From c8145685604c200ed5d1333b7bb0e5d60f938e17 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Baohua Yang Date: Thu, 21 May 2015 19:57:58 +0800 Subject: [PATCH] Split out the swarm scheduling and filter sections --- README.md | 2 +- SUMMARY.md | 2 + swarm/filter.md | 83 ++++++++++++++++++++++++ swarm/scheduling.md | 63 ++++++++++++++++++ swarm/usage.md | 151 -------------------------------------------- 5 files changed, 149 insertions(+), 152 deletions(-) create mode 100644 swarm/filter.md create mode 100644 swarm/scheduling.md diff --git a/README.md b/README.md index 7539f7b..0b504ef 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,7 +1,7 @@ Docker —— 从入门到实践 =============== -v0.4 +v0.4.1 [Docker](docker.com) 是个伟大的项目，它彻底释放了虚拟化的威力，极大降低了云计算资源供应的成本，同时让应用的分发、测试、部署和分发都变得前所未有的高效和轻松！ diff --git a/SUMMARY.md b/SUMMARY.md index 678670a..c451b53 100644 --- a/SUMMARY.md +++ b/SUMMARY.md @@ -83,6 +83,8 @@ * [简介](swarm/intro.md) * [安装](swarm/install.md) * [使用](swarm/usage.md) + * [调度器](swarm/scheduling.md) + * [过滤器](swarm/filter.md) * [Etcd 项目](etcd/README.md) * [简介](etcd/intro.md) * [安装](etcd/install.md) diff --git a/swarm/filter.md b/swarm/filter.md new file mode 100644 index 0000000..84536da --- /dev/null +++ b/swarm/filter.md @@ -0,0 +1,83 @@ +## 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。 +###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 +

+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 +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： +

+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， +

+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 +

+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 +

+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： +

+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。 +

+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 +

+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 +

+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 +

+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 +

+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。 +

+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。 +###Port Filter +Port也会被认为是一个唯一的资源 +

+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。 diff --git a/swarm/scheduling.md b/swarm/scheduling.md new file mode 100644 index 0000000..cab0a9f --- /dev/null +++ b/swarm/scheduling.md @@ -0,0 +1,63 @@ +## 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 +

+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 +

+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 +

+
+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
+
+再次启动一个redis，查看结果 +

+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
+
+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： +

+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： +

+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
+
+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 diff --git a/swarm/usage.md b/swarm/usage.md index 7e7061b..5a0c173 100644 --- a/swarm/usage.md +++ b/swarm/usage.md @@ -150,154 +150,3 @@ Nodes: 3 └ Reserved CPUs: 0 / 2 └ Reserved Memory: 0 B / 4.053 GiB - -##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 -

-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 -

-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
-
-在启动一个redis，查看结果 -

-
-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
-
-再次启动一个redis，查看结果 -

-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
-
-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： -

-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： -

-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
-
-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 -

-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 -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： -

-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， -

-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 -

-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 -

-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： -

-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。 -

-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 -

-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 -

-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 -

-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
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-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 -

-sudo docker –H 192.168.1.83:2376 run –name redis1 –d –e affinity:image==redis redis 
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-redis1这个container只会在已经下载了redis镜像的节点上运行。 -

-sudo docker -H 192.168.1.83:2376 run -d --name redis -e affinity:image==~redis redis
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-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 -

-sudo docker -H 192.168.1.83:2376 run -d -p 80:80 nginx
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-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。 - - - -