docker高級應用之集羣與auto scale

以前介紹過docker的單機安裝、多主機網絡互通、如何半自動化更新與回滾代碼，如今在介紹如何進行集羣與auto scale。

集羣通訊軟件

這部分功能使用Python語言編寫，基於TCP Socket與SSL加密通訊。咱們來看下效果展現：

查看全部節點信息：

(軟件名是cdocker，分爲客戶端與服務端，服務的名字是cdocker_server.py，客戶端名字是cdocker_client.py，感謝@陳李糧幫我起的名字)

上圖的返回信息顯示當前集羣有3個節點（Node）、存放位置與類型（Metadata）、機器惟一標識（Machines_id）、當前宿主機建立容器數量（Container_now_user）以及最大可使用容器的數量（Container_max_use）。

這個程序中也包含了部分Mesos等功能，能夠計算集羣裏可用資源狀況，並顯示具體已使用與可最大使用數量。

查看具體節點裏容器信息

集羣模塊還有其餘的功能，好比建立集羣、建立auto_scale等，今天我就給你們展現web界面，後臺實現再也不詳細介紹。

上圖爲集羣總覽界面，包含了當前集羣的部分信息。左上角能夠建立集羣：

我對存放區域設計基本思路是按照服務器的配置來選擇類型。具體以下:

界面中auto_scale開始數量與最大數量，以及內存、cpu閥值的設置都很直觀，再也不贅述。

點擊info按鈕，能夠查看集羣項目信息 、實例信息、公網信息等

公網ip與防火牆信息均可以動態的調整。

生效的意思是對新增或者修改後防火牆策略進行生效，主要是放在誤操做。

這個3個按鈕主要是對集羣進行更新、回滾（這個功能還有點瑕疵，因此先不展現）

下面在介紹一下auto scale

主要是經過自研程序docker_auto_scale.py進行動態擴容與縮減容器數量，這個程序是經過獲取集羣的監控信息以及auto scale設置值與cpu、內存閥值進行綜合判斷後進行操做。

效果以下

好比運行正常（cpu、內存使用量未超過閥值）

下面修改一下內存閥值

修改前

修改後

點擊提交

能夠看到內存閥值已經從95%修改成1%，下面是運行auto scale軟件狀況

能夠看到擴容了當前的一倍，從4變爲8個了

下面在運行一遍

能夠看到從8變爲16，翻了一倍

另外auto scale縮減也是同樣的效果

這樣僅是對後端作的操做，但前端訪問確定是經過ip加url，而後負載到後端real server，我這裏是使用程序+etcd+confd+haproxy+keepalived

web訪問效果爲

url對應的腳本就是獲取容器的內網ip。

至於有幾個ip裏包含this is test update是我本身弄的測試。

目前經過這樣的集羣與auto scale模式，能夠知足動態擴容與縮減，對於資源最大程度使用、高可用、跨機房高可用等都能知足。