第5部分：堆栈 | Part 5: Stacks

1：概况介绍

2：集装箱

3：服务

4：成群

5：堆叠

6：部署应用程序

先决条件

安装Docker版本1.13或更高版本。

弄到码头组成如上文所述第三部分先决条件...

弄到码头机械如上文所述第四部分先决条件...

阅读第1部分中的方向。

学习如何在第2部分中创建容器。

确保您已经发布了friendlyhello你创造的形象将其推送到注册表.我们将在这里使用这个共享的图像。

确保你的图像作为一个部署的容器。运行此命令，在您的信息开槽username，repo和tag：docker run -p 80:80 username/repo:tag，然后访问http://localhost/。

有一份你的docker-compose.yml从第3部分手巧。

确保你安装的机器第4部分已经准备好了。跑docker-machine ls来验证这个。如果机器停止运行docker-machine start myvm1引导经理，然后是docker-machine start myvm2启动工人。

让你创造的蜂群第4部分准备好了。跑docker-machine ssh myvm1 "docker node ls"来验证这个。如果群集出现，两个节点都将报告一个ready现状。如果没有，请重新初始化蜂群，并按照建立你的蜂群...导言在第4部分，您了解了如何设置一个群集，这是一个运行Docker的机器集群，并在其中部署了一个应用程序，容器在多台机器上协同运行。在第5部分中，您将到达分布式应用程序层次结构的顶端：堆叠堆栈是一组相互关联的服务，它们共享依赖关系，可以编排和缩放在一起。单个堆栈能够定义和协调整个应用程序%28的功能，尽管非常复杂的应用程序可能需要使用多个堆栈%29。一些好消息是，从技术上讲，从第3部分开始，您就一直在使用堆栈，那时您创建了一个撰写文件并使用了docker stack deploy但是，这是运行在单个主机上的单个服务堆栈，而这通常不是生产过程中发生的情况。在这里，您将学习到的知识，使多个服务相互关联，并运行在多台机器上。你做得很好，这是你的家添加新服务并重新部署将服务添加到我们的docker-compose.yml档案。首先，让我们添加一个免费的可视化服务，让我们看看我们的集群是如何调度容器的。

敞开docker-compose.yml在编辑器中，并将其内容替换为以下内容。一定要更换username/repo:tag还有你的图像细节。

版本：“3”服务：web：#替换用户名/repo：标记与您的名称和图像详细信息图片：username/repo：标签部署：副本：5重新启动[医]策略：条件：失败资源：限制：cpu：“0.1”内存：50m端口：-“80：80”网络：-webnet可视化器：图像：dockersames/可视化器：稳定端口：-“8080：8080”卷：-“/var/run/docker.sock：/var/run/docker.sock”部署：放置：约束：node.ole==Manager网络：-网络网络：

这里唯一的新发现是对等服务web，命名visualizer.你会在这里看到两件新的事情：volumes键，使可视化器访问主机的Docker套接字文件，并且placement关键，确保该服务只在群集管理器上运行，而不是在员工身上运行。那是因为这个容器Docker创建的开源项目，显示在图表中的群集上运行的Docker服务。

稍后我们将更多地讨论位置限制和卷。

复制这个新的docker-compose.yml把文件交给蜂群经理，myvm1* 码头机scp码头-合成物.yml myvm 1：~

重新运行docker stack deploy命令，所有需要更新的服务都将被更新：

$ docker-machine ssh myvm1“docker stack deploy -c docker-compose.yml getstartedlab”更新服务getstartedlab_web（id：angi1bf5e4to03qu9f93trnxm）更新服务getstartedlab_visualizer（id：l9mnwkeq2jiononb5ihz9u7a4）

看看可视化器。您visualizer在端口8080 上运行的Compose文件中看到。通过运行获取其中一个节点的IP地址docker-machine ls。转到8080端口的IP地址，您将看到可视化器正在运行：您希望管理器上运行

的单个副本visualizer，并且5个实例web遍布整个群集。您可以通过运行来验证此可视化效果docker stack ps <stack>：docker-machine ssh myvm1“docker stack ps getstartedlab”可视化器是一个独立的服务，可以在任何包含它的应用程序中运行。它不依赖于其他任何东西。现在让我们创建一个服务呢有一个依赖项：Redis服务将提供一个访问者counter.Persist dataLet再次通过相同的工作流程来添加一个Redis数据库来存储应用程序数据。

保存这个新的docker-compose.yml文件，它最终添加了Redis服务。一定要更换username/repo:tag还有你的图像细节。

Redis在Docker图书馆有一个官方形象，并已被授予短图片。image名称...redis所以不username/repo这里的记号。Redis端口6379已经由Redis预先配置，以便从容器公开到主机，在我们的撰写文件中，我们将它从主机公开给全世界。因此，如果您愿意，您可以将任何节点的IP输入到RedisDesktopManager中，并管理这个Redis实例。

最重要的是，在redis使数据在此堆栈的部署之间保持不变的规范：

-  `redis` always runs on the manager, so it’s always using the same filesystem.
-  `redis` accesses an arbitrary directory in the host’s file system as `/data` inside the container, which is where Redis stores data.

这将在主机的物理文件系统中为Redis数据创建一个“真相源”。没有这个，Redis就会将其数据存储在/data在容器的文件系统中，如果重新部署容器，它就会被清除掉。

这一真相来源有两个组成部分：

- The placement constraint you put on the Redis service, ensuring that it always uses the same host.
- The volume you created that lets the container access `./data` (on the host) as `/data` (inside the Redis container). While containers come and go, the files stored on `./data` on the specified host will persist, enabling continuity.

您已经准备好部署新的Redis使用堆栈。