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1：概況介紹
2：集裝箱
3：服務
4：成群
5：堆疊
6：部署應用程序
先決條件
安裝Docker版本1.13或更高版本...
獲取Docker撰寫。在Docker for Mac和Docker for Windows中，它已預先安裝，所以你很好用。在Linux系統(tǒng)上，您需要直接安裝它。在沒有Hyper-V的 Windows 10系統(tǒng)之前，使用Docker Toolbox。
閱讀第1部分中的方向。
了解如何在第二部分...
確保您已經發(fā)布了
friendlyhello你創(chuàng)造的形象將其推送到注冊表.我們將在這里使用這個共享的圖像。
確保你的圖像作為一個部署的容器。運行此命令，在您的信息開槽
username，repo和tag：docker run -p 80:80 username/repo:tag，然后訪問http://localhost/。
導言
在第3部分中，我們擴展了我們的應用程序并啟用了負載平衡。要做到這一點，我們必須在分布式應用程序的層次結構中提升一級：服務...
堆疊
服務你在這里
容器（第2部分涵蓋）
關于服務
在分布式應用程序中，應用程序的不同部分被稱為“服務”。例如，如果您想象一個視頻共享站點，它可能包括一個用于將應用程序數據存儲在數據庫中的服務，一個用于在用戶上傳某些內容后在后臺進行視頻轉換的服務，以及一個用于前端的服務，等等。
服務實際上只是“生產中的容器”。服務只運行一個映像，但它編碼了映像的運行方式--應該使用哪些端口，應該運行多少個容器副本，以便服務具有所需的容量，等等。擴展服務會改變運行該軟件的容器實例的數量，為流程中的服務分配更多的計算資源。
幸運的是，使用Docker平臺定義、運行和擴展服務非常容易--只需編寫一個docker-compose.yml檔案。
你的第一次docker-compose.yml檔案
阿docker-compose.yml文件是一個YAML文件，它定義了Docker容器在生產中的行為方式。
docker-compose.yml
將此文件保存為docker-compose.yml你想去哪里都行。確保你有推送圖像你在第二部分到注冊表，并更新以下內容.yml通過替換username/repo:tag還有你的圖像細節(jié)。
version: "3"services: web: # replace username/repo:tag with your name and image details image: username/repository:tag deploy: replicas: 5 resources: limits: cpus: "0.1" memory: 50M restart_policy: condition: on-failure ports: - "80:80" networks: - webnet networks: webnet:
這docker-compose.yml文件告訴Docker執(zhí)行以下操作：
拉我們在第2步上傳的圖像從登記處。
運行該圖像的5個實例作為所調用的服務
web，限制每個實例使用最多10％的CPU（跨所有核心）和50MB的RAM。
如果容器失敗，立即重新啟動容器。
將主機上的端口80映射到
web是80號港口。
web通過稱為負載平衡的網絡指示容器共享端口80webnet。（在內部，容器本身將web在臨時端口上發(fā)布到80端口。）
webnet使用默認設置定義網絡（這是一個負載平衡覆蓋網絡）。
想知道撰寫文件版本，名稱和命令嗎？請注意，我們將撰寫文件設置為
version: "3"。這基本上使得群集模式兼容。我們可以使用部署密鑰（僅適用于Compose文件格式版本3.x或更高版本）及其子選項，以便為每個服務（例如web）負載均衡和優(yōu)化性能。我們可以使用該docker stack deploy命令運行該文件（也僅在Compose文件版本3.x及更高版本上受支持）。您可以使用docker-compose up運行非swarm配置的版本3文件，但我們正在關注堆棧部署，因為我們正在構建一個swarm示例。您可以將撰寫文件命名為任何您想使其對您具有邏輯意義的內容;docker-compose.yml只是一個標準名稱。我們可以輕松地調用此文件docker-stack.yml或者對我們的項目更具體的東西。
運行您的新負載平衡應用程序。
之前，我們可以使用docker stack deploy命令我們將首先運行：
docker swarm init
注：：我們會理解這個命令的意思第4部分.如果你不跑
docker swarm init您將得到一個錯誤，即“此節(jié)點不是群集管理器”。
現(xiàn)在讓我們運行它。你必須給你的應用程序一個名字。在這里，它被設置為getstartedlab*
docker stack deploy -c docker-compose.yml getstartedlab
我們的單個服務堆棧正在一個主機上運行我們部署的映像的5個容器實例。讓我們調查一下。
獲取應用程序中的一個服務的服務ID：
docker service ls
碼頭工人成群運行的任務，產生容器。任務有狀態(tài)和它們自己的ID：
docker service ps <service>
注：Docker對Swarms的支持是使用一個名為SwarKit的項目構建的。SwarkKit任務不需要是容器，但是Docker群集任務被定義為生成它們。
讓我們檢查一個任務，并將輸出限制在容器ID上：
docker inspect --format='{{.Status.ContainerStatus.ContainerID}}' <task>反之亦然，檢查容器ID，并提取任務ID：
docker inspect --format="{{index .Config.Labels \"com.docker.swarm.task.id\"}}" <container>現(xiàn)在列出所有5個容器：
docker container ls -q
你可以跑curl http://localhost連續(xù)幾次，或者轉到瀏覽器中的那個URL，然后點擊刷新幾次。無論哪種方式，您都會看到容器ID的變化，演示負載平衡；對于每個請求，將以循環(huán)的方式選擇5個副本中的一個來響應。
注在此階段，容器可能需要30秒才能響應HTTP請求。這并不表示Docker或S批的性能，而是一個未滿足的Redis依賴關系，我們將在本教程后面討論。
縮放應用程序
您可以通過更改replicas價值docker-compose.yml，保存更改，并重新運行docker stack deploy指揮：
docker stack deploy -c docker-compose.yml getstartedlab
Docker將進行就地更新，無需先拆下堆?；驓⑺廊魏稳萜鳌?/p>
現(xiàn)在，重新運行docker container ls -q若要重新配置已部署的實例，請執(zhí)行以下操作。如果您擴展副本，那么會啟動更多的任務，從而啟動更多的容器。
把應用程序和蜂群取下來
用docker stack rm*
docker stack rm getstartedlab
這會刪除應用程序，但我們的單節(jié)點群仍在運行（如圖所示docker node ls）。拿下群落docker swarm leave --force。
站起來和用Docker擴展你的應用程序一樣容易。您已經在學習如何在生產中運行容器方面邁出了一大步。接下來，您將學習如何在一組Docker機器上運行這個應用程序。
注：編寫這樣的文件用于使用Docker定義應用程序，并且可以使用碼頭云，或者在您選擇的任何硬件或云提供商上。碼頭企業(yè)版...
關于“第四部分”
簡述和備忘單（可選）
這是本頁所涵蓋內容的終端記錄*
總而言之，在打字docker run很簡單的情況下，生產中容器的真正實現(xiàn)將其作為服務運行。服務在Compose文件中編寫容器的行為，此文件可用于縮放，限制和重新部署我們的應用程序。可以在運行時使用與啟動服務相同的命令對服務進行更改：docker stack deploy。
在此階段需要研究的一些命令：
docker stack ls # List stacks or apps docker stack deploy -c <composefile> <appname> # Run the specified Compose file docker service ls # List running services associated with an app docker service ps <service> # List tasks associated with an app docker inspect <task or container> # Inspect task or container docker container ls -q # List container IDs docker stack rm <appname> # Tear down an application