Swarm簡介

Swarm是Docker的一個集群管理工具，最開始僅僅是用作集群管理以及簡單的調(diào)度，就像下面的圖所示的，為Docker Client提供與Docker Engine一樣的Docker API，客戶端操作Swarm就好像在操作一臺機器，實際上后面連了好多Docker Engine，容器都跑在后面的Docker Engine上。Swarm負(fù)責(zé)將客戶端的請求分配到后端的Docker Engine，比如客戶端要求啟動一個容器，Swarm找一個目前資源使用最少的Docker Engine。?

因此早期的Swarm比較底層，有點像虛擬機管理器，抽象程度低。而Kubernetes（Google開源的容器管理工具）抽象了很多概念，比如Service,Pod等，更上層，稍微一封裝就可以做成一個PaaS了。為了對抗Kubernetes，Docker也對Swarm做了升級改造，先是SwarmKit，抽象了Service,Task等，然后又把Swarmkit集成到了Docker Engine中，可以使用docker命令把一個結(jié)點設(shè)為swarm mode，然后這個結(jié)點就成了swarm集群的一個結(jié)點。因此最新的Swarm不再是一個工具，而是一個集群，我們把集群稱作Swarm，然后這個集群里面有manager和worker兩種角色，manager中有一個leader，通過Raft算法實現(xiàn)數(shù)據(jù)一致性。總之很多方面都抄了Kubernetes。

可以在Swarm集群中創(chuàng)建Service，而一個Service有多個實例，比如我創(chuàng)建一個tomcat的Service，名字是tomcat_service，使用的鏡像是tomcat，然后創(chuàng)建3個實例，也就是啟動3個容器，用下面的命令：

docker service create --name tomcat_service ?--replicas 3 tomcat

在manager上執(zhí)行這個命令，manager會把3個容器按調(diào)度策略分配到不同的worker上(manager也可以當(dāng)做worker)。

swarm的調(diào)度策略是：在滿足constraint的worker中找一個task（也就是容器數(shù))最少的結(jié)點，這種策略叫做spread策略，就是盡可能的把task平均分布到不同結(jié)點。constraint是指一些必須滿足的條件，比如某個task要求分配2G內(nèi)存。

spread策略是沒問題的，但是swarm在調(diào)度的時候沒有把一項很重要的內(nèi)容加進去，那就是實例的容災(zāi)。

我搭了一個3個結(jié)點的Swarm集群,manager1,worker1和worker2，創(chuàng)建了一個hello服務(wù)，有4個replica，一個world服務(wù)，有2個replica，如下：

看上去3個結(jié)點每個結(jié)點兩個replica，挺好的，但是有一個嚴(yán)重的問題，world服務(wù)的兩個replica被調(diào)度到同一臺主機上，那么這臺主機掛了，整個服務(wù)就掛了。其實replica的概念就是要在多個地方存放，以防止單主機出現(xiàn)問題導(dǎo)致服務(wù)不可用。比如HDFS的3個replica一般要放到不同機器上，甚至還要考慮不同機柜，不同機房。 Kubernetes在調(diào)度的時候也考慮了多個replica放到多臺主機上的策略。 docker的開發(fā)人員目前只忙著出產(chǎn)品，沒功夫去精雕細(xì)琢細(xì)節(jié)到地方，不過多個replica放到不同主機之后肯定是會加進去的。

本文介紹如何修改Docker 1.12的代碼把replica容災(zāi)的策略加到Swarm調(diào)度策略中。

Swarm調(diào)度算法介紹

老的Swarm調(diào)度算法可以用下面的圖表示：

1.一個調(diào)度請求過來，里面包含很多constraint，比如需要分配4G內(nèi)存，或者要求必須調(diào)度上含有production標(biāo)簽的結(jié)點上，或者要求某個結(jié)點沒有被占用。?

2.所有的結(jié)點作為一個List傳到一個filter鏈里，這個filter會過濾掉不符合條件的結(jié)點，比如內(nèi)存不夠，輸出一個符合條件的結(jié)點List

3.按照策略進行排序，排名最高的就是要調(diào)度的結(jié)點

策略有三個：

spread: 默認(rèn)策略，盡量均勻分布，找容器數(shù)少的結(jié)點調(diào)度

binpack: 和spread相反，盡量把一個結(jié)點占滿再用其他結(jié)點

random: 隨機

老的Swarm沒有replica的概念，每個實例都是獨立的個體，所以不需要在調(diào)度的時候考慮多副本部署到不同主機。 新的Swarm調(diào)度算法和老Swarm差不多，不過不再提供策略選擇，只提供了spread策略。

新的Swarm把結(jié)點信息放到一個堆里(堆排序的堆)，以當(dāng)前結(jié)點上的容器數(shù)為建堆的標(biāo)準(zhǔn)建一個最小堆，這樣查找起來就特別快了。

代碼改造

改造策略

最優(yōu)解：對于一個task，找到的結(jié)點應(yīng)該不含與這個task屬于同一個service的task，同時這個結(jié)點在符合這個條件的結(jié)點中task數(shù)最少。

次優(yōu)解：所有滿足硬性constraint的結(jié)點都啟動了與這個task屬于同一個service的task，只能在這其中找一個task數(shù)最少的了。

代碼修改

修改兩個源文件就可以

修改代碼docker/vendor/src/github.com/docker/swarmkit/manager/scheduler/indexed_node_heap.go

1.添加一個函數(shù)，定義一個constraint稱為multihostConstraint，意思是同一個service的不同副本要落到不同主機上，與其它強制性的constraint不一樣，這個是盡量滿足的constraint

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//檢查某個結(jié)點是否已經(jīng)存在屬于同一個service的task func?meetMultihosConstraint(nodeInfo?*NodeInfo,?serviceID?string)?bool?{ ????for?_,?task?:=?range?nodeInfo.Tasks?{ ????????sID?=?task.ServiceID ????????if?sID?==?serviceID?{ ????????????return?false ????????} ????} ????return?true }

2.修改搜索nodeHeap的函數(shù)searchHeapToFindMin，加一個參數(shù)serviceID

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func?(nh?*nodeHeap)?searchHeapToFindMin( ????meetsConstraints?func(*NodeInfo)?bool,? ????serviceID?string)? ????????????(*api.Node,?int)?{ ????var?bestNode?*api.Node???//滿足multihostConstraint同時task最少的結(jié)點 ????var?secondBestNode?*api.Node?//沒有滿足multihostConstraint的，只能選一個task最少的結(jié)點 ????minTasks?:=?int(^uint(0)?>>?1)?//?max?int ????secondMinTasks?:=?minTasks ????if?nh?==?nil?||?len(nh.heap)?==?0?{ ????????return?bestNode,?minTasks ????} ????//?push?root?to?stack?for?search ????stack?:=?[]int{0} ????for?len(stack)?!=?0?{ ????????//?pop?an?element ????????idx?:=?stack[len(stack)-1] ????????stack?=?stack[0?:?len(stack)-1] ????????heapEntry?:=?&nh.heap[idx] ????????if?len(heapEntry.Tasks)?>=?minTasks?{ ????????????continue ????????} ????????if?meetsConstraints(heapEntry)?{ ????????????//滿足強制性constraint，再檢查是否滿足multihostConstraint ????????????if?meetMultihosConstraint(heapEntry,?serviceID)?==?true?{ ????????????????bestNode?=?heapEntry.Node ????????????????minTasks?=?len(heapEntry.Tasks) ????????????}?else?{ ????????????????if(len(heapEntry.Tasks)?<?secondMinTasks)?{ ????????????????????secondBestNode?=?heapEntry.Node ????????????????????secondMinTasks?=?len(heapEntry.Tasks) ????????????????} ????????????} ????????}?else?{ ????????????//?otherwise,?push?2?children?to?stack?for?further?search ????????????if?2*idx+1?<?len(nh.heap)?{ ????????????????stack?=?append(stack,?2*idx+1) ????????????} ????????????if?2*idx+2?<?len(nh.heap)?{ ????????????????stack?=?append(stack,?2*idx+2) ????????????} ????????} ????} ????if?bestNode?==?nil?{ ????????bestNode?=?secondBestNode ????????minTasks?=?secondMinTasks ????} ????return?bestNode,?minTasks }

修改代碼docker/vendor/src/github.com/docker/swarmkit/manager/scheduler/scheduler.go里的scheduleTask函數(shù)

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//?scheduleTask?schedules?a?single?task. func?(s?*Scheduler)?scheduleTask(ctx?context.Context,?t?*api.Task)?*api.Task?{ ?s.pipeline.SetTask(t) ?//這個函數(shù)直接改成searchHeapToFindMin ?//s.scanAllNodes是是否掃描全部結(jié)點的標(biāo)志，直接改成false ?//n,?_?:=?s.nodeHeap.findMin(s.pipeline.Process,?s.scanAllNodes) ?n,_??:=?s.nodeHeap.searchHeapToFindMin(s.pipeline.Process,?false,?t.ServiceID)

本文轉(zhuǎn)自nxlhero 51CTO博客，原文鏈接：http://blog.51cto.com/nxlhero/1841726，如需轉(zhuǎn)載請自行聯(lián)系原作者

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的为Docker Swarm添加调度策略的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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