本文将以多主机网络环境为基础，探讨如何利用内置编排工具 Docker Swarm 模式对各主机上的容器加以管理。

Docker Engine – Swarm 模式

在多台主机之上运行 MySQL 容器拥有一定程度的复杂性，而具体水平则取决于您所选择的集群技术。

在尝试利用容器加多主机网络运行 MySQL 之前，我们首先需要理解镜像的起效原理、各资源的分配方式（包括磁盘、内存与 CPU）、网络（覆盖网络驱动因素，默认情况下包括 flannel 与 weave 等）以及容错机制（容器如何实现重新定位、故障转移以及负载均衡等）。

这一切都会给数据库的整体运行、正常运行时间以及性能表现造成影响。我们建议大家使用编排工具保证 Docker 引擎集群拥有更出色的可管理性与可扩展性。最新的 Docker Engine（版本为 1.12，发布于 2016 年 7 月 14 日）当中包含有 Swarm 模式，专门用于以原生方式管理名为 Swarm 的 Docker Engine 集群。

需要注意的是，Docker Engine Swarm 模式与 Docker Swarm 是两个不同的项目，二者虽然工作原理类似，但却拥有不同的安装步骤。

下面我们来看看着手进行之前，首先需要完成的准备工作：

必须首先打开以下端口：

• 2377 (TCP) – 集群管理
• 7946 (TCP 与 UDP) – 节点通信
• 4789 (TCP 与 UDP) – 覆盖网络流量

节点类型分为 2 种：

• 管理节点 - 管理节点负责执行维护 Swarm 必要状态所必需的编排与集群管理功能。管理节点会选择单一主管理方执行编排任务。
• 工作节点 - 工作节点负责从管理节点处接收并执行各项任务。在默认情况下，管理节点本身同时也作为工作节点存在，但大家可以通过配置保证其仅执行管理任务。

在本文中，我们将立足于 3 台 Docker 主机（docker1、docker2 与 docker3）在负载均衡 Galera Cluster 之上部署应用程序容器，同时将其接入一套覆盖网络。我们将利用 Docker Engine Swarm 模式作为编排工具。

集群构建

首先让我们将 Docker 节点纳入 Swarm 集群当中。Swarm 模式要求利用奇数台管理节点（当然不止一台）以维持容错能力。因此，我们在这里需要让三台节点全部作为管理节点。需要注意的是，在默认情况下，管理节点同时亦作为工作节点。

首先在 docker1 上对 Swarm 模式进行初始化。完成之后，该节点将成为管理节点及当前管理方： 

1. [root@docker1]$ docker swarm init --advertise-addr 192.168.55.111
2. Swarm initialized: current node (6r22rd71wi59ejaeh7gmq3rge) is now a manager.
3.  
4. To add a worker to this swarm, run the following command:
5.  
6. docker swarm join \
7. --token SWMTKN-1-16kit6dksvrqilgptjg5pvu0tvo5qfs8uczjq458lf9mul41hc-dzvgu0h3qngfgihz4fv0855bo \
8. 192.168.55.111:2377
9.  
10. To add a manager to this swarm, run 'docker swarm join-token manager' and follow the instructions.

我们还需要将其它两个节点添加为管理节点。使用 join 命令将这两台节点注册为管理节点： 

1. [docker1]$ docker swarm join-token manager
2. To add a manager to this swarm, run the following command:
3.  
4. docker swarm join \
5. --token SWMTKN-1-16kit6dksvrqilgptjg5pvu0tvo5qfs8uczjq458lf9mul41hc-7fd1an5iucy4poa4g1bnav0pt \
6. 192.168.55.111:2377

在 docker2 与 docker3 上，运行以下命令以进行节点注册： 

1. $ docker swarm join --token SWMTKN-1-16kit6dksvrqilgptjg5pvu0tvo5qfs8uczjq458lf9mul41hc-7fd1an5iucy4poa4g1bnav0pt 192.168.55.111:2377

验证是否全部节点都已经正确添加： 

1. [docker1]$ docker node ls
2. ID HOSTNAME STATUS AVAILABILITY MANAGER STATUS
3. 5w9kycb046p9aj6yk8l365esh docker3.local Ready Active Reachable
4. 6r22rd71wi59ejaeh7gmq3rge * docker1.local Ready Active Leader
5. awlh9cduvbdo58znra7uyuq1n docker2.local Ready Active Reachable

到这里，我们的 docker1.local 作为主管理节点。

覆盖网络

要让不同主机之上的运行的容器彼此实现对接，惟一的方式就是使用覆盖网络。大家可以将其视为一套构建于另一网络（在本示例中为物理主机网络）之上的容器网络。Docker Swarm 模式提供一套默认覆盖网络，其负责配合 libnetwork 与 libkv 实现一套基于 VxLAN 的解决方案。当然，大家也可以选择 Flannel、Calico 或者 Weave 等其它覆盖网络驱动方案，但需要执行额外的安装步骤。

在 Docker Engine Swarm 模式当中，大家可以单纯立足管理节点创建一套覆盖网络，而且其不需要 etcd、consul 或者 Zookeeper 等额外的键值存储机制。

这套 Swarm 仅为集群内的各节点提供覆盖网络。当大家创建一项需要用到覆盖网络的服务时，管理节点会自动将覆盖网络延伸至运行该服务任务的节点处。

下面让我们为各容器创建一套覆盖网络。在这里，我们需要将 Percona XtraDB 集群与应用程序容器分别部署在各 Docker 主机之上，用以实现容错性。这些容器必须运行在同一覆盖网络当中，从而确保其能够彼此通信。

这里我们将网络命名为“mynet”。大家只能在管理节点上完成这一创建工作：

1. [docker1]$ docker network create --driver overlay mynet

下面来看我们的现有网络：

1. [docker1]$ docker network ls
2. NETWORK ID NAME DRIVER SCOPE
3. 213ec94de6c9 bridge bridge local
4. bac2a639e835 docker_gwbridge bridge local
5. 5b3ba00f72c7 host host local
6. 03wvlqw41e9g ingress overlay swarm
7. 9iy6k0gqs35b mynet overlay swarm
8. 12835e9e75b9 none null local

现在 Swarm 当中拥有 2 套覆盖网络。其中“mynet”网络正是我们在部署容器时所创建的成果。而“ingress”覆盖网络则为默认提供。Swarm 管理节点会利用 ingress 负载均衡以将服务公布至集群之外。

利用服务与任务实现部署

接下来我们将通过服务与任务进行 Galera 集群容器部署。当大家创建一项服务时，需要指定使用哪套容器镜像并在容器内执行哪些命令。服务类型共分为两种：

• 复制服务——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——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。

Docker Swarm 模式在管理持久数据存储方面功能有限。当一台节点发生故障时，管理节点会绕过各相关容器并创建新容器，用于继续保持原有运行状态。由于容器在下线后会被丢弃，因此我们会失去其中的全部数据分卷。幸运的是，Galera 集群允许各 MySQL 容器以自动方式在加入时利用状态/数据接受配置。

部署键-值存储

我们在这里使用的 docker 镜像为 Percona-Lab。这套镜像要求各 MySQL 容器访问一套键-值存储（仅支持 etcd）以实现集群初始化与引导过程中的 IP 地址发现。各容器将在 etcd 当中搜索其它 IP 地址，从而利用正确的 wsrep_cluster_address 完成 MySQL 启动。否则，首套容器将使用 gcomm:// 作为引导地址。

首先部署我们的 etcd 服务。大家可以点击此处获取我们使用的 etcd 镜像。其要求我们根据所需部署的 etcd 节点数量使用一条发现 URL。在这种情况下，我们需要设置单独的 etcd 容器，其具体命令为： 

1. [docker1]$ curl -w "\n" 'https://discovery.etcd.io/new?size=1'
2. https://discovery.etcd.io/a293d6cc552a66e68f4b5e52ef163d68

在此之后，使用生成的 URL 作为“-discovery”值，同时为 etcd 创建该服务： 

1. [docker1]$ docker service create \
2. --name etcd \
3. --replicas 1 \
4. --network mynet \
5. -p 2379:2379 \
6. -p 2380:2380 \
7. -p 4001:4001 \
8. -p 7001:7001 \
9. elcolio/etcd:latest \
10. -name etcd \
11. -discovery=https://discovery.etcd.io/a293d6cc552a66e68f4b5e52ef163d68

到这里，Docker Swarm 模式将编排其中一台 Docker 主机上的容器部署工作。

检索etcd服务虚拟IP地址。我们需要在下一步部署集群时使用此IP地址： 

1. [docker1]$ docker service inspect etcd -f "{{ .Endpoint.VirtualIPs }}"
2. [{03wvlqw41e9go8li34z2u1t4p 10.255.0.5/16} {9iy6k0gqs35bn541pr31mly59 10.0.0.2/24}]

到这里，我们的架构如下图所示：

部署数据库集群

利用以下命令为 etcd 指定虚拟 IP 地址，用于部署 Galera（Percona XtraDB 集群）容器： 

1. [docker1]$ docker service create \
2. --name mysql-galera \
3. --replicas 3 \
4. -p 3306:3306 \
5. --network mynet \
6. --env MYSQL_ROOT_PASSWORD=mypassword \
7. --env DISCOVERY_SERVICE=10.0.0.2:2379 \
8. --env XTRABACKUP_PASSWORD=mypassword \
9. --env CLUSTER_NAME=galera \
10. perconalab/percona-xtradb-cluster:5.6

整个部署流程需要耗费一段时间，包括将镜像下载至对应的工作/管理节点。大家可以使用以下命令验证其部署状态： 

1. [docker1]$ docker service ps mysql-galera
2. ID NAME IMAGE NODE DESIRED STATE CURRENT STATE ERROR
3. 8wbyzwr2x5buxrhslvrlp2uy7 mysql-galera.1 perconalab/percona-xtradb-cluster:5.6 docker1.local Running Running 3 minutes ago
4. 0xhddwx5jzgw8fxrpj2lhcqeq mysql-galera.2 perconalab/percona-xtradb-cluster:5.6 docker3.local Running Running 2 minutes ago
5. f2ma6enkb8xi26f9mo06oj2fh mysql-galera.3 perconalab/percona-xtradb-cluster:5.6 docker2.local Running Running 2 minutes ago

可以看到，mysql-galera 服务目前已经开始运行。下面列出全部现有服务：

1. [docker1]$ docker service ls
2. ID NAME REPLICAS IMAGE COMMAND
3. 1m9ygovv9zui mysql-galera 3/3 perconalab/percona-xtradb-cluster:5.6
4. au1w5qkez9d4 etcd 1/1 elcolio/etcd:latest -name etcd -discovery=https://discovery.etcd.io/a293d6cc552a66e68f4b5e52ef163d68

Swarm 模式包含一项内部 DNS 组件，其负责自动为 Swarm 中的每项服务分配一条 DNS 入口。因此，大家可以使用该服务名称以解析至对应的虚拟 IP 地址： 

1. [docker2]$ docker exec -it $(docker ps | grep etcd | awk {'print $1'}) ping mysql-galera
2. PING mysql-galera (10.0.0.4): 56 data bytes
3. 64 bytes from 10.0.0.4: seq=0 ttl=64 time=0.078 ms
4. 64 bytes from 10.0.0.4: seq=1 ttl=64 time=0.179 ms

或者直接使用“docker service inspect”命令检索该虚拟 IP 地址：

1. [docker1]# docker service inspect mysql-galera -f "{{ .Endpoint.VirtualIPs }}"
2. [{03wvlqw41e9go8li34z2u1t4p 10.255.0.7/16} {9iy6k0gqs35bn541pr31mly59 10.0.0.4/24}]

到这里，我们的架构如下图所示：

部署应用程序

最后，大家可以创建应用程序服务并将 MySQL 服务名称（mysql-galera）作为数据库主机值进行交付：

1. [docker1]$ docker service create \
2. --name wordpress \
3. --replicas 2 \
4. -p 80:80 \
5. --network mynet \
6. --env WORDPRESS_DB_HOST=mysql-galera \
7. --env WORDPRESS_DB_USER=root \
8. --env WORDPRESS_DB_PASSWORD=mypassword \
9. wordpress

部署完成之后，我们随后能够通过“docker service inspect”命令检索 wordpress 服务的虚拟 IP 地址：

1. [docker1]# docker service inspect wordpress -f "{{ .Endpoint.VirtualIPs }}"
2. [{p3wvtyw12e9ro8jz34t9u1t4w 10.255.0.11/16} {kpv8e0fqs95by541pr31jly48 10.0.0.8/24}]

现在再来看目前的架构示意图：

我们的分布式应用程序与数据库设置已经由 Docker 容器部署完成。

接入服务与负载均衡

到这里，以下端口都已经在集群中的全部 Docker 节点上被打开（基于每条“docker service create”命令上的-p标记），而无论各节点目前是否正在运行该服务任务：

• etcd - 2380, 2379, 7001, 4001
• MySQL - 3306
• HTTP - 80

如果我们直接利用简单循环接入 PublishedPort，则可看到 MySQL 服务已经在各容器之上实现负载均衡：

1. [docker1]$ while true; do mysql -uroot -pmypassword -h127.0.0.1 -P3306 -NBe 'select @@wsrep_node_address'; sleep 1; done
2. 10.255.0.10
3. 10.255.0.8
4. 10.255.0.9
5. 10.255.0.10
6. 10.255.0.8
7. 10.255.0.9
8. 10.255.0.10
9. 10.255.0.8
10. 10.255.0.9
11. 10.255.0.10
12. ^C

现在，Swarm 管理节点负责负载均衡的内部管理，而且我们无法配置该负载均衡算法。在此之后，我们可以利用外部负载均衡器将外部流量路由至各 Docker 节点当中。一旦任何 Docker 节点发生故障，该服务将被重新定位至其它可用节点。