如何用容器快速部署這三個應用？
如何提高效能？
如何保障後端可用性？
在我以往的實踐中，容器的編排使用了docker-compose實現，問題一就已經解決。但docker-compose也只是用於編排，可以各啟動三個服務的乙個容器，效能與高可用性就可能不能滿足要求。
對於效能與高可用，如果是大型專案，目前不二的選擇就是kubernetes(k8s)，但是我的專案不足以稱之為「大型專案」，因此我考慮的是，如何在單宿主機上提高效能與高可用。
docker swarm是官方整合至 docker cli 中的集群服務（雖然被k8s後來居上，但是其設計理念與功能也是十分成熟完善，架構上與k8s有很多共通點）。swarm可以連線多個宿主機作為集群節點，當然也是支援單機容器集群的部署。swarm的集群部署需要建立services,secret等，也是較為繁瑣，因此有stack工具能夠解析compose檔案，讓建立各種服務的過程描述於yaml指令碼中，更方便管理。
當然，stack解析的compose檔案語法與docker-compose所支援的略微有不同，但大多是通用的，具體後面提到。
綜上可以總結一下幾個工具的關係與區別：
優勢/劣勢僅針對我的後端架構而言工具/服務
優勢劣勢
是否滿足
docker-compose
容器編排
不支援高可用
否kubernetes
容器編排，高可用，適合大型專案無是
swarm
容器編排，高可用
成熟度略差於k8s
是stack
屬於swarm的命令，用於應用compose檔案
n/an/a
**中特意加上了stack，因為最開始我把stack和swarm視為同一級了。swarm更多是提供集群環境，協調各種服務元件，而stack更像是乙個命令列工具，呼叫swarm的各種命令啟動不同服務等。
每個服務由任務（task）的複製集組成，乙個任務就是乙個容器（container）。例如乙個後端服務，我們可以通過啟動 3 個複製任務來提高效能。服務是程式的出入口，雖然啟動了 3 個任務，我們訪問這個服務時候還是用服務名即可，請求會在幾個任務之間按 rr(輪詢) 機制被處理。
介紹了 docker swarm 的幾個概念之後，我們來實際實現標題「用 docker swarm 實現容器服務高可用」吧！
因為我在單機上部署我的應用，擴充套件 swarm 節點的操作就不贅述了。首先初始乙個swarm集群：
docker swarm init
複製**
docker network ls會看到新建立了兩個網路：
異常解決
在除錯 swarm 部署應用時，我在 3 臺機器執行了一樣的操作，奇怪的是其中一台伺服器在初始化 swarm 集群後，只建立了ingress，導致應用部署後任務無法啟動。
通過執行：
docker service ps --no-trunc
複製**
複製**
發現是 docker 網路出了問題，通過對比幾台伺服器的網路找到是docker_gwbridge的缺失。
手動建立該網橋解決問題：
docker network create \
--subnet 172.20.0.0/20 \
--gateway 172.20.0.1 \
-o com.docker.network.bridge.enable_icc=false \
-o com.docker.network.bridge.name=docker_gwbridge \
docker_gwbridge
複製**
但是 docker 提供了更方便的方式來部署、擴充套件乙個應用————docker-compose.yml配置檔案
compose 檔案
先按我的服務架構，寫乙份docker-compose.yml檔案：
version: '3'
services:
rabbit:
image: rabbitmq:3
ports:
- "5672:5672"
networks:
- webnet
web:
image: myweb:latest
command: python manage.py runserver 0.0.0.0:8000
environment:
- django_settings_module=bd_annotation_proj.settings.staging
deploy:
replicas: 3
depends_on:
- rabbit
- worker
ports:
- "8000:8000"
networks:
- webnet
celery-worker:
image: myweb:latest
command: celery -a bd_annotation_proj worker -l info
environment:
- django_settings_module=bd_annotation_proj.settings.staging
deploy:
replicas: 2
depends_on:
- rabbit
networks:
- webnet
networks:
webnet:
複製**
建立應用與服務
複製**
服務檢視
# 檢視所有服務
docker service ls
複製**
docker ps檢視容器 id 等資訊。
修改docker-compose.yml中的replicas配置來擴充套件複製集：
...
delopy:
replicas: 5
複製**
複製**
如果映象發生了更新，此時需要針對性地更新服務：
複製**
會有進度條顯示當前服務中任務的更新進度。
通過執行：
複製**
結束應用的生命週期，應用相關的任務、服務與網路都會被刪除。
通過 docker swarm 部署完成我的應用後，我通過刪除容器檢視重啟情況實際測試了一下高可用性，完全符合我的預期。swarm 中的ingress類似 nginx，已經替我們完成了負載均衡，我們只要享受這種便利就好。
效能上，由於啟動了 3 個容器，相比之前在乙個容器中使用uwsgi的方式執行服務，部分請求響應時間提公升 10 倍，相當滿意。
容器是開發者的福音，無論是前後端還是測試運維都有必要學習與應用它。雖然容器編排的戰役可以說是 k8s 拿下，但是 swarm 在很多場景也是能夠勝任。還是那句話：技術沒有對錯，只有合適不合適！
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