问题描述
在运行一个包含6个节点的 Docker Swarm 集群时，经常会出现糟糕的调度（资源分配不均衡）情况。用户已经在这个主题上进行了一些研究，发现在 Docker Swarm 作为独立工具时，曾经允许选择不同的调度策略，但自从 Swarm 被集成到 Docker 中后，仅支持 spread（扩散）策略。在用户的情况下，由于他们的工作负载对内存要求较高，他们希望调度器只考虑内存，而不是 CPU 或容器数量作为指标。用户想知道如何实现这一点。
解决方案
请注意以下操作可能涉及对生产环境的更改，建议在操作前做好充分备份。
使用内存约束和预留来控制调度
在 Docker Swarm 中，虽然调度器本身无法直接更换，但你可以在服务的容器中设置内存约束和预留。通过这些设置，你可以确保容器在资源分配方面表现符合预期。
以下是如何在 Docker Compose 中设置内存约束和预留的步骤：
- 创建一个
docker-compose.yml文件，如果你还没有。 - 在该文件中定义你的服务以及它们的配置。
- 在服务的配置中，使用
deploy.resources属性来设置内存限制和预留。这将影响容器的资源分配。
下面是一个示例 docker-compose.yml 文件片段，展示如何设置内存约束和预留：
version: '3'
services:
redis:
image: redis:alpine
deploy:
resources:
limits:
memory: 200M
reservations:
memory: 100M
在上面的示例中，我们定义了一个 redis 服务，并在 deploy.resources 下设置了内存限制（limits.memory）和内存预留（reservations.memory）。这将确保每个容器最多使用 200MB 的内存，并且在主机上预留了 100MB 的内存。
这样的设置将在一定程度上控制容器的资源使用情况，从而对调度产生影响。但是请注意，虽然这可以限制容器的资源使用，但并不能直接控制 Docker 调度器的策略。
考虑 Kubernetes
如果你需要更高度定制化的调度策略，或者希望使用不同的调度器，那么 Kubernetes 可能是一个更好的解决方案。Kubernetes 允许你使用不同的调度器，甚至可以根据自定义的策略来安排容器的部署。这可能需要更多的学习和配置，但可以提供更大的灵活性。
请记住，在做任何更改之前，务必在测试环境中进行充分测试，并且确保对生产环境的影响有充分的了解。
结论
在 Docker Swarm 中，虽然无法直接更换调度器，但你可以通过设置内存约束和预留来影响容器的资源分配情况。如果需要更高度定制化的调度策略，考虑使用 Kubernetes 来实现。无论如何，都要确保在更改配置或部署之前进行充分的测试，以避免对生产环境造成不必要的影响。