服务器配置docker的简单介绍

　　本文来源服务器配置docker：Ghostcloud翻译（https://www.ghostcloud.cn/）

　　本文主要讲解了Docker在跨远程数据中心服务器配置docker的部署中所起的作用，以及如何通过Docker技术实现多个数据中心的部署优化。

　　在生产环境中用Docker来部署服务

　　以我之前的公司为例，我们有6个数据中心，运行的服务有400多个。这些服务每隔几分钟就要部署一遍，而且部署工作是由不同的开发小组分头进行的，一天下来要部署90次左右。

　　考虑到我们的部署频率这么高，保证部署接口的一致性和标准化是很有必要的，因此我们引入了Docker容器来进行部署，这样，开发团队就不必再考虑服务所采用的开发技术和开发语言，直接将自己的服务打包到Docker镜像，并以镜像的形式来部署有所服务。

　　但是Docker镜像有的时候实在很庞大（数百MB），要想将Docker镜像高效地部署到各个数据中心，还是存在一定的困难，在这一点上我们也没少走弯路。

　　将Docker服务镜像有效部署到各个数据中心

　　在部署服务的时候，所有镜像都是以Docker容器的形式运行在数据中心的服务器上的，我们要做的就是将镜像pull到服务器上，然后运行容器。

　　我们的解决方案是这样的，把应用的镜像存在私有的Docker Registry中，这里我们用的Artifactory来做Docker Registry ，因为之前我们也一直用的Artifactory来存储其他一些代码包。

　　每次部署的时候，我们可以从Artifactory中心镜像仓库里面直接拉取Docker镜像，但是这么做并不是很经济，毕竟在多个数据中心的服务器之间传输镜像会大大增加网络开销。

　　如下图所示，我们的java应用镜像是由两个镜像层构成的：一个基础镜像层（大小约为160MB，包括alpine linux + oracle jdk），还有一个应用层，大概60MB，里面是Spring Java应用。

　　如果要在一个数据中心内的10台机子上部署相同的应用，就需要实现10*60MB的跨数据中心传输（从中心仓库传输到远程数据中心的服务器上），这还只是在理想情况下的数据量，前提是在目标服务器上都已经装好了Java基础镜像。

　　好在这种情况也不是没有应对之策的，如果我们在本地数据中心建一个Docker registry，并将其作为Docker私有中心镜像仓库的代理缓存的话，就可以最大限度地减少这部分网络开销。

　　采用本地数据中心建立Docker registry代理缓存，在10台服务器上部署同一镜像的话，从中心仓库到数据中心就只需要传输60MB的应用层数据，其余9台服务器只需从本地的registry缓存中拉取缓存的应用层数据即可，不过，这种情况的只适合我们目前的部署方式，也就是说，这10台服务器是按顺序进行部署的。

　　当然，我们也可以定制一个导出—传输—缓存—导入的Docker镜像部署流程，但是这里我们采用了另一种方式，用开源的Docker registry来做代理和缓存，这个开源项目本身就有这两种功能。

　　Docker Registry正式登场

　　私有Docker registry的搭建并不难，大家可以参考docker官方的帮助文档：https://docs.Docker.com/registry，里面有详尽的描述。搭建Docker Registry代理缓存其实也很简单，而且网上还有相关的教程，照着教程很快就可以把代理缓存搭起来，并从Docker Registry拉取镜像。可惜按照这种教程搭出来的代理缓存效果不咋样，无法满足我们的需求。

　　但是我们又不可能再映射到其他私有Registry，只有中心Hub才可以映射，这就是个大问题了。

　　然而我们又确实需要减小带宽开销，缩短部署时间，该怎么办呢服务器配置docker？自己动手丰衣足食，我们就自己来搞定Docker registry缺失的这个功能。

　　分析问题，解决问题

　　Artifactory提供了Docker API接口，可以对托管的各个Docker镜像仓库进行通信。比方说，如果我们需要获取存储在本地Docker镜像仓库里面的busybox镜像的tag，就可以通过托管该仓库的Artifactory 向镜像仓库发送请求，具体如下：

　　Docker registry只能映射到公共的Docker Hub，我们的应对办法是对Docker registry镜像调用远程Docker registry URL的每个HTTP请求都进行解析和重写，使之重定向到我们的Artifactory Docker API URL.

　　这种方案的原理是通过重定向来瞒过Docker registry镜像，用Artifactory Docker镜像仓库取代Docker Hub，与Docker registry进行通信。

　　引入HAProxy，轻松搞定重定向

　　这里我们采用了HAProxy来重写Docker registry发送给中心registry的HTTP请求，当然，HAProxy本身也是以Docker容器的形式运行的。

　　HAProxy的详细配置如下，按照这个配置就可以实现HTTP的重写了：

　　上述设置会将Docker镜像发送的每个/v2/*被请求重定向到/artifactory/api/docker/docker-local/v2/*，并发送到Artifactory服务器。

　　这里我们用了环境变量来配置Artifactory的 IP和端口号，并将授权信息添加到头部数据中，以验证Artifactory用户的有效性。

　　此外，上面的配置还开放了HAProxy的统计功能，供前端和后台服务器调用，方便服务器检测Artifactory是否启动，可否可访问，还可以统计镜像产生的的数据流量。

　　将Docker registry hook到HAProxy

　　接下来要做的就是将Docker registry和HAProxy hook起来，实现二者之间的通信，这样HTTP请求才能转发到我们指定的对象。这里我们用的是docker-compose来hook Docker registry和HAProxy。具体的 docker-compose.yml 文件如下：

　　同样的，为了提高应用的灵活性，这里我们还是用了大量的环境变量设置。根据上面的配置，Compose会到HAProxy路径下去寻找haproxy.cfg文件，并到docker-registry文件夹下去找Docker registry的config.yml文件，这两个文件夹都位于前面指定的WORK路径下，这里的WORK就是一个相对路径，可以根据实际情况设置不同的值。

　　配置完成之后，就可以通过下面的bash脚本来启动docker-compose了，这个脚本包含了docker-compose运行所需的所有环境变量：

　　启动docker-compose之后，大家就可以通过mirror.example.com:5000访问我们的镜像了。首先我们要来查看一下镜像的内容：

　　可以看到，这个镜像缓存是空的。下面我们要从Docker中心仓库拉取busybox镜像，并测算一下镜像下载耗时：

　　首次下载镜像花了3.5秒。

　　运行下面的命令，可以看到busybox镜像已经存到Docker镜像缓存中了：

　　下面我们把本地busybox镜像删掉，再拉取一遍试试。第二次拉取的速度应该比第一次快，因为这个镜像已经在缓存中，拉取的时候就不用再去访问中心镜像仓库了，直接从缓存拉取即可。

　　O了！因为镜像已经存在registry缓存里面了，第二次拉取只花了0.28秒，速度确实有很大的提升。

　　结论

　　本文到这里就结束了。在本教程中，我们在各个远程数据中心建立了本地Docker registry镜像缓存，并映射到私有Artifactory Docker registry中心，此外还实现了应用部署时跨数据中心的数据传输优化。

　　当然，这个方案并不完美，还有很大的改进空间。不过，我们最初的目标已经达到了，本教程提供了一种相对简单、透明的方式，优化了多个远程数据中心之间的Docker镜像分布式部署。

　　大家也可以在这个方案的基础上加以改进，更好地实现平稳部署。