内部DNS服务
在Rancher中,我们拥有自己的内部DNS服务,允许同一个环境中的任何服务都可以解析环境中的任何其他服务.
应用中的所有服务都可以通过<服务名称>
解析,并且不需要在服务之间设置服务链接。 创建服务时,您可以定义服务链接
以将服务链接在一起。 对于任何不同应用的服务,您可以通过<服务名称>.<应用名称>
而不是<服务名称>
来解析。 如果您想以不同的名称解析服务,您可以设置服务链接,以便服务可以由服务别名解析.
通过链接设置服务别名
在UI中,添加服务时,展开服务链接部分,选择服务,并提供别名.
如果您使用Rancher Compose添加服务,docker-compose.yml
将使用links
或external_links
指令.
- version: '2'
- services:
- service1:
- image: wordpress
- # 如果其他服务在同一个应用中
- links:
- # <service_name>:<service_alias>
- - service2:mysql
- # 如果另一个服务是不同的应用
- external_links:
- # <stackname>/<service_name>:<service_alias>
- - Default/service3:mysql
从容器和服务连接
在启动服务时,您可能需要指定只在同一台主机上一起启动服务。 具体的用例包括尝试使用另一个服务中的volume_from
或net
时。 当添加一个从容器时,这些服务可以通过他们的名字自动地相互解析。 我们目前不支持通过从容器中的links/external_links来创建服务别名。
当添加一个从容器时,总是有一个主服务和从容器。 它们一起被认为是单个启动配置。 此启动配置将作为一组容器部署到主机上,1个来自主服务器,另一个从每个从容器中定义。 在启动配置的任何服务中,您可以按其名称解析主服务和从容器。 对于启动配置之外的任何服务,主服务可以通过名称解析,但是从容器只能通过<从容器名称>.<主服务名称>
来解析。
容器名称
所有容器都可以通过其名称来全局解析,因为每个服务的容器名称在每个环境中都是唯一的。 没有必要附加服务名称或应用名称。
例子
ping同一应用中的服务
如果您执行一个容器的命令行,您可以通过服务名称ping同一应用中的其他服务.
在我们的例子中,有一个名为stackA
的应用,有两个服务,foo
和bar
.
在执行foo
服务中的一个容器之后,您可以ping通bar
服务.
- $ ping bar
- PING bar.stacka.rancher.internal (10.42.x.x) 58(84) bytes of data.
- 64 bytes from 10.42.x.x: icmp_seq=1 ttl=62 time=1.63 ms
- 64 bytes from 10.42.x.x: icmp_seq=2 ttl=62 time=1.13 ms
- 64 bytes from 10.42.x.x: icmp_seq=3 ttl=62 time=1.07 ms
ping不同应用中的服务
对于不同应用的服务,您可以使用<服务名称>.<应用名称>
在不同的应用中ping服务.
在这个例子中,我们有一个名为stackA
的应用,它包含一个名为foo
的服务,我们有另一个名为stackB
的应用,它包含一个名为bar
的服务.
如果我们执行foo
服务中的一个容器,您可以用bar.stackb
来ping.
- $ ping bar.stackb
- PING bar.stackb (10.42.x.x) 56(84) bytes of data.
- 64 bytes from 10.42.x.x: icmp_seq=1 ttl=62 time=1.43 ms
- 64 bytes from 10.42.x.x: icmp_seq=2 ttl=62 time=1.15 ms
- 64 bytes from 10.42.x.x: icmp_seq=3 ttl=62 time=1.27 ms
ping服务中的从容器
取决于您从哪个服务ping,您可以通过<从容器名称>
或<从容器名称>.<主服务名称>
来访问从容器服务。
在我们的例子中,我们有一个名为stackA
的应用,它包含一个名为foo
的服务,它有一个从容器bar
和一个名为hello
的服务。 我们也有一个应用叫stackB
,它包含一个服务world
。
如果我们执行foo
服务中的一个容器,您可以直接用`bar’命令ping它。
- # 在`foo`服务中的一个容器中,`bar`是一个从容器。
- $ ping bar
- PING bar.foo.stacka.rancher.internal (10.42.x.x) 56(84) bytes of data.
- 64 bytes from 10.42.x.x: icmp_seq=1 ttl=64 time=0.060 ms
- 64 bytes from 10.42.x.x: icmp_seq=2 ttl=64 time=0.111 ms
- 64 bytes from 10.42.x.x: icmp_seq=3 ttl=64 time=0.114 ms
如果我们执行在同一个应用中的hello
服务的一个容器,您可以通过foo
来pingfoo
服务和bar.foo
来pingbar
服务.
- # 在`hello`服务中的一个容器内部,这不是服务/从容器的一部分
- # Ping主服务(i.e. foo)
- $ ping foo
- PING foo.stacka.rancher.internal (10.42.x.x) 56(84) bytes of data.
- 64 bytes from 10.42.x.x: icmp_seq=1 ttl=62 time=1.04 ms
- 64 bytes from 10.42.x.x: icmp_seq=2 ttl=62 time=1.40 ms
- 64 bytes from 10.42.x.x: icmp_seq=3 ttl=62 time=1.07 ms
- # Ping从容器(i.e. bar)
- $ ping bar.foo
- PING bar.foo (10.42.x.x) 56(84) bytes of data.
- 64 bytes from 10.42.x.x: icmp_seq=1 ttl=62 time=1.01 ms
- 64 bytes from 10.42.x.x: icmp_seq=2 ttl=62 time=1.12 ms
- 64 bytes from 10.42.x.x: icmp_seq=3 ttl=62 time=1.05 ms
如果我们执行world
服务中的一个容器,它是不同的应用,您可以通过foo.stacka
来pingfoo
服务和bar.foo.stacka
来ping从容器bar
.
- # 在`world`服务中的一个容器内,它们位于不同的应用中
- # Ping另一个应用`stacka`中的主服务(i.e. foo)
- $ ping foo.stacka
- PING foo.stacka (10.42.x.x) 56(84) bytes of data.
- 64 bytes from 10.42.x.x: icmp_seq=1 ttl=62 time=1.13 ms
- 64 bytes from 10.42.x.x: icmp_seq=2 ttl=62 time=1.05 ms
- 64 bytes from 10.42.x.x: icmp_seq=3 ttl=62 time=1.29 ms
- # Ping另一个应用`stacka`中的从容器(i.e. bar)
- $ ping bar.foo.stacka
- PING bar.foo.stacka (10.42.x.x) 56(84) bytes of data.
- 64 bytes from 10.42.x.x: icmp_seq=1 ttl=62 time=1.23 ms
- 64 bytes from 10.42.x.x: icmp_seq=2 ttl=62 time=1.00 ms
- 64 bytes from 10.42.x.x: icmp_seq=3 ttl=62 time=0.994 ms
Ping容器名称
从同一个环境下的任何一个容器中,无论它们是否在相同的应用或服务中,您都可以用容器名称来ping其他容器,
在我们的示例中,我们有一个名为stackA
的应用,它包含一个名为foo
的服务。 我们还有另一个应用叫stackB
,它包含一个名为“bar”的服务。 容器的名称是<stack_name>-<service_name>-<number>
。
如果我们执行foo
服务中的一个容器,您可以通过ping来访问bar
服务中的相关容器.
- $ ping stackB-bar-1
- PING stackB-bar-1.rancher.internal (10.42.x.x): 56 data bytes
- 64 bytes from 10.42.x.x: icmp_seq=1 ttl=62 time=1.994 ms
- 64 bytes from 10.42.x.x: icmp_seq=2 ttl=62 time=1.090 ms
- 64 bytes from 10.42.x.x: icmp_seq=3 ttl=62 time=1.100 ms