docker进阶篇，docker集群介绍

docker swarm

官网：https://docs.docker.com/engine/swarm/how-swarm-mode-works/nodes/

什么是 docker swarm

docker swarm 是 docker 官方提供的容器编排和集群管理工具。它允许用户将多个 docker 主机组成一个虚拟的 docker 集群，以便更高效地管理和运行容器化应用程序。

docker swarm 采用主从架构，其中有一个主节点和多个工作节点。主节点负责管理整个集群，维护集群状态，并接受用户的命令进行应用程序的部署和管理。工作节点是实际运行容器的节点，它们接收来自主节点的任务指令，并在自己的主机上创建、启动和管理相应的容器。

使用 docker swarm，用户可以通过简单的命令或配置文件定义应用程序的服务和任务，然后将其部署到整个集群中。swarm 会自动将应用程序的任务分配到可用的工作节点上，并提供负载均衡和容器的高可用性。如果某个节点发生故障或新增节点加入集群，swarm 会自动进行容器的迁移和重新分配，以保证应用程序的稳定运行。

总而言之，docker swarm 为用户提供了一个简单、可扩展和高可用的容器编排和集群管理解决方案，使得容器化应用程序的部署和管理更加便捷和可靠。

基础环境准备

  1. 启动4个服务器（保证在一个网段内）

192.168.0.111

192.168.0.112

192.168.0.113

192.168.0.114

  1. 命名服务器（方便查看，node111、node112、node113、node114）

  2. 每一个服务器都安装 docker

docker swarm 架构

在这里插入图片描述

搭建集群环境

swarm 基本命令

[root@node111 ~]# docker swarm --helpUsage:  docker swarm COMMANDManage SwarmCommands:# 初始化节点init        Initialize a swarm# 加入节点join        Join a swarm as a node and/or manager
  1. 初始化第一个节点：
# 初始化一个节点并暴露出去
[root@node111 ~]# docker swarm init --advertise-addr 192.168.0.111
Swarm initialized: current node (h6cjybqx8m7fqc9vih7z1qcdy) is now a manager.# 添加工作节点的命令
To add a worker to this swarm, run the following command:docker swarm join --token SWMTKN-1-019i2ettz5yuv6j62eqpwk4ensnmc50fauda6ohd6p0bgkn27b-dzbzn9jzsz9q3zrf6zvdena70 192.168.0.111:2377# 添加管理节点的命令 docker swarm join-token manager
# 初始化的节点为主节点，必须先由初始化的节点先加入管理节点后其它节点才可以加入到管理节点，也就是192.168.0.111(node111)这个节点
# node111 需要先执行 docker swarm join-token manager 加入到 manager 管理节点
To add a manager to this swarm, run 'docker swarm join-token manager' and follow the instructions.[root@node111 ~]# docker swarm join-token manager
# node111 加入管理节点后，如果再想加入其它管理节点，执行下面的命令
To add a manager to this swarm, run the following command:docker swarm join --token SWMTKN-1-019i2ettz5yuv6j62eqpwk4ensnmc50fauda6ohd6p0bgkn27b-bprv9pj27xgt5hq1m1b4xhguu 192.168.0.111:2377

第一个初始化的节点（node111）在集群中是 leader 领导者节点

  1. 如果你当前电脑上的 docker 已经加入了一个 swarm 集群，先要离开节点
docker swarm leave
docker swarm leave --force	# 强制离开
  1. 将第二台机器加入 worker 工作节点
[root@node112 ~]# docker swarm join --token SWMTKN-1-019i2ettz5yuv6j62eqpwk4ensnmc50fauda6ohd6p0bgkn27b-dzbzn9jzsz9q3zrf6zvdena70 192.168.0.111:2377
This node joined a swarm as a worker.
  1. 将第三台机器加入 manager 管理节点
[root@node113 ~]# docker swarm join --token SWMTKN-1-019i2ettz5yuv6j62eqpwk4ensnmc50fauda6ohd6p0bgkn27b-bprv9pj27xgt5hq1m1b4xhguu 192.168.0.111:2377
This node joined a swarm as a manager.
  1. 将第四台机器加入 manager 管理节点
[root@node114 ~]# docker swarm join --token SWMTKN-1-019i2ettz5yuv6j62eqpwk4ensnmc50fauda6ohd6p0bgkn27b-bprv9pj27xgt5hq1m1b4xhguu 192.168.0.111:2377
This node joined a swarm as a manager.
  1. 查看集群是否搭建成功

列出当前 docker swarm集群中的所有节点（包括主节点和工作节点）的详细信息

docker node ls

这个命令只能在 manager 管理节点上运行，不能在 worker 工作节点上运行

这里为什么有构建3台 manager 管理节点，是因为 Raft 协议

Raft 协议

Raft 协议是一种用于分布式一致性的共识算法。它旨在解决分布式系统中的领导者选举、日志复制和安全性等问题，以保证多个节点之间的一致性和可靠性。

在 Raft 协议中，一个集群由多个节点组成，其中包括一个领导者节点和多个跟随者节点。所有的操作都必须经过领导者节点进行处理和协调，而跟随者节点则按照领导者节点的指令执行相应的操作。

Raft协议的核心机制是通过选举来确定领导者节点。当集群启动或者当前的领导者节点出现故障时，会触发一次新的选举过程。在选举中，节点会互相发送请求并进行投票，最终得票最多的节点成为新的领导者。

一旦领导者选举完成，Raft协议使用日志复制机制来确保集群中的节点都具有相同的日志序列。领导者节点负责接收客户端的操作请求，并将其转化为一条指令记录到自己的日志中。然后，领导者节点通过心跳机制将日志复制给跟随者节点，跟随者节点在收到并复制日志后，返回确认给领导者节点。当大多数节点都确认了一条日志后，该日志被认为是已提交的，并可以执行相应的操作。

通过以上机制，Raft协议保证了分布式系统中的一致性和可靠性。它提供了明确的领导者选举过程、日志复制机制和安全性保障，使得分布式系统的设计和实现更加可靠和简单。

为什么使用3个管理者节点？

如果我们使用双主双从搭建，只有两个管理节点，如果一个节点挂了，另外一个节点也不能用，这是因为 Raft 一致性算法，必须要确保大多数节点存活才可以用，所以要保证有奇数个节点，生产环境最少3 manager

  1. 先保证有两个管理节点，挂掉其中一台。另一个管理节点docker node ls命名不可用。

  2. 如果有 worker 和 manager 节点离开了，状态会更新为 down，不可用了。

  3. 可以没有 worker 工作节点，全是管理节点。

  4. 如果 leader 领导者节点挂了，就全部都挂掉了。

结论：

Raft 协议保证：至少要保证有两个及两个以上的管理者节点，集群才可以使用，否则直接挂掉。

这就是 Raft 协议，确保大多数节点存活才可以用！高可用！

使用 swarm

命令：

docker service

示例1：创建 nginx

# 集群下 docker service create
[root@node111 ~]# docker service create -p 8888:80 --name my-nginx nginx

通过docker service启动服务，服务会挂载任意一个节点上，在任何服务器都可以访问到该服务，不需要在启动容器的节点中访问。

# 查看服务的详细信息
[root@node111 ~]# docker service inspect --pretty my-nginxID:		v3dzdnv1hokey3174ytg7ydbs
Name:		my-nginx
# 副本数量 Replicated
Service Mode:	ReplicatedReplicas:	1
Placement:
UpdateConfig:Parallelism:	1On failure:	pauseMonitoring Period: 5sMax failure ratio: 0Update order:      stop-first
RollbackConfig:Parallelism:	1On failure:	pauseMonitoring Period: 5sMax failure ratio: 0Rollback order:    stop-first
ContainerSpec:Image:		nginx:latest@sha256:0d17b565c37bcbd895e9d92315a05c1c3c9a29f762b011a10c54a66cd53c9b31Init:		false
Resources:
Endpoint Mode:	vip
Ports:PublishedPort = 8888Protocol = tcpTargetPort = 80PublishMode = ingress [root@node111 ~]# docker service ps my-nginx
ID             NAME         IMAGE          NODE             DESIRED STATE   CURRENT STATE           ERROR     PORTS
v0ukz27ag5tg   my-nginx.1   nginx:latest   node112   Running         Running 3 minutes ago

如果一台服务器不够用了，可以进行扩容。

所有和服务相关的命令 docker service

使用参数--replicas

# 创建时指定副本个数
docker service create --replicas 3 my-nginx# 对已有的服务进行扩容
[root@node111 ~]# docker service update --replicas 3 my-nginx
my-nginx
overall progress: 3 out of 3 tasks 
1/3: running   
2/3: running   
3/3: running   
verify: Service converged

回滚命令：rollback

# 回滚到之前的状态！（当前和上一个来回回滚）
docker service rollback my-nginx# 灰度发布
# --image nginx:1.18.0-alpine  新的容器镜像
# --update-parallelism 1 同时更新的数量
# --update-delay 10s 
[root@node111 ~]# docker service update --image nginx:1.18.0-alpine --update-parallelism 1 --update-delay 10s my-nginx

示例2：tomcat

# 给服务创建一个专属网络
docker network create -d overlay tomcat-net# 启动服务 
[root@node111 ~]# docker service create --name tomcat \
> --network tomcat-net \
> -p 8080:8080 \
> --replicas 3 \
> tomcat
yscxmfw6uchsivqrsald8tj11
overall progress: 3 out of 3 tasks 
1/3: running   
2/3: running   
3/3: running   
verify: Service converged # 扩缩容
# docker service scale tomcat=5# 服务删除
#[root@node111 ~]# docker service rm tomcat
tomcat# 服务一旦移除，所有节点上的容器就自动停止

示例3：wordpress

  1. 创建网络
  2. 创建 mysql 服务
[root@node111 ~]# docker service create --name mysql --env MYSQL_ROOT_PASSWROD=root --env MYSQL_DATABASE=wordpress --network demo --mount type=volume,source=mysql-data,destination=/var/lib/mysql mysql:5.7.24
# 如果做了数据共享，那么启动多份的话，是可以保证数据不同的。
  1. 创建 wordpress 服务
[root@node111 ~]# docker service create --name wordpress -p 80:80 --env WORDPRESS_DB_USER=root --env WORDPRESS_DB_PASSWORD=root --env WORDPRESS_DB_HOST=mysql:3306 --env WORDPRESS_DB_NAME=wordpress --network demo wordpress
  1. 访问测试

说明：服务模式

服务模式一共有两种：Ingress 和 Host，如果不指定，则默认的是 Ingress；

  • Ingress 模式（overlay 网络）下，到达 swarm 任何节点的8080端口的流量，都会映射到任何服务副本的内部80端口，就算该节点上没有 tomcat 服务副本也会映射；

  • Host 模式下，仅在运行有容器副本的机器上开放端口，使用 Host 模式的命令如下：

docker service create --name tomcat \
--network host \
--publish published=8080,target=8080,mode=host \
--replicas 2 \
tomcat:7.0.96-jdk8-openjdk

swarm 的一些概念

  • 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

主要是init初始化节点，join加入节点

  • node：

一个节点是 docker 引擎集群的一个实例。您还可以将其视为 docker 节点。您可以在单个物理计算机或云服务器上运行一个或多个节点，但生产群集部署通常包括分布在多个物理和云计算机上的 docker 节点。

要将应用程序部署到 swarm，请将服务定义提交给 管理器节点。管理器节点将称为任务的工作单元分派 给工作节点。

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。manager 节点选择单个领导者来执行编排任务。

工作节点接收并执行从管理器节点分派的任务（Task）。默认情况下，管理器节点还将服务作为工作节点运行，但您可以将它们配置为仅运行管理器任务并且是仅管理器节点。代理程序在每个工作程序节点上运行，并报告分配给它的任务。工作节点向管理器节点通知其分配的任务的当前状态，以便管理器可以维持每个工作者的期望状态。

  • 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。
说明：docker service 不管镜像的构建的。必须要自己去构建镜像。通过docker service启动

  • 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

在这里插入图片描述

swarm 特点

  1. docker engine集成集群管理

使用 docker engine cli 创建一个 docker engine 的 swarm 模式，在集群中部署应用程序服务。链接数以万计的 docker 节点。

  1. 去中心化设计

swarm 角色分为 manager 和 worker 节点，manager 节点故障不影响应用使用，raft 协议原则。

  1. 扩容缩容

可以声明每个服务运行的容器数量，通过添加或删除容器数自动调整期望的状态。

  1. 期望状态协调

swarm manager 节点不断监视集群状态，并调整当前状态与期望状态之间的差异。例如，设置一个服务运行10个副本容器，如果两个副本的服务器节点崩溃，manager 将创建两个新的副本替代崩溃的副本。并将新的副本分配到可用的 worker 节点。

  • 一个节点上在运行3个容器，节点停止，运行，它会在其他节点上拉起这三个容器。
  1. 多主机网络

可以为服务指定 overlay 网络。当初始化或更新应用程序时，swarm manager 会自动为 overlay 网络上的容器分配IP地址。

  1. 服务发现

swarm manager 节点为集群中的每个服务分配唯一的 DNS 记录和负载均衡 VIP。可以通过 swarm 内置的 DNS 服务器查询集群中每个运行的容器。

  1. 负载均衡

实现服务副本负载均衡，提供入口访问。也可以将服务入口暴露给外部负载均衡器再次负载均衡。

  • 多个服务，随机访问其中的服务
  • 读取容器的 id 信息，打印到日志
  1. 安全传输

swarm 中的每个节点使用TLS相互验证和加密，确保安全的其他节点通信。

  1. 滚动更新

升级时，逐步将应用服务更新到节点，如果出现问题，可以将任务回滚到先前版本。

工作模式

  • node：

在这里插入图片描述

  • service：

在这里插入图片描述

  • 任务与调度
swarm manager：-- 1、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。-- 2、orchestrator：为服务创建一个任务。-- 3、allocater：为这个任务分配IP地址。-- 4、dispatcher：将任务分配到指定的节点。-- 5、scheduler：在该节点中下发指定命令。
worker node：接收manager任务后去运行这个任务。-- 1、container：创建相应的容器。-- 2、worker：连接到调度程序以检查分配的任务-- 3、executor：执行分配给工作节点的任务

在这里插入图片描述

服务副本与全局服务

在 docker swarm 中部署的 service，有几种类型？

这个问题的答案，非常的简单，2种：

  • replicated（副本）
  • global（全局），启动一个服务，会在所有的节点，自动拉起，保证每个节点上都有该容器运行，日志、监控

下面的图表显示了一个有3个副本的 service（黄色）和一个 global 的 service（灰色）：

在这里插入图片描述

调整 service 以什么方式运行

--mode string                        
Service mode (replicated or global) (default "replicated")docker service create --mode replicated --name mytom tomcat:7 默认的# 副本类型的 service，就是你需要部署几个副本，指定一下就可以有几个 task 在 swarm 集群中运行docker service create --mode global --name test alpine ping baidu.com
# 全局类型的 service，类似于 k8s 的 daemonset 对象，就是在每个节点上都运行一个 task，不需要预先指定副本的数量，如果有新的节点加入到集群中，也会自动的在这个节点上运行一个新的 task.

补充 Label 的说明

我们讨论了 service 部署的两种模式:global mode 和 replicated mode。无论采用 global mode 还是 replicated mode，副本运行在哪些节点都是由 swarm 决定的，作为用户我们有没有可能精细控制 service 的运行位置呢？

能，使用 label

逻辑分两步：

  1. 为每个 node 定义 label。
  2. 设置 service 运行在指定 label 的 node 上。
docker node update --label-add env=test 节点1
docker node update --label-add env=prod swarm-worker2# 指定在那个机器上来拉起这个服务。很少用
docker service create \--constraint node.labels.env==test \--replicas 3 \--name my_web \--publish 8080:80 \httpd#更新 service，将其迁移到生产环境：
docker service update --constraint-rm node.labels.env==test my_web  
docker service update --constraint-add node.labels.env==prod my_web

网络概念说明

在 swarm service 中有三个重要的网络概念：

  • overlay networks 管理 swarm 中 docker 守护进程间的通信。你可以将服务附加到一个或多个已存在的 overlay 网络上，使得服务与服务之间能够通信。
  • ingress network 是一个特殊的 overlay 网络，用于服务节点间的负载均衡：启动多个服务，访问的时候随机分配到一个服务上。当任何 swarm 节点在发布的端口上接收到请求时，它将该请求交给一个名为 IPVS 的模块。IPVS 跟踪参与该服务的所有 IP 地址，选择其中的一个，并通过 ingress 网络将请求路由到它。

​ 初始化或加入 swarm 集群时会自动创建 ingress 网络，大多数情况下，用户不需要自定义配置，但是 docker 17.05 和更高版本允许你自定义。

  • docker_gwbridge 是一种桥接网络，将 overlay 网络（包括 ingress 网络）连接到一个单独的 docker 守护进程的物理网络。默认情况下，服务正在运行的每个容器都连接到本地 docker 守护进程主机的 docker_gwbridge 网络。

​ docker_gwbridge 网络在初始化或加入 swarm 时自动创建。大多数情况下，用户不需要自定义配置，但是 docker 允许自定义。

名称类型注释
docker_gwbridgebridgenone
ingressoverlaynone
custom-networkoverlaynone
  • docker_gwbridge 和 ingress 是 swarm 自动创建的，当用户执行了 docker swarm init/connect 之后。
  • docker_gwbridge 是 bridge 类型的负责本机 container 和主机直接的连接。
  • ingress 负责 service 在多个主机 container 之间的路由。
  • custom-network 是用户自己创建的 overlay 网络，通常我们都需要创建自己的 network 并把 service 挂在上面。

ingress 网络。vip（虚拟 ip 模式）

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

到这里 docker 多机通信逻辑及实战就结束了，但 docker swarm 只是匆匆过客，最终还是要回到 kubernetes 上。

docker stack

简介

我们介绍了 docker compose，它是用来进行一个完整的应用程序相互依赖的多个容器的编排的，但是缺点是不能在分布式多机器上使用；我们也介绍了 docker swarm，它构建了 docker 集群，并且可以通过 docker service 命令在不同集群节点上运行容器服务，但是缺点是不能同时编排多个服务。

单机模式下，我们可以使用 docker compose 来编排多个服务，而 docker swarm 只能实现对单个服务的简单部署。本文的主角 docker stack ，通过 docker stack 我们只需对已有的 docker-compose.yml 配置文件稍加改造就可以完成 docker 集群环境下的多服务编排。

但是在实际的生产开发中，我们一个完整的应用需要的服务往往不止一个，通过 docker service 命令来部署的话会很麻烦，所以这里要讲一下 docker stack，它用于向 swarm 集群部署完整的应用程序堆栈，可以在分布式多机器上同时编排多个有依赖关系的服务。

stack 能够在单个声明文件中定义复杂的多服务应用，还提供了简单的方式来部署应用并管理其完整的生命周期：初始化部署 -> 健康检查 -> 扩容 -> 更新 -> 回滚，以及其他功能！可以简单地理解为 stack 是集群下的 compose。

给 docker 集群部署服务的两种方式

# 效果：单机部署。自己产生默认的网络
docker compose up -d -c docker-compose.yml# 集群部署，compose里面的所有服务会被发配到集群的各个地方
docker stack deploy docker-compose.yml

搭建一个投票服务

https://gitee.com/landylee007/voting-app

部署一个投票APP，包含如下服务：

  • 5个应用服务：vote、redis、worker，db，result
  • 工具服务：vi sua lizer

首先创建一个 docker-compose.yml 文件，使用 docker compose v3 语法

version: "3"
services:redis:image: redis:alpinenetworks:- frontenddeploy:replicas: 1update_config:parallelism: 2delay: 10srestart_policy:condition: on-failuredb:image: postgres:9.4environment:POSTGRES_USER: "postgres"POSTGRES_PASSWORD: "postgres"POSTGRES_HOST_AUTH_METHOD: "trust"volumes:- db-data:/var/lib/postgresql/datanetworks:- backenddeploy:placement:constraints: [node.role == manager]vote:image: dockersamples/examplevotingapp_vote:beforeports:- 5000:80networks:- frontenddepends_on:- redisdeploy:replicas: 2update_config:parallelism: 2restart_policy:condition: on-failureresult:image: dockersamples/examplevotingapp_result:beforeports:- 5001:80networks:- backenddepends_on:- dbdeploy:replicas: 1update_config:parallelism: 2delay: 10srestart_policy:condition: on-failureworker:image: dockersamples/examplevotingapp_workernetworks:- frontend- backenddepends_on:- db- redisdeploy:mode: replicatedreplicas: 1labels: [APP=VOTING]restart_policy:condition: on-failuredelay: 10smax_attempts: 3window: 120splacement:constraints: [node.role == manager]visualizer:image: dockersamples/visualizer:stableports:- "8080:8080"stop_grace_period: 1m30svolumes:- "/var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock"deploy:placement:constraints: [node.role == manager]networks:frontend:backend:volumes:db-data:

# 使用stackdocker stack deploy votedocket stack services votedocket stack lsdocket stack rm[root@node111 vote]# docker stack ls
NAME      SERVICES
vote      6
[root@node111 vote]# docker stack rm vote
Removing service vote_db
Removing service vote_redis
Removing service vote_result
Removing service vote_visualizer
Removing service vote_vote
Removing service vote_worker
Removing network vote_frontend
Removing network vote_backend
Removing network vote_default

vi sua lizer 监控页面：

在这里插入图片描述

stack和 compose 区别

  • stack 会忽略了“构建”指令，无法使用 stack 命令构建新镜像，它是需要镜像是预先已经构建好的。 所以 compose 更适合于开发场景；

  • compose 是一个 python 项目，在内部，它使用 docker API 规范来操作容器。所以需要安装 docker compose，以便与 docker 一起在您的计算机上使用；

  • stack 功能包含在 docker 引擎中。你不需要安装额外的包来使用它，docker stack 只是 swarm mode 的一部分。

  • stack 不支持基于第2版写的 docker-compose.yml ，也就是 version 版本至少为3。然而 compose 对版本为2和3的 文件仍然可以处理；

  • stack 把 compose 的所有工作都做完了，因此 stack 将占主导地位。而且，对于大多数用户来说，切换到使用 stack 既不困难，也不需要太多的开销。如果您是 docker 新手，或正在选择用于新项目的技术，请使用 docker stack。

常用命令

在这里插入图片描述

docker secret

查看官网介绍，secret 是 daemon API 1.25 之后引入的，它是运行在 swarm 上的命令。

生产环境下，为了安全，我们不能把各项目的配置密码写入到配置文件。

我们可以引入 docker 的 secret 方式保护密码。

场景：

  • 用户名密码
  • SSH Key
  • TLS 认证
  • 任何别人不想看到的数据
  1. 创建一个密码secret
  2. 用完就删
  3. 哪个服务想要使用只要暴露给他即可。

在这里插入图片描述

示例

echo "123456" |docker secret ceate xxx -# 传递参数
[root@node111 ~]# docker service create --name mysql --secret mysql_pwd -e MYSQL_ROOT_PASSWORD_FILE=/run/secrets/mysql_pwd -p 3306:3306 mysql:5.7# 写到yaml配置中
version: "3"
services:mysql:image: mysql:5.7ports:- 3306:3306secrets:- mysql_pwdenviroment:- MYSQL_ROOT_PASSWORD_FILE: /run/secrets/mysql_pwd# 探究
[root@node111 ~]# docker ps
CONTAINER ID   IMAGE       COMMAND                   CREATED          STATUS          PORTS                 NAMES
11b0a5f6eb2c   mysql:5.7   "docker-entrypoint.s…"   24 seconds ago   Up 23 seconds   3306/tcp, 33060/tcp   mysql.1.xfll5c4mxp9d7h5uyz2u052pe
[root@node111 ~]# docker exec -it 11b0 /bin/bash
root@11b0a5f6eb2c:/# cd /run/secrets/
root@11b0a5f6eb2c:/run/secrets# ls
mysql_pwd
root@11b0a5f6eb2c:/run/secrets# cat mysql_pwd 
123456root@11b0a5f6eb2c:/run/secrets# exit
exit

原理：

我们使用--secret mysql_pwd以后，secret 密码文件就会被解码保存到容器内部的/run/secrets/secret中。这样我们就可以在容器中任意使用。但是外部无感知。

不管怎么使用，secret 最好提前创建好。到时候声明使用就行。其实是在内存中的。整个集群 manager 是利用 raft 同步的

docker config

  • 声明：
docker config create [OPTIONS] CONFIG file|-# 使用文件方式创建
docker config create redis.conf redis.conf
docker config lsdocker service create --config redis.conf --name redis redis#config内容base64编码，是可以inspect出来的。
docker config inspect redis.conf在线解码工具：https://c.runoob.com/front-end/693/#secret文件是在容器中 /run/secrets/xxxx 暴露的
#config默认是在根目录暴露的。
docker ps
docker exec -it 容器id /bin/bash
  • 使用：
#指定位置
docker service create --name redis \--config source=redis-conf,target=/etc/redis/redis.conf,mode=0400 redis:3.0.6#2、compose文件
version: "3"
services:mysql:image: redisports:- 6379:6379config:- redis_confenviroment:- MYSQL_ROOT_PASSWORD_FILE: /

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.rhkb.cn/news/282847.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

云计算系统等保测评对象和指标选取

云计算系统等保测评对象和指标选取

1、云计算服务模式与控制范围关系 参考GBT22239-2019《基本要求》附录D 云计算应用场景说明。简要理解下图，主要是云计算系统安全保护责任分担原则和云服务模式适用性原则，指导后续的测评对象和指标选取。 2、测评对象选择 测评对象 IaaS模式 PaaS模式…
阅读更多...
文本处理（有关go web方面）

文本处理（有关go web方面）

文本处理 3.21 本文基本摘录至https://learnku.com/docs/build-web-application-with-golang/073-regular-processing/3197，仅供学习，如果有需要学习web的同学可以看这个，不懂的再来看我的，我的仅作补充 文本处理是什么&#xf…
阅读更多...
基于CSS3制作专属可自由旋转的立方体

基于CSS3制作专属可自由旋转的立方体

一、代码区域 1.1 css3代码区域 <style>* {padding: 0;margin: 0;list-style: none;}/* 1) 定义动画 */keyframes loop {0% {transform: rotateX(348deg) rotateY(67deg) rotateZ(95deg);}50% {transform: rotateX(0deg) rotateY(0deg) rotateZ(0deg);}100% {transform:…
阅读更多...
论文阅读-MIPD：一种用于分布式深度神经网络训练的自适应梯度稀疏化框架

论文阅读-MIPD：一种用于分布式深度神经网络训练的自适应梯度稀疏化框架

摘要—基于参数服务器架构的异步训练广泛应用于大规模数据集和深度神经网络模型的扩展训练。在大规模分布式深度学习系统中&#xff0c;通信一直被认为是主要瓶颈。最近的研究尝试通过梯度稀疏化和量化方法来减少通信流量。我们发现前期研究存在三个限制。首先&#xff0c;他们…
阅读更多...
基于python+vue网络相册设计与实现flask-django-nodejs-php

基于python+vue网络相册设计与实现flask-django-nodejs-php

网络相册设计与实现的目的是让使用者可以更方便的将人、设备和场景更立体的连接在一起。能让用户以更科幻的方式使用产品&#xff0c;体验高科技时代带给人们的方便&#xff0c;同时也能让用户体会到与以往常规产品不同的体验风格。 与安卓&#xff0c;iOS相比较起来&#xff0…
阅读更多...
蓝桥杯2021年第十三届省赛真题-卡片

蓝桥杯2021年第十三届省赛真题-卡片

一、题目 卡片 小蓝有很多数字卡片&#xff0c;每张卡片上都是数字 0 到 9。 小蓝准备用这些卡片来拼一些数&#xff0c;他想从 1 开始拼出正整数&#xff0c;每拼一个&#xff0c; 就保存起来&#xff0c;卡片就不能用来拼其它数了。 小蓝想知道自己能从 1 拼到多少。 例如&am…
阅读更多...
Cookie和Session登录注册案例

Cookie和Session登录注册案例

文章目录 一、需求说明![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/f29467ed6b7f4de7a568004ad50de591.png)二、用户登录1、Dao层代码2、Service层代码3、Web层代码 三、记住用户四、用户注册五、展示验证码 一、需求说明 二、用户登录 1、Dao层代码 UserMapp…
阅读更多...
双指针（滑动窗口）-算法刷题

双指针（滑动窗口）-算法刷题

一.移动零 算法思想 &#xff1a; 设置两个指针left,right&#xff0c;将数组分为三块[0,left]为不为0的元素&#xff0c;[left1,right-1]为0元素&#xff0c;[right,num.size()-1]为未扫描的区域&#xff0c;判断right位置&#xff0c;不为0元素则与left1位置元素交换,left和r…
阅读更多...
使用jupyter-Python进行模拟股票分析

使用jupyter-Python进行模拟股票分析

tushare财经数据接口包 pip install tushare作用&#xff1a;提供相关指定的财经数据 需求&#xff1a;股票分析 使用tushare包获取某股票的历史行情数据 输出该股票所有收盘比开盘上涨3%以上的日期 输出该股票所有开盘比前日收盘跌幅超过2%的日期 假如我从2015年1月1日开…
阅读更多...
人像抠图HumanSeg——基于大规模电话会议视频数据集的连接感知人像分割

人像抠图HumanSeg——基于大规模电话会议视频数据集的连接感知人像分割

前言 人像抠图将图像中的人物与背景进行像素级别的区分的技术。通过人像分割&#xff0c;可以实现诸如背景虚化、弹幕穿人等各种有趣的功能&#xff0c;为视频通话和影音观看提供更加优质和丰富的体验。由于广泛部署到Web、手机和边缘设备&#xff0c;肖像分割在兼顾分割精度的…
阅读更多...
TinyEMU源码分析之虚拟机初始化

TinyEMU源码分析之虚拟机初始化

TinyEMU源码分析之虚拟机初始化 1 初始化结构参数2 配置RAM地址空间3 初始化设备4 拷贝BIOS和Kernel5 手动写入5条指令6 体验第一条指令的执行 本文属于《 TinyEMU模拟器基础系列教程》之一&#xff0c;欢迎查看其它文章。 本文中使用的代码&#xff0c;均为伪代码&#xff0c…
阅读更多...
【LeetCode】--- 动态规划 集训（一）

【LeetCode】--- 动态规划 集训（一）

目录 一、1137. 第 N 个泰波那契数1.1 题目解析1.2 状态转移方程1.3 解题代码 二、面试题 08.01. 三步问题2.1 题目解析2.2 状态转移方程2.3 解题代码 三、746. 使用最小花费爬楼梯3.1 题目解析3.2 状态转移方程3.3 解题代码 一、1137. 第 N 个泰波那契数 题目地址&#xff1a…
阅读更多...
Python中的线程池与进程池：并行编程的高效选择【第145篇—并行编程】

Python中的线程池与进程池：并行编程的高效选择【第145篇—并行编程】

&#x1f47d;发现宝藏 前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站&#xff0c;通俗易懂&#xff0c;风趣幽默&#xff0c;忍不住分享一下给大家。【点击进入巨牛的人工智能学习网站】。 Python中的线程池与进程池&#xff1a;并行编程的高效选择 在Python编程中&#xff0c;实现…
阅读更多...
[Linux]条件变量：实现线程同步（什么是条件变量、为什么需要条件变量，怎么使用条件变量（接口）、例子，代码演示（生产者消费者模式））

[Linux]条件变量：实现线程同步（什么是条件变量、为什么需要条件变量，怎么使用条件变量（接口）、例子，代码演示（生产者消费者模式））

目录 一、条件变量 1.什么是条件变量 故事说明 2、为什么需要使用条件变量 竞态条件 3.什么是同步 饥饿问题 二、条件变量的接口 1.pthread_cond_t 2.初始化&#xff08;pthread_cond_init&#xff09; 3.销毁&#xff08;pthread_cond_destroy&#xff09; 4.等待&…
阅读更多...
联发科MT8797迅鲲1300T规格参数_MTK5G安卓核心板方案定制

联发科MT8797迅鲲1300T规格参数_MTK5G安卓核心板方案定制

联发科MT8797&#xff08;迅鲲1300T&#xff09;平台采用Arm Cortex-A78和Cortex-A55组成的八核架构CPU&#xff0c;以及Arm Mali-G77MC9九核GPU&#xff0c;集成了AI处理器MediaTek APU&#xff0c;支持5G Sub-6GHz全频段和5G双载波聚合,支持1.08亿像素拍照和多镜头组合,以及1…
阅读更多...
《逆水寒》“公费追星”被骂上热搜，玩家为何如此抗拒剧游联动？

《逆水寒》“公费追星”被骂上热搜，玩家为何如此抗拒剧游联动？

游戏行业最近真是风波不断。 《逆水寒》手游因为和武侠剧《莲花楼》深入联动而遭到玩家抵制&#xff0c;网易游戏测评总监被质疑“公费追星”&#xff0c;还波及到了成毅、陈都灵等多位演员。 尤其是《莲花楼》的男主角成毅&#xff0c;遭到大量《逆水寒》手游玩家的吐槽调侃…
阅读更多...
Java项目：70 ssm小学生课外知识学习网站+vue

Java项目：70 ssm小学生课外知识学习网站+vue

作者主页&#xff1a;源码空间codegym 简介&#xff1a;Java领域优质创作者、Java项目、学习资料、技术互助 文中获取源码 项目介绍 管理员&#xff1b;首页、个人中心、医护人员管理、科室管理、病人管理、病房管理、病人信息管理、病历管理、医嘱管理、手术安排管理、药品信…
阅读更多...
Shell脚本学习-if循环

Shell脚本学习-if循环

最小化的if语句 无实际用途 if [ ] ;then echo fi 脚本解释 if 判断 [ ] 里面的条件是否成立 后面跟then&#xff0c;代表条件成立 如果在一行则使用分号隔离&#xff08;;&#xff09; 如果不在一行使用则直接在下一行驶入then即可。 如果条件成立则输出echo 后面…
阅读更多...
GEC6818——QT开发之两个UI界面切换与表格显示DHT11数据

GEC6818——QT开发之两个UI界面切换与表格显示DHT11数据

GEC6818——QT开发之两个UI界面切换与表格显示DHT11数据 使用环境: ubantu16 QT5.7 开发板GEC6818 实现要求&#xff1a; 利用A53按键1、按键2与温湿度传感器完成QT界面动态显示温湿度记录&#xff0c;并指定温湿度记录超过指定范围&#xff0c;进行报警&#xff08;LED&#…
阅读更多...
企业网络基础设施物理安全面临全新挑战

企业网络基础设施物理安全面临全新挑战

企业网络基础设施的物理安全是确保业务连续性和数据完整性的关键组成部分。随着技术的发展和环境的变化&#xff0c;这些基础设施面临着新的挑战。以下是一些主要的挑战和的解决方案 一、机房、仓库、档案馆物理安全事件频发的挑战&#xff1a; 1.电力安全事件&#xff1a;市…
阅读更多...
最新文章
推荐文章

Copyright @ 2022~2023

友情链接： 我的编程经验分享 一条长河网 尧图网站开发