[Docker]十.Docker Swarm讲解

news2024/11/23 7:21:30

一.Dokcer Swarm集群介绍

1.Dokcer Swarm 简介

Docker Swarm 是 Docker 公司推出的用来管理 docker 集群的工具， 使用 Docker Swarm 可以快速方便的实现 高可用集群 ,Docker Compose 只能编排单节点上的容器, Docker Swarm 可以让我们在单一主机上操作来完成对 整个容器集群 的管理工作，使用Docker Swarm 可以 让单一主机上的容器快速部署到10个、20个或者200个主机上面，实现高可用集群. 从 Docker 1.12.0 版本开始， Docker Swarm 已经包含在 Docker 引擎中（ docker swarm ），并且
已经内置了服务发现工具，就不需要像之前一样，再配置 Etcd 或者 Consul 来进行服务发现配置了.Dokcer Swarm是 Docker 官方的提供的集群部署管理工具，基于原生 Docker ，相比 K8s 要 更简单 、 更容易上手, 如果您的节点（物理机）在1000 台以内，完全可以使用 Docker Swarm 实现部署,学会Docker Swarm，学 K8s 会更简单一些, Swarm 和 Kubernetes 比较类似，但是更加轻，具有的功能也较kubernetes更少一些
  • 是docker host集群管理工具
  • docker官方提供的
  • docker 1.12版本以后
  • 用来统一集群管理的，把整个集群资源做统一调度
  • 比kubernetes要轻量化
  • 实现scaling 规模扩大或缩小
  • 实现rolling update 滚动更新或版本回退
  • 实现service discovery 服务发现
  • 实现load balance 负载均衡
  • 实现route mesh 路由网格，服务治理
官网地址: https://docs.docker.com/engine/reference/commandline/swarm/
下面先了解一下相关知识

2.Dokcer Swarm节点

Docker swarm 中有 节点 的概念， 一个节点就可以通俗的理解为一个机器 ( 可以是物理服务器也可以是虚拟机、云等等)

节点分为: 管理 (manager) 节点和工作 (worker) 节点 

管理节点(Manager)：
        管理节点用于 Swarm 集群的管理 ， 负责集群控制，能过监控集群状态、分发任
务到工作节点 ， docker swarm 命令基本只能在管理节点执行 （节点退出集群命令 docker swarm leave 可以在工作节点执行), 一个 Swarm 集群可以有多个管理节点 ， 但 只有一个管理节点可以成为 leader ， leader 通过 raft 协议实现
工作节点（Worker）：
        是任务执行节点，管理节点将服务 (service) 下发至工作节点执行, 管理节点默 认也作为工作节点

节点的有效性有三种:

  • Active 调度程序可以分配任务给节点
  • Pause 调度程序不分配新任务给节点，但现有任务继续运行
  • Drain 调度程序不分配新任务给节点，调度程序关闭任何现有任务并将它们调度到可用节点上

 3.Dokcer Swarm节点数量

(1).管理节

        为了实现高可用Dokcer Swarm 采用了 Raft一致性算法 ，在保证大多数管理节点存活的情况下，集群才能使用，所以就要求如果集群的话， manager节点必须>3台 ，如果是两个台，其中一台宕机，剩余的一台也将不可用，以致整个集群不可用.
        为了利用 swarm 模式的容错特性， Docker 建议根据组织的高可用性要求实现 奇数个节点, 当有多个管理器时，可以从管理器节点的故障中恢复而无需停机
一个三管理器群最多可以容忍一名管理器的损失
一个五管理器群最多可以同时丢失两个管理器节点
一个 N 管理器集群最多可以容忍丢失 (N-1)/2 管理器
Docker 建议 一个 swarm 最多使用 7个管理器 节点

(2).工作节点

        管理节点也可以是工作节点，工作节点的数量没有限制，经过测试,Swarm 可拓展性的极限是在 1000个节点（主机）上运行 50000 个部署容器

4.服务和任务

任务 （ Task ）是 Swarm 中的最小的调度单位，目前来说就是 一个单一的容器
服务 （ Services ） 是指一组任务的集合( 多个容器的集群 )，服务定义了任务的属性

二.docker swarm集群搭建

1.docker swarm集群准备工作

关闭seLinux、关闭防火墙、配置主机hostname 

关闭SELinux

通过getenforce命令查看SELiunx

[root@MiWiFi-R3L-srv ~]# getenforce
Disabled
修改/etc/selinux/config 文件
将SELINUX=enforcing改为SELINUX=disabled

关闭防火墙

#停止防火墙
systemctl stop firewalld

#永久关闭防火墙
#systemctl disable firewalld

#开启防火墙
systemctl start firewalld

#查看防火墙状态
systemctl status firewalld

配置主机hostname

如果只是修改hostname可以通过如下命令

hostname newHostname

注意：
        这种修改方式只有当前有效,等服务器重启后hostname 就会失效，回到原来的 hostname

永久修改，重启后生效  

vi /etc/hostname

2.创建docker swarm集群

这里用四台虚拟机来操作:

        manager  节点 manager_81 192.168.31.81 

        worker     节点 worker_117 192.168.31.117

        worker     节点 worker_140 192.168.31.140

        worker     节点 worker_241 192.168.31.241

关闭他们的SELinux,关闭防火墙,以及设置其hostname

首先就在 manager 这个节点上执行如下操作，表示要将它设置为 manager ，并且设置自己的通讯IP为192.168.31.81,相关命令语法如下: 
#docker swarm init 快速初始化一个集群
docker swarm init --advertise-addr 192.168.31.81
[root@manager_81 ~]# docker swarm init --advertise-addr 192.168.31.81
Swarm initialized: current node (qu1ydd2t6occ8fo76rvaksidd) is now a manager.

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

    docker swarm join --token SWMTKN-1-6afkz1ub7m8q37cehxmjiirs6a0r25qt1hzf0no1c0xcny55qc-d3gtv0qcsuhivozbomp4d73ha 192.168.31.81:2377

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

[root@manager_81 ~]

上述的docker swarm join 为加入集群的命令

docker swarm join --token SWMTKN-1-6afkz1ub7m8q37cehxmjiirs6a0r25qt1hzf0no1c0xcny55qc-d3gtv0qcsuhivozbomp4d73ha 192.168.31.81:2377

把上面命令依次在工作节点worker_117,worker_140,worker_241上运行,这样这几个工作节点就加入了集群了

3.查看集群节点

在manager_81管理节点上运行命令 docker node ls 查看所有集群节点
注意:
        该命令只能在manager节点上运行
也可以通过命令  docker node inspect 节点ID  查看节点详情 
#查看manager节点信息
[root@manager_81 ~]# docker node inspect qu1ydd2t6occ8fo76rvaksidd
[
    {
        "ID": "qu1ydd2t6occ8fo76rvaksidd",
        "Version": {
            "Index": 9
        },
        "CreatedAt": "2023-11-23T08:52:01.533912216Z",
        "UpdatedAt": "2023-11-23T08:52:04.095241126Z",
        "Spec": {
            "Labels": {},
            "Role": "manager",
            "Availability": "active"
        },
        "Description": {
            "Hostname": "manager_81",
            "Platform": {
                "Architecture": "x86_64",
                "OS": "linux"
            },
            "Resources": {
                "NanoCPUs": 1000000000,
                "MemoryBytes": 819965952
            },
            "Engine": {
                "EngineVersion": "24.0.7",
                "Plugins": [
                    {
                        "Type": "Log",
                        "Name": "awslogs"
                    },
                    {
                        "Type": "Log",
                        "Name": "fluentd"
                    },
                    {
                        "Type": "Log",
                        "Name": "gcplogs"
                    },
                    {
                        "Type": "Log",
                        "Name": "gelf"
                    },
                    {
                        "Type": "Log",
                        "Name": "journald"
                    },
                    {
                        "Type": "Log",
                        "Name": "json-file"
                    },
                    {
                        "Type": "Log",
                        "Name": "local"
                    },
                    {
                        "Type": "Log",
                        "Name": "logentries"
                    },
                    {
                        "Type": "Log",
                        "Name": "splunk"
                    },
                    {
                        "Type": "Log",
                        "Name": "syslog"
                    },
                    {
                        "Type": "Network",
                        "Name": "bridge"
                    },
                    {
                        "Type": "Network",
                        "Name": "host"
                    },
                    {
                        "Type": "Network",
                        "Name": "ipvlan"
                    },
                    {
                        "Type": "Network",
                        "Name": "macvlan"
                    },
                    {
                        "Type": "Network",
                        "Name": "null"
                    },
                    {
                        "Type": "Network",
                        "Name": "overlay"
                    },
                    {
                        "Type": "Volume",
                        "Name": "local"
                    }
                ]
            },
            "TLSInfo": {
                "TrustRoot": "-----BEGIN CERTIFICATE-----\nMIIBazCCARCgAwIBAgIUY13k5tC6JLjbjGEPjuXUiJVQ6O0wCgYIKoZIzj0EAwIw\nEzERMA8GA1UEAxMIc3dhcm0tY2EwHhcNMjMxMTIzMDg0NzAwWhcNNDMxMTE4MDg0\nNzAwWjATMREwDwYDVQQDEwhzd2FybS1jYTBZMBMGByqGSM49AgEGCCqGSM49AwEH\nA0IABKXU197cjuB2Yul9m8TSDWJs7DySbr6W07TLCXspF+oklU3heaYgSXas3Y5h\nW5apP18B2cfK0cowIgaSAT0mEbGjQjBAMA4GA1UdDwEB/wQEAwIBBjAPBgNVHRMB\nAf8EBTADAQH/MB0GA1UdDgQWBBSjxbGtYF8NNoDaZcT98Jazqq3G6DAKBggqhkjO\nPQQDAgNJADBGAiEAmXzeGCNDSmjxdaGwfQD+XM4+sMIpFClxeBRUr+dTmZECIQDE\nZvih28ozoVDfCOexIWc9ggnem/tyTskK2yMvQyB0bg==\n-----END CERTIFICATE-----\n",
                "CertIssuerSubject": "MBMxETAPBgNVBAMTCHN3YXJtLWNh",
                "CertIssuerPublicKey": "MFkwEwYHKoZIzj0CAQYIKoZIzj0DAQcDQgAEpdTX3tyO4HZi6X2bxNINYmzsPJJuvpbTtMsJeykX6iSVTeF5piBJdqzdjmFblqk/XwHZx8rRyjAiBpIBPSYRsQ=="
            }
        },
        "Status": {
            "State": "ready",
            "Addr": "192.168.31.81"
        },
        "ManagerStatus": {
            "Leader": true,
            "Reachability": "reachable",
            "Addr": "192.168.31.81:2377"
        }
    }
]

 发现,角色是Manager

他是一个Leader

注意:

        可以有多个manager节点,但只能有一个是Leader

 4.查看工作节点的 token,worker加入集群

当又有一台服务器要加入这个worker集群时,可以通过docker swarm join-token worker来查看加入集群命令

[root@manager_81 ~]# docker swarm join-token worker
To add a worker to this swarm, run the following command:

    docker swarm join --token SWMTKN-1-6afkz1ub7m8q37cehxmjiirs6a0r25qt1hzf0no1c0xcny55qc-d3gtv0qcsuhivozbomp4d73ha 192.168.31.81:2377

[root@manager_81 ~]#

 5.查看管理节点的 token , manager加入集群

当又有一台服务器要加入这个manager集群时,可以通过docker swarm join-token manager来查看加入集群命令,这里就不再演示

[root@manager_81 ~]# docker swarm join-token manager
To add a manager to this swarm, run the following command:

    docker swarm join --token SWMTKN-1-6afkz1ub7m8q37cehxmjiirs6a0r25qt1hzf0no1c0xcny55qc-2bogd7dp5r5wss6s3k255sq4v 192.168.31.81:2377

[root@manager_81 ~]#

6.删除集群节点

当不需要某个工作节点时,可以在其节点上执行命令:docker swarm leave -f, 然后在管理节点上执行命令 docker node rm 节点ID -f 删除节点

#管理节点上执行
docker node rm 9xtzwe9h5w36snbheow3yzsy9 -f

#工作节点上执行
docker swarm leave -f

 7.节点的降级升级

管理节点可以降级成工作节点，工作节点也可以升级成管理节点 
#节点降级，由管理节点降级为工作节点
docker node demote 节点ID
#eg:节点降级
docker node demote rpa61so05v8wcy5y9ohzn9tv1

#节点升级，由工作节点升级为管理节点
docker node promote 节点ID
#eg:节点升级
docker node promote rpa61so05v8wcy5y9ohzn9tv1

8.创建部署服务

以前是通过docker run来创建部署容器,但是该命令 docker run 容器启动，不具备扩所容,它只能在当前机器上运行,不能部署到多台服务器上,这时可以通过docker service来部署,因为docker service 服务，具有扩所容，滚动更新、回滚等功能,他会自动地部署到dokcer swarm对应的集群中(部署到多台服务器上),下面举个例子来说明

创建一个nginx镜像服务(需要在mananger上运行):

        

docker service create --name nginx01 --replicas 2 -p 80:80 nginx

        通过上面命令,创建一个服务nginx01,这个服务里面有两个nginx容器,这两个容器会随机部署到上面四个服务器上(通过算法实现)

        --name nginx服务名称

        --replicas 2 指定容器的副本,这里有2个,它会把nginx容器部署到集群这四台服务器上的随机两台上面,部署好后就可以在这四台服务器上任意一台访问nginx服务了            

[root@manager_81 ~]# docker service create --name nginx01 --replicas 2 -p 80:80 nginx
797ddmq429mgst9y2su8ezywt
overall progress: 0 out of 2 tasks 
1/2: preparing [=================================>                 ] 
overall progress: 0 out of 2 tasks 
1/2: preparing [=================================>                 ] 
overall progress: 2 out of 2 tasks 
1/2: running   [==================================================>] 
2/2: running   [==================================================>] 
verify: Service converged

9.查看所有服务详情

通过docker service ls查看创建的服务 
[root@manager_81 ~]# 
[root@manager_81 ~]# docker service ls
ID             NAME      MODE         REPLICAS   IMAGE          PORTS
797ddmq429mg   nginx01   replicated   2/2        nginx:latest   *:80->80/tcp

10.查看服务里面运行的容器

通过docker service ps 服务名 查看服务里运行的容器详情

[root@manager_81 ~]# docker service ps nginx01
ID             NAME        IMAGE          NODE         DESIRED STATE   CURRENT STATE            ERROR     PORTS
bypoyr3h2b8u   nginx01.1   nginx:latest   worker_140   Running         Running 45 seconds ago             
ml9j2f9xx14u   nginx01.2   nginx:latest   manager_81   Running         Running 3 minutes ago

发现nginx01服务里面运行了两个nginx服务,一个在worker_140,一个在manager_81上,可以在这两台机器上通过docker  ps查看

 

 

 

虽然nginx只部署到了四台机器上的两台中,但还是可以随机访问这四台机器,因为他们是一个集群,底层有一个负载均衡操作,通过ingress网卡处理: 

 

11.动态扩缩容 

docker service update --replicas 10 nginx01

#也可以使用
docker service scale nginx01=10

#通过这个命令就会把10个nginx容器随机部署到这四台服务器上(通过算法部署)

这里有一个需要注意的地方:

        当其中的某个容器挂掉后,swarm会自动地创建一个新的容器并随机分配到机器上(通过算法分析得出哪个机比较空闲,并分配容器),从而保证容器的个数可用,保证了负载均衡操作

 

 

12.删除服务

#查看服务
[root@manager_81 ~]# docker service ls
ID             NAME      MODE         REPLICAS   IMAGE          PORTS
797ddmq429mg   nginx01   replicated   6/6        nginx:latest   *:80->80/tcp

#删除服务
[root@manager_81 ~]# docker service rm nginx01
nginx01

#发现服务已被删除 
[root@manager_81 ~]# 
[root@manager_81 ~]# docker service ls
ID        NAME      MODE      REPLICAS   IMAGE     PORTS

13.负载均衡,随机调度功能

创建一个新的nginx服务,并映射html目录,暴露端口,扩容8个nginx容器,演示一下随机调度(负载均衡)的功能

docker service create --name nginx --replicas 8 -p 80:80 --mount type=bind,src=/root/wwwroot/html,dst=/usr/share/nginx/html nginx

 --mount: 相当于以前的-v(映射数据卷)

(1).在各个机器上创建/root/wwwroot/html目录

mkdir -p /root/wwwroot/html

(2).在html下创建index.html,并写入对应的内容

vi index.html

this is 192.168.31.xxx web

如下: 

(3).启动nginx服务 

说明集群没问题,通过上面访问显示,发现: 当访问81这台机器时,没有显示81这个上面的内容,这是因为在访问的时候,swarm通过ingress(特殊的overlay网络，具有负载均衡的功能 )网络算法,计算哪一台机器资源比较充足空闲,然后就指定到哪一台上面去访问,并不是到具体机器上,而是根据其算法计算得来的

 

三.docker swarm 部署借助docker-compose.yml部署集群

1.准备goweb项目镜像

参考 [Docker]九.Docker compose讲解

(1).配置Dockerfile

在/root/wwwroot/下新建Dockerfile,并写入以下内容

FROM centos:centos7
ADD ginGorm.tar.gz /root
WORKDIR /root
RUN chmod -R 777 ginGorm
WORKDIR /root/ginGorm
EXPOSE 8080
ENTRYPOINT ["./goweb"]

(2).在要部署的服务器上面build一个gowebimg的镜像 创建nginx转发文件

也可以把build好的镜像发布到远程仓库:

        docker build -t docker.io/gowebimg:latest .

        docker push docker.io/gowebimg:latest

(3).所有主机上面下载镜像

docker pull gowebimg:latest

如果没有发布到docker上,则需把打包(docker save 镜像ID 镜像.tar)好的镜像复制到各个集群机器上,然后解压镜像(docker load -i 镜像包名, docker tag 镜像ID 镜像名:版本),下面展示各个机器上的镜:

 

 

2.准备docker-compose.yml文件

这里和[Docker]九.Docker compose讲解类似

#指定docker-compose 版本
version: "3"
 
#services下就是容器的编写
services:
    #容器,
    myMysql:
        #来自哪个镜像
        image: mysql
        #容器名,如果不指定,则使用myMysql这个容器默认名称
        container_name: myMysql
        #环境变量:配置用户名,密码等
        environment:
            MYSQL_ROOT_PASSWORD: 123456
        #restart:  表示容器挂掉后是否重启, always 一直重启
        restart: always
        #映射的端口
        ports:
            - 3306:3306
        #数据卷的挂载
        volumes:
            - /root/mysql/conf.d:/etc/mysql/conf.d
            - /root/mysql/data:/var/lib/mysql
    #配置goweb01项目容器
    goweb01:
        #build编译成镜像,可以使用上面的/root/wwwroot/Dockerfile里面的
        #build:
        #    context: ./
        #    dockerfile: Dockerfile
        #当然,也可以使用已经编译号的gowebimg镜像
        image: gowebimg:v1.0.1
 
        #container_name: goweb01
        restart: always
        #ports:
        #    - 8080:8080
        
        deploy:
            replicas: 6 #副本数量
            resources: #资源
                limits: #配置cpu
                    cpus: "0.5" # 设置该容器最多只能使用 50% 的 CPU
                    memory: 500M # 设置该容器最多只能使用 500M内存
            restart_policy: #定义容器重启策略, 用于代替 restart 参数
                condition: on-failure #只有当容器内部应用程序出现问题才会重启
 
        #depends_on表示创建好myMysql这个容器后,再来创建goweb01这个容器
        depends_on:
            - myMysql
    #配置nginx容器
    nginx:
        image: nginx
        container_name: nginx
        restart: always
        ports:
            - 80:80
        depends_on:
            - goweb01
        volumes:
            - /root/nginx/conf.d/:/etc/nginx/conf.d
        deploy:
            replicas: 6 #副本数量
            resources: #资源
                limits: #配置cpu
                    cpus: "0.5" # 设置该容器最多只能使用 50% 的 CPU
                    memory: 500M # 设置该容器最多只能使用 500M内存
            restart_policy: #定义容器重启策略, 用于代替 restart 参数
                condition: on-failure #只有当容器内部应用程序出现问题才会重启

3.创建一个新的集群

在这之前需要在服务器上运行命令docker swarm leave -f 退出集群

(1).在manager_81上初始化集群

root@manager_81 wwwroot]# docker swarm init --advertise-addr 192.168.31.81
Swarm initialized: current node (7issgqc81r4xrl07y5qxedtpf) is now a manager.

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

    docker swarm join --token SWMTKN-1-1ytez4j3d9iccq7x92kw8dgx9v3q7w68ip24xavz5ec9zsoowc-577xpv4w5o73etzuhcql9bvd9 192.168.31.81:2377

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

[root@manager_81 wwwroot

(2).然后在其他物理机上运行docker swarm join --token 加入集群

docker swarm join --token SWMTKN-1-1ytez4j3d9iccq7x92kw8dgx9v3q7w68ip24xavz5ec9zsoowc-577xpv4w5o73etzuhcql9bvd9 192.168.31.81:2377

 

 4.docker swarm +docker-compose 部署项目

注意:

        一般需要把mysql单独拿出来做成mysql集群,因为mysql有一个读写分离的操作,在这里就不处理,后续可以自己弄一下

        在使用docker-compose.yml之前,都建议把需要用到的镜像在每台机器上都下载下来,方便使用

下面部署: 

#docker stack deploy --compose-file 为固定写法, gowebSwarm 为服务名称,可随意
docker stack deploy --compose-file docker-compose.yml gowebSwarm

#查看nginx服务部署详情
[root@manager_81 wwwroot]# docker service ps gowebSwarm_nginx
ID             NAME                     IMAGE          NODE         DESIRED STATE   CURRENT STATE                 ERROR                              PORTS
ggsuom0uhaji   gowebSwarm_nginx.1       nginx:latest   manager_81   Running         Running about a minute ago                                       
uls0crwvl45s   gowebSwarm_nginx.4       nginx:latest   worker_140   Running               Failed 7 minutes ago          "task: non-zero exit (1)"          
ggsuom0uhaji   gowebSwarm_nginx.1       nginx:latest   manager_81   Running         Running about a minute ago                                       
uls0crwvl45s   gowebSwarm_nginx.4       nginx:latest   worker_140   Running               Failed 7 minutes ago          "task: non-zero exit (1)"

发现nginx部署在81和140上,查看

#查看gowebimg部署详情
[root@manager_81 wwwroot]# docker service ps gowebSwarm_goweb01
ID             NAME                       IMAGE             NODE         DESIRED STATE   CURRENT STATE            ERROR                              PORTS
8x0jlmxlai3g   gowebSwarm_goweb01.1       gowebimg:v1.0.1   worker_241   Running         Running 2 minutes ago                                       
dsndspg6ljae   gowebSwarm_goweb01.2       gowebimg:v1.0.1   manager_81   Running         Running 4 minutes ago                                         
5fuq5kywo1aq   gowebSwarm_goweb01.3       gowebimg:v1.0.1   worker_241   Running         Running 2 minutes ago                                       
m6lpunm0lyi4   gowebSwarm_goweb01.4       gowebimg:v1.0.1   worker_140   Running         Running 4 minutes ago

 发现goweb部署在241.81,140上,其中241上有两个:

在浏览器上访问,发现没问题,这样,一个nginx集群,goweb项目集群就搭建好了

下面还需在外部搭建一个nginx负载均衡的服务器,当外部访问这个nginx时,通过它转发到nginx集群,让集群去处理,这样才算是一个真正的负载均衡操作,达到的效果如下:

        当访问www.test.com时,随机访问的服务器为192.168.31.81,192.168.31.114,192.168.31.241,192.168.31.117这几台

5.配nginx负载均衡

(1).swarm 集群中的nginx配置

每台集群机器上的nginx配置文件(/root/nginx/conf.d/)

upstream gowebtest{
        ip_hash;
        server goweb01:8080;
}
server {
    listen 80;
    server_name docker.test.com;
    location / {
        #设置主机头和客户端真实地址，以便服务器获取客户端真实IP
        #禁用缓存
        proxy_buffering off;
        #反向代理的地址
        proxy_pass http://gowebtest;
        }
    #error_page 404 /404.html;
    # redirect server error pages to the static page /50x.html
    #
    error_page 500 502 503 504 /50x.html;
    location = /50x.html {
        root html;
}
}

 (2).nginx主机服务器的配置

upstream bakeaaa {
    ip_hash;
    server 192.168.31.81 weight=1;
    server  192.168.31.140 weight=1;
    server  192.168.31.117 weight=1;
    server  192.168.31.241 weight=1;
}

server {
    listen 80;
    server_name www.test.com;
    #charset koi8-r;
    #access_log /var/log/nginx/host.access.log main;
    location / {
        #设置主机头和客户端真实地址，以便服务器获取客户端真实 IP
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
        #nginx服务器与被代理服务连接超时时间，代理超时,超时后会请求其他server ip
        proxy_connect_timeout 1s;
        #禁用缓存
        proxy_buffering off;
        proxy_pass http://bakeaaa;
    }
    #error_page 404 /404.html;
    # redirect server error pages to the static page /50x.html
    #
    error_page 500 502 503 504 /50x.html;
    location = /50x.html {
        root /usr/share/nginx/html;
    }
}

(3).查看nginx服务器转发的节点

在server{}下添加如下两行配置： 

add_header backendCode $upstream_status;
add_header BackendIP "$upstream_addr;" always;

(4).再新启一台服务器,作为nginx主机服务器

然后下载nginx

docker pull nginx

然后配置conf 

 (5).启动nginx容器

可以通过docker run或者docker service 启动一个nginx服务,这里目前就一台nginx对外暴露,可以用docker run启动

[root@MiWiFi-R3L-srv conf.d]# docker images
REPOSITORY   TAG       IMAGE ID       CREATED      SIZE
nginx        latest    a6bd71f48f68   3 days ago   187MB
[root@MiWiFi-R3L-srv conf.d]# docker run -it -d --name nginxweb -p 80:80 -v /root/nginx/conf.d/:/etc/nginx/conf.d nginx 
30bbc795b79bc763205e0acfe111352efa96f2b91065a4923070786ccbdec8cd
[root@MiWiFi-R3L-srv conf.d]# docker ps
CONTAINER ID   IMAGE     COMMAND                  CREATED              STATUS              PORTS                               NAMES
30bbc795b79b   nginx     "/docker-entrypoint.…"   About a minute ago   Up About a minute   0.0.0.0:80->80/tcp, :::80->80/tcp   nginxweb
[root@MiWiFi-R3L-srv conf.d]#

 (6).配置hosts

(7).浏览器访问

 

 

这样就完成了一个负载均衡操作,对上面负载均衡的说明:

        当外部通过浏览器访问域名时,通过DNS域名转发,访问到了nginx主机(192.168.31.250)这台服务器,nginx服务器通过ip_hash转发给设置的几个server ip 服务器,其中接收到的服务器再通过底层的igress网络,使用算法计算得出哪一台服务器资源比较充足,就访问哪一台服务器

当然,上面的swarm集群目前只有一台manager结点,3台worker结点,一般在正式环境中,manager结点数在3~7台,worker结点也应该更多台,这样才能处理高并发

         

[上一节][Docker]九.Docker compose讲解

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