Docker Swarm 是 Docker 的集群管理工具。它将 Docker 主机池转变为单个虚拟 Docker 主机。 Docker Swarm 提供了标准的 Docker API，所有任何已经与 Docker 守护程序通信的工具都可以使用 Swarm 轻松地扩展到多个主机。
集群（cluster）技术是一种较新的技术，通过集群技术，可以在付出较低成本的情况下获得在性能、可靠性、灵活性方面的相对较高的收益，其任务调度则是集群系统中的核心技术。 集群是一组相互独立的、通过高速网络互联的计算机，它们构成了一个组，并以单一系统的模式加以管理。一个客户与集群相互作用时，集群像是一个独立的服务器。集群配置是用于提高可用性和可缩放性。
Docker Swarm是Docker官方提供的容器集群管理以及容器编排解决方案，Docker Swarm基于Docker Compose组件以及网络等基础能力，提供了服务编排、负载均衡、动态伸缩、滚动更新等能力，本文ken.io主要介绍Docker Swarm基本概念、集群搭建与基础使用~
根据前面所学的知识可知，想要使用Docker部署应用，就要先在应用中编写Dockerfile 文件来构建镜像。同样，在微服务项目中，我们也需要为每一个服务编写Dockerfile文件 来构建镜像。构建完成后，就可以根据每一个镜像使用docker run或者docker service create命令创建并启动容器，这样我们就可以访问容器中的服务了。 微服务架构中：涉及的服务数量巨多。 虽然使用上述方式可以部署微服务项目，但考虑到微服务项目可能有多个子服务组成， 并且每个服务启动过程中都需要配置额外的参数（如-e配置环境变量、--network指定网 络、磁盘挂载等等）。这种情况下，每次更新微服务后，都要手动运行指令来重新启动 容器，这就显得相当麻烦了。针对这种多服务部署的情况，Docker提供了Docker Compose编排工具来对多服务应用进行统一部署。Compose是Docker的服务编排工 具，主要用来构建基于Docker的复杂应用，Compose 通过一个配置文件来管理多个 Docker容器，非常适合组合使用多个容器进行开发的场景。 通过该编排工具，可以使用yml（或yaml）文件来配置应用程序服务，然后只需要一条简 单的服务部署指令就可以从配置中创建并启动所有服务。
上一节里我们谈到了小型的独立项目如何使用 Docker Compose 来搭建程序的运行环境，对于由多人或多部门参与的中大型服务化架构的项目，仅由一个 Docker Compose 项目来管理它们的运行环境显然是不切实际的。在这一小节里，我们就谈谈如何在服务化开发中合理利用 Docker 来搭建环境。
Portainer 是一个开源、轻量级 Docker 管理用户界面，基于 Docker API，可管理 Docker 主机或 Swarm 集群，支持最新版 Docker 和 Swarm 模式。
了解K8S之前需要掌握Docker Kubernetes设计之初就是为了管理，调度容器技术；是google开发的一套开源的容器化编排技术；业界还有其他公司的容器编排技术例如Docker-compose，Docker-swarm，Mesos，目前k8s使用最广泛。
服务发现 所有的表现形式都是ip+端口的形式。 传统服务 服务比较少的话，可以通过下面的方式。如果服务很多的话，基本运维人员都崩溃死了。 微服务 服务太多的话，需要一种服务发现的机制。 客户端的发现
先看docker官网上的一句话：Docker Swarm mode is built into the Docker Engine. Do not confuse Docker Swarm mode with Docker Classic Swarm which is no longer actively developed.
constraints 可以匹配 node 标签和 engine 标签，engine.labels 适用于 Docker Engine 标签，如操作系统，驱动程序等，node.labels 适用于上述人为添加到节点的。
随着业务规模的扩大，一台机器的Docker已经无法满足我们的要求，为了保证性能和高可用，Docker提供了一种叫Swarm的解决方案。 他可以跨多个Docker主机来部署容器，具有完备的安全机制、内置负载均衡器；支持扩缩容、升级和回滚。 这次让我们用Swarm来部署一个2节点集群，并使用其负载均衡特性部署一个2副本Web应用。 何谓Swarm？ 一个Swarm集群由一个或多个Docker节点组成。这些节点可以是物理机、虚拟机等。只要保证节点之间的网络通畅即可。Docker Swarm的结构如下：
翻译过来意思是：Docker Swarm 模式内置在Docker引擎中。不要将Docker Swarm模式与Docker Classic Swarm模式混淆，后者已不再积极开发。
Docker Swarm是Docker官方提供的容器集群管理以及容器编排解决方案，Docker Swarm基于Docker Compose组件以及网络等基础能力，提供了服务编排、负载均衡、动态伸缩、滚动更新等能力，本文ken.io主要介绍基于Docker Swarm进行容器编排、服务部署与更新等等
微服务间如何通讯？ 从通讯模式角度考虑 一对一还是一对多？ 一对一 同步：请求响应模式，最常见 异步：通知/请求异步响应 一对多 异步：发布订阅/发布异步响应 从通讯协议角度考虑 REST API
① docker-compose是docker引擎之外的容器编排工具(Python实现)，需要单独安装；docker stack 是docker引擎原生支持的容器编排技术(Go实现)
临时性存储是容器的一个很大的买点。“根据一个镜像启动容器，随意变更，然后停止变更重启一个容器。你看，一个全新的文件系统又诞生了。”
前言 上家公司的发展迁移后端服务部署是依托于Docker Swarm部署的线上服务集群。随着业务的不断发展，后来改成了Kubernetes来部署环境，Docker Swarm见证了着我们当时业务从0
前面讲了一些关于自动扩展的理论知识，但如何实现自动扩展，并不是三言两语就能够说得清楚的。特别是为了实现前面提到的那些自动扩展的模式及策略，在操作系统级别方面会需要大量的执行脚本。在自动扩展方面，SpringCloud框架也并没有给出确切的答案。
要用到的通信接口开放，集群节点之间保证2377/TCP、7946/TCP、7946/UDP和4789/UDP端口通信（或者直接关闭防火墙 systemctl stop firewalld）
随着业务规模的扩大，一台机器的Docker已经无法满足我们的要求，为了保证性能和高可用，Docker提供了一种叫Swarm的解决方案。
还记得我之前写过一篇文章叫做《Docker快速部署项目，极速搭建分布式》，在那里讲述了如何去使用docker swarm，如何构建自己的私人镜像仓库。随着最近的业务量的增长，机子加多。对于docker swarm管理难度有上升的趋势。主要的问题有以下几个
基于微服务的架构设计是架构师和程序员们面临的一项新挑战。然而，随着语言及工具的不断更新，架构师们完全有能力征服这样的挑战。 Java 也不例外，本文探讨了使用Java生态系统来构建微服务的几种不同方式。
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。
简介 在JAVA的生态系统中构建微服务的策略主要有：container-less, self-contained, 以及in-container. Container-less的微服务是将应用程序以及所有的依赖库打包到单个的JAR文件中。 Self-contained的微服务也是把所有打包到单个的JAR文件中，但是它包含一个嵌入式的框架，这个框架含有可选的兼容第三方库。 In-container的微服务则是把整个Jave EE容器以及其服务实现打包成单个Docker镜像。 基
PS：假定运行了一个nginx服务2个实例，nginx1 和nginx2，容器内的端口是80，主机内的端口是8080， 这2个容器分别运行在node2和node3上，看到了吧node1虽然没有运行实例但是依然有8080端口在监听，一个集群在所有的worker节点上都是可以访问到的，随便选一个节点输入它的ip和8080端口就可以访问到，或者搭建一个负载均衡External LB，负责轮询的方式访问每个上边的8080端口，为什么在每个节点上都可以访问我们的服务呢？每个服务启动后所有的节点都会更新自己的VIP LB，把新的服务端口号和服务的信息建立一个关系，VIP LB是基于虚拟IP的负载均衡，VIP LB可以通过虚拟IP解析到真实IP，然后访问到服务。
Docker 引擎统一了基础设施环境，包括硬件配置，操作系统的版本，运行时环境的异构
swarm集群分为管理节点和工作节点，管理节点可以操作swarm命令控制swarm集群，工作节点是用于运行服务的节点，理论上管理节点也可以是工作节点，一样可以用于运行服务。
微服务背后的大理念是将大型、复杂且历时长久的应用在架构上设计为内聚的服务，这些服务能够随着时间的流逝而演化。本文主要介绍了利用 Java 生态系统构建微服务的多种方法，并分析了每种方法的利弊。 快速预览 在 Java 生态系统中构建微服务的策略主要有：container-less, self-contained 和 in-container； Container-less 微服务把应用程序及其所有依赖打包成单一的 jar 文件； Self-contained 微服务也会将应用及其依赖打包成单一的Jar文件，
微服务背后的大理念是将大型、复杂且历时长久的应用在架构上设计为内聚的服务，这些服务能够随着时间的流逝而演化。本文主要介绍了利用 Java 生态系统构建微服务的多种方法，并分析了每种方法的利弊。
容器凭借着良好的外部隔离性，非常适合作为分布式系统的基本"对象"。容器屏蔽了底层的代码细节，抽象出了不同类型的应用的通用模式。不止容器的封装特性所带来的天然对象化，在更高层对容器的编排技术也能体现这种思想。从火热的容器编排(k8s)中的各类API对象我们处处都能看到"对象"思想的落地。
只需要复制多份pod的副本即可，这也是k8s管理的先进之处，k8s如果进行扩容或者缩容，只需控制pod的数量即可。
Docker Swarm是Docker官方提供的容器编排工具，旨在简化容器化应用程序的部署、管理和扩展。它允许将多个Docker主机组成一个集群，统一管理这些主机上运行的容器。Swarm采用主-从架构，其中包括管理节点（manager nodes）和工作节点（worker nodes）。管理节点负责集群管理和调度任务，而工作节点则负责运行容器。Swarm使用了Raft一致性算法来保证集群的高可用性和一致性。通过Swarm，用户可以轻松地定义、部署和扩展分布式应用程序，同时提供了自动负载平衡、服务发现和故障恢复等功能，使得容器化应用的部署和管理变得更加简单和可靠。
企业服务系统通常伴随着高并发（在同一个时间点，大量的用户请求、访问服务），如果服务框架的性能不佳，则只能通过部署更多服务节点来满足业务需求，因此服务化部署性能能提升40%，相当于直接节省40%的机器成本，以及长期的电费、折旧等成本，不仅有利于企业节约成本，而且符合国家低碳战略。
DOCKER技术在推出后掀起了一阵容器化技术的热潮，容器化使得服务的部署变得极其简易，这为微服务和分布式计算提供了很大的便利。
1.视觉模型服务部署面临的问题与挑战 2.GPU服务性能优化实践案例 3.通用高效的推理服务部署架构
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目前正在写一个大脚本，之所以称之为大，其实只是想写一个综合性的脚本。目前写的是第一版本（v1），主要是功能实现，里面还有许多优化的地方，希望一起学习探讨。
目前微服务早已火遍大江南北，对于开发来说，我们时刻关注着技术的迭代更新，而项目采用什么技术栈选型落地是开发、产品都需要关注的事情，该篇文章主要分享一些目前普遍公司都在用的技术栈，快来分享一下你当前所在用的技术吧。
Uber 将其大部分容器化微服务从µDeploy 迁移到一个叫作 Up 的新多云平台，准备将相当一部分计算迁移到云端。Uber 花了两年时间将其许多微服务变得可移植，以便可以在不同的计算基础设施和容器管理平台之间进行迁移。
Kubesphere 3.3.0 集成了 ArgoCD，但与笔者目前使用的 K8S 版本不兼容。再者，目前 Kubesphere 中持续集成和流水线打通还是不太友好，也缺少文档说明（可能是笔者没有找到）。
kubernetes，简称 K8s，是用 8 代替中间 8 个字符 “ubernete” 而成的缩写，是一个开源的，用于管理云平台中多个主机上的容器化的应用，Kubernetes 的目标是让部署容器化的应用简单并且高效(powerful)，Kubernetes 提供了应用部署，规划，更新，维护的一种机制。
Rancher是一个开源的企业级容器管理平台。通过Rancher，企业再也不必自己使用一系列的开源软件去从头搭建容器服务平台。Rancher提供了在生产环境中使用的管理Docker和Kubernetes的全栈化容器部署与管理平台。主要包括服务管理，公有云节点管理，支持第三方用户权限管理，应用商店，api很是灵活，只是文档较少，让你更多的去参考官方文档。
一 结论 一个容器一个服务 二 原因 一个容器多个服务，即自带初始化数据或者多个服务的高定制容器 1.不利于维护 2.不方便修改初始化数据 3.会造成重复服务 三 单机的多个服务部署及初始化，可以使用docker-compose 分布式的多个服务部署及初始化，明显就是k8s
在过去的几年中，由于微服务架构(Microservices architecture)能够提供高级别的软件可扩展性，因此十分流行。尽管大多数组织都能够接受这种架构模式，但是他们也或多或少地遇到了，诸如如何将应用程序分解成为基于微服务的模式等多方面的挑战。
注意：部署这些编排工具的时候服务器数量不定，1台服务器也行，所以读者可以自由增减服务器。
为什么这里的微服务三个字我加了引号，那是因为那时还没有微服务这个概念，只是像微服务的雏形，所以我给加了引号。
在机器学习服务器中，Web 服务是在操作化计算节点上执行的 R 或 Python 代码。
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