14、Docker swarm-1-理论

Docker swarm-1

本章要点：docker-swarm集群基础理论，docker compose与swarm的对比

参考文档：Docker Swarm 全面总结，Docker Swarm介绍，Docker之Swarm详细讲解，Swarm 集群管理，compose 多主机网络共享 overlay，纳米ai

Docker swarm概述

​ 我们用完docker compose就会发现它只能在单台机器上运行，如果是多主机节点，那compose就不太适用了，这里就需要用到swarm, Swarm是Docker官方提供的一款集群管理工具, 几乎全部用 GO 语言来完成的开发的，代码开源站点, 其主要作用就是若干台安装docker的机器抽象为一个整体, 并且通过一个入口统一管理这些Docker主机上的各种Docker资源。

Docker Swarm 与 Docker Compose 对比分析

来源： 可参考ai查询

• 核心定位与功能

  特性	Docker Compose	Docker Swarm
  核心目标	管理单主机上的多容器应用	管理多主机容器集群，提供服务编排、高可用和负载均衡
  部署范围	仅限当前主机	跨多个服务器或节点组成的集群
  服务编排能力	通过 docker-compose.yml 定义多容器依赖关系，一键启动/停止应用	支持服务扩缩容、滚动更新、自愈能力（容器异常时自动重启）
  负载均衡	无内置负载均衡，需手动配置	内置 DNS 负载均衡，支持服务发现和外部负载均衡集成
  高可用	不支持，依赖单主机稳定性	基于 Raft 协议选举 manager 节点，避免单点故障

• 架构差异

  • Docker Compose

    • 采用单机架构，通过 YAML 文件（docker-compose.yml ）声明多个容器的配置（如镜像、端口、 volumes、依赖关系等），执行 docker-compose up 即可按配置启动所有服务。仅能管理当前主机上的容器，不具备跨主机调度能力。

  • Docker Swarm

    • 采用 master-slave 集群架构：

      • Manager 节点：负责集群管理、服务调度、负载均衡配置等。

      • Worker 节点：运行容器并接受 Manager 节点的统一管理。

        集群通过 Raft 协议自动选举 Manager 节点，确保高可用，无需额外依赖外部服务 。

• 适用场景

  工具	适用场景	不适用场景
  Docker Compose	1. 开发环境的多容器应用测试（如前端+后端+数据库） 2. 单主机部署的小型应用	1. 生产环境的大规模集群部署 2. 跨主机容器管理
  Docker Swarm	1. 生产环境的容器集群管理 2. 需高可用和负载均衡的微服务架构	1. 单机环境的简单应用部署 2. 复杂的容器编排需求（如自动扩缩容策略）

• 总结

  • 若需在单机环境快速管理多容器应用，选择 Docker Compose；
  • 若需跨主机集群部署并保证高可用，选择 Docker Swarm。
  • 生产环境中，Swarm 适合中小型集群，复杂场景可考虑 Kubernetes。

服务架构

上图可以看出，Swarm 是典型的 master-slave 结构，通过发现服务来选举 manager。manager 是中心管理节点，各个 node 上运行 agent 接受 manager 的统一管理，集群会自动通过 Raft 协议分布式选举出 manager 节点，无需额外的发现服务支持，避免了单点的瓶颈问题，同时也内置了 DNS 的负载均衡和对外部负载均衡机制的集成支持。

工作原理

• Docker Engine client

  docker service create：我们通过 docker service create 这个命令去创建一个服务
  

• swarm manager

  • 调度

    • API：这个请求直接由Swarm manager的API进行接收，接收命令并创建服务对象。
    • orchestrator：为服务创建一个任务。
    • allocater：为这个任务分配IP地址。
    • dispatcher：将任务分配到指定的节点。
    • scheduler：再该节点中下发指定命令。

  • 其使用Raft实现，管理器维护整个 swarm 及其上运行的所有服务的一致内部状态。为了利用 swarm 模式的容错特性，Docker 建议您根据组织的高可用性要求实现奇数个节点。当您有多个管理器时，您可以在不停机的情况下从管理器节点的故障中恢复。

    • 三个管理器的群体最多可以容忍一个管理器的损失。
    • 一个五管理器群可以容忍最大同时丢失两个管理器节点。
    • 一个N管理器集群最多可以容忍管理器的丢失 (N-1)/2。
    • Docker 建议一个群最多有七个管理器节点。

• worker node

  • 调度
    • container：创建相应的容器。
    • worker：连接到调度程序以检查分配的任务。
    • executor：执行分配给工作节点的任务。
  • 工作节点也是 Docker 引擎的实例，其唯一目的是执行容器。Worker 节点不参与 Raft 分布式状态，不做出调度决策，也不为 swarm 模式 HTTP API 提供服务。

  

重要概念

• Swarm：集群的管理和编排是使用嵌入docker引擎的SwarmKit，可以在docker初始化时启动swarm模式或者加入已存在的swarm。
• Node：每一个docker engine都是一个node（节点），分为 manager 和worker。Manager节点还执行维护所需群集状态所需的编排和集群管理功能。Work节点接收并执行从管理器节点分派的任务。
• Service：一个服务是任务的定义，管理机或工作节点上执行。它是群体系统的中心结构，是用户与群体交互的主要根源。创建服务时，你需要指定要使用的容器镜像。
• Task：任务是在docekr容器中执行的命令，Manager节点根据指定数量的任务副本分配任务给worker节点。一个任务包含了一个容器及其运行的命令。task是service的执行实体，task启动docker容器并在容器中执行任务。

命令行说明

• docker swarm：集群管理

  • 作用：执行集群的管理功能，维护集群的状态，选举一个leader节点去执行调度任务。

  • 子命令说明，通过 docker swarm --help查看

    参数	说明
    init	初始化集群
    join	将节点加入集群

• docker service：服务管理

  • 作用： 一个服务是work节点上执行任务的定义。创建一个服务，指定了容器所使用的镜像和容器运行的命令

  • 子命令说明，通过docker service --help查看

    参数	说明
    create	创建一个新的服务
    inspect	列出一个或多个服务的详细信息
    ps	列出一个或多个服务中的任务信息
    ls	列出服务
    rm	删除一个或多个服务
    scale	扩展一个或多个服务
    update	更新服务

• docker node：节点管理

  • 作用： 接收和执行任务。参与容器集群负载调度，仅用于承载 task

  • 子命令说明，通过docker node --help查看

    参数	说明
    demote	将集群中一个或多个节点降级
    inspect	显示一个或多个节点的详细信息
    ls	列出集群中的节点
    promote	将一个或多个节点提升为管理节点
    rm	从集群中删除停止的节点，–force强制删除参数
    ps	列出一个或多个节点上运行的任务
    update	更新节点

调度策略

Swarm在调度(scheduler)节点（leader节点）运行容器的时候，会根据指定的策略来计算最适合运行容器的节点，目前支持的策略有：spread, binpack, random

• Spread

  • 在同等条件下，Spread 策略会选择运行容器最少的那台节点来运行新的容器，binpack策略会选择运行容器最集中的那台机器来运行新的节点。使用 Spread 策略会使得容器会均衡的分布在集群中的各个节点上运行，一旦一个节点挂掉了只会损失少部分的容器。

• Binpack

  • Binpack策略最大化的避免容器碎片化，就是说 binpack 策略尽可能的把还未使用的节点留给需要更大空间的容器运行，尽可能的把容器运行在一个节点上面。

• Random

  • 顾名思义，就是随机选择一个 Node 来运行容器，一般用作调试用，spread 和 binpack 策略会根据各个节点的可用的 CPU, RAM 以及正在运行的容器的数量来计算应该运行容器的节点。

• Docker Swarm 三种原生调度策略对比

  策略类型	核心逻辑	优势	局限性	适用场景
  Spread（默认）	优先选择资源（CPU、内存）占用最少的节点，均衡分配容器。	集群负载均衡，避免单点过载，提升整体稳定性。	在复杂资源需求场景下可能导致资源碎片化，部分节点资源利用率低。	通用场景，需保证节点负载均匀的业务。
  Binpack	优先将容器集中调度到资源剩余较多的节点，尽可能填满节点。	提高单节点资源利用率，减少空闲节点，降低硬件成本。	可能导致部分节点负载过高，影响任务执行效率和容错能力。	资源密集型任务，需最大化硬件利用率。
  Random	随机选择节点分配容器（简单策略，较少实际应用）。	实现简单，无复杂计算开销。	完全不考虑资源状态，可能导致负载失衡和资源浪费。	测试环境或对调度效率要求极低的场景。

Cluster 模式特性

• 批量创建服务： 建立容器之前先创建一个 overlay 的网络，用来保证在不同主机上的容器网络互通的网络模式。
• 强大的集群的容错性： Swarm Cluster 不光只是提供了优秀的高可用性，同时也提供了节点弹性扩展或缩减的功能。当容器组想动态扩展时，只需通过 scale 参数即可复制出新的副本出来。如果有需求想在每台节点上都 run 一个相同的副本，方法其实很简单，只需要在命令中将 “–replicas n” 更换成 “–mode=global” 即可！
• 复制服务（–replicas n）： 将一系列复制任务分发至各节点当中，具体取决于您所需要的设置状态，例如 “–replicas 3”。
• 全局服务（–mode=global）： 适用于集群内全部可用节点上的服务任务，例如“–mode global”。如果大家在 Swarm 集群中设有 7 台 Docker 节点，则全部节点之上都将存在对应容器。
• 调度机制： 所谓的调度其主要功能是cluster的server端去选择在哪个服务器节点上创建并启动一个容器实例的动作。它是由一个装箱算法和过滤器组合而成。每次通过过滤器（constraint）启动容器的时候，swarm cluster 都会调用调度机制筛选出匹配约束条件的服务器，并在这上面运行容器。