2.docker services

配置docker的负载均衡


1.建立一个文件docker-compose.yml,具体内容如下:


This docker-compose.yml file tells Docker to do the following:(具体解释如下)

Run five instances of the image we uploaded in step 2 as a service called web, limiting each one to use, at most, 10% of the CPU (across all cores), and 50MB of RAM.

# 运行我们之前制作好放置到docker仓库的docker 镜像,限制每个使用的资源为10%的CPU和50MB的内存

Immediately restart containers if one fails.  # 如果失败快速重启

Map port 80 on the host to web’s port 80. # 映射到外部的80端口

Instruct web’s containers to share port 80 via a load-balanced network called web net. (Internally, the containers themselves will publish to web’s port 80 at an ephemeral port.)

# 通过负载均衡分享80端口

Define the web net network with the default settings (which is a load-balanced overlay network).

#用默认的设置定义网络





2.Run your new load-balanced app

Before we can use the docker stack deploy command we’ll first run(用doker stack deploy命令之前必须先执行下边的命令)

[root@host1 ~]#docker swarm init

Note: We’ll get into the meaning of that command in part 4. If you don’t run docker swarm init you’ll get an error that “this node is not a swarm manager.”

Now let’s run it. You have to give your app a name – here it is set to getstartedlab:

# 运行命令,之前要先起一个名字,这里设置的是getstartedlab

[root@host1 ~]#docker stack deploy -c docker-compose.yml getstartedlab

See a list of the five containers you just launched:

[root@host1 ~]#docker stack ps getstartedlab

You can run curl http://localhost several times in a row, or go to that URL in your browser and hit refresh a few times. Either way, you’ll see the container ID randomly change, demonstrating the load-balancing; with each request, one of the five replicas is chosen at random to respond.

# 通过网址访问刷新,会看到页面的容器ID 不断的发生变化,演示着负载均衡的效果,随机的五选一来回复


3.Scale the app(规模化应用 )

You can scale the app by changing the replicas value in docker-compose.yml, saving the change, and re-running the docker stack deploy command:(当docker-compose.yml文件的内容发生变化时,可以通过重新执行docker stack deploy -c docker-compose.yml getstartedlab来重新部署,不需要先关闭再重新启动

[root@host1 ~]#docker stack deploy -c docker-compose.yml getstartedlab

Docker will do an in-place update, no need to tear the stack down first or kill any containers.


4.Take down the app

Take the app down with docker stack rm:(关闭app)

[root@host1 ~]#docker stack rm getstartedlab

It’s as easy as that to stand up and scale your app with Docker. You’ve taken a huge step towards learning how to run containers in production. Up next, you will learn how to run this app on a cluster of machines.(下一节讲述如何在集群运行应用)

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 204,293评论 6 478
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 85,604评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 150,958评论 0 337
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,729评论 1 277
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,719评论 5 366
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,630评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,000评论 3 397
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,665评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,909评论 1 299
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,646评论 2 321
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,726评论 1 330
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,400评论 4 321
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,986评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,959评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,197评论 1 260
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 44,996评论 2 349
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,481评论 2 342

推荐阅读更多精彩内容