• 镜像仓库
  解决Docker镜像存储和访问
• 资源调度
  决定Docker镜像可分发到哪些机器

这些解决后，就该考虑如何在集群中创建容器，即容器调度。
容器创建后如何运作才能对外提供服务，即容器调度。

1 容器调度

当服务需要发布的时候，该选择哪些机器部署容器。

若集群机器规模上百台，要发布的服务上百个，就不能靠人肉运维，需要有专门容器调度系统，所以很多基于Docker的容器调度系统，比如Swarm、Mesos。Kubernetes。

它们能解决哪些问题呢？

主机过滤

解决容器创建时什么样的机器可以使用：

• 存活过滤
  必须选择存活的节点，因为主机也有可能下线、故障态。

• 硬件过滤
  比如Web集群往往用作计算节点，它的CPU一般配置比较高
  大数据集群往往用作数据存储，它的磁盘一般配置比较高

以上都是针对主机层次的过滤方式。

调度策略

为解决容器创建时选择哪些主机最合适，一般通过给主机打分。
比如Swarm包含两种类似策略：spread和binpack，都会根据每台主机的可用CPU、内存以及正在运行的容器的数量来给每台主机打分：

• spread策略
  会选择一个资源使用最少的节点，以使容器尽可能的分布在不同的主机上运行。好处：可以使每台主机的负载都比较平均，而且如果有一台主机有故障，受影响的容器也最少
• binpack策略
  正好相反，会选择一个资源使用最多的节点，好让容器尽可能的运行在少数机器上，节省资源的同时也避免了主机使用资源的碎片化

适用场景

各主机配置基本相同，使用也较简单，一台主机上只创建一个容器。每次创建容器时，直接从尚未创建过容器的主机中，随机选择一台。

某些在线、离线业务混布场景，为达到主机资源使用率最高，需综合考量容器中的任务特点：

• 在线业务主要使用CPU
• 离线业务主要使用磁盘和I/O

这两种业务的容器大部分情况下适合混跑在一起。

还有一种业务场景，主机资源都充足，每个容器只要划定所用资源限制，理论上跑在一起是没问题。但有时会出现对每个资源的抢占，比如都是CPU密集型或者I/O密集型的业务就不适合容器混布一台主机。

2 服务编排

服务依赖

若服务A调度的前提是先有服务B，容器调度时，就要考虑服务间这种依赖关系。

所以Docker提供Docker Compose。允许用户通过一个单独的docker-compose.yaml定义一组相互关联的容器组成一个项目，以项目形式管理应用。
比如要实现一个Web项目，要创建：

• Web容器比如Tomcat容器
• 数据库容器比如MySQL容器
• 负载均衡容器比如Nginx容器等

就可以通过docker-compose.yaml配置这个Web项目里包含的三个容器的创建。

服务发现

容器调度完成后，就可以启动了。但此时容器还不能对外服务，服务消费者并不知道这个新的节点，必须具备服务发现机制，使得新容器节点能够加入到线上服务。

常用的服务发现机制：

基于Nginx的服务发现

针对提供HTTP服务的。

当有新容器节点时，修改Nginx的节点list配置，然后利用Nginx的reload，重新读取配置，加载新节点。

基于注册中心的服务发现

针对提供RPC服务的。

当有新的容器节点时，需要调用注册中心提供的服务注册接口。使用这种方式时，如果服务部署在多个IDC，就要求容器节点分IDC进行注册，以便实现同IDC内就近访问。以微博的业务为例，微博服务除了部署在内部的两个IDC，还在阿里云上也有部署，这样的话，内部机房上创建的容器节点就应该加入到内部IDC分组，而云上的节点应该加入到阿里云的IDC。

弹性扩容

大部分互联网业务的访问呈现出访问时间的规律性。在高峰期，增加容器的数量，确保服务稳定性；低峰期减少容器数量，减少服务使用的资源成本。可以根据容器的CPU负载，设置一个扩缩容的容器数量或比例。比如可以设定容器的CPU使用率不超过50%，一旦超过这个使用率就扩一倍节点。

最后

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