在爬蟲開發過程中，你肯定遇到過需要把爬蟲部署在多個伺服器上面的情況。此時你是怎麼操作的呢？逐一SSH登入每個伺服器，使用git拉下程式碼，然後執行？程式碼修改了，於是又要一個伺服器一個伺服器登入上去依次更新？
有時候爬蟲只需要在一個伺服器上面執行，有時候需要在200個伺服器上面執行。你是怎麼快速切換的呢？一個伺服器一個伺服器登入上去開關？或者聰明一點，在Redis裡面設定一個可以修改的標記，只有標記對應的伺服器上面的爬蟲執行？
A爬蟲已經在所有伺服器上面部署了，現在又做了一個B爬蟲，你是不是又得依次登入每個伺服器再一次部署？
如果你確實是這麼做的，那麼你應該後悔沒有早一點看到這篇文章。看完本文以後，你能夠做到：
- 2分鐘內把一個新爬蟲部署到50臺伺服器上：
docker build -t localhost:8003/spider:0.01 .
docker push localhost:8002/spider:0.01
docker service create --name spider --replicas 50 --network host 45.77.138.242:8003/spider:0.01
複製程式碼- 30秒內把爬蟲從50臺伺服器擴充套件到500臺伺服器：
docker service scale spider=500
複製程式碼- 30秒內批量關閉所有伺服器上的爬蟲：
docker service scale spider=0
複製程式碼- 1分鐘內批量更新所有機器上的爬蟲：
docker build -t localhost:8003/spider:0.02 .
docker push localhost:8003/spider:0.02
docker service update --image 45.77.138.242:8003/spider:0.02 spider
複製程式碼這篇文章不會教你怎麼使用Docker，所以請確定你有一些Docker基礎再來看本文。
Docker Swarm是什麼
Docker Swarm是Docker自帶的一個叢集管理模組。他能夠實現Docker叢集的建立和管理。
環境搭建
本文將會使用3臺Ubuntu 18.04的伺服器來進行演示。這三臺伺服器安排如下：
- Master：45.77.138.242
- Slave-1：199.247.30.74
- Slave-2：95.179.143.21
Docker Swarm是基於Docker的模組，所以首先要在3臺伺服器上安裝Docker。安裝完成Docker以後，所有的操作都在Docker中完成。
在Master上安裝Docker
通過依次執行下面的命令，在Master伺服器上安裝Docker
apt-get update
apt-get install -y apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu bionic stable"
apt-get update
apt-get install -y docker-ce
複製程式碼建立Manager節點
一個Docker Swarm叢集需要Manager節點。現在初始化Master伺服器，作為叢集的Manager節點。執行下面一條命令。
docker swarm init
複製程式碼執行完成以後，可以看到的返回結果下圖所示。
這個返回結果中，給出了一條命令：
docker swarm join --token SWMTKN-1-0hqsajb64iynkg8ocp8uruktii5esuo4qiaxmqw2pddnkls9av-dfj7nf1x3vr5qcj4cqiusu4pv 45.77.138.242:2377
複製程式碼這條命令需要在每一個從節點（Slave）中執行。現在先把這個命令記錄下來。
初始化完成以後，得到一個只有1臺伺服器的Docker 叢集。執行如下命令：
docker node ls
複製程式碼可以看到當前這個叢集的狀態，如下圖所示。
建立私有源（可選）
建立私有源並不是一個必需的操作。之所以需要私有源，是因為專案的Docker映象可能會涉及到公司機密，不能上傳到DockerHub這種公共平臺。如果你的映象可以公開上傳DockerHub，或者你已經有一個可以用的私有映象源，那麼你可以直接使用它們，跳過本小節和下一小節。
私有源本身也是一個Docker的映象，先將拉取下來：
docker pull registry:latest
複製程式碼如下圖所示。
現在啟動私有源：
docker run -d -p 8003:5000 --name registry -v /tmp/registry:/tmp/registry docker.io/registry:latest
複製程式碼如下圖所示。
在啟動命令中，設定了對外開放的埠為8003埠，所以私有源的地址為：45.77.138.242:8003
提示: 這樣搭建的私有源是HTTP方式，並且沒有許可權驗證機制，所以如果對公網開放，你需要再使用防火牆做一下IP白名單，從而保證資料的安全。
允許docker使用可信任的http私有源（可選）
如果你使用上面一個小節的命令搭建了自己的私有源，由於Docker預設是不允許使用HTTP方式的私有源的，因此你需要配置Docker，讓Docker信任它。
使用下面命令配置Docker：
echo '{ "insecure-registries":["45.77.138.242:8003"] }' >> /etc/docker/daemon.json
複製程式碼然後使用下面這個命令重啟docker。
systemctl restart docker
複製程式碼如下圖所示。
重啟完成以後，Manager節點就配置好了。
建立子節點初始化指令碼
對於Slave伺服器來說，只需要做三件事情：
- 安裝Docker
- 加入叢集
- 信任源
從此以後，剩下的事情全部交給Docker Swarm自己管理，你再也不用SSH登入這個伺服器了。
為了簡化操作，可以寫一個shell指令碼來批量執行。在Slave-1和Slave-2伺服器下建立一個init.sh檔案，其內容如下。
apt-get update
apt-get install -y apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu bionic stable"
apt-get update
apt-get install -y docker-ce
echo '{ "insecure-registries":["45.77.138.242:8003"] }' >> /etc/docker/daemon.json
systemctl restart docker
docker swarm join --token SWMTKN-1-0hqsajb64iynkg8ocp8uruktii5esuo4qiaxmqw2pddnkls9av-dfj7nf1x3vr5qcj4cqiusu4pv 45.77.138.242:2377
複製程式碼把這個檔案設定為可自行檔案，並執行：
chmod +x init.sh
./init.sh
複製程式碼如下圖所示。
等待指令碼執行完成以後，你就可以從Slave-1和Slave-2的SSH上面登出了。以後也不需要再進來了。
回到Master伺服器，執行下面的命令，來確認現在叢集已經有3個節點了：
docker node ls
複製程式碼看到現在叢集中已經有3個節點了。如下圖所示。
到止為止，最複雜最麻煩的過程已經結束了。剩下的就是體驗Docker Swarm帶來的便利了。
建立測試程式
搭建測試Redis
由於這裡需要模擬一個分散式爬蟲的執行效果，所以先使用Docker搭建一個臨時的Redis服務：
在Master伺服器上執行以下命令：
docker run -d --name redis -p 7891:6379 redis --requirepass "KingnameISHandSome8877"
複製程式碼這個Redis對外使用7891埠，密碼為KingnameISHandSome8877，IP就是Master伺服器的IP地址。
編寫測試程式
編寫一個簡單的Python程式：
import time
import redis
client = redis.Redis(host='45.77.138.242', port='7891', password='KingnameISHandSome8877')
while True:
data = client.lpop('example:swarm:spider')
if not data:
break
print(f'我現在獲取的資料為：{data.decode()}')
time.sleep(10)
複製程式碼這個Python每10秒鐘從Redis中讀取一個數，並列印出來。
編寫Dockerfile
編寫Dockerfile，基於Python3.6的映象建立我們自己的映象：
from python:3.6
label mantainer='contact@kingname.info'
user root
ENV PYTHONUNBUFFERED=0
ENV PYTHONIOENCODING=utf-8
run python3 -m pip install redis
copy spider.py spider.py
cmd python3 spider.py
複製程式碼構建映象
編寫完成Dockerfile以後，執行下面的命令，開始構建我們自己的映象：
docker build -t localhost:8003/spider:0.01 .
複製程式碼這裡需要特別注意，由於我們要把這個映象上傳到私有源供Slave伺服器上面的從節點下載，所以映象的命名方式需要滿足localhost:8003/自定義名字:版本號這樣的格式。其中的自定義名字和版本號可以根據實際情況進行修改。在本文的例子中，我由於要模擬一個爬蟲的程式，所以給它取名為spider，由於是第1次構建，所以版本號用的是0.01。
整個過程如下圖所示。
上傳映象到私有源
映象構建完成以後，需要把它上傳到私有源。此時需要執行命令：
docker push localhost:8003/spider:0.01
複製程式碼如下圖所示。
大家記住這個構建和上傳的命令，以後每一次更新程式碼，都需要使用這兩條命令。
建立服務
Docker Swarm上面執行的是一個一個的服務，因此需要使用docker service命令建立服務。
docker service create --name spider --network host 45.77.138.242:8003/spider:0.01
複製程式碼這個命令建立了一個名為spider的服務。預設執行1個容器。執行情況如下圖所示。
當然也可以一建立就用很多容器來執行，此時只需要新增一個--replicas引數即可。例如一建立服務就使用50個容器執行：
docker service create --name spider --replicas 50 --network host 45.77.138.242:8003/spider:0.01
複製程式碼但是一般一開始的程式碼可能會有不少bug，所以建議先使用1個容器來執行，觀察日誌，發現沒有問題以後再進行擴充套件。
回到預設1個容器的情況下，這個容器可能在目前三臺機器在的任何一臺上面。通過執行下面的命令來觀察這一個預設的容器執行情況：
docker service ps spider
複製程式碼如下圖所示。
檢視節點Log
根據上圖執行結果，可以看到這個執行中的容器的ID為rusps0ofwids，那麼執行下面的命令動態檢視Log：
docker service logs -f 容器ID
複製程式碼此時就會持續跟蹤這一個容器的Log。如下圖所示。
橫向擴充套件
現在，只有1臺伺服器執行了一個容器，我想使用3臺伺服器執行這個爬蟲，那麼我需要執行一條命令即可：
docker service scale spider=3
複製程式碼執行效果如下圖所示。
此時，再一次檢視爬蟲的執行情況，可以發現三臺機器上面會各自執行一個容器。如下圖所示。
現在，我們登入slave-1機器上，看看是不是真的有一個任務在執行。如下圖所示。
可以看到確實有一個容器在上面執行著。這是Docker Swarm自動分配過來的。
現在我們使用下面的命令強行把slave-1上面的Docker給關了，再來看看效果。
systemctl stop docker
複製程式碼回到master伺服器，再次檢視爬蟲的執行效果，如下圖所示。
可以看到，Docker Swarm探測到Slave-1掉線以後，他就會自動重新找個機器啟動任務，保證始終有3個任務在執行。在這一次的例子中，Docker Swarm自動在master機器上啟動了2個spider容器。
如果機器效能比較好，甚至可以在3每臺機器上面多執行幾個容器：
docker service scale spider=10
複製程式碼此時，就會啟動10個容器來執行這些爬蟲。這10個爬蟲之間互相隔離。
如果想讓所有爬蟲全部停止怎麼辦？非常簡單，一條命令：
docker service scale spider=0
複製程式碼這樣所有爬蟲就會全部停止。
同時檢視多個容器的日誌
如果想同時看所有容器怎麼辦呢？可以使用如下命令檢視所有容器的最新的20行日誌：
docker service ps robot | grep Running | awk '{print $1}' | xargs -i docker service logs --tail 20 {}
複製程式碼這樣，日誌就會按順序顯示出來了。如下圖所示。
更新爬蟲
如果你的程式碼做了修改。那麼你需要更新爬蟲。
先修改程式碼，重新構建，重新提交新的映象到私有源中。如下圖所示。
接下來需要更新服務中的映象。更新映象有兩種做法。一種是先把所有爬蟲關閉，再更新。
docker service scale spider=0
docker service update --image 45.77.138.242:8003/spider:0.02 spider
docker service scale spider=3
複製程式碼第二種是直接執行更新命令。
docker service update --image 45.77.138.242:8003/spider:0.02 spider
複製程式碼他們的區別在於，直接執行更新命令時，正在執行的容器會一個一個更新。
執行效果如下圖所示。
你可以用Docker Swarm做更多事情
本文使用的是一個模擬爬蟲的例子，但是顯然，任何可以批量執行的程式都能夠用Docker Swarm來執行，無論你用Redis還是Celery來通訊，無論你是否需要通訊，只要能批量執行，就能用Docker Swarm。
在同一個Swarm叢集裡面，可以執行多個不同的服務，各個服務之間互不影響。真正做到了搭建一次Docker Swarm叢集，然後就再也不用管了，以後的所有操作你都只需要在Manager節點所在的這個伺服器上面執行。
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本文是多種部署分散式爬蟲方法中的一種，其他方法，可以參閱我的新書《Python爬蟲開發 從入門到實戰》。現已在京東、噹噹、亞馬遜上架。
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