diff --git a/_images/swarm.png b/_images/swarm.png new file mode 100644 index 0000000..4af7b27 Binary files /dev/null and b/_images/swarm.png differ diff --git a/swarm/filter.md b/swarm/filter.md index 84536da..1b42d8c 100644 --- a/swarm/filter.md +++ b/swarm/filter.md @@ -1,83 +1,100 @@ ## Swarm 过滤器 -swarm的调度器(scheduler)在选择节点运行containers的时候支持几种过滤器 (filter):Constraint,Affinity,Port,Dependency,Health -这些选项可以在执行swarm manage命令的时候通过--filter选项来设置。 +swarm 的调度器(scheduler)在选择节点运行容器的时候支持几种过滤器 (filter):Constraint,Affinity,Port,Dependency,Health + +可以在执行 `swarm manage` 命令的时候通过 `--filter` 选项来设置。 + ###Constraint Filter constraint 是一个跟具体节点相关联的键值对,可以看做是每个节点的标签,这个标签可以在启动docker daemon的时候指定,比如 -

+```sh
 sudo docker -d --label label_name=label01
-
-也可以写在docker的配置文件里面,在ubuntu上面是/etc/default/docker +``` + +也可以写在docker的配置文件里面(在ubuntu上面是 `/etc/default/docker`)。 + 在本次试验中,给083添加标签--label label_name=083,084添加标签--label label_name=084,124添加标签--label label_name=084, + 以083为例,打开/etc/default/docker文件,修改DOCKER_OPTS: -

+```sh
 DOCKER_OPTS="-H 0.0.0.0:2375 -H unix:///var/run/docker.sock  --label label_name=083"
-
-在使用docker run命令启动container的时候使用 -e constarint:key=value的形式,可以指定container运行的节点,比如我们想在84上面启动一个redis container, -

+```
+
+在使用docker run命令启动容器的时候使用 `-e constarint:key=value` 的形式,可以指定container运行的节点。
+
+比如我们想在84上面启动一个 redis 容器。
+```sh
 rio@085:~$ sudo docker -H 192.168.1.83:2376 run --name redis_1 -d -e constraint:label_name==084 redis
 fee1b7b9dde13d64690344c1f1a4c3f5556835be46b41b969e4090a083a6382d
-
-主要,是**两个**等号,不是一个等号,这一点会经常被忽略。 -接下来再在084这台机器上启动一个redis container -

+```
+注意,是**两个**等号,不是一个等号,这一点会经常被忽略。
+
+接下来再在084这台机器上启动一个redis 容器。
+```sh
 rio@085:~$ sudo docker -H 192.168.1.83:2376 run --name redis_2 -d -e constraint:label_name==084 redis         4968d617d9cd122fc2e17b3bad2f2c3b5812c0f6f51898024a96c4839fa000e1
-
-然后再在083这台机器上启动另外一个redis container -

+```
+然后再在083这台机器上启动另外一个 redis 容器。
+```sh
 rio@085:~$ sudo docker -H 192.168.1.83:2376 run --name redis_3 -d -e constraint:label_name==083 redis         7786300b8d2232c2335ac6161c715de23f9179d30eb5c7e9c4f920a4f1d39570
-
+``` + 现在来看下执行情况: -

+```sh
 rio@085:~$ sudo docker -H 192.168.1.83:2376 ps
 CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND                CREATED             STATUS              PORTS               NAMES
 7786300b8d22        redis:latest        "/entrypoint.sh redi   15 minutes ago      Up 53 seconds       6379/tcp            083/redis_3
 4968d617d9cd        redis:latest        "/entrypoint.sh redi   16 minutes ago      Up 2 minutes        6379/tcp            084/redis_2
 fee1b7b9dde1        redis:latest        "/entrypoint.sh redi   19 minutes ago      Up 5 minutes        6379/tcp            084/redis_1
-
+``` + 可以看到,执行结果跟预期的一样。 -但是如果指定一个不存在的标签的话来运行container会报错。 -

+
+但是如果指定一个不存在的标签的话来运行容器会报错。
+```sh
 rio@085:~$ sudo docker -H 192.168.1.83:2376 run --name redis_0 -d -e constraint:label_name==0 redis
 FATA[0000] Error response from daemon: unable to find a node that satisfies label_name==0
-
+``` ###Affinity Filter -通过使用Affinity Filter,可以让一个container紧挨着另一个container启动,也就是说让两个container在同一个节点上面启动。 -现在其中一台机器上面启动一个redis -

+通过使用 Affinity Filter,可以让一个容器紧挨着另一个容器启动,也就是说让两个容器在同一个节点上面启动。
+
+现在其中一台机器上面启动一个 redis 容器。
+```sh
 rio@085:~$ sudo docker -H 192.168.1.83:2376 run -d --name redis redis
 ea13eddf667992c5d8296557d3c282dd8484bd262c81e2b5af061cdd6c82158d
 rio@085:~$ sudo docker -H 192.168.1.83:2376  ps
 CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND                CREATED             STATUS                  PORTS               NAMES
 ea13eddf6679        redis:latest        /entrypoint.sh redis   24 minutes ago      Up Less than a second   6379/tcp            083/redis
-
-然后再次启动两台redis -

+```
+
+然后再次启动两个 redis 容器。
+```sh
 rio@085:~$ sudo docker -H 192.168.1.83:2376  run -d --name redis_1 -e affinity:container==redis redis
 bac50c2e955211047a745008fd1086eaa16d7ae4f33c192f50412e8dcd0a14cd
 rio@085:~$ sudo docker -H 192.168.1.83:2376  run -d --name redis_1 -e affinity:container==redis redis
 bac50c2e955211047a745008fd1086eaa16d7ae4f33c192f50412e8dcd0a14cd
-
-现在来查看下运行结果,可以看到三个container都是在一台机器上运行 -

+```
+现在来查看下运行结果,可以看到三个容器都是在一台机器上运行
+```sh
 rio@085:~$ sudo docker -H 192.168.1.83:2376  ps
 CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND                CREATED             STATUS                  PORTS               NAMES
 449ed25ad239        redis:latest        /entrypoint.sh redis   24 minutes ago      Up Less than a second   6379/tcp            083/redis_2
 bac50c2e9552        redis:latest        /entrypoint.sh redis   25 minutes ago      Up 10 seconds           6379/tcp            083/redis_1
 ea13eddf6679        redis:latest        /entrypoint.sh redis   28 minutes ago      Up 3 minutes            6379/tcp            083/redis
-
-通过-e affinity:image=image_name命令可以指定只有已经下载了image_name的机器才运行容器 -

+```
+通过 `-e affinity:image=image_name` 命令可以指定只有已经下载了`image_name`镜像的机器才运行容器
+```sh
 sudo docker –H 192.168.1.83:2376 run –name redis1 –d –e affinity:image==redis redis 
-
-redis1这个container只会在已经下载了redis镜像的节点上运行。 -

+```
+redis1 这个容器只会在已经下载了 redis 镜像的节点上运行。
+
+```sh
 sudo docker -H 192.168.1.83:2376 run -d --name redis -e affinity:image==~redis redis
-
-这条命令达到的效果是:在有redis镜像的节点上面启动一个名字叫做redis的容器,如果每个节点上面都没有redis容器,就按照默认的策略启动redis容器。 +``` +这条命令达到的效果是:在有 redis 镜像的节点上面启动一个名字叫做 redis 的容器,如果每个节点上面都没有 redis 容器,就按照默认的策略启动 redis 容器。 + ###Port Filter -Port也会被认为是一个唯一的资源 -

+Port 也会被认为是一个唯一的资源
+```sh
 sudo docker -H 192.168.1.83:2376 run -d -p 80:80 nginx
-
-执行完这条命令,之后任何使用80端口的容器都是启动失败。 +``` + +执行完这条命令,之后任何使用 80 端口的容器都是启动失败。 diff --git a/swarm/intro.md b/swarm/intro.md index 1847d01..5c0805c 100644 --- a/swarm/intro.md +++ b/swarm/intro.md @@ -1,10 +1,16 @@ ## 简介 -swarm是Docker公司官方在2014年12月初发布的一套较为简单的工具,用来管理Docker集群,它将一群Docker宿主机变成一个单一的,虚拟的主机。Swarm使用标准的Docker API接口作为其前端访问入口,换言之,各种形式的Docker工具比如Dokku,Compose,Krane,Deis,docker-py,docker本身等都可以很容易的与swarm进行集成。 +Swarm 是 Docker公司官方在 2014 年 12月初发布的一套管理 Docker 集群的工具。它将一群 Docker 宿主机变成一个单一的,虚拟的主机。 + +Swarm 使用标准的 Docker API 接口作为其前端访问入口,换言之,各种形式的 Docker 工具比如 Dokku,Compose,Krane,Deis,docker-py,Docker 本身等都可以很容易的与 Swarm 进行集成。 + +![Swarm 结构图](../images/swarm.png) + +在使用swarm管理docker集群时,会有一个swarm manager以及若干的swarm node,swarm manager上运行swarm daemon,用户只需要跟swarm manager通信,然后swarm manager再根据discovery service的信息选择一个swarm node来运行container。 + +值得注意的是swarm daemon只是一个任务调度器(scheduler)和路由器(router),它本身不运行容器,它只接受 Docker client 发送过来的请求,调度合适的 swarm node 来运行container。这意味着,即使 swarm daemon 由于某些原因挂掉了,已经运行起来的容器也不会有任何影响。 -![swarm结构图](file:///C:/Users/RIO/Desktop/12.png) -在使用swarm管理docker集群时,会有一个swarm manager以及若干的swarm node,swarm manager上运行swarm daemon,用户只需要跟swarm manager通信,然后swarm manager再根据discovery service的信息选择一个swarm node来运行container。值得注意的是swarm daemon只是一个任务调度器(scheduler)和路由器(router),它本身不运行container,它只接受docker client发送过来的请求,调度合适的swarm node来运行container。这意味着,即使swarm daemon由于某些原因挂掉了,已经运行起来的container也不会有任何影响。 有以下两点需要注意: -1. 集群中的每台节点上面的docker的版本都不能小于1.4 -2. 为了让swarm manager能够跟每台swarm node进行通信,集群中的每台节点的docker daemon都必须监听同一个网络接口 +* 集群中的每台节点上面的 Docker 的版本都不能小于1.4 +* 为了让 swarm manager 能够跟每台 swarm node 进行通信,集群中的每台节点的 Docker daemon 都必须监听同一个网络接口。 diff --git a/swarm/scheduling.md b/swarm/scheduling.md index cab0a9f..289c575 100644 --- a/swarm/scheduling.md +++ b/swarm/scheduling.md @@ -1,26 +1,33 @@ ## swarm 调度策略 -swarm支持多种调度策略来选择节点。每次在swarm启动container的时候,swarm会根据选择的调度策略来选择节点运行container。目前支持的有:spread,binpack和random.再执行swarm manage的命令起送swarm集群的时候可以通过--strategy参数来指定,默认的是spread。 -spread和binpack策略会根据每台节点的可用CPU,内存以及正在运行的containers的数量来给各个节点分级,而random策略,顾名思义,他不会做任何的计算,只是单纯的随机选择一个节点来启动container。这种策略一般只做调试用。 -使用spread策略,swarm会选择一个正在运行的container的数量最少的那个节点来运行container。这种情况会导致启动的container会尽可能的分布在不同的机器上运行,这样的好处就是如果有节点坏掉的时候不会损失太多的container。而binpack恰恰相反,这种情况下,swarm会尽可能的把所有的容器放在一台节点上面运行。这种策略会避免容器碎片化,因为他会把未使用的机器分配给更大的container,带来的好处就是swarm会使用最少的节点运行最多的container。 +swarm支持多种调度策略来选择节点。每次在swarm启动container的时候,swarm会根据选择的调度策略来选择节点运行container。目前支持的有:spread,binpack和random。 -先来演示下--strategy=spread的情况 -

+在执行`swarm manage`命令启动 swarm 集群的时候可以通过 `--strategy` 参数来指定,默认的是spread。
+
+spread和binpack策略会根据每台节点的可用CPU,内存以及正在运行的containers的数量来给各个节点分级,而random策略,顾名思义,他不会做任何的计算,只是单纯的随机选择一个节点来启动container。这种策略一般只做调试用。
+
+使用spread策略,swarm会选择一个正在运行的container的数量最少的那个节点来运行container。这种情况会导致启动的container会尽可能的分布在不同的机器上运行,这样的好处就是如果有节点坏掉的时候不会损失太多的container。
+
+binpack 则相反,这种情况下,swarm会尽可能的把所有的容器放在一台节点上面运行。这种策略会避免容器碎片化,因为他会把未使用的机器分配给更大的容器,带来的好处就是swarm会使用最少的节点运行最多的容器。
+
+### spread 策略
+先来演示下 spread 策略的情况。
+```sh
 rio@083:~$ sudo docker run -d -p 2376:2375 -v $(pwd)/cluster:/tmp/cluster swarm manage --strategy=spread file:///tmp/cluster
 7609ac2e463f435c271d17887b7d1db223a5d696bf3f47f86925c781c000cb60
 ats@sclu083:~$ sudo docker ps
 CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND                CREATED             STATUS              PORTS                    NAMES
 7609ac2e463f        swarm:latest        "/swarm manage --str   6 seconds ago       Up 5 seconds        0.0.0.0:2376->2375/tcp   focused_babbage
-
-三台机器除了83运行了swarm之外,其他的都没有运行任何一个container,现在在85这台节点上面在swarm集群上启动一个container -

+```
+三台机器除了83运行了 Swarm之外,其他的都没有运行任何一个容器,现在在85这台节点上面在swarm集群上启动一个容器
+```sh
 rio@085:~$ sudo docker -H 192.168.1.83:2376 run --name node-1 -d -P redis
 2553799f1372b432e9b3311b73e327915d996b6b095a30de3c91a47ff06ce981
 rio@085:~$ sudo docker -H 192.168.1.83:2376 ps
 CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND                CREATED             STATUS                  PORTS                          NAMES
 2553799f1372        redis:latest        /entrypoint.sh redis   24 minutes ago      Up Less than a second   192.168.1.84:32770->6379/tcp   084/node-1
-
+``` 启动一个 redis 容器,查看结果 -

+```sh
 
 rio@085:~$ sudo docker -H 192.168.1.83:2376 run --name node-2 -d -P redis
 7965a17fb943dc6404e2c14fb8585967e114addca068f233fcaf60c13bcf2190
@@ -28,9 +35,9 @@ rio@085:~$ sudo docker -H 192.168.1.83:2376 ps
 CONTAINER ID        IMAGE                            COMMAND                CREATED                  STATUS              PORTS                           NAMES
 7965a17fb943        redis:latest   /entrypoint.sh redis   Less than a second ago   Up 1 seconds        192.168.1.124:49154->6379/tcp   124/node-2                  
 2553799f1372        redis:latest                     /entrypoint.sh redis   29 minutes ago           Up 4 minutes        192.168.1.84:32770->6379/tcp    084/node-1
-
-再次启动一个redis,查看结果 -

+```
+再次启动一个 redis 容器,查看结果
+```sh
 rio@085:~$ sudo docker -H 192.168.1.83:2376 run --name node-3 -d -P redis
 65e1ed758b53fbf441433a6cb47d288c51235257cf1bf92e04a63a8079e76bee
 rio@085:~$ sudo docker -H 192.168.1.83:2376 ps
@@ -38,16 +45,18 @@ CONTAINER ID        IMAGE                            COMMAND                CREA
 7965a17fb943        redis:latest                     /entrypoint.sh redis   Less than a second ago   Up 4 minutes        192.168.1.227:49154->6379/tcp   124/node-2
 65e1ed758b53        redis:latest                     /entrypoint.sh redis   25 minutes ago           Up 17 seconds       192.168.1.83:32770->6379/tcp    083/node-3
 2553799f1372        redis:latest                     /entrypoint.sh redis   33 minutes ago           Up 8 minutes        192.168.1.84:32770->6379/tcp    084/node-1
-
-可以看到三个container都是分布在不同的节点上面的。 +``` +可以看到三个容器都是分布在不同的节点上面的。 +### binpack 策略 现在来看看binpack策略下的情况。在083上面执行命令: -

+```sh
 rio@083:~$ sudo docker run -d -p 2376:2375 -v $(pwd)/cluster:/tmp/cluster swarm manage --strategy=binpack  file:///tmp/cluster
 f1c9affd5a0567870a45a8eae57fec7c78f3825f3a53fd324157011aa0111ac5
-
-现在在集群中启动三个rediscontainer,查看分布情况: -

+```
+
+现在在集群中启动三个 redis 容器,查看分布情况:
+```sh
 rio@085:~$ sudo docker -H 192.168.1.83:2376 run --name node-1 -d -P redis
 18ceefa5e86f06025cf7c15919fa64a417a9d865c27d97a0ab4c7315118e348c
 rio@085:~$ sudo docker -H 192.168.1.83:2376 run --name node-2 -d -P redis
@@ -59,5 +68,6 @@ CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND                CREATED
 2195086965a7        redis:latest        /entrypoint.sh redis   24 minutes ago      Up Less than a second   192.168.1.83:32773->6379/tcp   083/node-3
 7e778bde1a99        redis:latest        /entrypoint.sh redis   24 minutes ago      Up Less than a second   192.168.1.83:32772->6379/tcp   083/node-2
 18ceefa5e86f        redis:latest        /entrypoint.sh redis   25 minutes ago      Up 22 seconds           192.168.1.83:32771->6379/tcp   083/node-1
-
-可以看到,所有的container都是分布在同一个节点上运行的。 \ No newline at end of file +``` + +可以看到,所有的容器都是分布在同一个节点上运行的。 \ No newline at end of file diff --git a/swarm/usage.md b/swarm/usage.md index 5a0c173..74c7689 100644 --- a/swarm/usage.md +++ b/swarm/usage.md @@ -1,81 +1,99 @@ ## 使用 -在使用swarm管理集群前,需要把集群中所有的节点的docker daemon的监听方式更改为0.0.0.0:2375,可以有两种方式达到这个目的,第一种是在启动docker daemon的时候指定 -> sudo docker -H 0.0.0.0:2375& +在使用 swarm 管理集群前,需要把集群中所有的节点的 docker daemon 的监听方式更改为 `0.0.0.0:2375`。 -第二种方式是直接修改docker的配置文件(以下方式是在ubuntu上面,其他版本的linux上略有不同) -> sudo vim /etc/default/docker +可以有两种方式达到这个目的,第一种是在启动docker daemon的时候指定 +```sh +sudo docker -H 0.0.0.0:2375& +``` + +第二种方式是直接修改 Docker 的配置文件(Ubuntu 上是 `/etc/default/docker`,其他版本的 Linux 上略有不同) 在文件的最后添加下面这句代码: -> DOCKER_OPTS="-H 0.0.0.0:2375 -H unix:///var/run/docker.sock" +```sh +DOCKER_OPTS="-H 0.0.0.0:2375 -H unix:///var/run/docker.sock" +``` -需要注意的是,一定要在**所有的**节点上进行的。 -修改之后要重启docker -> sudo service docker restart -Docker的集群管理需要使用服务发现(Discovery service backend)功能,Swarm支持以下的几种方式:DockerHub上内置的服务发现功能,本地的文件,etcd,counsel,zookeeper和IP列表,本文会详细讲解前两种方式,其他的用法都是大同小异的。 +需要注意的是,一定要在所有希望被 Swarm 管理的节点上进行的。修改之后要重启 Docker +```sh +sudo service docker restart +``` + +Docker 集群管理需要使用服务发现(Discovery service backend)功能,Swarm支持以下的几种方式:DockerHub 提供的服务发现功能,本地的文件,etcd,counsel,zookeeper 和 IP 列表,本文会详细讲解前两种方式,其他的用法都是大同小异的。 先说一下本次试验的环境,本次试验包括三台机器,IP地址分别为192.168.1.84,192.168.1.83和192.168.1.124.利用这三台机器组成一个docker集群,其中83这台机器同时充当swarm manager节点。 -第一种方式,使用DockerHub上面内置的服务发现功能 +### 使用 DockerHub 提供的服务发现功能 -第一步:在上面三台机器中的任何一台机器上面执行swarm create命令来获取一个集群标志。这条命令执行完毕后,swarm会前往DockerHub上内置的发现服务中获取一个全球唯一的token,用来标识要管理的集群。 -> sudo docker run --rm swarm create +#### 创建集群 token + +在上面三台机器中的任何一台机器上面执行 `swarm create` 命令来获取一个集群标志。这条命令执行完毕后,Swarm 会前往 DockerHub 上内置的发现服务中获取一个全球唯一的 token,用来标识要管理的集群。 +```sh +sudo docker run --rm swarm create +``` 我们在84这台机器上执行这条命令,输出如下: -

+```sh
 rio@084:~$ sudo docker run --rm swarm create
 b7625e5a7a2dc7f8c4faacf2b510078e
-
+``` -可以看到我们返回的token是b7625e5a7a2dc7f8c4faacf2b510078e,每次返回的结果都是不一样的。这个token一定要记住,后面的操作都会用到这个token。 +可以看到我们返回的 token 是 `b7625e5a7a2dc7f8c4faacf2b510078e`,每次返回的结果都是不一样的。这个 token 一定要记住,后面的操作都会用到这个 token。 -第二步:在**所有**要加入这个集群的节点上面执行swarm join命令,表示要把这台机器加入这个集群当中。在本次试验中,就是要在83,84和124这三台机器上执行下面的这条命令: -

+#### 加入集群
+
+在所有要加入集群的节点上面执行 `swarm join` 命令,表示要把这台机器加入这个集群当中。在本次试验中,就是要在 83、84 和 124 这三台机器上执行下面的这条命令:
+```sh
 sudo docker run --rm swarm join addr=ip_address:2375 token://token_id
-
-其中的ip_address换成执行这条命令的机器的IP,token_id换成上一步执行swarm create返回的token。 +``` +其中的 ip_address 换成执行这条命令的机器的 IP,token_id 换成上一步执行 `swarm create` 返回的 token。 + 在83这台机器上面的执行结果如下: -

+```sh
 rio@083:~$ sudo docker run --rm swarm join --addr=192.168.1.83:2375 token://b7625e5a7a2dc7f8c4faacf2b510078e
 time="2015-05-19T11:48:03Z" level=info msg="Registering on the discovery service  every 25 seconds..." addr="192.168.1.83:2375" discovery="token://b7625e5a7a2dc7 f8c4faacf2b510078e"
-
-这条命令不会自动返回,要我们自己执行Ctrl+C返回。 +``` +这条命令不会自动返回,要我们自己执行 `Ctrl+C` 返回。 -第三步:启动swarm manager -因为我们要使用83这台机器充当swarm manager节点,所以需要在83这台机器上面执行swarm manage命令: -

+#### 启动swarm manager
+因为我们要使用 83 这台机器充当 swarm 管理节点,所以需要在83这台机器上面执行 `swarm manage` 命令:
+```sh
 sudo docker run -d -p 2376:2375 swarm manage token://b7625e5a7a2dc7f8c4faacf2b510078e
-
+``` 执行结果如下: -

+```sh
 rio@083:~$ sudo docker run -d -p 2376:2375 swarm manage token://b7625e5a7a2dc7f8c4faacf2b510078e
 83de3e9149b7a0ef49916d1dbe073e44e8c31c2fcbe98d962a4f85380ef25f76
-
-这条命令如果执行成功会返回已经启动的swarm的container的ID,此时整个集群已经启动起来了。 -现在通过docker ps命令来看下有没有启动成功 -

+```
+这条命令如果执行成功会返回已经启动的 Swarm 的容器的 ID,此时整个集群已经启动起来了。
+
+现在通过 `docker ps` 命令来看下有没有启动成功。
+```sh
 rio@083:~$ sudo docker ps
 CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND                CREATED             STATUS              PORTS                    NAMES
 83de3e9149b7        swarm:latest        "/swarm manage token   4 minutes ago       Up 4 minutes        0.0.0.0:2376->2375/tcp   stupefied_stallman
-
-可以看到,swarm已经成功启动。 -在执行swarm manage这条命令的时候,有几点需要注意的: +``` +可以看到,Swarm 已经成功启动。 +在执行 `Swarm manage` 这条命令的时候,有几点需要注意的: -1. 这条命令需要在充当swarm manager的机器上执行 -2. swarm要以daemon的形式执行 -3. 映射的端口可以使任意的除了2375以外的并且是未被占用的端口,但一定不能是2375这个端口,因为2375已经被docker本身给占用了。 +* 这条命令需要在充当 swarm 管理者的机器上执行 +* Swarm 要以 daemon 的形式执行 +* 映射的端口可以使任意的除了 2375 以外的并且是未被占用的端口,但一定不能是 2375 这个端口,因为 2375 已经被 Docker 本身给占用了。 -集群启动成功以后,现在我们可以在任何一台节点上使用swarm list命令查看集群中的节点了,本实验在124这台机器上执行swarm list命令: -

+集群启动成功以后,现在我们可以在任何一台节点上使用 `swarm list` 命令查看集群中的节点了,本实验在 124 这台机器上执行 `swarm list` 命令:
+```sh
 rio@124:~$ sudo docker run --rm swarm list token://b7625e5a7a2dc7f8c4faacf2b510078e
 192.168.1.84:2375
 192.168.1.124:2375
 192.168.1.83:2375
-
-输出结果列出的IP地址正是我们使用swarm join命令加入集群的机器的IP地址。 -现在我们可以在任何一台安装了docker的机器上面通过命令(命令中要指明swarm manager机器的IP地址)来在集群中运行container了。 -本次试验,我们在192.168.1.85这台机器上使用docker info命令来查看集群中的节点的信息。其中info可以换成其他的docker支持的命令。 -

+```
+输出结果列出的IP地址正是我们使用 `swarm join` 命令加入集群的机器的IP地址。
+
+现在我们可以在任何一台安装了 Docker 的机器上面通过命令(命令中要指明swarm manager机器的IP地址)来在集群中运行container了。
+本次试验,我们在 192.168.1.85 这台机器上使用 `docker info` 命令来查看集群中的节点的信息。
+
+其中 info 也可以换成其他的 Docker 支持的命令。
+```sh
 rio@085:~$ sudo docker -H 192.168.1.83:2376 info
 Containers: 8
 Strategy: spread
@@ -89,23 +107,23 @@ Nodes: 2
   └ Containers: 7
   └ Reserved CPUs: 0 / 2
   └ Reserved Memory: 0 B / 4.053 GiB
-
-结果输出显示这个集群中只有两个节点,IP地址分别是192.168.1.83和192.168.1.84,结果不对呀,我们明明把三台机器加入了这个集群,还有124这一台机器呢? -经过排查,发现是忘了修改124这台机器上面改docker daemon的监听方式,只要按照上面的步骤修改写docker daemon的监听方式就可以了。 +``` +结果输出显示这个集群中只有两个节点,IP地址分别是 192.168.1.83 和 192.168.1.84,结果不对呀,我们明明把三台机器加入了这个集群,还有 124 这一台机器呢? +经过排查,发现是忘了修改 124 这台机器上面改 docker daemon 的监听方式,只要按照上面的步骤修改写 docker daemon 的监听方式就可以了。 在使用这个方法的时候,使用swarm create可能会因为网络的原因会出现类似于下面的这个问题: -

+```sh
 rio@227:~$ sudo docker run --rm swarm create
 [sudo] password for rio:
 time="2015-05-19T12:59:26Z" level=fatal msg="Post https://discovery-stage.hub.docker.com/v1/clusters: dial tcp: i/o timeout"
-
+``` -第二种方法:使用文件 +### 使用文件 第二种方法相对于第一种方法要简单得多,也不会出现类似于上面的问题。 -第一步:在swarm manager节点上新建一个文件,把要加入集群的机器啊IP地址和端口号写入文件中,本次试验就是要在83这台机器上面操作: -

+第一步:在 swarm 管理节点上新建一个文件,把要加入集群的机器 IP 地址和端口号写入文件中,本次试验就是要在83这台机器上面操作:
+```sh
 rio@083:~$ echo 192.168.1.83:2375 >> cluster
 rio@083:~$ echo 192.168.1.84:2375 >> cluster
 rio@083:~$ echo 192.168.1.124:2375 >> cluster
@@ -113,25 +131,25 @@ rio@083:~$ cat cluster
 192.168.1.83:2375
 192.168.1.84:2375
 192.168.1.124:2375
-
+``` -第二步:在083这台机器上面执行swarm manage这条命令: -

+第二步:在083这台机器上面执行 `swarm manage` 这条命令:
+```sh
 rio@083:~$ sudo docker run -d -p 2376:2375 -v $(pwd)/cluster:/tmp/cluster swarm manage file:///tmp/cluster
 364af1f25b776f99927b8ae26ca8db5a6fe8ab8cc1e4629a5a68b48951f598ad
-
-使用docker ps来查看有没有启动成功: -

+```
+使用`docker ps`来查看有没有启动成功:
+```sh
 rio@083:~$ sudo docker ps
 CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND                CREATED              STATUS              PORTS                    NAMES
 364af1f25b77        swarm:latest        "/swarm manage file:   About a minute ago   Up About a minute   0.0.0.0:2376->2375/tcp   happy_euclid
-
+``` 可以看到,此时整个集群已经启动成功。 在使用这条命令的时候需要注意的是注意:这里一定要使用-v命令,因为cluster文件是在本机上面,启动的容器默认是访问不到的,所以要通过-v命令共享。 接下来的就可以在任何一台安装了docker的机器上面通过命令使用集群,同样的,在85这台机器上执行docker info命令查看集群的节点信息: -

+```sh
 rio@s085:~$ sudo docker -H 192.168.1.83:2376 info
 Containers: 9
 Strategy: spread
@@ -149,4 +167,4 @@ Nodes: 3
   └ Containers: 7
   └ Reserved CPUs: 0 / 2
   └ Reserved Memory: 0 B / 4.053 GiB
-
+```