你配置了私有Docker仓库,则需要指定--with-registry-auth,否则这些节点将无法下载镜像。

另外,你应该为Docker镜像设置版本,这样更加易于回滚。

5. 将半无状态的服务变得完全无状态

所谓半无状态服务,就是容器需要依赖一些不太重要的外部文件。你可以使用数据卷(volume),但是更好的选择是使用S3或者其他云存储服务。记住,想要获得扩展性,云是最好的选择。

例如,我不得不构建Nginx镜像,将配置文件放到镜像中。使用数据卷挂载Nginx配置文件不是很方便。

6. 配置日志收集服务

使用分布式系统时,集中管理日志是非常必要的。我们有很多方案,包括开源工具或者SaaS服务,比如ELK,Grafana, Graylog…自己搭建完整的系统是非常复杂的,所以我建议搭建先使用SaaS服务(比如Loggly, Logentries ),当费用太高时,则自己搭建一个系统。ELK可以这样配置:

docker service update \

--log-driver gelf \

--log-opt gelf-address=udp://monitoring.example.com:12201 \

--log-opt tag=example-tag \

example-service

7. 创建attachable network

attachable network是一个非常重要的特性。你最好使用它,否则docker run创建的容器将无法接入Swarm集群的网络。这是Docker 1.13之后的版本才有的功能,也许你需要升级。

创建attachable network的命令如下:

docker network create --driver=overlay --attachable core

8. 先使用环境变量,再考虑Secrets API

如果你按照How to write excellent Dockerfiles构建Docker镜像,你很可能会使用环境变量去配置很多东西。如果你这样做的话,则迁移到Swarm集群时问题会少很多。示例命令如下:

创建服务时指定环境变量

docker service create \

--env VAR=VALUE \

--env-file FILENAME \

...

增加、删除环境变量

docker service update \

--env-add VAR=NEW_VALUE \

--env-rm VAR \

..

下一步是使用Secrets API 。简单地说,你可以将私密数据(比如密码,SSL证书等)以文件的形式挂载到容器中。虽然我还没有用过Secrets API,但是我觉得值得尝试一下。

9. 设置合理的服务容器个数以及并行更新的容器个数

一方面,你需要保证足够多的容器数来处理负载以及作为灾备,另一方面,太多的容器会导致CPU和内存资源不足。因此,你需要配置合理的服务容器个数,也就是说,某个服务,需要运行合理个数的容器。

另外,默认的update-parallelism 值是1,这就意味着更新服务时,每次只更新1个容器。通常,这个值太小了。我的建议是将它设为 服务容器数 / 2.。

相关命令

将同时更新的容器数设为10

docker service update \

--update-parallelism 10 \

webapp

同时增加多个服务的容器数

docker service scale redis=1 nginx=4 webapp=20

查看服务状态

docker service ls

查看服务的详情(排除关闭的容器)

docker service ps webapp | grep -v "Shutdown"

10. 将Swarm配置代码化

最佳方式是使用Docker Compose v3 语法,这样可以将服务的所有配置选项代码化。我将 docker-compose.yml用于开发环境, docker-compose.prod.yml用于生产环境。使用docker-compose文件部署服务的话,需要使用 docker stack deploy 命令(参考docker stack

docker-compose文件示例

docker-compose.prod.yml

version: '3'

services:

webapp:

image: registry.example.com/webapp

networks:

- ingress

deploy:

replicas: ${WEBAPP_REPLICAS}

mode: replicated

restart_policy:

condition: on-failure

proxy:

image: registry.example.com/webapp-nginx-proxy

networks:

- ingress

ports:

- 80:80

- 443:443

deploy:

replicas: ${NGINX_REPLICAS}

mode: replicated

restart_policy:

condition: on-failure

networks:

ingress:

external: true

部署命令:

export NGINX_REPLICAS=2 WEBAPP_REPLICAS=5

docker login registry.example.com

docker stack deploy \

-c docker-compose.prod.yml\

--with-registry-auth \

frontend

另外,docker-compse文件支持环境变量(${VARIABLE}),这样你可以动态地调整配置。

11. 设置资源限制

根据我的经验,你需要限制所有服务的CPU使用。这样可以防止单个容器占用主机的所有的CPU资源。

reserve-cpu 选项也非常有用。当我希望平均地将所有容器部署到各个主机时,我会使用reserve-cpu ,它可以保证每个容器都有足够地资源。示例:

限制服务占用的CPU资源

docker service update

--limit-cpu 0.25

--reserve-cpu 0.1

webapp

13. 监控网络连接

我遇到过Swarm网络方面的问题。有时候所有的请求都被转发到某一个容器,然而还有9个其他容器正在运行。这时,可以尝试减少/增加实例个数,或者改变路由类型(使用--endpoint-mode选项)

如果没有监控日志的话,这样的问题很难被发现。因此,搭建监控系统是非常必要的