生产环境中使用Docker Swarm的一些建议

译者按:实践中会发现，生产环境中使用单个Docker节点是远远不够的，搭建Docker集群势在必行。然而，面对Kubernetes, Mesos以及Swarm等众多容器集群系统，我们该如何选择呢？它们之中，Swarm是Docker原生的，同时也是最简单，最易学，最节省资源的，至少值得我们多了解一下。本文将介绍一些非常实用的建议。

为了保证可读性，本文采用意译而非直译。另外，本文版权归原作者所有，翻译仅用于学习。

如果你在单个生产节点上用过Docker，然后发现单个节点的资源不够用，那么你会怎么做呢？我也遇到过这种情况! 关于在生产环境中使用Docker Swarm，我会为你提供一些建议，也许能够帮到你。这些都是我一年来积累的一些经验。

1. 阅读官方文档

2. Docker Swarm要点

Swarm集群的网络通信(服务发现，负载均衡以及容器间通信)非常可靠。当你开启一个服务的端口之后，在Swarm集群中的任何一个节点都可以访问它。负载均衡也是由Swarm提供的。后文会提到一些之前遇到的问题，但是Docker 1.13之后，这些问题都解决了。

使用Swarm只需要掌握少量命令。下面是我每天需要用到的所有命令:

# 创建服务
docker service create \  
  --image nginx \
  --replicas 2 \
  nginx 

# 更新服务
docker service update \  
  --image nginx:alpine \
  nginx 

# 删除服务
docker service rm nginx

# 减少服务实例(这比直接删除服务要好)
docker service scale nginx=0

# 增加服务实例
docker service scale nginx=5

# 查看所有服务
docker service ls

# 查看服务的容器状态
docker service ps nginx

# 查看服务的详细信息。
docker service inspect nginx

实现零宕机部署也非常简单。这样也可以方便地实现持续部署:

# 构建新镜像
docker build -t  . 

# 将新镜像上传到Docker仓库
docker push 

# 更新服务的镜像
docker service update --image  service

Swarm非常容易入门。分布式系统通常是非常复杂的。与其他容器集群系统(Mesos, Kubernetes)相比，Swarm的学习曲线最低。在没有任何Swarm知识的情况下，我只花了一周时间，就把服务从单个Docker主机迁移到20个节点的Docker集群上。

更新服务要慎重。你的容器同时运行在多个主机上。更新服务时，只需要更新Docker镜像。合理的测试和部署流程是保证成功的关键。

3. 决定哪些容器部署在Swarm集群

并非所有服务都应该部署在Swarm集群内。数据库以及其他有状态服务就不适合部署在Swarm集群内。理论上，你可以通过使用labels将容器部署到特定节点上，但是这样的话，Swarm集群外的节点就很难访问它们了(Docker 1.12没有很好的方法，但是1.13之后可以使用attachable network)。如果你允许集群外的节点访问数据库，则所有节点都可以访问它，这显然不符合你的需求。另外，Docker Swarm的跨节点数据卷(cross-host mounted volumes)并不可靠，一个简单的文件上传都可能引起问题。

无状态的容器就非常适合部署在Swarm集群中，它们可以由环境变量进行配置(使用ENV指令)。建议为开源工具构建镜像，例如，可以将Nginx的配置文件放到Docker镜像中。

下面是我部署在Swarm集群中的服务:

Django channels (网页应用)
Nginx(代理)
Celery(周期性任务)
Sensu(监控)

下面是我部署在Swarm集群之外的容器:

Postgres(数据库)
Redis(缓存)

4. 配置Docker仓库

另外，你应该为Docker镜像设置版本，这样更加易于回滚。

5. 将半无状态的服务变得完全无状态

所谓半无状态服务，就是容器需要依赖一些不太重要的外部文件。你可以使用数据卷(volume)，但是更好的选择是使用S3或者其他云存储服务。记住，想要获得扩展性，云是最好的选择。

例如，我不得不构建Nginx镜像，将配置文件放到镜像中。使用数据卷挂载Nginx配置文件不是很方便。

6. 配置日志收集服务

docker service update \  
  --log-driver gelf \
  --log-opt  \
  --log-opt tag=example-tag \
  example-service

7. 创建attachable network

attachable network是一个非常重要的特性。你最好使用它，否则docker run创建的容器将无法接入Swarm集群的网络。这是Docker 1.13之后的版本才有的功能，也许你需要升级。

创建attachable network的命令如下:

docker network create --driver=overlay --attachable core

8. 先使用环境变量，再考虑Secrets API

# 创建服务时指定环境变量
docker service create \  
  --env VAR=VALUE \
  --env-file FILENAME \
  ...

# 增加、删除环境变量
docker service update \  
  --env-add VAR=NEW_VALUE \
  --env-rm VAR \
  ..

9. 设置合理的服务容器个数以及并行更新的容器个数

一方面，你需要保证足够多的容器数来处理负载以及作为灾备，另一方面，太多的容器会导致CPU和内存资源不足。因此，你需要配置合理的服务容器个数，也就是说，某个服务，需要运行合理个数的容器。

另外，默认的update-parallelism 值是1，这就意味着更新服务时，每次只更新1个容器。通常，这个值太小了。我的建议是将它设为 服务容器数 / 2.。

10. 将Swarm配置代码化

docker-compose文件示例

# docker-compose.prod.yml
version: '3'  
services:  
  webapp:
    image: 
    networks:
      - ingress
    deploy:
      replicas: ${WEBAPP_REPLICAS}
      mode: replicated
      restart_policy:
        condition: on-failure

  proxy:
    image: 
    networks:
      - ingress
    ports:
      - 80:80
      - 443:443
    deploy:
      replicas: ${NGINX_REPLICAS}
      mode: replicated
      restart_policy:
        condition: on-failure

networks:  
  ingress:
    external: true

部署命令

export NGINX_REPLICAS=2 WEBAPP_REPLICAS=5

docker login   
docker stack deploy \  
  -c docker-compose.prod.yml\
  --with-registry-auth \
  frontend

另外，docker-compse文件支持环境变量(${VARIABLE})，这样你可以动态地调整配置。

11. 设置资源限制

根据我的经验，你需要限制所有服务的CPU使用。这样可以防止单个容器占用主机的所有的CPU资源。

reserve-cpu 选项也非常有用。当我希望平均地将所有容器部署到各个主机时，我会使用reserve-cpu ，它可以保证每个容器都有足够地资源。示例：

# 限制服务占用的CPU资源
docker service update  
  --limit-cpu 0.25
  --reserve-cpu 0.1
  webapp

13. 监控网络连接

我遇到过Swarm网络方面的问题。有时候所有的请求都被转发到某一个容器，然而还有9个其他容器正在运行。这时，可以尝试减少/增加实例个数，或者改变路由类型(使用--endpoint-mode选项)

如果没有监控日志的话，这样的问题很难被发现。因此，搭建监控系统是非常必要的。

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