应用需求：在docker swarm环境下，希望某app所在的容器能在多个node上运行，则docker service create时镜像文件从registry中获取。
考虑到要使用docker swarm 支持群集问题，docker软件安装不低于12版本，因此选择了Ubuntu 16系统。测试中若image是从已经有的网上registry中获取，一般没有什么大的问题，若是自己制作的镜像，没有把它放入registry中，而是直接在create service是指定的本地镜像，则会发现其容器集中运行在managernode上，worker node上则没有运行, 刚开始还没有留意这个问题，以为搭建好了swarm，容器在docker stack deploy或docker service create时会自动发布在多个node上，实际情况则是事与愿违。
相关参考：
docker swarm集群的搭建：
https://blog.csdn.net/letter_a/article/details/81975820
使用docker创建集成服务—lnmp：
https://www.cnblogs.com/s-b-b/p/8624491.html
Ubuntu 搭建dockerregistry 私有仓库：
https://www.cnblogs.com/xiao987334176/p/9946915.html
简单地记录一下流水帐：
1。Docker的安装：
deb https://apt.dockerproject.org/repoubuntu-xenial main
apt-get install -y docker-engine=17.05.0~ce-0~ubuntu-xenial--fix-missing
vi /etc/apt/sources.list
列出下关的内处配置文件：
/etc/default/docker
/etc/docker/daemon.json
/etc/systemd/system/multi-user.target.wants/docker.service
shell中通过命令行提取文件中某一行某一列的字段
命令如下：
sed -n Np /file/path | cut -d " "-fM
docker ps|grep 8500 |cut -d " "-f1.
2。docker swarm集群的搭建（略）
3。制作镜像，docker-compose.yml（略）
4。容器运行测试：
在执行docker service create --replicas 2--name my_eproc esproc /bin/bash时
遇到image could not be accessed on a registry to recordits digest.
运行的容器都在manager node节点上，而没有分配到其它workernode上。
开始以为是生成的镜像问题，后来用《使用docker创建集成服务--lnmp》中的例子在本地测试一下，是没有问题，将它改为本地的镜像后，结果出现的现象与当前的一样，感觉问题出在镜像registry来源上，测试的image只是本地存在的，但它并没有入库。本来想取巧用阿里云docker来验证一下想法，谁知道以前正常的docker pull不行了, 只好在本地建立私有regitry来测试。
5．Ubuntu 搭建docker registry 私有仓库
docker pull registry
docker push 192.168.91.131:5000/alpine
输出：
The push refers to a repository [192.168.91.131:5000/alpine]
Get https://192.168.0.77:5000/v1/_ping: http: server gave HTTP response to HTTPS client
这个需要在/etc/docker/daemon.json 中修改，其中若想基非manager node机上操作，也需要加上它 /etc/docker/daemon.json
{ "registry-mirrors": [ "https://kv3q33c.mirror.aliyuncs.com" ], "insecure-registries": [ "192.168.0.77:5000" ]} systemctl restart docker 检测上传的镜像库文件.
curl http://192.168.0.77:5000/v2/_catalog 6．Docker stack deploy测试
将esproc改为private registry,并上传docker tag esproc 192.168.0.77:5000/unc/esprocdocker push 192.168.0.77:5000/unc/esproc
docker stack deploy -c docker-compose.yml my
# more docker-compose.yml
version: "3"
services:
proc:
image:192.168.0.77:5000/unc/esproc
volumes:
-/home/docker/share:/share:ro
- /opt/app/u01:/u01
deploy:
replicas: 4
resources:
limits:
cpus:"0.5"
memory: 250M
restart_policy:
condition:on-failure
tty: true
ports:
- "80:80"
networks:
- overlay
networks:
overlay:
检测执行情况
# docker service ps my_proc
ID NAME IMAGE NODE DESIRED STATE CURRENT STATE ERROR PORTS
cbvp3xos2bqa my_proc.1 192.168.0.77:5000/unc/esproc:latest worker Running Running about an hour ago
18h3znc97mv2 my_proc.2 192.168.0.77:5000/unc/esproc:latest master Running Running about an hour ago
doaqlydtoen2 my_proc.3 192.168.0.77:5000/unc/esproc:latest worker Running Running about an hour ago
ejbqw4nuv728 my_proc.4 192.168.0.77:5000/unc/esproc:latest master Running Running about an hour ago
初次要慢一些，docker自动把要运行的镜像发布到关联的node节点机上，不需要自己手动再布署,然后再运行起来，看来还比较自动化。