大家好，我是杰哥

之前在 Docker篇（五）：容器之间该如何通讯？中，讲到了运行多个容器时的网络通信方式，但那些容器都是运行在同一台物理机的

在实际项目中，我们往往需要部署多套软件，比如组件需要使用集群化部署，或者一个项目程序本身就依赖了很多组件，为了存储与运行效率等方面，往往需要跨主机部署。那么，该如何实现跨主机容器之间的网络通讯呢？

哎，你想到的，Docker 也想到啦，或者说本来就存在着一种通用的方案吧

一、理论：Docker 如何实现跨主机网络？

1、认识 Docker Overlay

Overlay 网络是为特定目的在物理（底层）网络之上创建的逻辑网络。Docker 可以创建容器之间的 Overlay 网络，从而实现跨主机的容器之间的沟通

也就是说，只要几台物理机之间本身是可以通信的，那么只要在这些机器上建立好一个 Overlay 网络把需要相互通讯的容器，直接部署在这个网络之上，最终的效果就类似于将这些容器部署在同一台物理机一样，进行任意通信啦

比如说我们需要实现一个 Elasticsearch 集群，那么我们只需要把各个节点部署在预先创建好的一个 Overlay 网络上就可以实现通信啦

2、稍微具体一点

你可能还会有疑惑，为什么 Overlay 网络就可以实现多台物理机之间的网络互通呢？实际上它是在 Docker 集群节点间的加入了一层虚拟网络，它有独立的虚拟网段。Docker 容器发送的请求，会先发送到虚拟子网，再由虚拟子网包装为宿主机的真实网址进行发送

3、Swarm 是什么？

而今天要介绍的 Docker Swarm，则是 Docker Overlay 网络的一种简易实现方式，它是 Docker 开发的容器集群管理工具， 与 Docker API 兼容性很好

并且 Linux 中安装了 Docker,也默认会安装 Swarm。因此，在这里，我们采用 Swarm 实现 集群间的网络通信

接下来，让我们通过实战真正了解一下使用Docker Swarm 如何实现Docker 容器的跨主机通信吧

二、实战一：实现集群之间的通信

还是拿那个老例子来讲一下

在文章Docker篇（五）：容器之间该如何通讯？中，我们分别将 Spring Boot 后端程序 druid_demo 和 mariadb 分别运行在不同容器中，成功实现了他们之间的通讯

那么，接下来，我们将他们分别部署在两台机器上

机器配置如下：

序号节点角色ip地址容器名称1manager10.10.10.100druid_demo2worker10.10.10.88mariadb

说明：使用 Swarm 建立跨主机的网络，实际上总共分为如下几步：

1. 在 manager 创建一个 Swarm 集群
2. 将其他集群分别加进来
3. 在 manager 创建一个 Overlay 网络
4. 启动各个容器时，指定这个 Overlay 网络

具体，往下看

1、在 manager 节点创建 Swarm 集群

执行命令：

docker swarm init --advertise-addr=10.10.10.100

效果如下：

docker swarm init --advertise-addr=10.10.10.100

[root@localhost ~]# docker swarm init --advertise-addr=10.10.10.100
Swarm initialized: current node (maw28ll7mlxuwp47z5c5vo2v1) is now a manager.
 
 
To add a worker to this swarm, run the following command:
 
docker swarm join --token SWMTKN-1-2bdwwlo8xvdskil05itg66l63dpi931oqnt5gvehlnf1it1auo-2uvypbiu0hpcn1e06hrhctbe8 10.10.10.100:2377
 
To add a manager to this swarm, run 'docker swarm join-token manager' and follow the instructions.

显示了 worker节点加入到该集群的命令，只需要执行

docker swarm join --token SWMTKN-1-2bdwwlo8xvdskil05itg66l63dpi931oqnt5gvehlnf1it1auo-2uvypbiu0hpcn1e06hrhctbe8 10.10.10.100:2377

即可

2、在 worker 节点上执行命令，将自己加入集群

docker swarm join --token SWMTKN-1-2bdwwlo8xvdskil05itg66l63dpi931oqnt5gvehlnf1it1auo-2uvypbiu0hpcn1e06hrhctbe8 10.10.10.100:2377

image.png

3、在 manager 节点，查看当前网络集群的节点情况

执行 docker node ls

image.png

4、在 manager 节点，创建 overlay 网络

docker network create -d overlay  --attachable  demo

说明：

--attachable 声明当前创建的网络为：其他节点可以访问的网络

5、在 worker 节点的网络列表，是否多了这个网络

docker network ls

说明：正常情况，执行完第4步之后，这里就会在原来的基础上多一个 demo 网络

6、在 worker 节点启动 mariadb 容器，指定该 overlay 网络

sudo docker run -itd  -v /usr/local/mysqldata:/var/lib/mysql -h mariadb --name=mariadb --net=demo --privileged=true mariadb:latest /sbin/init

说明：--net=demo ：指定该集群间的网络（overlay ）：demo

7、在 manager 节点，启动 durid_demo 程序

接下来，在 manager 节点，启动 Spring Boot 后端程序 druid_demo 的容器，并指定 demo 网络

docker run -it  -p 8888:8080 
-h druid_demo
--name druid_demo 
--net=demo 
--privileged=true druid_demo:0.0.1-SNAPSHOT /sbin/init

此时，请求接口，验证网络是否互通

image.png

接口正常返回，说明我们已经实现了 druid_demo 应用程序容器与 mariadb 容器之间的通讯

8、退出集群

执行 docker swarm leave，即可实现各节点退出集群网络的操作

那么，现在你知道 Docker 实现跨主机通讯的步骤了

接下来，趁热打铁，我们再一起来进行 Elasticsearch (后续简称为 ES)集群搭建，真正实践一番

注意：

如果你之前没怎么使用过 ES ，也没有关系，我会推出相应的文章来介绍它。在这里，你只需要掌握 Docker 在多台机器部署项目的方式以及实现跨主机通信的思想，我们的目的就达到啦

三、实战二：Elasticsearch集群搭建

在进入集群搭建之前，我们先来看看如何启动一个单机 ES

1、单机方式

docker run -itd --name elastic -v /usr/local/es/data:/var/lib/elasticsearch -v /usr/local/es/logs:/var/log/elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" --restart=always elasticsearch:v7.9.1

说明：

1）-v :指定挂载目录（分别将 ES 的数据目录和日志目录映射到宿主机上，这样即使容器挂掉了再重启，日志也不会丢失）

其中，在容器目录的 /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml 中分别配置了 path.data 和 path.logs 。分别为

/var/lib/elasticsearch

/usr/local/es/logs

2）-p:指定映射端口（将容器中的端口映射到了宿主机上）

3）-e:指定配置（指定es当前是以单个节点的方式启动）

4）--restart=alway:总是会自动重启

启动之后，登录 Es-Head ，发现可以连接上，那么表示启动成功

image.png

单机模式很简单，只要分别配置好挂载目录path.data 和 path.logs ，指定为单机模式启动就好了

集群模式相应的也不复杂，配置与单机模式基本一致。除了需要部署多台台物理机以外，再注意一下各节点之间的相互关联方式就好了。而这相互关联方式，则包括：网络的互通 和 确定集群的节点成员

2、集群方式

我们来搭建一个集群模式为 1 master + 3 data 节点，机器分配为：

序号节点角色ip地址1elastic-master10.10.10.882elastic-data0110.10.10.763elastic-data0210.10.10.774elastic-data0310.10.10.78

1）配置集群网络 demo

对，就是参考第一步，为三台机器配置集群网络

其中，网络节点角色如下：

序号节点角色ip地址1manager10.10.10.882worker10.10.10.763worker10.10.10.774worker10.10.10.78

2）分别修改各节点的配置文件 elasticsearch.yml

a. elastic-master

vi /usr/local/es/config/elastic-master/elasticsearch.yml

# ======================== Elasticsearch Configuration =========================
#
# NOTE: Elasticsearch comes with reasonable defaults for most settings.
# Before you set out to tweak and tune the configuration, make sure you
# understand what are you trying to accomplish and the consequences.
#
# The primary way of configuring a node is via this file. This template lists
# the most important settings you may want to configure for a production cluster.
#
# Please consult the documentation for further information on configuration options:
# https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/index.html
#
# ---------------------------------- Cluster -----------------------------------
#
# Use a descriptive name for your cluster:
#
cluster.name: my-application
#
# ------------------------------------ Node ------------------------------------
#
# Use a descriptive name for the node:
#
node.name: elastic-master
node.master: true
node.data: fasle
#
# Add custom attributes to the node:
#
#node.attr.rack: r1
#
# ----------------------------------- Paths ------------------------------------
#
# Path to directory where to store the data (separate multiple locations by comma):
#
path.data: /var/lib/elasticsearch
#
# Path to log files:
#
path.logs: /var/log/elasticsearch
#
# ----------------------------------- Memory -----------------------------------
#
# Lock the memory on startup:
#
#bootstrap.memory_lock: true
#
# Make sure that the heap size is set to about half the memory available
# on the system and that the owner of the process is allowed to use this
# limit.
#
# Elasticsearch performs poorly when the system is swapping the memory.
#
# ---------------------------------- Network -----------------------------------
#
# Set the bind address to a specific IP (IPv4 or IPv6):
#
network.host: 0.0.0.0
#
# Set a custom port for HTTP:
#
#http.port: 9200
#
# For more information, consult the network module documentation.
#
# --------------------------------- Discovery ----------------------------------
#
# Pass an initial list of hosts to perform discovery when this node is started:
# The default list of hosts is ["127.0.0.1", "[::1]"]
#
discovery.seed_hosts: ["elastic-master", "elastic-data01","elastic-data02","elastic-data03"]
#
# Bootstrap the cluster using an initial set of master-eligible nodes:
#
cluster.initial_master_nodes: ["elastic-master"]
#
# For more information, consult the discovery and cluster formation module documentation.
#
# ---------------------------------- Gateway -----------------------------------
#
# Block initial recovery after a full cluster restart until N nodes are started:
#
#gateway.recover_after_nodes: 3
#
# For more information, consult the gateway module documentation.
#
# ---------------------------------- Various -----------------------------------
#
# Require explicit names when deleting indices:
#
#action.destructive_requi
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

说明：

• cluster.name: my-application #集群名称，各个节点保持一致即可
• node.name: elastic-master #节点名称，各个节点必须独一无二
• node.master: demo #是master节点
• node.data: demo #不是data节点
• path.data: /var/lib/elasticsearch #data存储目录（无特殊需求，直接使用默认的即可）
• path.logs: /var/log/elasticsearch #日志存储目录（无特殊需求，直接使用默认的即可）
• discovery.seed_hosts: ["elastic-master", "elastic-data01","elastic-data02","elastic-data03"]

#可发现的节点（配置四个节点的主机名称或者ip即可，docker部署，建议直接配置主机名称）

• cluster.initial_master_nodes: ["elastic-master"] #初始化集群节点，直接配置master节点的主机名即可

b.elastic-data01

vi /usr/local/es/config/elastic-data01/elasticsearch.yml

# ======================== Elasticsearch Configuration =========================
#
# NOTE: Elasticsearch comes with reasonable defaults for most settings.
# Before you set out to tweak and tune the configuration, make sure you
# understand what are you trying to accomplish and the consequences.
#
# The primary way of configuring a node is via this file. This template lists
# the most important settings you may want to configure for a production cluster.
#
# Please consult the documentation for further information on configuration options:
# https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/index.html
#
# ---------------------------------- Cluster -----------------------------------
#
# Use a descriptive name for your cluster:
#
cluster.name: my-application
#
# ------------------------------------ Node ------------------------------------
#
# Use a descriptive name for the node:
#
node.name: elastic-data01
node.master: false
node.data: true
#
# Add custom attributes to the node:
#
#node.attr.rack: r1
#
# ----------------------------------- Paths ------------------------------------
#
# Path to directory where to store the data (separate multiple locations by comma):
#
path.data: /var/lib/elasticsearch
#
# Path to log files:
#
path.logs: /var/log/elasticsearch
#
# ----------------------------------- Memory -----------------------------------
#
# Lock the memory on startup:
#
#bootstrap.memory_lock: true
#
# Make sure that the heap size is set to about half the memory available
# on the system and that the owner of the process is allowed to use this
# limit.
#
# Elasticsearch performs poorly when the system is swapping the memory.
#
# ---------------------------------- Network -----------------------------------
#
# Set the bind address to a specific IP (IPv4 or IPv6):
#
network.host: 0.0.0.0
#
# Set a custom port for HTTP:
#
#http.port: 9200
#
# For more information, consult the network module documentation.
#
# --------------------------------- Discovery ----------------------------------
#
# Pass an initial list of hosts to perform discovery when this node is started:
# The default list of hosts is ["127.0.0.1", "[::1]"]
#
discovery.seed_hosts: ["elastic-master", "elastic-data01","elastic-data02","elastic-data03"]
#
# Bootstrap the cluster using an initial set of master-eligible nodes:
#
cluster.initial_master_nodes: ["elastic-master"]
#
# For more information, consult the discovery and cluster formation module documentation.
#
# ---------------------------------- Gateway -----------------------------------
#
# Block initial recovery after a full cluster restart until N nodes are started:
#
#gateway.recover_after_nodes: 3
#
# For more information, consult the gateway module documentation.
#
# ---------------------------------- Various -----------------------------------
#
# Require explicit names when deleting indices:
#
#action.destructive_requi
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

说明：

a. elastic-data01 的配置文件，与 elastic-master 的配置文件中，只有以下三项内容不同，其余均相同

node.name: elastic-data01 #节点名称，各个节点必须独一无二

node.master: false #不是master节点

node.data: true #是data节点

b. elastic-data02、elastic-data03 的配置，与 elastic-data01 的配置，除了 node.name 的值不一致以外，其余均相同

3）启动

分别在各个主机上，执行 docker 启动命令，进行各个节点的启动

docker run -itd --name elastic-master -h elastic-master --net=demo -v /usr/local/es/data:/var/lib/elasticsearch -v /usr/local/es/logs:/var/log/elasticsearch -v /usr/local/es/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins -v /usr/local/es/config/elastic-master/elasticsearch.yml:/etc/elasticsearch/elasticsearch.yml:ro -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e cluster.initial_master_nodes=elastic-master --restart=always elasticsearch:v7.9.1 /sbin/init

docker run -itd --name elastic-data01 -h elastic-data01 --net=demo -v /usr/local/es/data:/var/lib/elasticsearch -v /usr/local/es/logs:/var/log/elasticsearch -v /usr/local/es/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins -v /usr/local/es/config/elastic-data01/elasticsearch.yml:/etc/elasticsearch/elasticsearch.yml:ro -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e cluster.initial_master_nodes=elastic-master --restart=always elasticsearch:v7.9.1 /sbin/init

docker run -itd --name elastic-data02 -h elastic-data02 --net=demo -v /usr/local/es/data:/var/lib/elasticsearch -v /usr/local/es/logs:/var/log/elasticsearch -v /usr/local/es/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins -v /usr/local/es/config/elastic-data02/elasticsearch.yml:/etc/elasticsearch/elasticsearch.yml:ro -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e cluster.initial_master_nodes=elastic-master --restart=always elasticsearch:v7.9.1 /sbin/init

docker run -itd --name elastic-data03 -h elastic-data03 --net=demo -v /usr/local/es/data:/var/lib/elasticsearch -v /usr/local/es/logs:/var/log/elasticsearch -v /usr/local/es/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins -v /usr/local/es/config/elastic-data03/elasticsearch.yml:/etc/elasticsearch/elasticsearch.yml:ro -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e cluster.initial_master_nodes=elastic-master --restart=always relasticsearch:v7.9.1 /sbin/init

4）验证

请求地址：http://10.10.10.88:9200/_cat/nodes 查看节点列表

image.png

可以看到，集群中，如期展示了 4 个节点，其中 1 个 master 节点和 3 个 data 节点（带 * 号的为 master 节点）

集群成功搭建完毕！可喜可贺！

5）项目中集成 ES 配置

经测试，只需要配置一个 master 节点的地址即可

spring.elasticsearch.rest.uris=http://10.10.10.88:9200

注：这里只是说明了如何搭建一个 ES 集群，实现集群间网络通信的方式。后面会专门有文章，介绍 ES 的理论知识，与具体实战知识，敬请期待

四、总结

好了，总得来说，Docker 是通过搭建 Overlay 网桥，然后把各个主机的容器都统一放在这个网桥上就实现了 Docker 容器的跨主机通讯

恭喜你又掌握了一个新技能。当然，如果想要真正掌握的话，也建议大家真正实战一次，毕竟实战与理解是不同阶段，对于知识的掌握程度也是不同级别的哦

嗯，就这样。每天学习一点，时间会见证你的强大~