在 overlay 中运行容器 - 每天5分钟玩转 Docker 容器技术(51)

上一节我们创建了 overlay 网络 ov_net1,今天将运行一个 busybox 容器并连接到 ov_net1:

查看容器的网络配置:

bbox1 有两个网络接口 eth0 和 eth1。eth0 IP 为 10.0.0.2,连接的是 overlay 网络 ov_net1。eth1 IP 172.17.0.2,容器的默认路由是走 eth1,eth1 是哪儿来的呢?

其实,docker 会创建一个 bridge 网络 “docker_gwbridge”,为所有连接到 overlay 网络的容器提供访问外网的能力。

从 docker network inspect docker_gwbridge 输出可确认 docker_gwbridge 的 IP 地址范围是 172.17.0.0/16,当前连接的容器就是 bbox1(172.17.0.2)。

 

docker network inspect docker_gwbridge

[

......

        "IPAM": {

            "Driver": "default",

            "Options": null,

            "Config": [

                {

                    "Subnet": "172.17.0.0/16",

                    "Gateway": "172.17.0.1"

                }

            ]

        },

        "Internal": false,

        "Attachable": false,

        "Containers": {

            "100dd1207eb8412a81c980dcd191d00eb4377a7a175a806a26038e8c12259766": {

                "Name": "gateway_100dd1207eb8",

                "EndpointID": "5077a2bfef80c695661f555412c3679b1a309cbba8a2f1a3247d6b414d35b819",

                "MacAddress": "02:42:ac:11:00:02",

                "IPv4Address": "172.17.0.2/16",

                "IPv6Address": ""

            }

        },

......

 

而且此网络的网关就是网桥 docker_gwbridge 的 IP 172.17.0.1。

这样容器 bbox1 就可以通过 docker_gwbridge 访问外网。

如果外网要访问容器,可通过主机端口映射,比如:

docker run -p 80:80 -d --net ov_net1 --name web1 httpd

验证完外网的连通性,下一节验证 overlay 网络跨主机通信。

时间: 2024-10-23 07:12:11

在 overlay 中运行容器 - 每天5分钟玩转 Docker 容器技术(51)的相关文章

准备 overlay 网络实验环境 - 每天5分钟玩转 Docker 容器技术(49)

为支持容器跨主机通信,Docker 提供了 overlay driver,使用户可以创建基于 VxLAN 的 overlay 网络.VxLAN 可将二层数据封装到 UDP 进行传输,VxLAN 提供与 VLAN 相同的以太网二层服务,但是拥有更强的扩展性和灵活性.有关 VxLAN 更详细的内容可参考 CloudMan 在<每天5分钟玩转 OpenStack>中的相关章节. Docerk overlay 网络需要一个 key-value 数据库用于保存网络状态信息,包括 Network.Endp

运行第一个容器 - 每天5分钟玩转Docker容器技术(4)

为了让大家对容器有个感性认识,我们将尽快让一个容器运行起来.首先我们需要搭建实验环境. 环境选择 容器需要管理工具.runtime 和操作系统,我们的选择如下: 管理工具 - Docker Engine 因为 Docker 最流行使用最广泛. runtime - runc Docker 的默认 runtime 操作系统 - Ubuntu 虽然存在诸如 CoreOS 的容器 OS,因考虑到我们目前处于初学阶段,选择大家熟悉的操作系统更为合适.等具备了扎实的容器基础知识后再使用容器 OS 会更有利.

在 Docker 中使用 flannel - 每天5分钟玩转 Docker 容器技术(60)

上一节我们安装和配置了 flannel,本节在 Docker 中使用 flannel. 配置 Docker 连接 flannel 编辑 host1 的 Docker 配置文件 /etc/systemd/system/docker.service,设置 --bip 和 --mtu. 这两个参数的值必须与 /run/flannel/subnet.env 中 FLANNEL_SUBNET 和FLANNEL_MTU 一致. 重启 Docker daemon. systemctl daemon-reloa

Docker Swarm 中最重要的概念- 每天5分钟玩转 Docker 容器技术(94)

从主机的层面来看,Docker Swarm 管理的是 Docker Host 集群.所以先来讨论一个重要的概念 - 集群化(Clustering). 服务器集群由一组网络上相互连接的服务器组成,它们一起协同工作.一个集群和一堆服务器最显著的区别在于: 集群能够像 单个 系统那样工作,同时提供高可用.负载均衡和并行处理. 如果我们部署应用和服务时选择的是多个独立的服务器而非集群,资源的整体利用率则很难达到最优,因为我们无法提前知道如何分布这些应用才能达到资源利用的最大化.而且,应用使用资源的趋势是

运行第一个 Service - 每天5分钟玩转 Docker 容器技术(96)

上一节我们创建好了 Swarm 集群, 现在部署一个运行 httpd 镜像的 service,执行如下命令: docker service create --name web_server httpd 部署 service 的命令形式与运行容器的 docker run 很相似,--name 为 service 命名,httpd 为镜像的名字. 通过 docker service ls 可以查看当前 swarm 中的 service. REPLICAS 显示当前副本信息,0/1 的意思是 web_

Service 之间如何通信?- 每天5分钟玩转 Docker 容器技术(101)

微服务架构的应用由若干 service 组成.比如有运行 httpd 的 web 前端,有提供缓存的 memcached,有存放数据的 mysql,每一层都是 swarm 的一个 service,每个 service 运行了若干容器.在这样的架构中,service 之间是必然要通信的. 服务发现 一种实现方法是将所有 service 都 publish 出去,然后通过 routing mesh 访问.但明显的缺点是把 memcached 和 mysql 也暴露到外网,增加了安全隐患. 如果不 p

写在最前面 - 每天5分钟玩转Docker容器技术(1)

写在最前面 <每天5分钟玩转Docker容器技术>是一个有关容器技术的教程,有下面两个特点: 系统讲解当前最流行的容器技术 从容器的整个生态环境到各种具体的技术,从整体到细节逐一讨论. 重实践并兼顾理论 从实际操作的角度带领大家学习容器技术. 为什么要写这个 简单回答是:容器技术非常热门,但门槛高. 容器技术是继大数据和云计算之后又一炙手可热的技术,而且未来相当一段时间内都会非常流行. 对 IT 行业来说,这是一项非常有价值的技术.而对 IT 从业者来说,掌握容器技术是市场的需要,也是提升自我

部署 Graylog 日志系统 - 每天5分钟玩转 Docker 容器技术(92)

Graylog 是与 ELK 可以相提并论的一款集中式日志管理方案,支持数据收集.检索.可视化 Dashboard.本节将实践用 Graylog 来管理 Docker 日志. Graylog 架构 Graylog 架构如下图所示: Graylog 负责接收来自各种设备和应用的日志,并为用户提供 Web 访问接口. Elasticsearch 用于索引和保存 Graylog 接收到的日志. MongoDB 负责保存 Graylog 自身的配置信息. 与 ELK 一样,Graylog 的部署方案很灵

验证 Swarm 数据持久性 - 每天5分钟玩转 Docker 容器技术(104)

上一节我们成功将 Rex-Ray Volume 挂载到了 Service.本节验证 Failover 时,数据不会丢失. Scale Up 增加一个副本: docker service update --replicas 2 my_web 运行之前我们先推测一下,理想的结果应该是:swarm 在 swarm-worker2 上启动第二个副本,同时也将挂载 volume my_web. 对比一下实际的运行结果: 出现了一点复杂的状况: swarm 首先尝试在 swarm-worker2 上启动第二