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Docker , Docker 是一个开源的应用容器引擎，它使用容器技术将应用程序及其依赖项打包在一起，形成可移植的、自包含的运行环境。在本文中，Docker 用于创建和管理 MySQL 数据库服务的容器实例，通过提供预配置的 MySQL 镜像，使得用户能够快速启动并配置 MySQL 服务器。 MySQL 镜像 , MySQL 镜像是 Docker 中的一个预构建软件包，其中包含了运行 MySQL 数据库服务器所需的所有文件和配置。在 Docker 环境中，通过拉取并运行特定版本（如 8.0 或 5.7）的 MySQL 镜像，可以轻松创建一个新的 MySQL 容器实例，并根据需要通过环境变量等方式进行配置。 数据卷（Data Volume） , 在 Docker 中，数据卷是一个可供多个容器之间共享和持久化存储数据的区域，即使容器停止或删除，数据也能得到保留。在文中提到，可以通过 -v 参数将主机上的目录挂载为容器内的 MySQL 数据目录（例如 /var/lib/mysql），这样 MySQL 的数据库文件就能持久存储在主机系统上，而不仅仅存在于容器内部，从而实现数据持久化。 环境变量（Environment Variables） , 环境变量是在操作系统进程中维护的一系列命名值，它们提供了影响进程行为的方法。在 Docker 和 MySQL 的结合使用中，环境变量被用来传递配置信息给 MySQL 容器，比如设置根用户的密码 (MYSQL_ROOT_PASSWORD)、创建新用户和数据库 (MYSQL_USER 和 MYSQL_DATABASE) 等。这些变量在容器启动时被读取，并用于初始化和配置 MySQL 实例。 docker-entrypoint-initdb.d 目录 , 这是在官方 MySQL Docker 镜像中的一个特殊目录，当首次启动 MySQL 容器且需要初始化新数据库实例时，Docker 会自动执行该目录下所有扩展名为 .sh、.sql 和 .sql.gz 的文件。这个机制允许用户在容器启动过程中自定义数据库初始化脚本，用以填充数据或执行其他数据库初始化任务。

在利用Docker的期间，数据路径是至关重要的。Docker是利用映像的方式构建容器，容器中的数据也需要存储在本地，因此Docker的数据管控是依赖于存储卷（Volume）和存储卷容器（Volume Container）达成的。 存储卷是Docker提供的一种方式，可以将本地宿主机的目录及文件装载到容器内部。存储卷可以保证容器中的数据持久保存，且容器的数据可以在不同的容器之间分享。比如，下面的命令将本地目录 /data 装载到容器内部的 /app 目录： docker run -v /data:/app image_name 利用这种方式，容器中的数据发生变化时，本地宿主机的数据也会随之更新，也可以通过修改本地宿主机上的文件来修改容器中的文件。 存储卷容器是一种特殊的容器，用于管理存储卷。存储卷容器与存储卷的关系就像是一个储藏室和一个存储空间的关系。存储卷容器负责构建存储卷和管理存储卷的生命周期，而其他容器可以通过装载存储卷容器来利用存储卷。比如，下面的命令构建一个名为 my_data 的存储卷容器： docker create -v /app --name my_data busybox 利用这种方式，可以通过装载 my_data 存储卷容器来利用存储卷，比如： docker run --volumes-from my_data image_name 在利用存储卷的期间，还有一些需要注意的细节。首先，不同的容器中装载的存储卷是相互隔离的，因此不同的容器不能利用相同的目录装载存储卷；其次，利用 -v 参数构建容器时，如果本地目录不存在，则会自动构建；最后，存储卷的更新和删除需要手动执行，否则存储卷和容器中的数据将一直存在。

Docker映射路径：修改Docker存储路径的深度解析与实践 1. 引言 在Docker的世界中，容器运行时的数据持久化是一个至关重要的议题。一般来说，Docker这家伙干活的时候，默认会把容器里的数据藏在它自己的小秘密空间里。不过你可得注意了，一旦这个容器被停止运行或者干脆被删掉，那么这些数据也就跟着玩完了，彻底消失不见啦。不过，在真实操作场景里，我们常常得把容器里面的文件系统路径，像变魔术一样映射到宿主机上。这样一来，既能保证数据能长久保存，又能轻松实现容器内外的资源共享，让大家都能方便地“互通有无”。今天，咱们要聊的话题接地气点，就是怎么捣鼓Docker的存储路径，再给它来个路径映射的小魔术，让大伙儿用起来更顺手。 2. Docker数据卷的基础理解 在深入讨论映射路径之前，我们需要先理解Docker中的一个重要概念——数据卷（Data Volumes）。数据卷这个小东西，就像一个独立的存储空间，它实实在在地存在于你的电脑（也就是宿主机）上。然后，当你启动一个Docker容器时，会把这个存储空间“搬”到容器内部的一个特定目录里。神奇的是，这个数据卷的生命周期完全不受容器的影响，也就是说，哪怕你把容器整个删掉了，这个数据卷里的所有数据都还会好好地保存着，一点儿都不会丢失！ bash 创建一个使用数据卷的nginx容器 docker run -d --name web-server -v /webapp:/usr/share/nginx/html nginx 上述命令中 -v /webapp:/usr/share/nginx/html 就创建了一个从宿主机 /webapp 映射到容器内 /usr/share/nginx/html 的数据卷。这样，容器内的网页文件实际上会存储在宿主机的 /webapp 目录下。 3. 修改Docker默认存储路径 Docker的默认存储路径通常位于 /var/lib/docker，如果这个位置的空间不足或者出于管理上的需求，我们可以对其进行修改： 3.1 Linux系统 在Linux系统中，可以通过修改Docker守护进程启动参数来改变数据存储路径： bash 停止Docker服务 sudo systemctl stop docker 编辑Docker配置文件（通常是/etc/docker/daemon.json） sudo nano /etc/docker/daemon.json 添加如下内容（假设新的存储路径为 /mnt/docker） { "data-root": "/mnt/docker" } 重启Docker服务并检查新路径是否生效 sudo systemctl start docker sudo docker info | grep "Root Dir" 3.2 Windows和Mac (Docker Desktop) 对于Windows和Mac用户，通过Docker Desktop可以更方便地更改Docker数据盘的位置： - 打开Docker Desktop应用 - 进入“Preferences”或“Settings” - 在“Resources”选项卡中找到“Disk image location”，点击“Move”按钮选择新的存储路径 - 点击“Apply & Restart”以应用更改 4. 多路径映射与复杂场景 在某些情况下，我们可能需要映射多个路径，甚至自定义路径模式。例如，下面的命令展示了如何映射多个宿主机目录到容器的不同路径： bash docker run -d \ --name my-app \ -v /host/path/config:/app/config \ -v /host/path/data:/app/data \ your-image-name 这里，我们把宿主机上的 /host/path/config 和 /host/path/data 分别映射到了容器的 /app/config 和 /app/data。 总结起来，理解和掌握Docker映射路径及修改存储路径的技术，不仅可以帮助我们更好地管理和利用资源，还能有效保证容器数据的安全性和持久性。在这个过程中，我们可没闲着，一直在热火朝天地摸索、捣鼓和实战Docker技术。亲身体验到它的神奇魅力，也实实在在地深化了对虚拟化和容器化技术的理解，收获颇丰！

在Docker容器中管理文件和目录是一项基础且重要的操作。随着容器化技术的日益成熟，不仅限于将文件夹放入容器，更涉及到数据持久化、卷管理和多容器间的数据共享等复杂场景。例如，Docker提供了-v或--volume选项用于创建数据卷，实现宿主机与容器之间的数据共享和持久化存储，即使容器被删除，数据依然得以保留。 近期，Docker推出了Compose V2版本，进一步简化了多容器应用程序的部署和管理，其中就包括对多个服务间共享文件夹的优化配置。通过在docker-compose.yml文件中定义volumes关键字，可以轻松指定不同服务间的文件夹挂载关系，这对于微服务架构中的日志共享、配置同步等需求提供了极大便利。 此外，Kubernetes作为容器编排领域的领导者，其PersistentVolume（PV）和PersistentVolumeClaim（PVC）机制为在Pod间共享文件夹提供了更为强大的解决方案。用户可以根据实际需求声明存储资源，实现跨节点甚至跨集群的数据共享。 深入理解并掌握这些高级功能，不仅可以确保在开发、测试到生产环境迁移过程中数据的一致性和完整性，更能提升容器化应用的可维护性和扩展性。对于持续关注云原生技术发展的开发者来说，不断跟进学习Docker及Kubernetes在数据管理方面的最新进展是十分必要的。

Docker 是当前比较盛行的虚拟机技术。它赋予可复现安装的场景，这个场景包含了安装应用所必须的所有模块（如关联性、程序库等等）。在采用 Docker 安装应用时，时常需要挂接存储卷来保留应用情况或者提供应用间资源共享的功能。接下来我们来讲解一下 Docker 挂载情况。 $ docker run --name mynginx -v /data/nginx:/etc/nginx -d nginx 上面的命令就是在建立 mynginx 虚拟机的同时，将宿主机 /data/nginx 目录挂载到虚拟机内部的 /etc/nginx 目录。这样就能够通过宿主机的 /data/nginx 目录来读取虚拟机内的 /etc/nginx 目录。然而有时，挂载情况会出现问题，接下来来讲解一些常见的挂载情况。 1. No such file or directory $ docker run -v /host:/data myimage 上述代码在执行时报错，报错信息是 No such file or directory。这是因为在 Docker 虚拟机中 /host 目录不存在，因此 Docker 不能挂载 /host 目录到虚拟机内部的 /data 目录。 2. Permission denied $ docker run -v /root:/data myimage 上述代码在执行时报错，报错信息是 Permission denied。这是因为默认情况下，Docker 挂载本地目录到虚拟机内部时，会采用虚拟机内的没有 root 权限的用户来读取挂载目录，然而 /root 目录是只有 root 用户才能读取的，因此会出现 Permission denied 的错误。解决该问题的方法是，在运行 Docker 命令时采用 -u 参数来指定虚拟机内的用户。 3. Readonly file system $ docker run --read-only -v /data:/data myimage 上述代码在执行时报错，报错信息是 Readonly file system。这是因为 Docker 在运行时采用只读文件系统，因此挂载目录的读取权限是只读的，不能对挂载目录进行写入操作。如果需要对挂载目录进行写入操作，需要在 Dockerfile 中采用 VOLUME 指令来显式定义挂载的目录。 总结 Docker 挂载情况是 Docker 安装应用时时常遇到的问题，本文讲解了一些常见的挂载情况及解决方法。在实际应用中，需要根据实际情况来选择合适的挂载方式，保证 Docker 虚拟机正常运行。

在运用Docker的时候，我们可能会碰到因为一些因素致使信息遗失的情况，这时我们需要对Docker数据进行找回。下面我们将从几个方面介绍数据找回的方法。 1. 利用实例存档文件 1. 先在需要找回数据的主机上终止所有有关实例。 2. 根据主机上已有实例的存档文件进行新建新的实例。 3. 在新实例里将数据目录映射到本地，运用 scp 命令将备份数据复制到数据目录中。 4. 通过启动新的实例并挂载数据目录的方式实现数据找回。 2. 利用数据卷备份 1. 在需要备份的数据卷所在的实例内，运用 tar 命令将数据卷的所有目录和文件备份为一个文件。 2. 将存档文件传输到安全的存储介质上，例如 NAS 服务器中。 3. 在发生信息遗失的情况下，从备份介质中找回存档文件。 4. 利用 docker volume create 命令创建一个新的数据卷，并挂载到实例中。 5. 利用 tar 命令将存档文件中的数据找回到新的数据卷中。 6. 挂载新的数据卷到有关实例中实现数据找回。 总之，在日常运用 Docker 时，一定要注意备份好数据，保护好自己的数据。

.... 引言 当我们使用Docker来部署MySQL数据库时，一个常常引起开发者好奇心的现象是：即使我们没有明确指定MySQL数据存储的宿主机目录进行挂载，Docker仍然会为我们自动配置一个数据卷。这究竟是怎么一回事儿，为啥Docker会做出这样的选择呢？别急，本文就要带你一起揭开这个谜底，就像探险家挖掘宝藏那样，我们会通过实实在在的代码实例，一步步揭示这背后的神秘机制和它所带来的实际价值，让你恍然大悟，拍案叫绝！ 1. Docker数据卷的概念与作用 首先，让我们回顾一下Docker数据卷（Data Volume）的基本概念。在Docker的天地里，数据卷可是个了不起的角色。它就像一个超长待机的移动硬盘，不随容器的生死存亡而消失，始终保持独立。也就是说，甭管你的容器是歇菜重启了，还是彻底被删掉了，这个数据卷都能稳稳地保存住里面的数据，让重要信息时刻都在，安全无忧。对于像MySQL这样的数据库服务而言，数据的持久性尤为重要，因此默认配置下，Docker会在启动MySQL容器时不经意间创建一个匿名数据卷以保证数据安全。 2. MySQL容器未显式挂载data目录时的行为 当我们在不设置任何数据卷挂载的情况下运行MySQL Docker镜像，Docker实际上会自动生成一个匿名数据卷用于存放MySQL的数据文件。这是因为Docker官方提供的MySQL镜像已经预设了数据目录（如/var/lib/mysql）为一个数据卷。例如，如果我们执行如下命令： bash docker run -d --name mysql8 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=your_password mysql:8.0 虽然这里没有手动指定-v或--mount选项来挂载宿主机目录，但MySQL容器内部的数据变化依旧会被持久化存储到Docker管理的一个隐藏数据卷中。 3. 查看自动创建的数据卷 若想验证这个自动创建的数据卷，可以通过以下命令查看： bash docker volume ls 运行此命令后，你会看到一个无名（匿名）卷，它就是Docker为MySQL容器创建的用来持久化存储数据的卷。 4. 明确指定数据卷挂载的优势 尽管Docker提供了这种自动创建数据卷的功能，但在实际生产环境中，我们通常更倾向于明确地将MySQL的数据目录挂载至宿主机上的特定路径，以便更好地管理和备份数据。比如： bash docker run -d \ --name mysql8 \ -v /path/to/host/data:/var/lib/mysql \ -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=your_password \ mysql:8.0 在此示例中，我们指定了MySQL容器内的 /var/lib/mysql 目录映射到宿主机上的 /path/to/host/data。这么做的妙处在于，我们能够直接在主机上对数据库文件“动手”，不论是备份还是迁移，都不用费劲巴拉地钻进容器里面去操作了。 5. 结论与思考 Docker之所以在启动MySQL容器时不显式配置也自动创建数据卷，是为了保障数据库服务的默认数据持久化需求。不过，对于我们这些老练的开发者来说，一边摸透和掌握这个机制，一边也得明白一个道理：为了追求更高的灵活性和可控性，咱应该积极主动地去声明并管理数据卷的挂载点，就像是在自己的地盘上亲手搭建一个个储物柜一样。这样一来，我们不仅能确保数据安全稳妥地存起来，还能在各种复杂的运维环境下游刃有余，让咱们的数据库服务变得更加结实耐用、值得信赖。 总的来说，Docker在简化部署流程的同时，也在幕后默默地为我们的应用提供了一层贴心保护。每一次看似“自动”的背后，都蕴含着设计者对用户需求的深刻理解和精心考量。在我们每天的工作里，咱们得瞅准自己项目的实际需求，把这些特性玩转起来，让Docker彻底变成咱们打造微服务架构时的得力小助手，真正给力到家。

...管理工具，特别是结合Docker使用后，简直是如虎添翼！ 所以今天，咱们就来聊聊这些工具，看看它们能不能成为你心目中的“神器”。 --- 2. Docker 让一切都变得简单 首先，我们得谈谈Docker。Docker是什么？简单来说，它是一种容器化技术，可以让你的应用程序及其依赖项打包成一个独立的“容器”，然后轻松地运行在任何支持Docker的环境中。 举个例子吧，假如你想在一个全新的服务器上安装WordPress，传统方法可能是手动下载PHP、MySQL、Nginx等一堆软件，再逐一配置。而如果你用Docker，只需要一条命令就能搞定： bash docker run --name wordpress -d -p 80:80 \ -v /path/to/wordpress:/var/www/html \ -e WORDPRESS_DB_HOST=db \ -e WORDPRESS_DB_USER=root \ -e WORDPRESS_DB_PASSWORD=yourpassword \ wordpress 这段代码的意思是：启动一个名为wordpress的容器，并将本地目录/path/to/wordpress挂载到容器内的/var/www/html路径下，同时设置数据库连接信息。是不是比传统的安装方式简洁多了？ 不过，单独使用Docker虽然强大，但对于不熟悉命令行的人来说还是有点门槛。这时候就需要一些辅助工具来帮助我们更好地管理和调度容器了。 --- 3. Portainer 可视化管理Docker的好帮手 Portainer绝对是我最近发现的一颗“宝藏”。它的界面非常直观，几乎不需要学习成本。不管是想看看现有的容器啥情况，还是想启动新的容器，甚至连网络和卷的管理，都只需要动动鼠标拖一拖、点一点就行啦！ 比如，如果你想快速创建一个新的MySQL容器，只需要打开Portainer的Web界面，点击“Add Container”，然后填写几个基本信息即可： yaml image: mysql:5.7 name: my-mysql ports: - "3306:3306" volumes: - /data/mysql:/var/lib/mysql environment: MYSQL_ROOT_PASSWORD: rootpassword 这段YAML配置文件描述了一个MySQL容器的基本参数。Portainer会自动帮你解析并生成对应的Docker命令。是不是超方便？ 另外，Portainer还有一个特别棒的功能——实时监控。你打开页面就能看到每个“小房子”（就是容器）里用掉的CPU和内存情况，而且还能像穿越空间一样，去访问别的机器上跑着的那些“小房子”（Docker实例）。这种功能对于运维人员来说简直是福音！ --- 4. Rancher 企业级的容器编排利器 如果你是一个团队协作的开发者，或者正在运营一个大规模的服务集群，那么Rancher可能是你的最佳选择。它不仅仅是一个Docker管理工具，更是一个完整的容器编排平台。 Rancher的核心优势在于它的“多集群管理”能力。想象一下，你的公司有好几台服务器，分别放在地球上的不同角落，有的在美国，有的在欧洲，还有的在中国。每台服务器上都跑着各种各样的服务，比如网站、数据库啥的。这时候，Rancher就派上用场了！它就像一个超级贴心的小管家，让你不用到处切换界面，在一个地方就能轻松搞定所有服务器和服务的管理工作，省时又省力！ 举个例子，如果你想在Rancher中添加一个新的节点，只需要几步操作即可完成： 1. 登录Rancher控制台。 2. 点击“Add Cluster”按钮。 3. 输入目标节点的信息（IP地址、SSH密钥等）。 4. 等待几分钟，Rancher会自动为你安装必要的组件。 一旦节点加入成功，你就可以直接在这个界面上部署应用了。比如，用Kubernetes部署一个Redis集群： bash kubectl create deployment redis --image=redis:alpine kubectl expose deployment redis --type=LoadBalancer --port=6379 虽然这条命令看起来很简单，但它背后实际上涉及到了复杂的调度逻辑和网络配置。而Rancher把这些复杂的事情封装得很好，让我们可以专注于业务本身。 --- 5. Traefik 反向代理与负载均衡的最佳拍档 最后要介绍的是Traefik，这是一个轻量级的反向代理工具，专门用来处理HTTP请求的转发和负载均衡。它最厉害的地方啊，就是能跟Docker完美地融为一体，还能根据容器上的标签，自动调整路由规则呢！ 比如说，你有两个服务分别监听在8080和8081端口，现在想通过一个域名访问它们。只需要给这两个容器加上相应的标签： yaml labels: - "traefik.enable=true" - "traefik.http.routers.service1.rule=Host(service1.example.com)" - "traefik.http.services.service1.loadbalancer.server.port=8080" - "traefik.http.routers.service2.rule=Host(service2.example.com)" - "traefik.http.services.service2.loadbalancer.server.port=8081" 这样一来，当用户访问service1.example.com时，Traefik会自动将请求转发到监听8080端口的容器；而访问service2.example.com则会指向8081端口。这种方式不仅高效，还极大地减少了配置的工作量。 --- 6. 总结 找到最适合自己的工具 好了，到这里咱们已经聊了不少关于服务器管理工具的话题。从Docker到Portainer，再到Rancher和Traefik，每一种工具都有其独特的优势和适用场景。 我的建议是，先根据自己的需求确定重点。要是你只想弄个小玩意儿，图个省事儿快点搞起来，那用Docker配个Portainer就完全够用了。但要是你们团队一起干活儿，或者要做大范围的部署，那Rancher这种专业的“老司机工具”就得安排上啦！ 当然啦，技术的世界永远没有绝对的答案。其实啊，很多时候你会发现，最适合你的工具不一定是最火的那个，而是那个最合你心意、用起来最顺手的。就像穿鞋一样，别人觉得好看的根本不合脚，而那双不起眼的小众款却让你走得又稳又舒服！所以啊，在用这些工具的时候，别光顾着看，得多动手试试，边用边记下自己的感受和想法，这样你才能真的搞懂它们到底有啥门道！ 好了，今天的分享就到这里啦！如果你还有什么问题或者想法，欢迎随时留言交流哦～咱们下次再见啦！

Docker , Docker是一种开源的应用容器引擎，它通过容器化技术将应用程序及其依赖环境打包成独立、可移植的软件单元。在Docker中，每个容器都是一个轻量级、隔离的操作系统层，可以在任何支持Docker的主机上运行，确保了应用在不同环境下的一致性和可移植性。 Volumes , 在Docker中，Volumes是用于持久化存储的一种机制，允许将宿主机的文件系统与容器内部的文件系统进行挂载映射。即使容器停止或重新创建，通过Volumes机制绑定的数据也能得到持久保存，实现容器内外数据的共享和持久化存储。 Dockerfile , Dockerfile是一个文本文件，包含了一系列用于构建Docker镜像的指令集合。开发人员可以通过编写Dockerfile来定义应用程序如何被封装到Docker容器中，包括所需的基础镜像、安装依赖、配置环境变量以及复制本地文件到容器内等操作步骤。通过执行docker build命令基于Dockerfile生成的镜像，可以保证每次部署时，容器内的应用程序环境一致且可重复构建。

...ubernetes和Docker等容器技术的发展，理解并掌握如何在分布式和容器化环境中安全高效地进行文件系统操作至关重要。比如，在Kubernetes中利用Volume进行持久化存储时，Go语言编写的控制器或operator如何正确管理Pod间共享的文件资源，避免并发写入导致的数据不一致问题。 此外，针对大规模数据处理场景，可研究Golang结合开源库如gofsutil来实现跨平台的文件系统挂载与管理，或者参考Netflix的开源项目如HDFS-Go客户端，了解如何在Go中实现与大数据文件系统（如Hadoop HDFS）的无缝集成。 最后，对于安全性要求极高的场景，不妨阅读相关安全研究论文及业界案例，探讨如何通过Go实现加密文件系统、访问控制列表等功能，确保敏感数据在存储和传输过程中的安全性。这些实时的、针对性的技术发展和实践应用将极大地丰富您对Go语言处理文件系统操作的理解，并帮助您在实际项目开发中做出更为明智和高效的决策。

...环境下的运行一致性。Docker就是一种流行的容器化引擎，通过提供标准化的方式创建、部署和管理容器，简化了应用程序的生命周期管理。 Docker Compose , Docker Compose是Docker生态系统中的一个工具，用于定义和运行多容器Docker应用程序。通过编写docker-compose.yml文件，用户可以声明式地定义一组相关联的服务、网络以及数据卷等组件，实现对整个分布式应用的快速搭建、配置及启动，方便地进行复杂微服务架构的开发与测试。 Docker API , Docker API是一套RESTful接口，允许程序以编程方式与Docker守护进程交互，执行包括容器创建、启动、停止、删除以及获取容器日志等各种操作。开发者可以通过HTTP请求访问这些API来自动化或扩展Docker的功能，例如在本文中提到的，通过Docker API可以直接获取指定容器的日志流。 标准输出（stdout）和错误输出（stderr） , 在计算机程序中，标准输出和错误输出是两种常见的输出流。标准输出通常用于程序正常运行时产生的信息，而错误输出则用于记录程序运行时出现的错误信息或警告信息。在Docker环境中，容器的标准输出和错误输出会被捕获并作为日志存储，以便于用户通过docker logs命令或其他方式查看和分析容器内部的运行状态和问题排查。

Docker , Docker是一种开源的应用容器引擎，它通过将应用程序及其依赖项打包在轻量级可执行容器中，实现应用的便捷部署、运行和迁移。在本文上下文中，Docker被用于为团队搭建统一且易于管理的开发环境，以及部署和运行应用程序。通过创建Docker镜像和容器，团队成员可以快速复现一致的开发环境，并简化部署流程，从而提高协作效率和软件交付质量。 Dockerfile , Dockerfile是一个文本文件，包含了一系列用于构建Docker镜像的指令集合。在文章的具体示例中，Dockerfile定义了基于Node.js 14-alpine镜像的基础环境，设置了工作目录，复制并安装项目所需的package.json文件及依赖，然后将项目源代码复制到镜像中，并暴露3000端口以供服务访问，最后指定启动命令为npm start。通过执行docker build命令，Docker会根据Dockerfile中的指令逐行构建出一个定制化的Docker镜像。 Docker Compose , Docker Compose是Docker提供的一款工具，用于对多个Docker容器进行定义和编排，实现容器化应用的生命周期管理。在团队协作场景下，Docker Compose通过配置文件（如docker-compose.yml）来描述多容器应用程序的服务、网络和数据卷等组件间的依赖关系。用户只需通过一条简单的docker-compose up命令，即可一次性启动、停止或重启所有相关的服务容器，极大地简化了复杂微服务架构下的环境搭建和维护工作，增强了团队开发与协作的便利性。

Docker是一种轻量化的虚拟化容器，它可以方便地封装应用和它们的依赖库，并独立它们的运行环境。通常情况下，Docker默认只能使用CPU进行计算，但是有些应用需要图形处理器等专用硬件来满足其运算需求。 以便在Docker中使用图形处理器，首先需要部署兼容图形处理器的Docker运行环境。目前兼容图形处理器的Docker运行环境有两种：Nvidia Docker和Docker with NVIDIA 图形处理器。 其中，Nvidia Docker是官方兼容的插件，它可以让Docker容器调用主机上的NvidiaGPU资源，并通过Nvidia驱动程序在容器中使用图形处理器。它可以与Nvidia驱动程序一起使用，并允许容器直接调用图形处理器，从而提升应用的效能。以下是在Docker容器中使用图形处理器的示例，假定已经部署了Nvidia Docker： 使用nvidia-docker运行容器 nvidia-docker run -it -v /path/to/your/data:/data your_image_name python your_script.py 这里的your_image_name是你所需的容器镜像的名字，/path/to/your/data是主机上数据档案的路径，your_script.py是执行的脚本。 除了Nvidia Docker，Docker with NVIDIA 图形处理器也是一种流行的选择。它是基于Dockers Nvidiasample镜像开发的，可通过Docker Hub获取。以下是在Docker容器中使用图形处理器的示例，假定已经部署了Docker with NVIDIA 图形处理器： 使用docker-with-nvidia-gpu运行容器 nvidia-docker run -v /path/to/your/data:/data -it nvidia/cuda:10.0-base nvidia-smi 这里的 /path/to/your/data是主机上数据档案的路径，nvidia/cuda:10.0-base是Docker Hub中的一个包含CUDA运行环境和Nvidia驱动程序的镜像，nvidia-smi是在容器中运行的Nvidia System Management Interface。 通过上述两种方法，即可在Docker容器中使用图形处理器，提升应用的计算效率。使用Docker来运行应用，可以让我们轻松地在不同的平台上部署和移动应用，而使用图形处理器可以帮助加速应用的计算，提升其效能。

...las是一个开源的大数据治理工具，可以帮助企业有效地管理他们的数据资产。嘿，伙计们，这篇东西会手把手地带你们探索Apache Atlas的四种最常见的部署方式，每种模式我都会配上鲜活的实例代码展示。这样一来，你们就能更直观、更接地气地理解和掌握Apache Atlas的使用诀窍啦！ 二、单机部署模式 单机部署模式是最简单的部署方式，适合小规模的企业或团队使用。在单机部署模式下，所有组件都在同一台机器上运行。 1. 部署步骤 下载并解压Apache Atlas的安装包； 修改配置文件（如：conf/atlas-env.sh）； 启动所有服务（如：bin/start-all.sh）； 浏览器访问http://localhost:21000进行初始化设置。 以下是使用Apache Atlas创建一个项目的基本代码示例： javascript // 创建项目 POST http://localhost:21000/api/v2/project { "name": "my_project", "description": "My first project with Apache Atlas" } 三、集群部署模式 集群部署模式适合中大型企业或团队使用，可以提高系统的可用性和性能。 1. 部署步骤 在多台机器上安装并启动Apache Atlas的所有服务； 使用Zookeeper进行服务注册和发现； 使用Apache Atlas API进行项目管理和其他操作。 以下是使用Apache Atlas在集群中创建一个项目的代码示例： php-template // 获取Zookeeper集群的地址 GET http://localhost:2181/_clusterinfo // 创建项目 POST http://localhost:21000/api/v2/project { "name": "my_project", "description": "My first project with Apache Atlas" } 四、混合部署模式 混合部署模式结合了单机和集群的优势，既可以提供较高的性能，又可以保证数据的安全性和可靠性。 1. 部署步骤 在单台机器上安装并启动Apache Atlas的服务，作为中央控制节点； 在多台机器上安装并启动Apache Atlas的服务，作为数据处理节点； 使用Zookeeper进行服务注册和发现； 使用Apache Atlas API进行项目管理和其他操作。 以下是使用Apache Atlas在混合部署中创建一个项目的代码示例： javascript // 创建中央控制节点 GET http://localhost:21000/api/v2/projects // 获取Zookeeper集群的地址 GET http://localhost:2181/_clusterinfo // 创建数据处理节点 POST http://localhost:21000/api/v2/nodes { "hostName": "data-node-1", "port": 21001, "role": "DATA_NODE" } // 创建项目 POST http://localhost:21000/api/v2/project { "name": "my_project", "description": "My first project with Apache Atlas" } 五、微服务部署模式 微服务部署模式是近年来越来越流行的一种部署方式，可以让企业更加灵活地应对业务的变化和需求的增长。 1. 部署步骤 将Apache Atlas分解为多个微服务，例如：项目管理、数据目录、元数据存储等； 使用Docker进行容器化部署； 使用Kubernetes进行服务编排和管理； 使用Apache Atlas API进行项目管理和其他操作。 以下是使用Apache Atlas在微服务部署中创建一个项目的代码示例： javascript // 安装并启动项目管理微服务 docker run -d --name atlas-project-management my-atlas-project-management-image // 安装并启动数据目录微服务 docker run -d --name atlas-data-directory my-atlas-data-directory-image // 安装并启动元数据存储微服务 docker run -d --name atlas-metadata-storage my-atlas-metadata-storage-image // 创建项目 POST http://localhost:21000/api/v2/project { "name": "my_project", "description": "My first project with Apache Atlas" } 总结 Apache Atlas有多种部署模式供用户选择，用户可以根据自己的需求和技术条件来选择最合适的部署方式。甭管您选择哪种部署方式，Apache Atlas都能像个小助手一样，帮助企业老铁们把数据资产打理得井井有条，妥妥地保护好这些宝贝资源。

...误消息：“MountVolumeSetUp failed for volume pvvolume : mount failed: exit status”。嘿，今天咱们来个深度剖析，就像拆解神秘礼物一样，把那个恼人的错误好好研究研究。咱们一边动手码代码，一边实战演练，看怎么把它这只小妖精搞定！ 二、错误解读 首先，让我们理解这个错误的含义。你知道嘛，当你在玩儿Kubernetes的时候，想把那个 Persistent Volume（PV）挂到Pod上去，结果弹出来个"MountVolumeSetUp failed"，那家伙八成就是在跟你闹脾气了。可能是你权限不够，路径不合拍，文件系统不认你，或者是哪个设置不小心搞错了，总之就是挂载路上遇到阻碍了。你知道吗，那个"exit status"后面的小数字就像个神秘的密码，它其实是个超级详细的错误信号灯，能帮咱们精准地找出问题出在哪儿。 三、问题分类与排查 1. 权限问题 bash kubectl logs -n | grep "Permission denied" 如果输出中有类似信息，检查PV的owner和group是否与Pod的对应设置一致，或者给予Pod适当的权限。 2. 路径冲突 yaml apiVersion: v1 kind: PersistentVolumeClaim metadata: name: pv-volume-claim spec: accessModes: [ "ReadWriteOnce" ] storageClassName: standard resources: requests: storage: 1Gi --- apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: my-app spec: template: metadata: name: my-pod spec: containers: - name: my-container volumeMounts: - mountPath: /data name: pv-volume subPath: 检查subPath是否指向了已存在的目录，如果有冲突，可能需要调整路径或清理。 3. 文件系统类型不兼容 yaml apiVersion: v1 kind: PersistentVolume metadata: name: pv-volume spec: storageClassName: nfs capacity: storage: 1Gi nfs: path: /export/mydata 确保PV的存储类型与Pod中期望的挂载类型匹配，如NFS、HostPath等。 四、解决方案与实践 1. 更新权限 bash kubectl exec -it -- chown : /path/to/mount 2. 调整Pod配置 如果是路径冲突，可以修改Pod的subPath，或者在创建PV时指定一个特定的挂载点。 3. 修改PV类型 yaml apiVersion: v1 kind: PersistentVolume spec: ... fsType: ext4 更改为与应用兼容的文件系统类型 五、预防措施 - 定期检查集群资源和配置，确保PV与Pod之间的映射正确。 - 使用Kubernetes的健康检查机制，监控挂载状态，早期发现问题。 - 在应用部署前，先在测试环境中验证PV的挂载。 六、结语 解决“MountVolumeSetUp failed”错误并不是一次性的任务，而是一个持续的过程，需要我们对Kubernetes有深入的理解和实践经验。通过以上步骤和实例，相信你已经在处理这类问题上更加得心应手了。记住，遇到问题不要慌张，一步步分析，代码调试，总能找到答案。Happy Kubernetesing!

...ring Boot、Docker和Kubernetes等技术重构电商平台，以提升系统性能、增强可扩展性和保障高可用性。 例如，阿里巴巴集团在其最新的“双11”大促中，通过全链路压测技术和分布式数据库解决方案，确保了包括腕表在内的各类商品交易系统的稳定运行。同时，针对用户个性化需求日益增强的趋势，大数据分析与AI推荐算法也被广泛应用在电商平台中，精准推送用户可能感兴趣的商品，优化购物体验。 另外，在法律层面，《个人信息保护法》等相关法律法规的出台，对电商交易系统收集、存储和使用用户信息提出了更严格的要求。开发者在设计腕表交易系统时，不仅要注重功能完备和技术先进，更要充分考虑数据安全与隐私保护，合规地处理用户数据，以满足法规要求并赢得用户的信任。 此外，对于交易系统的安全性问题，区块链技术也逐渐成为解决支付环节信任难题的新方案。一些创新型企业正尝试将区块链技术融入到腕表等奢侈品交易中，实现从源头到终端的全程追溯，确保商品的真实性，并为消费者提供更加透明、安全的交易环境。 综上所述，随着现代信息技术的快速发展，腕表交易系统的设计与实现需要紧跟时代步伐，不断吸收新技术、新理念，以适应市场变化及满足用户需求，同时也需时刻关注相关法律法规的更新，确保系统的合法性与合规性。

Docker , Docker是一款开源的应用容器引擎，它使用容器化技术将应用程序及其依赖项打包在一起，形成一个可移植、自包含的软件单元。在不同的操作系统和环境下，Docker容器可以确保应用的一致性运行，极大地提高了开发、测试和部署的效率与灵活性。 Docker镜像 , Docker镜像是创建Docker容器的基础，是一个只读模板，包含了运行某个软件服务所需的所有文件系统结构、环境变量以及配置信息。在本文中，“liumiaocn/thunder-linux”就是一个迅雷的Docker镜像，通过docker pull命令从Docker Hub仓库下载到本地，然后基于此镜像启动迅雷的Docker容器。 数据卷挂载（-v 参数） , 在Docker中，数据卷是宿主机和容器之间共享数据的一种方式。通过 -v 参数可以在启动容器时指定宿主机目录与容器内部目录的映射关系，使得容器内产生的数据能够持久化存储在宿主机上。在本文的具体场景下，使用 -v $ HOME /Downloads:/root/Downloads 将主机用户的下载目录挂载到容器的根用户下载目录，这样迅雷在容器内下载的文件就可以直接保存在主机的 ~/Downloads 目录下，方便用户在宿主机层面访问和管理这些文件。 X11服务器 (DISPLAY) , X11是一个用于Unix和类Unix系统图形界面显示的网络协议。在Docker容器中运行需要图形界面的应用程序时，通常需要将容器连接到宿主机的X11服务器，以便在宿主机上显示应用程序窗口。在文章中，通过 -e DISPLAY=$DISPLAY 和 -v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix 参数设置，实现了迅雷这个图形界面应用在Docker容器内运行时，其界面能正确显示在宿主机桌面上的功能。

Docker技艺是一种打包技艺，可以将应用及其依赖包打包在一个独立的容器中，并在不同的OS上启动。Docker使用的是OS级别的模拟，每个容器都是一个独立的OS实例化。 在Docker中，一个容器可以由一个或多个映像构成。Docker映像是模板，用于创建容器，类似于虚拟机中的映像文件。Docker映像包括了启动应用所需的一切，包括OS、应用及其依赖包。 启动Docker容器时，可以通过选项设置容器的名称、所使用的映像、需要绑定的接口等。使用Docker命令可以检查容器状况、记录等，例如： docker ps -a docker logs [container_name] 通过Dockerfile可以设定容器的构建过程。Dockerfile是一个文本文件，其中包括了构建Docker映像的环节，例如部署软件包、设置环境参数等。使用docker build命令可以根据Dockerfile构建映像。 FROM ubuntu:latest RUN apt-get update && apt-get install -y nginx EXPOSE 80/tcp CMD ["nginx", "-g", "daemon off;"] Docker还支持Docker Compose工具，用于设定和启动多个Docker容器。通过编写docker-compose.yml文件可以创建和管理多个Docker容器，这些容器可以通过设定的网络和数据卷进行交互。 version: "3.9" services: web: build: . ports: - "80:80" db: image: postgres:latest environment: POSTGRES_USER: example_user POSTGRES_PASSWORD: example_password 总之，Docker技艺对于应用的开发、测试和部署都有很大的帮助。通过打包的方式，可以使得应用更加可移植、可扩展，并能够快速地部署和升级。

...r中设置和获取节点的数据？ 1. 简介 嗨，大家好！今天我们要聊的是Apache ZooKeeper，这是一款超级实用且功能强大的分布式协调服务。这个工具能帮我们搞定集群里头的各种复杂活儿，比如设置管理、名字服务，还有分布式锁这些 tricky 的事情。而今天我们主要讨论的是如何在ZooKeeper中设置和获取节点的数据。这个过程虽然看起来简单，但其中却蕴含了不少技巧和经验。废话不多说，让我们直接进入正题吧！ 2. 安装与配置 首先，我们需要确保ZooKeeper已经正确安装并运行。如果你是新手，不妨先看看官方文档，学着自己安装一下。或者，你也可以直接用Docker，几下敲敲代码就搞定了，超级方便！ bash docker run -d --name zookeeper -p 2181:2181 zookeeper 这样我们就有了一个本地的ZooKeeper服务。接下来，我们可以开始编写客户端代码了。 3. 设置数据 3.1 使用Java API设置数据 让我们先从Java API开始。想象一下，我们要在系统里建个新家，就叫它/myapp/config吧。然后呢，我们往这个新家里放点儿配置文件，好让它知道该怎么干活。下面是一个简单的代码示例： java import org.apache.zookeeper.ZooKeeper; import org.apache.zookeeper.CreateMode; import org.apache.zookeeper.ZooDefs.Ids; public class ZookeeperExample { public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建ZooKeeper实例 ZooKeeper zk = new ZooKeeper("localhost:2181", 5000, watchedEvent -> {}); // 设置节点数据 byte[] data = "some config data".getBytes(); String path = "/myapp/config"; // 创建临时节点 String createdPath = zk.create(path, data, Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT); System.out.println("Created node: " + createdPath); // 关闭连接 zk.close(); } } 在这个例子中，我们首先创建了一个ZooKeeper实例，并指定了连接超时时间。然后呢，我们就用create这个魔法命令变出了一个持久节点，还往里面塞了一些配置信息。最后，我们关闭了连接。 3.2 使用Python API设置数据 如果你更喜欢Python，也可以使用Python客户端库kazoo来操作ZooKeeper。下面是一个简单的示例： python from kazoo.client import KazooClient zk = KazooClient(hosts='127.0.0.1:2181') zk.start() 设置节点数据 zk.create('/myapp/config', b'some config data', makepath=True) print("Node created") zk.stop() 这段代码同样创建了一个持久节点，并写入了一些配置信息。这里我们使用了makepath=True参数来自动创建父节点。 4. 获取数据 4.1 使用Java API获取数据 接下来，我们来看看如何获取节点的数据。假设我们要读取刚刚创建的那个节点中的配置信息，可以这样做： java import org.apache.zookeeper.ZooKeeper; public class ZookeeperExample { public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建ZooKeeper实例 ZooKeeper zk = new ZooKeeper("localhost:2181", 5000, watchedEvent -> {}); // 获取节点数据 byte[] data = zk.getData("/myapp/config", false, null); System.out.println("Data: " + new String(data)); // 关闭连接 zk.close(); } } 在这个例子中，我们使用getData方法读取了节点/myapp/config中的数据，并将其转换为字符串打印出来。 4.2 使用Python API获取数据 同样地，使用Python的kazoo库也可以轻松完成这一操作： python from kazoo.client import KazooClient zk = KazooClient(hosts='127.0.0.1:2181') zk.start() 获取节点数据 data, stat = zk.get('/myapp/config') print("Node data: " + data.decode()) zk.stop() 这里我们使用了get方法来获取节点数据，同时返回了节点的状态信息。 5. 总结与思考 通过上面的代码示例，我们可以看到，无论是使用Java还是Python，设置和获取ZooKeeper节点数据的过程都非常直观。但实际上，在真实使用中可能会碰到一些麻烦，比如说网络卡顿啊，或者有些节点突然不见了之类的。这就得在开发时不断地调整和改进，确保系统又稳又靠谱。 希望今天的分享对你有所帮助！如果你有任何问题或建议，欢迎随时交流。

...d非正常关闭后的重启数据恢复问题详解 Etcd，作为一款分布式键值存储系统，被广泛应用在Kubernetes、Docker Swarm等众多容器编排平台中以实现集群的配置共享和协调服务。不过，在我们日常运维的时候，难免会遇到一些突发状况。比如硬件突然闹脾气出故障啦、网络波动捣乱不稳定啦，甚至有时候人为操作的小失误也可能让Etcd这位小伙伴意外地挂掉，没法正常工作。那么，实际情况中，当Etcd遇到重启后需要恢复数据的状况时，它是怎么巧妙应对的呢？接下来，咱们就通过一些实实在在的代码实例，来一起把这个话题掰开了、揉碎了，好好地研究探讨一番。 1. Etcd的数据持久化机制 首先，我们需要了解Etcd的数据持久化方式。Etcd采用Raft一致性算法保证数据的一致性和高可用性，其数据默认保存在本地磁盘上（可通过--data-dir配置项指定目录），并定期进行快照(snapshot)和日志记录，确保即使在异常情况下也能尽可能减少数据丢失的风险。 bash 启动etcd时设置数据存储目录 etcd --data-dir=/var/lib/etcd 2. 非正常关闭与重启恢复流程 当Etcd非正常关闭后，重启时会自动执行以下恢复流程： (1)检测数据完整性：Etcd启动时，首先会检查data-dir下的快照文件和日志文件是否完整。要是发现文件受损或者不齐全，它会像个贴心的小助手那样，主动去其它Raft节点那里借个肩膀，复制丢失的日志条目，以便把状态恢复重建起来。 (2)恢复Raft状态：基于Raft协议，Etcd通过读取并应用已有的日志和快照文件来恢复集群的最新状态。这一过程包括回放所有未提交的日志，直至达到最新的已提交状态。 (3)恢复成员关系与领导选举：Etcd根据持久化的成员信息重新建立集群成员间的联系，并参与领导选举，以恢复集群的服务能力。 go // 这是一个简化的示例，实际逻辑远比这复杂 func (s EtcdServer) start() error { // 恢复raft状态 err := s raft.Restore() if err != nil { return err } // 恢复成员关系 s.restoreCluster() // 开始参与领导选举 s.startElection() // ... } 3. 数据安全与备份策略 尽管Etcd具备一定的自我恢复能力，但为了应对极端情况下的数据丢失，我们仍需要制定合理的备份策略。例如，可以使用Etcd自带的etcdctl snapshot save命令定期创建数据快照，并将其存储到远程位置。 bash 创建Etcd快照并保存到指定路径 etcdctl snapshot save /path/to/snapshot.db \ --endpoint=https://etcd-cluster-0:2379,https://etcd-cluster-1:2379 如遇数据丢失，可使用etcdctl snapshot restore命令从快照恢复数据，并重新加入至集群。 bash 从快照恢复数据并启动一个新的etcd节点 etcdctl snapshot restore /path/to/snapshot.db \ --data-dir=/var/lib/etcd-restore \ --initial-cluster-token=etcd-cluster-unique-token 4. 结语与思考 面对Etcd非正常关闭后的重启数据恢复问题，我们可以看到Etcd本身已经做了很多工作来保障数据的安全性和系统的稳定性。但这可不代表咱们能对此放松警惕，摸透并熟练掌握Etcd的运行原理，再适时采取一些实打实的备份策略，对提高咱整个系统的稳定性、坚韧性可是至关重要滴！就像人的心跳一旦不给力，虽然身体自带修复技能，但还是得靠医生及时出手治疗，才能最大程度地把生命危险降到最低。同样，我们在运维Etcd集群时，也应该做好“医生”的角色，确保数据的“心跳”永不停息。

...xec 1、镜像： docker hub官网搜索nginx 下载：docker pull nginx 查看下载情况：docker images 2、容器： 创建容器命令：docker run [-d 后台启动] [–name nginx01 起别名] [-p 3344:80 端口:协议] [镜像(包含版本)] (创建)启动容器实例：docker run -d --name nginx01 -p 3344:80 nginx 查看容器运行状况：docker ps 本机访问测试一下：curl localhost:3344 ■ 端口暴露 -p 宿主机端口:容器内部端口 浏览器输入: http://服务器ip地址:3344/ 3344 是暴露的端口 ----接下来： 进入(正在运行的)容器内部：docker exec -it nginx01 /bin/bash [root@iZwz9535z41cmgcpkm7i81Z /] docker exec -it nginx01 /bin/bashroot@d1a29e4791e3:/ whereis nginxnginx: /usr/sbin/nginx /usr/lib/nginx /etc/nginx /usr/share/nginxroot@d1a29e4791e3:/ cd /etc/nginxroot@d1a29e4791e3:/etc/nginx lsconf.d fastcgi_params mime.types modules nginx.conf scgi_params uwsgi_paramsroot@d1a29e4791e3:/etc/nginx ■ /bin/bash 是Linux的一种常用shell脚本，用于解释执行Linux命令，根据镜像支持的shell的不同，可以使用不同的的shell脚本。 容器，也是和虚拟机一样是虚拟技术呀，通过脚本执行/bin/bash实现，创建并进入容器内部docker ● 思考问题：每次改动nginx配置文件，都需要进入容器内部，十分麻烦： 要是可以在容器外部提供一个映射路径，达到在容器修改文件名，容器内部就可以自动修改？-v 数据卷技术！ 二、部署tomcat docker run 可以不用pull，能自动下载 ctrl+c退出 docker pull tomcat:9.0 启动运行，应该加上版本号: docker run -d -p 3355:8080 --name tomcat01 tomcat:9.0 进入容器 docker exec -it tomcat01 /bin/bash ● 部署tomcat，发现问题: 1、linux命令少了 2、没有webapps 这是阿里云镜像的原因：默认使用最小镜像，所有不必要的都剔除了，保证最小可运行环境 可以通过拷贝的方式，解决没有webapps的问题： 在浏览器中输入：http://服务器ip地址:3355/ 进行访问 ● 思考问题：我们以后部署项目，如果每次都要进入容器很麻烦？ 要是可以在容器外部提供一个映射路径，webapps，我们在外部放置项目，容器内部就可以自动修改？-v 数据卷技术！ 三、部署es+kibana ● Elasticsearch 的问题： es 暴露的端口很多 es 十分耗内存 es 的数据一般需要放置到安全目录！挂载 1、问题1：es 十分耗内存 下载启动运行elastissearch 之后，Linux系统就变得特别卡 ＃ 启动了 linux就卡住了docker stats＃ 查看 cpu的状态 ＃es 是十分耗内存的，1．xG＃ 1核2G(学生机)！ ＃ 查看 docker stats 2、问题2：es 需要暴露的端口很多 -p (下载)启动 elasticsearch$ docker run -d --name elasticsearch01 -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" elasticsearch:7.6.2 查看内存占用情况docker stats 先感觉stop一下docker stop ba18713ca536 3、es 十分耗内存的解决：增加内存的限制，修改配置文件 -e 环境配置修改 通过 -e 限制内存docker run -d --name elasticsearch02 -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" -e ES_JAVA_OPTS="-Xms64m -Xmx512m" elasticsearch:7.6.2 [root@iZwz9535z41cmgcpkm7i81Z /] curl localhost:9200/{"name" : "14329968b00f","cluster_name" : "docker-cluster","cluster_uuid" : "0iDu-G_KTo-4X8KORDj1XQ","version" : {"number" : "7.6.2","build_flavor" : "default","build_type" : "docker","build_hash" : "ef48eb35cf30adf4db14086e8aabd07ef6fb113f","build_date" : "2020-03-26T06:34:37.794943Z","build_snapshot" : false,"lucene_version" : "8.4.0","minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0","minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1"},"tagline" : "You Know, for Search"} 4、思考：用kibana连接elasticsearch? 思考(kibana连接elasticsearch)网络如何连接过去 ☺ 参考来源： 狂神的B站视频《【狂神说Java】Docker最新超详细版教程通俗易懂》 https://www.bilibili.com/video/BV1og4y1q7M4 如果本文对你有帮助的话记得给一乐点个赞哦，感谢！ 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_45630258/article/details/124785912。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...ubernetes和Docker等技术的推动下，Golang的生态系统愈发繁荣。最近，一项关于全球开发者调查的研究显示，Golang已经成为增长最快的编程语言之一。这不仅反映了开发者社区对其性能的认可，也表明企业在选择技术栈时更加注重效率和可维护性。 例如，Netflix最近宣布将其内部工具和服务迁移到Golang上，以应对日益复杂的流媒体需求。Netflix的技术团队表示，Golang的轻量级协程和高效的垃圾回收机制显著提升了系统的响应速度和稳定性。此外，Golang的跨平台编译能力也让Netflix能够更轻松地部署和管理在全球范围内的服务器集群。 与此同时，国内的科技巨头也在积极拥抱Golang。阿里巴巴集团旗下的蚂蚁金服和阿里云相继推出了基于Golang的开源项目，如Dubbo-go和PolarDB-X。这些项目不仅展示了Golang在企业级应用中的潜力，也为其他开发者提供了丰富的学习资源。特别是在金融和电商领域，Golang凭借其高性能和低延迟的优势，正在逐步取代Java等传统语言。 值得一提的是，Golang的快速发展也引发了学术界的高度关注。近期，一篇发表在《ACM Computing Surveys》上的论文指出，Golang的设计哲学与现代软件工程的最佳实践高度契合。论文作者认为，Golang的成功不仅仅在于其技术特性，还在于它重新定义了开发者的工作方式，使其更加专注于业务逻辑而非底层实现细节。 展望未来，随着5G、物联网和人工智能等新技术的兴起，Golang有望在更多领域大放异彩。无论是边缘计算、大数据处理还是实时数据分析，Golang都展现出了巨大的潜力。正如Google Go团队负责人Robert Griesemer所说：“Golang的目标始终是让开发者能够更快、更好地完成工作。”这种理念无疑将继续引领技术发展的潮流。