base=https://github.com/docker/machine/releases/download/v0.14.0 &&
curl – L $base/docker-machine-$(uname – s)-$(uname – m) >/usr/local/bin/docker-machine &&
chmod +x /usr/local/bin/docker-machine
Группа взаимосвязанных приложений
У нас уже есть несколько разных приложений, допустим, таких как Nginx, MySQL и наше приложение. Мы их изолировали в разных контейнерах, теперь она не конфликтуют между собой и Nginx и NySQL мы не стали тратить время и усилия на изготовление собственной конфигурации, а просто скачали: docker run mysql, docker run Nginx, а для приложения docker build.; docker run myapp – p 80:80 bash. Как видно, казалось бы, всё очень просто, но есть два момента: управление и взаимосвязь.
Для демонстрации управления возьмём контейнер нашего приложения, и реализуем две возможности – старт и создание (переборку). Для ручного старта, когда мы знаем, что контейнер уже создан, но просто остановлен, достаточно выполнить docker start myapp, но для автоматического режима этого недостаточно, а нам нужно написать скрипт, который бы учитывал, существует ли уже контейнер, существует ли для него образ:
if $(docker ps | grep myapp)
then
docker start myapp
else
if! $(docker images | grep myimage)
docker build.
fi
docker run – d – name myapp – p 80:80 myimage bash
fi
А для создания нужно удалить контейнер, если он существует:
if $(docker ps | grep myapp)
docker rm – f myapp
fi
if! $(docker images | grep myimage)
docker build.
fi
docker run – d – name myapp – p 80:80 myimage bash
Понятно, что нужно общими параметры, название образа, контейнера вывести в переменные, проверить, что Dockerfile есть, он валидный и только после этого удалять контейнер и много другого. Для понимания реального масштаба, на вдаваясь во взаимодействие контейнеров, о клонировании (масштабирование) этих групп и тому подобного, а только упомяну, то что команда docker run может превышать один – два десятка строк. Например, десяток проброшенных портов, монтируемых папок, ограничения на память и процессор, связи с другими контейнерами и ещё немного специфичных параметров. Да, это нехорошо, но делить в таком варианте на множество контейнеров сложно, из-за отсутствия карты взаимодействия контейнеров. Но возникает вопрос: Не много ли нужно делать, чтобы просто предоставить пользователю возможность стартовать контейнер или пересобрать? Зачастую ответ системного администратора сводится к тому, что давать доступы можно только избранным. Но и тут есть решение: docker-compose – инструмент для работы с группой контейнеров:
#docker-compose
version: v1
services:
myapp:
container-name: myapp
images: myimages
ports:
– 80:80
build:.
Для старта docker-compose up – d, а для переборки docker down; docker up – d. Причём, при изменении конфигурации, когда не нужна полная переборка, произойдёт просто её обновление.
Теперь, когда мы упрости процесс управления одиночным контейнером, давайте поработаем с группой. Но тут, для нас изменится только сам конфиг:
#docker-compose
version: v1
services:
mysql:
images: mysql
Nginx:
images: Nginx
ports:
– 80:80
myapp:
container-name: myapp
build:.
depence-on: mysql
images: myimages
link:
– db: mysql
– Nginx: Nginx
Здесь мы видим всю картину в целом, контейнера связаны одной сетью, где приложение может обращаться к mysql и Nginx по хостам db и Nginx, соответственно, контейнер myapp будет создан, только когда после поднятия базы данных mysql, даже если это займёт некоторое время.
Service Discovery
С ростом кластера вероятность падения нод вырастает и ручное обнаружение произошедшего усложняется, для автоматизации обнаружение вновь появившихся сервисов и их исчезновение предназначены системы Service Discovery. Но, чтобы кластер мог обнаруживать состояние но, учитывая, что система децентрализована – ноды должны уметь обмениваться сообщениями с друг другом и выбирать лидера, примерами могут быть Consul, ETCD и ZooKeeper. Мы рассмотрим Consul исходя их следующих его особенностей: вся программа – одни файл, крайне прост в работает и настройке, имеет высокоуровневый интерфейс (Zookiper его не имеет, полагается, что со временем должны появиться сторонние приложения, его реализующие), написан на не требовательном языке к ресурсам вычислительной машины (Consul – Go, Zookeeper – Java) и пренебрегли его поддержкой в других системах, такай как, например, ClickHouse (поддерживает по умолчанию ZooKeeper).
Проверим распределение информации между нодами с помощью распределенного key-value хранилища, то есть, если мы в одну ноду добавили записи, то они должны распространиться и на другие ноды, при этом жёстко заданного координирующего (Master) ноды у неё не должно быть. Поскольку Consul состоит из одного исполняемого файла – скачиваем его с официального сайта по ссылке https://www.consul.io/downloads.html на каждой ноде:
Читать дальше