mirror of
https://github.com/yeasy/docker_practice.git
synced 2024-11-24 15:28:54 +00:00
Merge pull request #59 from rio-2607/rio-docker-practice
Add the content for the docker-swarm project
This commit is contained in:
yeasy
commit
4cb1252a98
@ -1 +1,9 @@
|
||||
## 安装
|
||||
安装swarm的最简单的方式是使用Docker官方的swarm镜像
|
||||
> $ sudo docker pull swarm
|
||||
|
||||
可以使用下面的命令来查看swarm是否成功安装。
|
||||
> $ sudo docker run --rm swarm -v
|
||||
|
||||
输出下面的形式则表示成功安装(具体输出根据swarm的版本变化)
|
||||
> swarm version 0.2.0 (48fd993)
|
||||
|
||||
@ -1 +1,10 @@
|
||||
## 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。
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
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
|
||||
|
||||
302
swarm/usage.md
302
swarm/usage.md
@ -1 +1,303 @@
|
||||
## 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&
|
||||
|
||||
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
|
||||
|
||||
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"
|
||||
|
||||
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。
|
||||
|
||||
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
|
||||
|
||||
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
|
||||
|
||||
我们在84这台机器上执行这条命令，输出如下：
|
||||
<pre><code>
|
||||
rio@084:~$ sudo docker run --rm swarm create
|
||||
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。
|
||||
|
||||
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：
|
||||
<pre><code>
|
||||
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。
|
||||
在83这台机器上面的执行结果如下：
|
||||
<pre><code>
|
||||
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"
|
||||
</code></pre>
|
||||
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：
|
||||
<pre><code>
|
||||
sudo docker run -d -p 2376:2375 swarm manage token://b7625e5a7a2dc7f8c4faacf2b510078e
|
||||
</code></pre>
|
||||
执行结果如下：
|
||||
<pre><code>
|
||||
rio@083:~$ sudo docker run -d -p 2376:2375 swarm manage token://b7625e5a7a2dc7f8c4faacf2b510078e
|
||||
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。
|
||||
现在通过docker ps命令来看下有没有启动成功
|
||||
<pre><code>
|
||||
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
|
||||
</code></pre>
|
||||
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。
|
||||
|
||||
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>
|
||||
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
|
||||
</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。
|
||||
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。
|
||||
<pre><code>
|
||||
rio@085:~$ sudo docker -H 192.168.1.83:2376 info
|
||||
Containers: 8
|
||||
Strategy: spread
|
||||
Filters: affinity, health, constraint, port, dependency
|
||||
Nodes: 2
|
||||
sclu083: 192.168.1.83:2375
|
||||
└ Containers: 1
|
||||
└ Reserved CPUs: 0 / 2
|
||||
└ Reserved Memory: 0 B / 4.054 GiB
|
||||
sclu084: 192.168.1.84:2375
|
||||
└ Containers: 7
|
||||
└ Reserved CPUs: 0 / 2
|
||||
└ 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？
|
||||
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：
|
||||
<pre><code>
|
||||
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"
|
||||
</code></pre>
|
||||
|
||||
第二种方法：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：
|
||||
<pre><code>
|
||||
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
|
||||
rio@083:~$ cat cluster
|
||||
192.168.1.83:2375
|
||||
192.168.1.84:2375
|
||||
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：
|
||||
<pre><code>
|
||||
rio@083:~$ sudo docker run -d -p 2376:2375 -v $(pwd)/cluster:/tmp/cluster swarm manage file:///tmp/cluster
|
||||
364af1f25b776f99927b8ae26ca8db5a6fe8ab8cc1e4629a5a68b48951f598ad
|
||||
</code></pre>
|
||||
使用docker ps来查看有没有启动成功：
|
||||
<pre><code>
|
||||
rio@083:~$ 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
|
||||
</code></pre>
|
||||
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：
|
||||
<pre><code>
|
||||
rio@s085:~$ sudo docker -H 192.168.1.83:2376 info
|
||||
Containers: 9
|
||||
Strategy: spread
|
||||
Filters: affinity, health, constraint, port, dependency
|
||||
Nodes: 3
|
||||
atsgxxx: 192.168.1.227:2375
|
||||
└ Containers: 0
|
||||
└ Reserved CPUs: 0 / 4
|
||||
└ Reserved Memory: 0 B / 2.052 GiB
|
||||
sclu083: 192.168.1.83:2375
|
||||
└ Containers: 2
|
||||
└ Reserved CPUs: 0 / 2
|
||||
└ Reserved Memory: 0 B / 4.054 GiB
|
||||
sclu084: 192.168.1.84:2375
|
||||
└ Containers: 7
|
||||
└ Reserved CPUs: 0 / 2
|
||||
└ Reserved Memory: 0 B / 4.053 GiB
|
||||
</code></pre>
|
||||
|
||||
##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。
|
||||
先来演示下--strategy=spread的情况
|
||||
<pre><code>
|
||||
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
|
||||
</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
|
||||
<pre><code>
|
||||
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
|
||||
</code></pre>
|
||||
在启动一个redis，查看结果
|
||||
<pre><code>
|
||||
|
||||
rio@085:~$ sudo docker -H 192.168.1.83:2376 run --name node-2 -d -P redis
|
||||
7965a17fb943dc6404e2c14fb8585967e114addca068f233fcaf60c13bcf2190
|
||||
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
|
||||
</code></pre>
|
||||
再次启动一个redis，查看结果
|
||||
<pre><code>
|
||||
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
|
||||
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
|
||||
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
|
||||
</code></pre>
|
||||
可以看到三个container都是分布在不同的节点上面的。
|
||||
|
||||
现在来看看binpack策略下的情况。在083上面执行命令：
|
||||
<pre><code>
|
||||
rio@083:~$ sudo docker run -d -p 2376:2375 -v $(pwd)/cluster:/tmp/cluster swarm manage --strategy=binpack file:///tmp/cluster
|
||||
f1c9affd5a0567870a45a8eae57fec7c78f3825f3a53fd324157011aa0111ac5
|
||||
</code></pre>
|
||||
现在在集群中启动三个rediscontainer，查看分布情况：
|
||||
<pre><code>
|
||||
rio@085:~$ 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
|
||||
7e778bde1a99c5cbe4701e06935157a6572fb8093fe21517845f5296c1a91bb2
|
||||
rio@085:~$ sudo docker -H 192.168.1.83:2376 run --name node-3 -d -P redis
|
||||
2195086965a783f0c2b2f8af65083c770f8bd454d98b7a94d0f670e73eea05f8
|
||||
rio@085:~$ sudo docker -H 192.168.1.83:2376 ps
|
||||
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
|
||||
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
|
||||
</code></pre>
|
||||
可以看到，所有的container都是分布在同一个节点上运行的。
|
||||
|
||||
##Swarm Filters
|
||||
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。
|
||||
###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
|
||||
<pre><code>
|
||||
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
|
||||
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：
|
||||
<pre><code>
|
||||
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>
|
||||
rio@085:~$ sudo docker -H 192.168.1.83:2376 run --name redis_1 -d -e constraint:label_name==084 redis
|
||||
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。
|
||||
接下来再在084这台机器上启动一个redis container
|
||||
<pre><code>
|
||||
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
|
||||
<pre><code>
|
||||
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：
|
||||
<pre><code>
|
||||
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
|
||||
</code></pre>
|
||||
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>
|
||||
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
|
||||
</code></pre>
|
||||
|
||||
###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
|
||||
<pre><code>
|
||||
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
|
||||
</code></pre>
|
||||
然后再次启动两台redis
|
||||
<pre><code>
|
||||
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
|
||||
</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
|
||||
<pre><code>
|
||||
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
|
||||
</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
|
||||
<pre><code>
|
||||
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。
|
||||
<pre><code>
|
||||
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。
|
||||
###Port Filter
|
||||
Port也会被认为是一个唯一的资源
|
||||
<pre><code>
|
||||
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。
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
Loading…
Reference in New Issue
Block a user