一、docker簡介

Docker 是個劃時代的開源項目，它徹底釋放了計算虛擬化的威力，極大提高了應(yīng)用的運行效率，降低了云計算資源供應(yīng)的成本！ 使用 Docker，可以讓應(yīng)用的部署、測試和分發(fā)都變得前所未有的高效和輕松！

由于容器不需要進(jìn)行硬件虛擬以及運行完整操作系統(tǒng)等額外開銷，Docker 對系統(tǒng)資源的利用率更高。無論是應(yīng)用執(zhí)行速度、內(nèi)存損耗或者文件存儲速度，都要比傳統(tǒng)虛擬機技術(shù)更高效。因此，相比虛擬機技術(shù)，一個相同配置的主機，往往可以運行更多數(shù)量的應(yīng)用。

傳統(tǒng)的虛擬機技術(shù)啟動應(yīng)用服務(wù)往往需要數(shù)分鐘，而 Docker 容器應(yīng)用，由于直接運行于宿主內(nèi)核，無需啟動完整的操作系統(tǒng)，因此可以做到秒級、甚至毫秒級的啟動時間。大大的節(jié)約了開發(fā)、測試、部署的時間。

二、應(yīng)用思路

文本服務(wù)，搜索服務(wù)，推薦服務(wù)，數(shù)據(jù)采集服務(wù)是達(dá)觀數(shù)據(jù)的四個主要的服務(wù)方向，其中包括的小模塊非常多，像基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)庫群，緩存群，消息隊列集群等，我們把業(yè)務(wù)模塊也拆分到不同的容器中，這樣方便各個模塊之間靈活的配合。

主要的集群配置思路如下：

1.容器層：部署起來保證各個模塊的穩(wěn)定性，而且保持邏輯隔離，這樣便于并發(fā)和復(fù)用。

2.網(wǎng)絡(luò)層：建立集群獨立網(wǎng)絡(luò)層，經(jīng)過指定的端口與外部網(wǎng)絡(luò)通訊，保持網(wǎng)絡(luò)層的隔離。

3.負(fù)載均衡：負(fù)載這邊，使用docker自帶的集群負(fù)載均衡策略。

4.服務(wù)守護(hù)：使用docker自帶的服務(wù)守護(hù)與分發(fā)策略。

5.全局配置分發(fā)：采用docker 的secret作為加密策略。

下面我們用例子講講具體操作。

三、工具及前期準(zhǔn)備

由于我們的目標(biāo)是建立分布式的集群環(huán)境，所以要使用多機部署，并考慮水平擴展性。

我們此處使用20臺阿里云的ecs來進(jìn)行部署，centos 7.2鏡像作為基礎(chǔ)os環(huán)境來講解。

（1）docker 安裝

docker官網(wǎng)下載docker的centos7版本的docker安裝文件，本文使用版本為docker-ce-17.03，docker的詳細(xì)介紹見官網(wǎng)文檔，此處不做贅述，https://docs.docker.com/engine/docker-overview/

文件存放位置：/tmp

文件名稱：

<1> docker-ce-selinux-17.03.1.ce-1.el7.centos.noarch.rpm

<2> docker-ce-17.03.1.ce-1.el7.centos.x86_64.rpm

（2）Docker-machine 安裝

此處選用docker-machine進(jìn)行docker集群的命令調(diào)試

官網(wǎng)下載docker-mashine，本文使用v0.10.0,版本，

Docker-machine 詳細(xì)介紹見官網(wǎng)文檔，此處不做贅述，https://docs.docker.com/machine/overview/

文件存放位置：/tmp

文件名稱：docker-machine-Linux-x86_64

（3）ssh 秘鑰

選取集群主機，生成ssh秘鑰對，方便對各個機器進(jìn)行操作,如對ssh不了解，請查看百度百科

（4）fabric 鏡像制作

由于機器數(shù)量較多并考慮水平擴展性，需選用一款集群命令、文件的分發(fā)工具，本文選用python的fabric進(jìn)行多機控制、文件分發(fā)，如對fabric不了解，請查看官方文檔http://www.fabfile.org

四、集群os配置及步驟

1.主機安裝docker，及docker-machine

cd /tmp

$ yum install ./docker-ce-selinux-17.03.1.ce-1.el7.centos.noarch.rpm

$ yum install ./docker-ce-17.03.1.ce-1.el7.centos.x86_64.rpm

$ chmod +x /tmp/docker-machine-Linux-x86_64

$ cp /tmp/docker-machine-Linux-x86_64 /usr/local/bin/docker-machine

2.校驗docker，docker-machine安裝情況

$ docker version

$ docker-machine version

3.制作docker的fabric鏡像

這一步制作fabric鏡像，來在容器中啟動fabric，目的是命令和文件的分發(fā)，具體命令與文件規(guī)則見官方文檔。（張弸中 達(dá)觀數(shù)據(jù)）

<1>制作Dockerfile，文件內(nèi)容如下：

FROM centos:7.2.1511

LABEL maintainer “zhangpengzhong@datagrand.com”

ENV ENVIRONMENT production

RUN cd / && ln -sf /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime

RUN yum update -y \

&& yum install -y wget gcc gcc-c++ python-devel? bzip2 \

&& yum install -y epel-release \

&& yum install -y python-pip \

&& yum clean all \

&& pip install –upgrade pip -i http://pypi.douban.com/simple/ –trusted-host pypi.douban.com \

&& pip install setuptools==33.1.1 -i http://pypi.douban.com/simple/ –trusted-host pypi.douban.com \

&& pip install fabric -i http://pypi.douban.com/simple/ –trusted-host pypi.douban.com

<2>制作鏡像：

docker build -t fabric:v1 .

<3>啟動fabric容器：

啟動并將所需分發(fā)的文件即上文提到的/tmp 目錄中的文件加入到容器中

docker run -itd -v /tmp:/tmp? fabric:v1

查看容器:

docker ps

復(fù)制查詢到的CONTAINER ID（上圖第一列）：

2f1dc61db184

進(jìn)入容器：

docker exec -it 2f1dc61db184 /bin/bash

4.容器內(nèi)使用fabric分發(fā)sshkey

vi fabric.py

fabric.py 如下：

#!/usr/bin/env python

# — encoding: utf-8 —

from fabric.api import run, env

env.hosts=[’10.0.0.2’,’10.0.0.3’,’xxx.xxx.xxx.xxx’]

env.user=’root’

env.password = ‘111’

def sshkey():

sk = ‘ssh-rsa AAAAB3NzaC1yc2EAAAADAQABAAABAQCfgSSubEyt39eouUNvGDpFlo/OwdIgIHsB0h9xDdX9cB6mqcmnC8f2EYheBgC0GPeZfAeRGAWmrQPGh7BzYmk93TBPM8L9SM8ewcFAlG9vKnA7myfjmg6HBfokkZ0vfDAQlApUbANtOZenjIhdrCNnk9MHI2DG8LuC9TPGwzOgMMETY28LRGTjEWwUGnf2kFPHNC4OUUltyEsRLC9IQV2+p8phPwLot8rbVPcOj9j07OVV5bwpkXjrMCut/xnVmz/p1J5hrfPaVyQy633R9Xr47hjT7UYs7RyC8gk/j9fHbbLIvxdXfAsHBcQZ4+2I6kZhOs/JQ54VBbiP4F root@jcloud-daguan-mysql1′

run(‘cd’)

run(‘mkdir .ssh’)

run(‘ echo “‘ + sk + ‘” > .ssh/authorized_keys’)

run(‘chmod 600 .ssh/authorized_keys’)

run(‘chmod 700 -R .ssh’)

def putfile(path1=”,path2=”):

put(path1,path2,mode=0755)

def docker_install():

with cd (‘/tmp’):

run(‘yum install -y docker-ce-selinux-17.03.1.ce-1.el7.centos.noarch.rpm’)

run(‘yum install -y docker-ce-17.03.1.ce-1.el7.centos.x86_64.rpm’)

啟動fabric：

fab -f fabric.py sshkey

5.分發(fā)docker相關(guān)安裝文件

啟動fabric：

fab -f fabric.py putfile /tmp/docker-ce-selinux-17.03.1.ce-1.el7.centos.noarch.rpm /tmp/docker-ce-selinux-17.03.1.ce-1.el7.centos.noarch.rpm

6.為集群每臺機器安裝docker

fab -f fabric.py docker_install

7.退出容器

exit

8.在外部校驗sshkey是否設(shè)置成功

ssh root@10.0.0.2

9.使用docker-machine配置集群：

docker-machine create -d generic –generic-ip-address=10.0.0.2 –generic-ssh-user=root??? worker1

docker-machine create -d generic –generic-ip-address=10.0.0.3 –generic-ssh-user=root??? worker2

依此類推：

docker-machine create -d generic –generic-ip-address=10.0.0.xxx –generic-ssh-user=root??? workerxxx

五、建立docker集群

1.建立docker主機

docker swarm init –advertise-addr 本機ip

如下：

$ docker swarm init –advertise-addr 10.0.0.1

Swarm initialized: current node (dxn1zf6l61qsb1josjja83ngz) is now a manager.

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

docker swarm join \

–token SWMTKN-1-49nj1cmql0jkz5s954yi3oex3nedyz0fb0xx14ie39trti4wxv-8vxv8rssmk743ojnwacrr2e7c \

10.0.0.1:2377

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

2.使用fabric將剩余所有機器加入集群

將上面一步生成的命令行復(fù)制，進(jìn)入剛才的fabric容器修改fabric文件，相當(dāng)于令主機外其他所有機器都執(zhí)行一遍上一步生成的命令

def cluster_join():

run(‘docker swarm join —token SWMTKN-1-49nj1cmql0jkz5s954yi3oex3nedyz0fb0xx1ie39trti4wxv-8vxv8rssmk743ojnwacrr2e7c 10.0.0.1:2377

‘)

執(zhí)行 fab -f fable.py cluster_join

3.建立集群內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)

docker network create -d overlay test_privite

可以用命令查詢是否建立成功

docker network ls

六、啟動docker業(yè)務(wù)容器

這里用mysql，redis，elasticsearch來舉例

1.mysql

此處我們選用版本mysql5.6,鏡像來自docker hub

docker service create –name mysql_test –replicas 1 \

–network test_privite \

–mount type=bind,src=/data/mysql,dst=/var/lib/mysql \

–constraint ‘node.hostname == workerx’ \

-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=xxx mysql:5.6 –character-set-server=utf8 –collation-server=utf8_general_ci

2.redis

此處我們選用版本redis 3.2,鏡像來自docker hub

docker service create –name redis_online \

–network test_privite \

–mount type=bind,src=/data/redis,dst=/data \

–constraint ‘node.hostname == workerx’ \

redis:3.2.8 redis-server /usr/local/etc/redis/redis.conf

3.elasticsearch_master

此處我們選用版本elasticsearch5.3.0,鏡像來自docker hub

docker service create –name elasticsearch_master –replicas 1 \

–network test_privite \

–publish mode=host,target=9200,published=9200 \

–constraint ‘node.hostname == workerx’ \

-e cluster.name=xxx \

-e “discovery.zen.ping.unicast.hosts=elasticsearch_master” \

docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:5.3.0

4. elastic search client

docker service create –name elasticsearch_master –replicas n \

–network test_privite \

-e cluster.name=xxx \

-e “discovery.zen.ping.unicast.hosts=elasticsearch_master” \

docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:5.3.0

七、結(jié)束語

docker的應(yīng)用大大減少了代碼部署的工作量，有效的建立了規(guī)范化的服務(wù)架構(gòu)，上面簡單介紹的達(dá)觀數(shù)據(jù)使用docker部署的一個例子，希望對您有所幫助。