本文講的是docker swarm：經濟高效的容器排程【編者的話】本文**了幾種容器排程策略，並以記憶體約束為例，討論了如何利用docker swarm，通過資源約束實現容器的合理排程。其中，對容器資源的約束，包括硬約束和軟約束，硬約束是指記憶體資源的實際限制條件，而軟約束則是當伺服器實際記憶體資源有足余時，容器可自由使用，一旦記憶體資源有所緊缺，則約束開始生效。硬約束和軟約束的結合使用，可以在減少資源浪費的同時保證服務的穩定性。
我們每天在數百台伺服器上執行成百上千個容器，面臨的最大乙個挑戰是怎樣高效地排程容器。容器的排程是指在一組伺服器上處理容器分配的問題，以保證服務能平穩執行。由於這些需要排程的容器是客戶應用程式的元件，我們必須在還未知曉其效能特點之前進行排程。
不合適的排程方法會導致以下可能的結果：
過多的資源配置——意味著更高的成本。
過少的資源配置——意味著使用者的穩定性差。
合適的排程方法對我們而言很重要，以經濟高效的方式，提供最好的使用者體驗。
起初，在我們的
早期產品
中使用了相同的排程方法。這個方法（在docker swarm之前）沒有以任何方式對容器的執行進行約束，而只是簡單地隨機選擇乙個伺服器。
但是，執行全棧環境和執行**段是完全不同的事——我們很快發現，這個解決方案並不理想。我們的伺服器經常因繁忙導致cpu過載和記憶體不足。
我們一起根據需要，定義了一種新的排程器：不再隨機選擇伺服器；要能約束執行所需的資源分配，理想情況下，還要易於部署。
幸運的是，docker swarm擁有了全部這些特性，最近該工具的穩定性也已滿足生產環境的要求。我們使用
spread
排程策略，以減少因伺服器故障而損壞的容器數量。並設定了基於映象的類別關係，同類容器可以執行在同樣的伺服器中。
我們使用了datadog中
docker整合
功能，可詳細觀測容器使用資源的情況。datadog包含了所有我們需要的資料，可用來描述每個容器的記憶體或cpu使用率，以及每個伺服器的磁碟使用率。
有了這份資料，我們發現記憶體是制約因素（不是cpu或磁碟），因此，我們決定利用記憶體約束來排程我們的容器。我們根據觀測到的datalog記憶體分配情況，設定我們的記憶體約束在99％的位置即1gb。我們還可以手動重置對每乙個容器的約束。
結果顯示，這個約束非常有效！我們將不會再看到伺服器記憶體不足，或因超載而執行緩慢。
享受了這個發現所帶來的穩定性，在一段時間後，我們注意到，這種策略過度占用了伺服器資源。大多數容器實際的記憶體使用率遠遠低於該記憶體硬約束1gb。這意味著我們所付費的比實際使用的多很多。
我們想要更經濟高效，但又不能損失穩定性。降低硬約束不是乙個好的選擇，因為耗記憶體的應用會因為這個約束而崩潰。
我們需要一種基於估計的約束，在必要時又可以被突破的排程方法。值得慶幸的是，docker提供了
--memory-reservation
選項來設定記憶體軟約束。當設定該軟約束時，容器可以自由地使用所需的記憶體，但是，當伺服器上有記憶體爭用時，docker會試圖縮減記憶體到軟約束值以內。基於軟約束的排程會減少浪費，並設定乙個硬約束來阻止失控。但swarm沒有這個功能，所以是時候需要我們使用go語言，給swarm建立乙個
定製版本
分支，可排程軟記憶體約束，而不是硬約束。再使用datadog收集資料，基於概率選擇理想的軟約束閥值，並設定硬約束為容器使用的最大值。這個方法顯著地減少了浪費，而且也沒有影響到穩定。
docker1.12.0版中，最酷的乙個功能是排程軟約束的能力。雖然它仍等待發布，不過我們已經提前嘗試，可簡便地使用如下命令來排程軟約束。
docker service create --reserve-memory****************************************===
譯者介紹
陳晏娥，鞍鋼集團礦業公司資訊開發中心高階工程師，專注虛擬化技術。
原文發布時間為：
2016-08-17
陳晏娥docker swarm：經濟高效的容器排程
基於經濟高效的SOA產品 ESB
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Docker Swarm排程策略
swarm在用命令swarm manager啟動swarm manager時，可用 strategy指定排程策略。swarm提供了三種排程策略計算節點的排名，在排程 例如選擇哪乙個節點執行容器時 時，取排名最前的節點。這三種排程策略是 spread binpack random random策略 隨...
docker swarm核心概念
翻譯自docker官方文件，原文 本節介紹了docker1.12中集群管理和編排特性的特有概念。節點是swarm中的乙個docker引擎例項。你也可以把它想成是乙個docker節點。你可以在乙個物理機或雲伺服器上執行多個節點，但生產環境中的swarm部署通常包括分布在多個物理機和雲平台上的docke...