这个《Docker入门系列》文档，是根据Docker官网（https://docs.docker.com）的帮助文档大致翻译而成。主要是作为个人学习记录。有错误的地方，Robin欢迎大家指正。分为如下几个部分：
1 Docker入门：简介
2 Docker入门：安装运行
3 Docker入门：容器（Containers）
4 Docker入门：服务（Services）
5 Docker入门：Swarms
6 Docker入门：Stacks
7 Docker入门：部署app
8 Docker入门：稍高级的话题
4.1 引言
本节将scale（伸缩扩展，后面直接用该单词）我们的应用程序，并启用负载均衡。为了实现这个目标，我们必须在分布式程序的架构层级中，升格一个层次，进入service层：
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stack |
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service |
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container |
4.2 关于service
在分布式应用程序中，一个app有多个部分组成，每个部分可称为一个service。例如，对于一个视频分享网站，它很可能包括多个服务：一个服务用于将应用程序数据保存到数据库中；一个服务用于将用户上传的数据在后台进行视频转码；一个服务用于前端；等等。
Services只是”containers in production”。一个服务只能运行一个映像。它使对映像的运行方式进行规范：比如，应该使用的端口号；比如，为了使这个service满足特定的性能，它需要运行的容器的副本数，等等。Scale一个service，改变了运行这个软件部分的容器实例的数量，并在进程中为这个service分配了更多的计算资源。
幸运的是，在Docker平台上，定义、运行和scale一个service非常简单，你要做的，只是写一个docker-compose.yml文件。
4.3 第一个docker-compose.yml文件
一个docker-compose.yml文件时一个YAML文件，它定义了Docker容器在产品中的行为方式（A docker-compose.yml file defines how Docker containers should behave in production.）。
创建文件docker-compose.yml文件，内容如下。确保上一节上你所创建的映像已经推送到registry中了。根据你的映像信息，修改.yml中的username/repo:tag部分。
version: "3" services: web: # replace username/repo:tag with your name and image details image: username/repo:tag deploy: replicas: 5 resources: limits: cpus: "0.1" memory: 50M restart_policy: condition: on-failure ports: - "80:80" networks: - webnet networks: webnet:
这个docker-compose.yml文件告诉Docker要做以下事情：
（1）从registry中拉取映像（该映像上一节已经上传到registry中了）；
（2）运行这个映像的5个实例，并把它们作为一个service，这个service的名字叫web。限制每个映像实例最多使用10%的CPU以及50MB的RAM；
（3）如果某一个实例运行失败，则重新启动容器；
（4）将主机的80端口映射到web的80端口；
（5）命令web的所有容器通过负载均衡网络来共享80端口，这个负载均衡网络的名称为webnet（而在内部，这些容器会在一个临时端口上发布web的80端口）。
（6）使用默认配置来定义webnet网络（这是一个负载均衡网络）。
◆ 想知道Compose文件的版本、名称和命令？
在上面的.yml文件中，设置该Compose文件的版本为version:”3”。这主要是为了让它和swarm mode相兼容。在使用负载均衡或优化每个service（如web）的性能时，我们可以使用deploy key（要求Compose的文件版本至少为3.x）及其子选项。我们可以使用命令docker stack deploy来运行该文件（求Compose的文件版本至少为3.x）。我们也可以使用docker-compose up来运行版本为3的文件（使用non swarm配置），但是我们主要集中在stack部署上，因为我们要构建一个swarm示例。
另外，你可以选择任何有意义的名字来命名这个Compose文件。Docker-compose.yml只是一个标准的名字。如果你愿意，你也可以修改这个文件的名字为docker-stack.yml。
4.4 运行这个可负载均衡的app
在运行docker stack deploy命令之前，要先运行如下命令：
[root@localhost stackapp]# docker swarm init
Error response from daemon: could not choose an IP address to advertise since this system has multiple addresses on interface ens33 (2002:de00:9d8:13:e5bd:c0f4:4442:2f01 and fec0::13:c1ed:f7ca:7553:ac46) - specify one with --advertise-addr
[root@localhost stackapp]# docker swarm init --advertise-addr 192.168.137.100
Swarm initialized: current node (wb84qmjkg6a5fcjyctwu1w9bm) is now a manager.
To add a worker to this swarm, run the following command:
docker swarm join --token SWMTKN-1-2artmf0hhoogqfr4vyedfb70mtzweuzl1xpmt2i30ucu4u7dem-37vux6r0nqwq5srf9b2ls73tl 192.168.137.100:2377
To add a manager to this swarm, run 'docker swarm join-token manager' and follow the instructions.
◆ 注意：下一节我们将讲解这个命令。如果不首先运行命令docker swarm init，将会出现错误”this node is not a swarm manager”。
现在可以运行了，运行时需要提供一个程序名称，比如getstartedlab：
[root@localhost stackapp]# docker stack deploy -c docker-compose.yml getstartedlab
Creating network getstartedlab_webnet
Creating service getstartedlab_web
这个service stack将在主机上运行映像的5个容器实例。
运行如下命令获取应用程序中这个service的信息：
[root@localhost stackapp]# docker service ls
ID NAME MODE REPLICAS IMAGE PORTS
zpirjxrx0a2k getstartedlab_web replicated 5/5 robin/get-started:part2 *:80->80/tcp
可以看到该命令输出了web这个service，以app名称开头。同时列出了service ID，副本数量，映像名称以及暴露的端口号。
Docker swarms运行许多任务，这些任务用于生成容器。任务拥有状态和ID，下面命令可以查看一个service的所有任务：
[root@localhost stackapp]# docker service ps getstartedlab_web
ID NAME IMAGE NODE DESIRED STATE CURRENT STATE ERROR PORTS
u8mloe2aazxm getstartedlab_web.1 robin/get-started:part2 localhost.localdomain Running Running 9 minutes ago
ymqip7d7609n getstartedlab_web.2 robin/get-started:part2 localhost.localdomain Running Running 9 minutes ago
nt6jz4ve6g25 getstartedlab_web.3 robin/get-started:part2 localhost.localdomain Running Running 9 minutes ago
r2vab9f056x6 getstartedlab_web.4 robin/get-started:part2 localhost.localdomain Running Running 9 minutes ago
u0uo3p4f5cgy getstartedlab_web.5 robin/get-started:part2 localhost.localdomain Running Running 9 minutes ago
接下来进一步窥探这些任务，通过如下命令输出该任务的container ID：
docker inspect --format='{{.Status.ContainerStatus.ContainerID}}' <task>
具体运行结果为：
[root@localhost stackapp]# docker inspect --format='{{.Status.ContainerStatus.ContainerID}}' ymqip7d7609n
17cf23c88c62a88885d42d8c3abf966bb4252591f726db708e694daf70cfae67
反过来，你也可以通过容器ID，来获取到任务ID，命令如下：
docker inspect --format="{{index .Config.Labels \"com.docker.swarm.task.id\"}}" <container>
命令运行结果如下：
[root@localhost stackapp]# docker inspect --format="{{index .Config.Labels \"com.docker.swarm.task.id\"}}" 17cf23c88c62a88885d42d8c3abf966bb4252591f726db708e694daf70cfae67
ymqip7d7609n8erb6jln555r8
下面列出所有的容器：
[root@localhost stackapp]# docker container ls -q
8a2580dc2365
17cf23c88c62
39d373308296
3ce07d66e7ef
a6f5914f3ead
下面在浏览器中输入URL，并多次刷新：
每次刷新，可以看到容器ID变化了，从而演示了负载均衡功能。浏览器每次请求时，采用round-robin的方式来选择5个副本中的一个，来响应请求。
◆ 注意：在这里，响应一个HTTP请求可能需要30秒，这并不能说明Docker或者swarm的性能，因为Redis的依赖缺失导致响应较长。到现在，因为同样的原因，访客数量统计也没有实现，因为我们还没有添加用于持久化数据的服务。
4.5 Scale这个app
可以通过修改docker-compose.yml文件中的replicas数值来scale这个app，保存修改后，重新运行命令docker stack deploy:
[root@localhost stackapp]# docker stack deploy -c docker-compose.yml getstartedlab
Updating service getstartedlab_web (id: zpirjxrx0a2kkbcssry0hut9x)
将replicas的数值修改为8。运行上面命令后，Docker将会立即更新，不需要关闭stack或杀死任何容器。
然后在运行命令docker container ls –q来看看重新配置的实例。如果你增加了副本数量，相应的，就会增加更多的任务，增加更多的容器。
[root@localhost stackapp]# docker container ls -q
7b05af8ade35
1215e3c20797
9394135300ec
8a2580dc2365
17cf23c88c62
39d373308296
3ce07d66e7ef
a6f5914f3ead
4.6 关闭app和swarm
4.6.1 关闭app
使用命令docker stack rm来关闭app：
[root@localhost stackapp]# docker stack rm getstartedlab
Removing service getstartedlab_web
Removing network getstartedlab_webnet
[root@localhost stackapp]# docker container ls -q
[root@localhost stackapp]#
4.6.2 关闭swarm
命令docker stack rm只是移除了app，但是我们的单节点swarm还依然在运行：
[root@localhost stackapp]# docker node ls
ID HOSTNAME STATUS AVAILABILITY MANAGER STATUS wb84qmjkg6a5fcjyctwu1w9bm * localhost.localdomain Ready Active Leader
使用如下命令来关闭swarm：
[root@localhost stackapp]# docker swarm leave --force
Node left the swarm.
[root@localhost stackapp]# docker node ls
Error response from daemon: This node is not a swarm manager. Use "docker swarm init" or "docker swarm join" to connect this node to swarm and try again.
[root@localhost stackapp]#
这就移除了swarm。重要的一点，你创建swarm所在的命令行shell，和运行swarm的虚拟“Docker machines”所在的命令行shell，是同一个命令行shell。所以，后面你就不会迷惑于究竟你使用的是哪个Dockerized host，或者你使用的是哪个swarm。
本节学习了在单个机器上运行swarm，下节将学习在机器集群上运行swarm。
◆ 注意：Compose文件用于在Docker下定义应用程序。通过使用Docker Cloud，可以将该文件上传到云上。
4.7 总结
产品中实现容器的方式就是将容器作为service来运行。Service使用Compose文件来规范一个容器的行为，这个文件可以scale、约束、重新部署我们的app。即便是service在运行中，改变该service也能够立即生效。
4.8 本节命令
本节命令列表：
docker stack ls # List stacks or apps docker stack deploy -c <composefile> <appname> # Run the specified Compose file docker service ls # List running services associated with an app docker service ps <service> # List tasks associated with an app docker inspect <task or container> # Inspect task or container docker container ls -q # List container IDs docker stack rm <appname> # Tear down an application docker swarm leave --force # Take down a single node swarm from the manager
