DockerSwarm部署Python3 REST应用实战

"本文将介绍如何使用Docker Swarm部署一个可扩展的Python3应用程序，特别关注于一个基于Falcon框架的REST API服务。首先，作者提到BenFirshman在Dockercon上的演讲，讨论了利用Docker构建无服务架构。接着，提到了使用AWS Lambda构建微服务系统的文章。本文则专注于Docker Swarm的实际操作，演示了一个不依赖`docker run`或特定无服务功能的部署流程。作者提供了一个修改过的Swarm Tutorial版本，并引入了VagrantHelper仓库以创建本地Docker Swarm测试环境。要求读者拥有Docker Engine 1.12及以上版本，当时作者使用的是1.12 RC2。为了部署，将使用三台虚拟机，包括一个Swarm Manager和两个Worker节点。安全提示是检查并理解Vagrantfile中的脚本，以避免潜在风险。" 在开始部署之前，确保已安装并运行Vagrant。通过克隆`chadlung/vagrant-docker-swarm`仓库并执行`vagrant up`来启动虚拟环境。当环境准备就绪后，通过`vagrant ssh manager1`连接到manager1虚拟机。在manager1上，使用`sudo docker swarm init --listen-addr 192.168.99.100:2377`初始化Swarm集群，然后使用`sudo docker node ls`检查当前节点状态，应该只有manager1。 接下来，为了添加worker节点，需要在另外两台虚拟机上运行加入命令，这通常会是类似`docker swarm join --token SWMTKN-1-... <manager-ip>:2377`的命令，这里的`<manager-ip>`需要替换为manager1的IP地址，而`SWMTKN-1-...`是通过`docker swarm init`命令获取的worker加入令牌。 一旦所有节点都加入Swarm，就可以开始部署应用。首先，创建一个Docker镜像，通常涉及编写Dockerfile来定义应用程序的构建过程。Dockerfile会指定基础镜像、复制应用代码、设置环境变量、暴露端口等。例如： ```Dockerfile FROM python:3 WORKDIR /app COPY . . RUN pip install -r requirements.txt EXPOSE 8000 CMD ["python", "app.py"] ``` 接下来，构建镜像： ```bash docker build -t my-python-app . ``` 然后，使用Docker Compose或者直接的Docker服务命令创建服务。在Docker Compose中，编写一个`docker-compose.yml`文件： ```yaml version: '3' services: app: image: my-python-app deploy: replicas: 3 update_config: parallelism: 2 delay: 10s restart_policy: condition: on-failure resources: limits: cpu: 0.5 memory: 512M ports: - "80:8000" ``` 最后，使用`docker stack deploy -c docker-compose.yml myapp`来部署服务。这个命令会在Swarm中创建一个名为`myapp`的堆栈，包含3个副本的Python应用服务，每个副本分配0.5个CPU核心和512MB内存，并将容器的8000端口映射到宿主机的80端口。 通过这种方式，Docker Swarm可以轻松地管理和扩展Python应用，实现微服务架构。可以根据需求动态调整副本数量，实现无缝更新和故障恢复。同时，由于Docker的标准化容器化，这种部署方式同样适用于Java、Go等其他语言的应用。