20.Docker Swarm集群

以下内容引自：https://www.jianshu.com/p/9eb9995884a5

Swarm 在 Docker 1.12 版本之前属于一个独立的项目，在 Docker 1.12 版本发布之后，该项目合并到了 Docker 中，成为 Docker 的一个子命令。目前，Swarm 是 Docker 社区提供的唯一一个原生支持 Docker 集群管理的工具。它可以把多个 Docker 主机组成的系统转换为单一的虚拟 Docker 主机，使得容器可以组成跨主机的子网网络。

1. Swarm 认识

Swarm 是目前 Docker 官方唯一指定（绑定）的集群管理工具。Docker 1.12 内嵌了 swarm mode 集群管理模式。

为了方便演示跨主机网络，我们需要用到一个工具——Docker Machine，这个工具与 Docker Compose、Docker Swarm 并称 Docker 三剑客，下面我们来看看如何安装 Docker Machine：

$ curl -L https://github.com/docker/machine/releases/download/v0.9.0-rc2/docker-machine-`uname -s`-`uname -m` >/tmp/docker-machine &&
chmod +x /tmp/docker-machine &&
sudo cp /tmp/docker-machine /usr/local/bin/docker-machine

安装过程和 Docker Compose 非常类似。现在 Docker 三剑客已经全部到齐了。
在开始之前，我们需要了解一些基本概念，有关集群的 Docker 命令如下：

• docker swarm：集群管理，子命令有 init, join,join-token, leave, update
• docker node：节点管理，子命令有 demote, inspect,ls, promote, rm, ps, update
• docker service：服务管理，子命令有 create, inspect, ps, ls ,rm , scale, update
• docker stack/deploy：试验特性，用于多应用部署，等正式版加进来再说。

2. 创建集群

首先使用 Docker Machine 创建一个虚拟机作为 manger 节点。

$ docker-machine create --driver virtualbox manager1                                    
Running pre-create checks...
(manager1) Unable to get the latest Boot2Docker ISO release version:  Get https://api.github.com/repos/boot2docker/boot2docker/releases/latest: dial tcp: lookup api.github.com on [::1]:53: server misbehaving
Creating machine...
(manager1) Unable to get the latest Boot2Docker ISO release version:  Get https://api.github.com/repos/boot2docker/boot2docker/releases/latest: dial tcp: lookup api.github.com on [::1]:53: server misbehaving
(manager1) Copying /home/zuolan/.docker/machine/cache/boot2docker.iso to /home/zuolan/.docker/machine/machines/manager1/boot2docker.iso...
(manager1) Creating VirtualBox VM...
(manager1) Creating SSH key...
(manager1) Starting the VM...
(manager1) Check network to re-create if needed...
(manager1) Found a new host-only adapter: "vboxnet0"
(manager1) Waiting for an IP...
Waiting for machine to be running, this may take a few minutes...
Detecting operating system of created instance...
Waiting for SSH to be available...
Detecting the provisioner...
Provisioning with boot2docker...
Copying certs to the local machine directory...
Copying certs to the remote machine...
Setting Docker configuration on the remote daemon...
Checking connection to Docker...
Docker is up and running!
To see how to connect your Docker Client to the Docker Engine running on this virtual machine, run: docker-machine env manager1

查看虚拟机的环境变量等信息，包括虚拟机的 IP 地址：

$  docker-machine env manager1
export DOCKER_TLS_VERIFY="1"
export DOCKER_HOST="tcp://192.168.99.100:2376"
export DOCKER_CERT_PATH="/home/zuolan/.docker/machine/machines/manager1"
export DOCKER_MACHINE_NAME="manager1"
# Run this command to configure your shell: 
# eval $(docker-machine env manager1)

然后再创建一个节点作为 work 节点。

$ docker-machine create --driver virtualbox worker1

现在我们有了两个虚拟主机，使用 Machine 的命令可以查看：

$ docker-machine ls                             
NAME     ACTIVE   DRIVER       STATE    URL                        SWARM  DOCKER   ERRORS
manager1   -      virtualbox   Running  tcp://192.168.99.100:2376         v1.12.3   
worker1    -      virtualbox   Running  tcp://192.168.99.101:2376         v1.12.3

但是目前这两台虚拟主机并没有什么联系，为了把它们联系起来，我们需要 Swarm 登场了。
因为我们使用的是 Docker Machine 创建的虚拟机，因此可以使用 docker-machine ssh 命令来操作虚拟机，在实际生产环境中，并不需要像下面那样操作，只需要执行 docker swarm 即可。

把 manager1 加入集群：

$ docker-machine ssh manager1 docker swarm init --listen-addr 192.168.99.100:2377 --advertise-addr 192.168.99.100
Swarm initialized: current node (23lkbq7uovqsg550qfzup59t6) is now a manager.

To add a worker to this swarm, run the following command:

    docker swarm join 
    --token SWMTKN-1-3z5rzoey0u6onkvvm58f7vgkser5d7z8sfshlu7s4oz2gztlvj-c036gwrakjejql06klrfc585r 
    192.168.99.100:2377

To add a manager to this swarm, run 'docker swarm join-token manager' and follow the instructions.

用 --listen-addr 指定监听的 ip 与端口，实际的 Swarm 命令格式如下，本例使用 Docker Machine 来连接虚拟机而已：

$ docker swarm init --listen-addr <MANAGER-IP>:<PORT>

接下来，再把 work1 加入集群中：

$ docker-machine ssh worker1 docker swarm join --token 
    SWMTKN-1-3z5rzoey0u6onkvvm58f7vgkser5d7z8sfshlu7s4oz2gztlvj-c036gwrakjejql06klrfc585r 
    192.168.99.100:2377
This node joined a swarm as a worker.

上面 join 命令中可以添加 --listen-addr $WORKER1_IP:2377 作为监听准备，因为有时候可能会遇到把一个 work 节点提升为 manger 节点的可能，当然本例子没有这个打算就不添加这个参数了。

注意：如果你在新建集群时遇到双网卡情况，可以指定使用哪个 IP，例如上面的例子会有可能遇到下面的错误。

$ docker-machine ssh manager1 docker swarm init --listen-addr $MANAGER1_IP:2377
Error response from daemon: could not choose an IP address to advertise since this system has multiple addresses on different interfaces (10.0.2.15 on eth0 and 192.168.99.100 on eth1) - specify one with --advertise-addr
exit status 1

发生错误的原因是因为有两个 IP 地址，而 Swarm 不知道用户想使用哪个，因此要指定 IP。

$ docker-machine ssh manager1 docker swarm init --advertise-addr 192.168.99.100 --listen-addr 192.168.99.100:2377 
Swarm initialized: current node (ahvwxicunjd0z8g0eeosjztjx) is now a manager.

To add a worker to this swarm, run the following command:

    docker swarm join 
    --token SWMTKN-1-3z5rzoey0u6onkvvm58f7vgkser5d7z8sfshlu7s4oz2gztlvj-c036gwrakjejql06klrfc585r 
    192.168.99.100:2377

To add a manager to this swarm, run 'docker swarm join-token manager' and follow the instructions.

集群初始化成功。

现在我们新建了一个有两个节点的“集群”，现在进入其中一个管理节点使用 docker node 命令来查看节点信息：

$ docker-machine ssh manager1 docker node ls
ID                       HOSTNAME  STATUS  AVAILABILITY  MANAGER STATUS
23lkbq7uovqsg550qfzup59t6 *  manager1    Ready      Active         Leader
dqb3fim8zvcob8sycri3hy98a    worker1     Ready      Active

现在每个节点都归属于 Swarm，并都处在了待机状态。Manager1 是领导者，work1 是工人。

现在，我们继续新建虚拟机 manger2、worker2、worker3，现在已经有五个虚拟机了，使用 docker-machine ls 来查看虚拟机：

NAME     ACTIVE    DRIVER       STATE     URL                         SWARM   DOCKER    ERRORS
manager1   -       virtualbox   Running   tcp://192.168.99.100:2376           v1.12.3   
manager2   -       virtualbox   Running   tcp://192.168.99.105:2376           v1.12.3   
worker1    -       virtualbox   Running   tcp://192.168.99.102:2376           v1.12.3   
worker2    -       virtualbox   Running   tcp://192.168.99.103:2376           v1.12.3   
worker3    -       virtualbox   Running   tcp://192.168.99.104:2376           v1.12.3

然后我们把剩余的虚拟机也加到集群中。

• 添加 worker2 到集群中：

$ docker-machine ssh worker2 docker swarm join 
    --token SWMTKN-1-3z5rzoey0u6onkvvm58f7vgkser5d7z8sfshlu7s4oz2gztlvj-c036gwrakjejql06klrfc585r 
    192.168.99.100:2377
This node joined a swarm as a worker.

• 添加 worker3 到集群中：

$ docker-machine ssh worker3 docker swarm join 
    --token SWMTKN-1-3z5rzoey0u6onkvvm58f7vgkser5d7z8sfshlu7s4oz2gztlvj-c036gwrakjejql06klrfc585r 
    192.168.99.100:2377
This node joined a swarm as a worker.

• 添加 manager2 到集群中：

          先从 manager1 中获取 manager 的 token：

$ docker-machine ssh manager1 docker swarm join-token manager
To add a manager to this swarm, run the following command:

    docker swarm join 
    --token SWMTKN-1-3z5rzoey0u6onkvvm58f7vgkser5d7z8sfshlu7s4oz2gztlvj-8tn855hkjdb6usrblo9iu700o 
192.168.99.100:2377

          然后添加 manager2 到集群中：

$ docker-machine ssh manager2 docker swarm join 
    --token SWMTKN-1-3z5rzoey0u6onkvvm58f7vgkser5d7z8sfshlu7s4oz2gztlvj-8tn855hkjdb6usrblo9iu700o 
    192.168.99.100:2377
This node joined a swarm as a manager.

          现在再来查看集群信息：

$ docker-machine ssh manager2 docker node ls
ID                            HOSTNAME   STATUS   AVAILABILITY   MANAGER STATUS
16w80jnqy2k30yez4wbbaz1l8     worker1     Ready     Active        
2gkwhzakejj72n5xoxruet71z     worker2     Ready     Active        
35kutfyn1ratch55fn7j3fs4x     worker3     Ready     Active        
a9r21g5iq1u6h31myprfwl8ln *   manager2    Ready     Active        Reachable
dpo7snxbz2a0dxvx6mf19p35z     manager1    Ready     Active        Leader

3. 建立跨主机网络

为了演示更清晰，下面我们把宿主机也加入到集群之中，这样我们使用 Docker 命令操作会清晰很多。
直接在本地执行加入集群命令：

$ docker swarm join            
    --token SWMTKN-1-3z5rzoey0u6onkvvm58f7vgkser5d7z8sfshlu7s4oz2gztlvj-8tn855hkjdb6usrblo9iu700o 
    192.168.99.100:2377
This node joined a swarm as a manager.

现在我们有三台 manager，三台 worker。其中一台是宿主机，五台虚拟机。

$ docker node ls
ID                          HOSTNAME    STATUS    AVAILABILITY  MANAGER STATUS
6z2rpk1t4xucffzlr2rpqb8u3    worker3     Ready     Active        
7qbr0xd747qena4awx8bx101s *  user-pc     Ready     Active         Reachable
9v93sav79jqrg0c7051rcxxev    manager2    Ready     Active         Reachable
a1ner3zxj3ubsiw4l3p28wrkj    worker1     Ready     Active        
a5w7h8j83i11qqi4vlu948mad    worker2     Ready     Active        
d4h7vuekklpd6189fcudpfy18    manager1    Ready     Active          Leader

查看网络状态：

$ docker network ls
NETWORK ID         NAME            DRIVER          SCOPE
764ff31881e5        bridge          bridge          local                  
fbd9a977aa03        host            host            local               
6p6xlousvsy2        ingress         overlay         swarm            
e81af24d643d        none            null            local

可以看到在 swarm 上默认已有一个名为 ingress 的 overlay 网络, 默认在 swarm 里使用，本例子中会创建一个新的 overlay 网络。

$ docker network create --driver overlay swarm_test
4dm8cy9y5delvs5vd0ghdd89s
$ docker network ls
NETWORK ID         NAME                DRIVER              SCOPE
764ff31881e5        bridge              bridge              local
fbd9a977aa03        host                host                local
6p6xlousvsy2        ingress             overlay             swarm
e81af24d643d        none                null                local
4dm8cy9y5del        swarm_test          overlay             swarm

这样一个跨主机网络就搭建好了，但是现在这个网络只是处于待机状态，下一小节我们会在这个网络上部署应用。

4. 在跨主机网络上部署应用

首先我们上面创建的节点都是没有镜像的，因此我们要逐一 pull 镜像到节点中，这里我们使用前面搭建的私有仓库。

$ docker-machine ssh manager1 docker pull reg.example.com/library/nginx:alpine     
alpine: Pulling from library/nginx
e110a4a17941: Pulling fs layer
... ...
7648f5d87006: Pull complete
Digest: sha256:65063cb82bf508fd5a731318e795b2abbfb0c22222f02ff5c6b30df7f23292fe
Status: Downloaded newer image for reg.example.com/library/nginx:alpine
$ docker-machine ssh manager2 docker pull reg.example.com/library/nginx:alpine
alpine: Pulling from library/nginx
e110a4a17941: Pulling fs layer
... ...
7648f5d87006: Pull complete
Digest: sha256:65063cb82bf508fd5a731318e795b2abbfb0c22222f02ff5c6b30df7f23292fe
Status: Downloaded newer image for reg.example.com/library/nginx:alpine
$ docker-machine ssh worker1 docker pull reg.example.com/library/nginx:alpine 
alpine: Pulling from library/nginx
e110a4a17941: Pulling fs layer
... ...
7648f5d87006: Pull complete
Digest: sha256:65063cb82bf508fd5a731318e795b2abbfb0c22222f02ff5c6b30df7f23292fe
Status: Downloaded newer image for reg.example.com/library/nginx:alpine
$ docker-machine ssh worker2 docker pull reg.example.com/library/nginx:alpine
alpine: Pulling from library/nginx
e110a4a17941: Pulling fs layer
... ...
7648f5d87006: Pull complete
Digest: sha256:65063cb82bf508fd5a731318e795b2abbfb0c22222f02ff5c6b30df7f23292fe
Status: Downloaded newer image for reg.example.com/library/nginx:alpine
$ docker-machine ssh worker3 docker pull reg.example.com/library/nginx:alpine
alpine: Pulling from library/nginx
e110a4a17941: Pulling fs layer
... ...
7648f5d87006: Pull complete
Digest: sha256:65063cb82bf508fd5a731318e795b2abbfb0c22222f02ff5c6b30df7f23292fe
Status: Downloaded newer image for reg.example.com/library/nginx:alpine

上面使用 docker pull 分别在五个虚拟机节点拉取 nginx:alpine 镜像。接下来我们要在五个节点部署一组 Nginx 服务。

部署的服务使用 swarm_test 跨主机网络。

$ docker service create --replicas 2 --name helloworld --network=swarm_test nginx:alpine
5gz0h2s5agh2d2libvzq6bhgs

查看服务状态：

$ docker service ls
ID            NAME        REPLICAS  IMAGE         COMMAND
5gz0h2s5agh2  helloworld  0/2       nginx:alpine  

查看 helloworld 服务详情（为了方便阅读，已调整输出内容）：

$ docker service ps helloworld
ID          NAME          IMAGE         NODE      DESIRED STATE   CURRENT STATE              ERROR
ay081uome3   helloworld.1  nginx:alpine  manager1  Running         Preparing 2 seconds ago  
16cvore0c96  helloworld.2  nginx:alpine  worker2   Running         Preparing 2 seconds ago

可以看到两个实例分别运行在两个节点上。

进入两个节点，查看服务状态（为了方便阅读，已调整输出内容）：

$ docker-machine ssh manager1 docker ps -a
CONTAINER ID   IMAGE         COMMAND         CREATED        STATUS         PORTS            NAMES
119f787622c2   nginx:alpine  "nginx -g ..."   4 minutes ago  Up 4 minutes   80/tcp, 443/tcp  hello ...
$ docker-machine ssh worker2 docker ps -a
CONTAINER ID   IMAGE         COMMAND         CREATED         STATUS        PORTS             NAMES
5db707401a06   nginx:alpine  "nginx -g ..."   4 minutes ago   Up 4 minutes  80/tcp, 443/tcp   hello ...

上面输出做了调整，实际的 NAMES 值为：

helloworld.1.ay081uome3eejeg4mspa8pdlx
helloworld.2.16cvore0c96rby1vp0sny3mvt

记住上面这两个实例的名称。现在我们来看这两个跨主机的容器是否能互通：
首先使用 Machine 进入 manager1 节点，然后使用 docker exec -i 命令进入 helloworld.1 容器中 ping 运行在 worker2 节点的 helloworld.2 容器。

$ docker-machine ssh manager1 docker exec -i helloworld.1.ay081uome3eejeg4mspa8pdlx 
    ping helloworld.2.16cvore0c96rby1vp0sny3mvt
PING helloworld.2.16cvore0c96rby1vp0sny3mvt (10.0.0.4): 56 data bytes
64 bytes from 10.0.0.4: seq=0 ttl=64 time=0.591 ms
64 bytes from 10.0.0.4: seq=1 ttl=64 time=0.594 ms
64 bytes from 10.0.0.4: seq=2 ttl=64 time=0.624 ms
64 bytes from 10.0.0.4: seq=3 ttl=64 time=0.612 ms
^C

然后使用 Machine 进入 worker2 节点，然后使用 docker exec -i 命令进入 helloworld.2 容器中 ping 运行在 manager1 节点的 helloworld.1 容器。

$ docker-machine ssh worker2 docker exec -i helloworld.2.16cvore0c96rby1vp0sny3mvt 
    ping helloworld.1.ay081uome3eejeg4mspa8pdlx 
PING helloworld.1.ay081uome3eejeg4mspa8pdlx (10.0.0.3): 56 data bytes
64 bytes from 10.0.0.3: seq=0 ttl=64 time=0.466 ms
64 bytes from 10.0.0.3: seq=1 ttl=64 time=0.465 ms
64 bytes from 10.0.0.3: seq=2 ttl=64 time=0.548 ms
64 bytes from 10.0.0.3: seq=3 ttl=64 time=0.689 ms
^C

可以看到这两个跨主机的服务集群里面各个容器是可以互相连接的。

为了体现 Swarm 集群的优势，我们可以使用虚拟机的 ping 命令来测试对方虚拟机内的容器。

$ docker-machine ssh worker2 ping helloworld.1.ay081uome3eejeg4mspa8pdlx
PING helloworld.1.ay081uome3eejeg4mspa8pdlx (221.179.46.190): 56 data bytes
64 bytes from 221.179.46.190: seq=0 ttl=63 time=48.651 ms
64 bytes from 221.179.46.190: seq=1 ttl=63 time=63.239 ms
64 bytes from 221.179.46.190: seq=2 ttl=63 time=47.686 ms
64 bytes from 221.179.46.190: seq=3 ttl=63 time=61.232 ms
^C
$ docker-machine ssh manager1 ping helloworld.2.16cvore0c96rby1vp0sny3mvt
PING helloworld.2.16cvore0c96rby1vp0sny3mvt (221.179.46.194): 56 data bytes
64 bytes from 221.179.46.194: seq=0 ttl=63 time=30.150 ms
64 bytes from 221.179.46.194: seq=1 ttl=63 time=54.455 ms
64 bytes from 221.179.46.194: seq=2 ttl=63 time=73.862 ms
64 bytes from 221.179.46.194: seq=3 ttl=63 time=53.171 ms
^C

上面我们使用了虚拟机内部的 ping 去测试容器的延迟，可以看到延迟明显比集群内部的 ping 值要高。

5. Swarm 集群负载

现在我们已经学会了 Swarm 集群的部署方法，现在来搭建一个可访问的 Nginx 集群吧。体验最新版的 Swarm 所提供的自动服务发现与集群负载功能。
首先删掉上一节我们启动的 helloworld 服务：

$ docker service rm helloworld                                 
helloworld

然后在新建一个服务，提供端口映射参数，使得外界可以访问这些 Nginx 服务：

$ docker service create --replicas 2 --name helloworld -p 7080:80 --network=swarm_test nginx:alpine
9gfziifbii7a6zdqt56kocyun

查看服务运行状态：

$ docker service ls                                                                                
ID           NAME         REPLICAS     IMAGE           COMMAND
9gfziifbii7a  helloworld     2/2        nginx:alpine

不知你有没有发现，虽然我们使用 --replicas 参数的值都是一样的，但是上一节中获取服务状态时，REPLICAS 返回的是 0/2，现在的 REPLICAS 返回的是 2/2。
同样使用 docker service ps 查看服务详细状态时（下面输出已经手动调整为更易读的格式），可以看到实例的 CURRENT STATE 中是 Running 状态的，而上一节中的 CURRENT STATE 中全部是处于 Preparing 状态。

$ docker service ps helloworld
ID          NAME      IMAGE     NODE    DESIRED STATE   CURRENT STATE    ERROR
9ikr3agyi...   helloworld.1  nginx:alpine  user-pc    Running         Running 13 seconds ago  
7acmhj0u...   helloworld.2  nginx:alpine  worker2    Running         Running 6 seconds ago

这就涉及到 Swarm 内置的发现机制了，目前 Docker 1.12 中 Swarm 已经内置了服务发现工具，我们不再需要像以前使用 Etcd 或者 Consul 这些工具来配置服务发现。对于一个容器来说如果没有外部通信但又是运行中的状态会被服务发现工具认为是 Preparing 状态，本小节例子中因为映射了端口，因此有了 Running 状态。
现在我们来看 Swarm 另一个有趣的功能，当我们杀死其中一个节点时，会发生什么。
首先 kill 掉 worker2 的实例：

$ docker-machine ssh worker2 docker kill helloworld.2.7acmhj0udzusv1d7lu2tbuhu4
helloworld.2.7acmhj0udzusv1d7lu2tbuhu4

稍等几秒，再来看服务状态：

$ docker service ps helloworld
ID         NAME          IMAGE     NODE   DESIRED STATE  CURRENT STATE   ERROR
9ikr3agyi...  helloworld.1     nginx:alpine  zuolan-pc  Running       Running 19 minutes ago  
8f866igpl...  helloworld.2     nginx:alpine  manager1  Running       Running 4 seconds ago   
7acmhj0u...   \_ helloworld.2  nginx:alpine  worker2   Shutdown       Failed 11 seconds ago  ...exit...
$ docker service ls           
ID            NAME        REPLICAS  IMAGE         COMMAND
9gfziifbii7a  helloworld  2/2       nginx:alpine

可以看到即使我们 kill 掉其中一个实例，Swarm 也会迅速把停止的容器撤下来，同时在节点中启动一个新的实例顶上来。这样服务依旧还是两个实例在运行。
此时如果你想添加更多实例可以使用 scale 命令：

$ docker service scale helloworld=3
helloworld scaled to 3

查看服务详情，可以看到有三个实例启动了：

$ docker service ps helloworld
ID         NAME        IMAGE      NODE   DESIRED STATE  CURRENT STATE    ERROR
9ikr3agyi...  helloworld.1    nginx:alpine  user-pc   Running        Running 30 minutes ago  8f866igpl...  helloworld.2    nginx:alpine  manager1  Running        Running 11 minutes ago  7acmhj0u...  \_ helloworld.2  nginx:alpine  worker2   Shutdown       Failed 11 minutes ago   exit137
1vexr1jm...  helloworld.3    nginx:alpine   worker2   Running       Running 4 seconds ago

现在如果想减少实例数量，一样可以使用 scale 命令：

$ docker service scale helloworld=2
helloworld scaled to 2

至此，Swarm的主要用法都已经介绍完了，主要讲述了 Swarm 集群网络的创建与部署。介绍了 Swarm 的常规应用，包括 Swarm 的服务发现、负载均衡等，然后使用 Swarm 来配置跨主机容器网络，并在上面部署应用。

6. Docker 集群工具比对：Kubernetes vs Docker Swarm

引自：https://www.oschina.net/translate/docker-clustering-tools-compared-kubernetes-vs-docker-swarm

从目前来看，Kubernetes 和 Docker Swarm 是2个最常用来在集群环境中创建容器的工具。这两个工具都是被创建来管理容器集群的，而且他们都把集群中的所有服务器当成一个统一的设备来使用。但是，它们在实现方法上有巨大的不同。

Kubernetes

Kubernetes 是基于 google 自身多年使用 linux 容器的经验创建出来的，所以可以说它是 Google自身多年操作经验的一个复制，只是 google 把这些操作经验应用到了 Docker 上。 使用Kubernetes 来管理容器在多个方面都将带来很大的好处，而其中最重要的就是 Google 把他们多年使用容器的经验带入了这个工具。如果你是从 Docker1.0 (或者更早之前的版本)开始使用Kubernetes，你会发现使用 Kubernetes 来管理 docker 容器是非常愉悦的体验。Kubernetes 解决了许多 Docker 自身的问题。通过 Kubernetes，你可以在容器中使用实际的物理存储单元，从而我们可以很方便的把容器移动到其他机器上，而不丢失任何数据； Kubernetes 使用 flannel 来创建容器之间的网络；Kubernetes 集成了 load balancer；Kubernetes 使用 etcd 来实现服务发现，诸如此类的东西还有很多。但是使用 Kubernetes 是要付出一定的代价爱的，比如，Kubernetes 使用了一个完全不同于 Docker 的 CLI (Command Line Interface)，不同的 API 以及不同的 YAML 配置定义。换句话说，如果你使用Kubernetes，那么你将完全不能使用 Docker 自带的CLI，也不能使用 Docker Compose 来定义（创建）容器。使用 Kubernetes，你必须为 Kubernetes 重新创建所有和Docker 容器管理相关的东西，因此我们可以认为 Kubernetes 并不是为了 Docker创建的（从一定意义上说是正确的）。Kubernetes 提升了 Docker 容器集群的管理层次，但同时它的学习曲线也是非常陡峭的。

Docker Swarm

Docker Swarm 就截然不同， 它就是针对 Docker 容器技术创建的集群工具。最关键的是 Dcoker Swarm 对外提供的是完全标准的 Docker API，因此任何使用 Docker API 与 Docker 进行通讯的工具（Docker ClI, Docker Compose, Dokku, Krane）都可以完全无缝地和 Docker Swarm协同工作。这一点对 Docker Swarm 来说既是一个优点，也是一个缺点。有点就是你可以使用熟悉的工具集，缺点也显而易见，就是你只能做 Docker API 规定的事情。如果 Docker API 不支持某个你要的功能，你就不能直接使用 Docker Swarm 来实现，你可能需要使用一些特别的技巧来实现（也可能完全不能实现）。

7. 关于 Docker Swarm

关于 Docker Swarm，你可能需要了解更多实践经验：https://www.v2ex.com/t/359148

生产环境中使用Docker Swarm的一些建议：https://www.cnblogs.com/fundebug/p/6823897.html