Docker Swarm 是 Docker 的集群管理工具。它将 Docker 主机池转变为单个虚拟 Docker 主机。 Docker Swarm 提供了标准的 Docker API,所有任何已经与 Docker 守护程序通信的工具都可以使用 Swarm 轻松地扩展到多个主机。
集群(cluster)技术是一种较新的技术,通过集群技术,可以在付出较低成本的情况下获得在性能、可靠性、灵活性方面的相对较高的收益,其任务调度则是集群系统中的核心技术。 集群是一组相互独立的、通过高速网络互联的计算机,它们构成了一个组,并以单一系统的模式加以管理。一个客户与集群相互作用时,集群像是一个独立的服务器。集群配置是用于提高可用性和可缩放性。
Docker Swarm是Docker官方提供的容器集群管理以及容器编排解决方案,Docker Swarm基于Docker Compose组件以及网络等基础能力,提供了服务编排、负载均衡、动态伸缩、滚动更新等能力,本文ken.io主要介绍Docker Swarm基本概念、集群搭建与基础使用~
根据前面所学的知识可知,想要使用Docker部署应用,就要先在应用中编写Dockerfile 文件来构建镜像。同样,在微服务项目中,我们也需要为每一个服务编写Dockerfile文件 来构建镜像。构建完成后,就可以根据每一个镜像使用docker run或者docker service create命令创建并启动容器,这样我们就可以访问容器中的服务了。 微服务架构中:涉及的服务数量巨多。 虽然使用上述方式可以部署微服务项目,但考虑到微服务项目可能有多个子服务组成, 并且每个服务启动过程中都需要配置额外的参数(如-e配置环境变量、--network指定网 络、磁盘挂载等等)。这种情况下,每次更新微服务后,都要手动运行指令来重新启动 容器,这就显得相当麻烦了。针对这种多服务部署的情况,Docker提供了Docker Compose编排工具来对多服务应用进行统一部署。Compose是Docker的服务编排工 具,主要用来构建基于Docker的复杂应用,Compose 通过一个配置文件来管理多个 Docker容器,非常适合组合使用多个容器进行开发的场景。 通过该编排工具,可以使用yml(或yaml)文件来配置应用程序服务,然后只需要一条简 单的服务部署指令就可以从配置中创建并启动所有服务。
上一节里我们谈到了小型的独立项目如何使用 Docker Compose 来搭建程序的运行环境,对于由多人或多部门参与的中大型服务化架构的项目,仅由一个 Docker Compose 项目来管理它们的运行环境显然是不切实际的。在这一小节里,我们就谈谈如何在服务化开发中合理利用 Docker 来搭建环境。
Portainer 是一个开源、轻量级 Docker 管理用户界面,基于 Docker API,可管理 Docker 主机或 Swarm 集群,支持最新版 Docker 和 Swarm 模式。
了解K8S之前需要掌握Docker Kubernetes设计之初就是为了管理,调度容器技术;是google开发的一套开源的容器化编排技术;业界还有其他公司的容器编排技术例如Docker-compose,Docker-swarm,Mesos,目前k8s使用最广泛。
服务发现 所有的表现形式都是ip+端口的形式。 传统服务 服务比较少的话,可以通过下面的方式。如果服务很多的话,基本运维人员都崩溃死了。 微服务 服务太多的话,需要一种服务发现的机制。 客户端的发现
constraints 可以匹配 node 标签和 engine 标签,engine.labels 适用于 Docker Engine 标签,如操作系统,驱动程序等,node.labels 适用于上述人为添加到节点的。
先看docker官网上的一句话:Docker Swarm mode is built into the Docker Engine. Do not confuse Docker Swarm mode with Docker Classic Swarm which is no longer actively developed.
随着业务规模的扩大,一台机器的Docker已经无法满足我们的要求,为了保证性能和高可用,Docker提供了一种叫Swarm的解决方案。 他可以跨多个Docker主机来部署容器,具有完备的安全机制、内置负载均衡器;支持扩缩容、升级和回滚。 这次让我们用Swarm来部署一个2节点集群,并使用其负载均衡特性部署一个2副本Web应用。 何谓Swarm? 一个Swarm集群由一个或多个Docker节点组成。这些节点可以是物理机、虚拟机等。只要保证节点之间的网络通畅即可。Docker Swarm的结构如下:
微服务间如何通讯? 从通讯模式角度考虑 一对一还是一对多? 一对一 同步:请求响应模式,最常见 异步:通知/请求异步响应 一对多 异步:发布订阅/发布异步响应 从通讯协议角度考虑 REST API
翻译过来意思是:Docker Swarm 模式内置在Docker引擎中。不要将Docker Swarm模式与Docker Classic Swarm模式混淆,后者已不再积极开发。
Docker Swarm是Docker官方提供的容器集群管理以及容器编排解决方案,Docker Swarm基于Docker Compose组件以及网络等基础能力,提供了服务编排、负载均衡、动态伸缩、滚动更新等能力,本文ken.io主要介绍基于Docker Swarm进行容器编排、服务部署与更新等等
① docker-compose是docker引擎之外的容器编排工具(Python实现),需要单独安装;docker stack 是docker引擎原生支持的容器编排技术(Go实现)
临时性存储是容器的一个很大的买点。“根据一个镜像启动容器,随意变更,然后停止变更重启一个容器。你看,一个全新的文件系统又诞生了。”
前面讲了一些关于自动扩展的理论知识,但如何实现自动扩展,并不是三言两语就能够说得清楚的。特别是为了实现前面提到的那些自动扩展的模式及策略,在操作系统级别方面会需要大量的执行脚本。在自动扩展方面,SpringCloud框架也并没有给出确切的答案。
前言 上家公司的发展迁移后端服务部署是依托于Docker Swarm部署的线上服务集群。随着业务的不断发展,后来改成了Kubernetes来部署环境,Docker Swarm见证了着我们当时业务从0
要用到的通信接口开放,集群节点之间保证2377/TCP、7946/TCP、7946/UDP和4789/UDP端口通信(或者直接关闭防火墙 systemctl stop firewalld)
随着业务规模的扩大,一台机器的Docker已经无法满足我们的要求,为了保证性能和高可用,Docker提供了一种叫Swarm的解决方案。
还记得我之前写过一篇文章叫做《Docker快速部署项目,极速搭建分布式》,在那里讲述了如何去使用docker swarm,如何构建自己的私人镜像仓库。随着最近的业务量的增长,机子加多。对于docker swarm管理难度有上升的趋势。主要的问题有以下几个
基于微服务的架构设计是架构师和程序员们面临的一项新挑战。然而,随着语言及工具的不断更新,架构师们完全有能力征服这样的挑战。 Java 也不例外,本文探讨了使用Java生态系统来构建微服务的几种不同方式。
PS:假定运行了一个nginx服务2个实例,nginx1 和nginx2,容器内的端口是80,主机内的端口是8080, 这2个容器分别运行在node2和node3上,看到了吧node1虽然没有运行实例但是依然有8080端口在监听,一个集群在所有的worker节点上都是可以访问到的,随便选一个节点输入它的ip和8080端口就可以访问到,或者搭建一个负载均衡External LB,负责轮询的方式访问每个上边的8080端口,为什么在每个节点上都可以访问我们的服务呢?每个服务启动后所有的节点都会更新自己的VIP LB,把新的服务端口号和服务的信息建立一个关系,VIP LB是基于虚拟IP的负载均衡,VIP LB可以通过虚拟IP解析到真实IP,然后访问到服务。
这些解决后,就该考虑如何在集群中创建容器,即容器调度。 容器创建后如何运作才能对外提供服务,即容器调度。
简介 在JAVA的生态系统中构建微服务的策略主要有:container-less, self-contained, 以及in-container. Container-less的微服务是将应用程序以及所有的依赖库打包到单个的JAR文件中。 Self-contained的微服务也是把所有打包到单个的JAR文件中,但是它包含一个嵌入式的框架,这个框架含有可选的兼容第三方库。 In-container的微服务则是把整个Jave EE容器以及其服务实现打包成单个Docker镜像。 基
Docker 引擎统一了基础设施环境,包括硬件配置,操作系统的版本,运行时环境的异构
swarm集群分为管理节点和工作节点,管理节点可以操作swarm命令控制swarm集群,工作节点是用于运行服务的节点,理论上管理节点也可以是工作节点,一样可以用于运行服务。
微服务背后的大理念是将大型、复杂且历时长久的应用在架构上设计为内聚的服务,这些服务能够随着时间的流逝而演化。本文主要介绍了利用 Java 生态系统构建微服务的多种方法,并分析了每种方法的利弊。 快速预览 在 Java 生态系统中构建微服务的策略主要有:container-less, self-contained 和 in-container; Container-less 微服务把应用程序及其所有依赖打包成单一的 jar 文件; Self-contained 微服务也会将应用及其依赖打包成单一的Jar文件,
只需要复制多份pod的副本即可,这也是k8s管理的先进之处,k8s如果进行扩容或者缩容,只需控制pod的数量即可。
微服务背后的大理念是将大型、复杂且历时长久的应用在架构上设计为内聚的服务,这些服务能够随着时间的流逝而演化。本文主要介绍了利用 Java 生态系统构建微服务的多种方法,并分析了每种方法的利弊。
容器凭借着良好的外部隔离性,非常适合作为分布式系统的基本"对象"。容器屏蔽了底层的代码细节,抽象出了不同类型的应用的通用模式。不止容器的封装特性所带来的天然对象化,在更高层对容器的编排技术也能体现这种思想。从火热的容器编排(k8s)中的各类API对象我们处处都能看到"对象"思想的落地。
企业服务系统通常伴随着高并发(在同一个时间点,大量的用户请求、访问服务),如果服务框架的性能不佳,则只能通过部署更多服务节点来满足业务需求,因此服务化部署性能能提升40%,相当于直接节省40%的机器成本,以及长期的电费、折旧等成本,不仅有利于企业节约成本,而且符合国家低碳战略。
1.视觉模型服务部署面临的问题与挑战 2.GPU服务性能优化实践案例 3.通用高效的推理服务部署架构
DOCKER技术在推出后掀起了一阵容器化技术的热潮,容器化使得服务的部署变得极其简易,这为微服务和分布式计算提供了很大的便利。
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目前正在写一个大脚本,之所以称之为大,其实只是想写一个综合性的脚本。目前写的是第一版本(v1),主要是功能实现,里面还有许多优化的地方,希望一起学习探讨。
Uber 将其大部分容器化微服务从µDeploy 迁移到一个叫作 Up 的新多云平台,准备将相当一部分计算迁移到云端。Uber 花了两年时间将其许多微服务变得可移植,以便可以在不同的计算基础设施和容器管理平台之间进行迁移。
Kubesphere 3.3.0 集成了 ArgoCD,但与笔者目前使用的 K8S 版本不兼容。再者,目前 Kubesphere 中持续集成和流水线打通还是不太友好,也缺少文档说明(可能是笔者没有找到)。
目前微服务早已火遍大江南北,对于开发来说,我们时刻关注着技术的迭代更新,而项目采用什么技术栈选型落地是开发、产品都需要关注的事情,该篇文章主要分享一些目前普遍公司都在用的技术栈,快来分享一下你当前所在用的技术吧。
kubernetes,简称 K8s,是用 8 代替中间 8 个字符 “ubernete” 而成的缩写,是一个开源的,用于管理云平台中多个主机上的容器化的应用,Kubernetes 的目标是让部署容器化的应用简单并且高效(powerful),Kubernetes 提供了应用部署,规划,更新,维护的一种机制。
一 结论 一个容器一个服务 二 原因 一个容器多个服务,即自带初始化数据或者多个服务的高定制容器 1.不利于维护 2.不方便修改初始化数据 3.会造成重复服务 三 单机的多个服务部署及初始化,可以使用docker-compose 分布式的多个服务部署及初始化,明显就是k8s
Rancher是一个开源的企业级容器管理平台。通过Rancher,企业再也不必自己使用一系列的开源软件去从头搭建容器服务平台。Rancher提供了在生产环境中使用的管理Docker和Kubernetes的全栈化容器部署与管理平台。主要包括服务管理,公有云节点管理,支持第三方用户权限管理,应用商店,api很是灵活,只是文档较少,让你更多的去参考官方文档。
在过去的几年中,由于微服务架构(Microservices architecture)能够提供高级别的软件可扩展性,因此十分流行。尽管大多数组织都能够接受这种架构模式,但是他们也或多或少地遇到了,诸如如何将应用程序分解成为基于微服务的模式等多方面的挑战。
注意:部署这些编排工具的时候服务器数量不定,1台服务器也行,所以读者可以自由增减服务器。
为什么这里的微服务三个字我加了引号,那是因为那时还没有微服务这个概念,只是像微服务的雏形,所以我给加了引号。
在机器学习服务器中,Web 服务是在操作化计算节点上执行的 R 或 Python 代码。
Maven 多模块项目是根据 pom.xml 文件(下面简称 pom)来划分的, Rainbond 对它的识别也是建立在 pom 的基础上的. 主要是识别出具体模块(module)的构建命令和启动命令. 构建命令的作用是指定需要构建的模块, 是类似于 "mvn install -pl 'module name' -am" 的 mvn 命令. 启动命令的作用是在构建完成后, 指定需要执行的 Jar 包, 是类似于 "web: java $JAVA_OPTS -jar *.jar" 的命令.
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