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swarm/filter.md
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@ -1,83 +1,100 @@
## Swarm 过滤器 ## 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 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
这些选项可以在执行swarm manage命令的时候通过--filter选项来设置。
可以在执行 `swarm manage` 命令的时候通过 `--filter` 选项来设置。
###Constraint Filter ###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 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
<pre><code> ```sh
sudo docker -d --label label_name=label01 sudo docker -d --label label_name=label01
</code></pre> ```
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, 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： 以083为例，打开/etc/default/docker文件，修改DOCKER_OPTS：
<pre><code> ```sh
DOCKER_OPTS="-H 0.0.0.0:2375 -H unix:///var/run/docker.sock --label label_name=083" DOCKER_OPTS="-H 0.0.0.0:2375 -H unix:///var/run/docker.sock --label label_name=083"
</code></pre> ```
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，
<pre><code> 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 rio@085:~$ sudo docker -H 192.168.1.83:2376 run --name redis_1 -d -e constraint:label_name==084 redis
fee1b7b9dde13d64690344c1f1a4c3f5556835be46b41b969e4090a083a6382d fee1b7b9dde13d64690344c1f1a4c3f5556835be46b41b969e4090a083a6382d
</code></pre> ```
主要，是**两个**等号，不是一个等号，这一点会经常被忽略。 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 container
<pre><code> 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 rio@085:~$ sudo docker -H 192.168.1.83:2376 run --name redis_2 -d -e constraint:label_name==084 redis 4968d617d9cd122fc2e17b3bad2f2c3b5812c0f6f51898024a96c4839fa000e1
</code></pre> ```
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。
<pre><code> ```sh
rio@085:~$ sudo docker -H 192.168.1.83:2376 run --name redis_3 -d -e constraint:label_name==083 redis 7786300b8d2232c2335ac6161c715de23f9179d30eb5c7e9c4f920a4f1d39570 rio@085:~$ sudo docker -H 192.168.1.83:2376 run --name redis_3 -d -e constraint:label_name==083 redis 7786300b8d2232c2335ac6161c715de23f9179d30eb5c7e9c4f920a4f1d39570
</code></pre> ```
现在来看下执行情况： 现在来看下执行情况：
<pre><code> ```sh
rio@085:~$ sudo docker -H 192.168.1.83:2376 ps rio@085:~$ sudo docker -H 192.168.1.83:2376 ps
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES 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 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 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 fee1b7b9dde1 redis:latest "/entrypoint.sh redi 19 minutes ago Up 5 minutes 6379/tcp 084/redis_1
</code></pre> ```
可以看到，执行结果跟预期的一样。 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。
<pre><code> 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 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 FATA[0000] Error response from daemon: unable to find a node that satisfies label_name==0
</code></pre> ```
###Affinity Filter ###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。 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
<pre><code> 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 rio@085:~$ sudo docker -H 192.168.1.83:2376 run -d --name redis redis
ea13eddf667992c5d8296557d3c282dd8484bd262c81e2b5af061cdd6c82158d ea13eddf667992c5d8296557d3c282dd8484bd262c81e2b5af061cdd6c82158d
rio@085:~$ sudo docker -H 192.168.1.83:2376 ps rio@085:~$ sudo docker -H 192.168.1.83:2376 ps
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES 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 ea13eddf6679 redis:latest /entrypoint.sh redis 24 minutes ago Up Less than a second 6379/tcp 083/redis
</code></pre> ```
然后再次启动两台redis
<pre><code> 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 rio@085:~$ sudo docker -H 192.168.1.83:2376 run -d --name redis_1 -e affinity:container==redis redis
bac50c2e955211047a745008fd1086eaa16d7ae4f33c192f50412e8dcd0a14cd bac50c2e955211047a745008fd1086eaa16d7ae4f33c192f50412e8dcd0a14cd
rio@085:~$ sudo docker -H 192.168.1.83:2376 run -d --name redis_1 -e affinity:container==redis redis rio@085:~$ sudo docker -H 192.168.1.83:2376 run -d --name redis_1 -e affinity:container==redis redis
bac50c2e955211047a745008fd1086eaa16d7ae4f33c192f50412e8dcd0a14cd bac50c2e955211047a745008fd1086eaa16d7ae4f33c192f50412e8dcd0a14cd
</code></pre> ```
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
<pre><code> ```sh
rio@085:~$ sudo docker -H 192.168.1.83:2376 ps rio@085:~$ sudo docker -H 192.168.1.83:2376 ps
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES 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 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 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 ea13eddf6679 redis:latest /entrypoint.sh redis 28 minutes ago Up 3 minutes 6379/tcp 083/redis
</code></pre> ```
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
<pre><code> ```sh
sudo docker –H 192.168.1.83:2376 run –name redis1 –d –e affinity:image==redis redis sudo docker –H 192.168.1.83:2376 run –name redis1 –d –e affinity:image==redis redis
</code></pre> ```
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。
<pre><code>
```sh
sudo docker -H 192.168.1.83:2376 run -d --name redis -e affinity:image==~redis redis sudo docker -H 192.168.1.83:2376 run -d --name redis -e affinity:image==~redis redis
</code></pre> ```
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 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
<pre><code> ```sh
sudo docker -H 192.168.1.83:2376 run -d -p 80:80 nginx sudo docker -H 192.168.1.83:2376 run -d -p 80:80 nginx
</code></pre> ```
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。

16
swarm/intro.md
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@ -1,10 +1,16 @@
## 简介 ## 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： 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 * 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 * 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。

52
swarm/scheduling.md
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@ -1,26 +1,33 @@
## swarm 调度策略 ## 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。 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。
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。
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。
<pre><code>
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 $(pwd)/cluster:/tmp/cluster swarm manage --strategy=spread file:///tmp/cluster rio@083:~$ sudo docker run -d -p 2376:2375 -v $(pwd)/cluster:/tmp/cluster swarm manage --strategy=spread file:///tmp/cluster
7609ac2e463f435c271d17887b7d1db223a5d696bf3f47f86925c781c000cb60 7609ac2e463f435c271d17887b7d1db223a5d696bf3f47f86925c781c000cb60
ats@sclu083:~$ sudo docker ps ats@sclu083:~$ sudo docker ps
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES 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 7609ac2e463f swarm:latest "/swarm manage --str 6 seconds ago Up 5 seconds 0.0.0.0:2376->2375/tcp focused_babbage
</code></pre> ```
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
<pre><code> ```sh
rio@085:~$ sudo docker -H 192.168.1.83:2376 run --name node-1 -d -P redis rio@085:~$ sudo docker -H 192.168.1.83:2376 run --name node-1 -d -P redis
2553799f1372b432e9b3311b73e327915d996b6b095a30de3c91a47ff06ce981 2553799f1372b432e9b3311b73e327915d996b6b095a30de3c91a47ff06ce981
rio@085:~$ sudo docker -H 192.168.1.83:2376 ps rio@085:~$ sudo docker -H 192.168.1.83:2376 ps
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES 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 2553799f1372 redis:latest /entrypoint.sh redis 24 minutes ago Up Less than a second 192.168.1.84:32770->6379/tcp 084/node-1
</code></pre> ```
启动一个 redis 容器，查看结果 启动一个 redis 容器，查看结果
<pre><code> ```sh
rio@085:~$ sudo docker -H 192.168.1.83:2376 run --name node-2 -d -P redis rio@085:~$ sudo docker -H 192.168.1.83:2376 run --name node-2 -d -P redis
7965a17fb943dc6404e2c14fb8585967e114addca068f233fcaf60c13bcf2190 7965a17fb943dc6404e2c14fb8585967e114addca068f233fcaf60c13bcf2190
@ -28,9 +35,9 @@ rio@085:~$ sudo docker -H 192.168.1.83:2376 ps
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES 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 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 2553799f1372 redis:latest /entrypoint.sh redis 29 minutes ago Up 4 minutes 192.168.1.84:32770->6379/tcp 084/node-1
</code></pre> ```
再次启动一个redis，查看结果 再次启动一个 redis 容器，查看结果
<pre><code> ```sh
rio@085:~$ sudo docker -H 192.168.1.83:2376 run --name node-3 -d -P redis rio@085:~$ sudo docker -H 192.168.1.83:2376 run --name node-3 -d -P redis
65e1ed758b53fbf441433a6cb47d288c51235257cf1bf92e04a63a8079e76bee 65e1ed758b53fbf441433a6cb47d288c51235257cf1bf92e04a63a8079e76bee
rio@085:~$ sudo docker -H 192.168.1.83:2376 ps 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 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 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 2553799f1372 redis:latest /entrypoint.sh redis 33 minutes ago Up 8 minutes 192.168.1.84:32770->6379/tcp 084/node-1
</code></pre> ```
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： 现在来看看binpack策略下的情况。在083上面执行命令：
<pre><code> ```sh
rio@083:~$ sudo docker run -d -p 2376:2375 -v $(pwd)/cluster:/tmp/cluster swarm manage --strategy=binpack file:///tmp/cluster rio@083:~$ sudo docker run -d -p 2376:2375 -v $(pwd)/cluster:/tmp/cluster swarm manage --strategy=binpack file:///tmp/cluster
f1c9affd5a0567870a45a8eae57fec7c78f3825f3a53fd324157011aa0111ac5 f1c9affd5a0567870a45a8eae57fec7c78f3825f3a53fd324157011aa0111ac5
</code></pre> ```
现在在集群中启动三个rediscontainer，查看分布情况：
<pre><code> 现在在集群中启动三个 redis 容器，查看分布情况：
```sh
rio@085:~$ sudo docker -H 192.168.1.83:2376 run --name node-1 -d -P redis rio@085:~$ sudo docker -H 192.168.1.83:2376 run --name node-1 -d -P redis
18ceefa5e86f06025cf7c15919fa64a417a9d865c27d97a0ab4c7315118e348c 18ceefa5e86f06025cf7c15919fa64a417a9d865c27d97a0ab4c7315118e348c
rio@085:~$ sudo docker -H 192.168.1.83:2376 run --name node-2 -d -P redis 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 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 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 18ceefa5e86f redis:latest /entrypoint.sh redis 25 minutes ago Up 22 seconds 192.168.1.83:32771->6379/tcp 083/node-1
</code></pre> ```
可以看到，所有的container都是分布在同一个节点上运行的。
可以看到，所有的容器都是分布在同一个节点上运行的。

140
swarm/usage.md
View File

@ -1,81 +1,99 @@
## 使用 ## 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 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`。
> sudo docker -H 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) 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 vim /etc/default/docker ```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： 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。 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。 #### 创建集群 token
> sudo docker run --rm swarm create
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： 我们在84这台机器上执行这条命令，输出如下：
<pre><code> ```sh
rio@084:~$ sudo docker run --rm swarm create rio@084:~$ sudo docker run --rm swarm create
b7625e5a7a2dc7f8c4faacf2b510078e b7625e5a7a2dc7f8c4faacf2b510078e
</code></pre> ```
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
<pre><code>
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 sudo docker run --rm swarm join addr=ip_address:2375 token://token_id
</code></pre> ```
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： 在83这台机器上面的执行结果如下：
<pre><code> ```sh
rio@083:~$ sudo docker run --rm swarm join --addr=192.168.1.83:2375 token://b7625e5a7a2dc7f8c4faacf2b510078e 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" 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"
</code></pre> ```
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 #### 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： 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：
<pre><code> ```sh
sudo docker run -d -p 2376:2375 swarm manage token://b7625e5a7a2dc7f8c4faacf2b510078e sudo docker run -d -p 2376:2375 swarm manage token://b7625e5a7a2dc7f8c4faacf2b510078e
</code></pre> ```
执行结果如下： 执行结果如下：
<pre><code> ```sh
rio@083:~$ sudo docker run -d -p 2376:2375 swarm manage token://b7625e5a7a2dc7f8c4faacf2b510078e rio@083:~$ sudo docker run -d -p 2376:2375 swarm manage token://b7625e5a7a2dc7f8c4faacf2b510078e
83de3e9149b7a0ef49916d1dbe073e44e8c31c2fcbe98d962a4f85380ef25f76 83de3e9149b7a0ef49916d1dbe073e44e8c31c2fcbe98d962a4f85380ef25f76
</code></pre> ```
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。 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
<pre><code> 现在通过 `docker ps` 命令来看下有没有启动成功。
```sh
rio@083:~$ sudo docker ps rio@083:~$ sudo docker ps
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES 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 83de3e9149b7 swarm:latest "/swarm manage token 4 minutes ago Up 4 minutes 0.0.0.0:2376->2375/tcp stupefied_stallman
</code></pre> ```
可以看到，swarm已经成功启动。 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： 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 * 这条命令需要在充当 swarm 管理者的机器上执行
2. swarm要以daemon的形式执行 * 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。 * 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：
<pre><code> ```sh
rio@124:~$ sudo docker run --rm swarm list token://b7625e5a7a2dc7f8c4faacf2b510078e rio@124:~$ sudo docker run --rm swarm list token://b7625e5a7a2dc7f8c4faacf2b510078e
192.168.1.84:2375 192.168.1.84:2375
192.168.1.124:2375 192.168.1.124:2375
192.168.1.83:2375 192.168.1.83:2375
</code></pre> ```
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。 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。 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。
<pre><code> 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 rio@085:~$ sudo docker -H 192.168.1.83:2376 info
Containers: 8 Containers: 8
Strategy: spread Strategy: spread
@ -89,23 +107,23 @@ Nodes: 2
└ Containers: 7 └ Containers: 7
└ Reserved CPUs: 0 / 2 └ Reserved CPUs: 0 / 2
└ Reserved Memory: 0 B / 4.053 GiB └ Reserved Memory: 0 B / 4.053 GiB
</code></pre> ```
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？ 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。 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： 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：
<pre><code> ```sh
rio@227:~$ sudo docker run --rm swarm create rio@227:~$ sudo docker run --rm swarm create
[sudo] password for rio: [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" time="2015-05-19T12:59:26Z" level=fatal msg="Post https://discovery-stage.hub.docker.com/v1/clusters: dial tcp: i/o timeout"
</code></pre> ```
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：
<pre><code> ```sh
rio@083:~$ echo 192.168.1.83:2375 >> cluster rio@083:~$ echo 192.168.1.83:2375 >> cluster
rio@083:~$ echo 192.168.1.84:2375 >> cluster rio@083:~$ echo 192.168.1.84:2375 >> cluster
rio@083:~$ echo 192.168.1.124:2375 >> cluster rio@083:~$ echo 192.168.1.124:2375 >> cluster
@ -113,25 +131,25 @@ rio@083:~$ cat cluster
192.168.1.83:2375 192.168.1.83:2375
192.168.1.84:2375 192.168.1.84:2375
192.168.1.124:2375 192.168.1.124:2375
</code></pre> ```
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：
<pre><code> ```sh
rio@083:~$ sudo docker run -d -p 2376:2375 -v $(pwd)/cluster:/tmp/cluster swarm manage file:///tmp/cluster rio@083:~$ sudo docker run -d -p 2376:2375 -v $(pwd)/cluster:/tmp/cluster swarm manage file:///tmp/cluster
364af1f25b776f99927b8ae26ca8db5a6fe8ab8cc1e4629a5a68b48951f598ad 364af1f25b776f99927b8ae26ca8db5a6fe8ab8cc1e4629a5a68b48951f598ad
</code></pre> ```
使用docker ps来查看有没有启动成功： 使用`docker ps`来查看有没有启动成功：
<pre><code> ```sh
rio@083:~$ sudo docker ps rio@083:~$ sudo docker ps
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES 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 364af1f25b77 swarm:latest "/swarm manage file: About a minute ago Up About a minute 0.0.0.0:2376->2375/tcp happy_euclid
</code></pre> ```
可以看到，此时整个集群已经启动成功。 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。 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： 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：
<pre><code> ```sh
rio@s085:~$ sudo docker -H 192.168.1.83:2376 info rio@s085:~$ sudo docker -H 192.168.1.83:2376 info
Containers: 9 Containers: 9
Strategy: spread Strategy: spread
@ -149,4 +167,4 @@ Nodes: 3
└ Containers: 7 └ Containers: 7
└ Reserved CPUs: 0 / 2 └ Reserved CPUs: 0 / 2
└ Reserved Memory: 0 B / 4.053 GiB └ Reserved Memory: 0 B / 4.053 GiB
</code></pre> ```