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Dockerfile编写指南：从入门到实践 1. 引言 理解Docker与Dockerfile的重要性 在数字化转型的浪潮中，Docker作为一款强大的容器化技术工具，为软件开发、测试和部署带来了革命性的改变。Dockerfile，这个家伙可是构建Docker镜像的关键“配方”，你就把它想象成一本烹饪手册，一步步手把手教Docker怎么捣鼓出一个既精确又可重复利用的应用环境。今天，咱们就一起唠唠这个超级神奇的“菜谱”——Dockerfile的编写秘籍吧！ 2. Dockerfile基础 搭建你的第一个Docker镜像 首先，让我们通过一个简单的示例来揭开Dockerfile的神秘面纱： dockerfile 这是一个最基础的Dockerfile模板 FROM ubuntu:latest 我们基于最新的Ubuntu镜像开始构建 RUN apt-get update && apt-get install -y curl 在镜像内安装curl命令 CMD ["curl", "https://www.docker.com"] 设置默认启动时运行的命令 在这个例子中，我们执行了三个基本操作： - FROM 指令指定了基础镜像。 - RUN 指令用于在新创建的镜像中执行命令并提交结果。 - CMD 指令设置了容器启动后的默认执行命令。 3. Dockerfile进阶 深入理解和使用指令 3.1 COPY与ADD指令 当我们需要将宿主机的文件复制到镜像内部时，可以使用COPY或ADD指令： dockerfile COPY . /app 将当前目录下的所有内容复制到镜像的/app目录下 ADD requirements.txt /app/ 添加特定文件到镜像指定位置，并支持自动解压tar归档文件 3.2 ENV指令 设置环境变量对于配置应用程序至关重要，ENV指令允许我们在构建镜像时定义环境变量： dockerfile ENV NODE_ENV=production 3.3 WORKDIR指令 WORKDIR用来指定工作目录，后续的RUN、CMD、ENTRYPOINT等指令都将在这个目录下执行： dockerfile WORKDIR /app 3.4 EXPOSE指令 EXPOSE用于声明容器对外提供服务所监听的端口： dockerfile EXPOSE 80 443 4. 高级话题 Dockerfile最佳实践与思考 - 保持镜像精简：每次修改镜像都应尽量小且独立，遵循单一职责原则，每个镜像只做一件事并做好。 - 层叠优化：合理安排Dockerfile中的指令顺序，减少不必要的层构建，提升构建效率。 - 充分利用缓存：Docker在构建过程中会利用缓存机制，如果已有的层没有变化，则直接复用，因此，把变动可能性大的步骤放在最后能有效利用缓存加速构建。 在编写Dockerfile的过程中，我们常常会遇到各种挑战和问题，这正是探索与学习的乐趣所在。每一次动手尝试，都是我们对容器化这个理念的一次接地气的深入理解和灵活运用，就好比每敲出的一行代码，都在悄无声息地讲述着我们这群人，对于打造出那种既高效、又稳定、还能随时随地搬来搬去的应用环境，那份死磕到底、永不言弃的坚持与热爱。 所以，亲爱的开发者朋友们，不妨亲手拿起键盘，去编写属于你自己的Dockerfile，感受那种“从无到有”的创造魅力，同时也能深深体验到Docker所带来的便捷和力量。在这场编程之旅中，愿我们都能以更轻便的方式，拥抱云原生时代！

...解决Nginx + Docker 部署前后端分离项目访问空白问题：一次深度探索之旅 1. 引言 在现代Web开发领域，前后端分离架构因其高效率、易维护等优点而备受推崇。在实际动手操作的时候，尤其是当我们用上了Docker这个容器化技术，并且还把Nginx当作反向代理服务器使唤起来的时候，咱们可能会碰上一个头疼的问题——打开前端页面，却发现白茫茫一片啥也没有。这无疑给开发者带来了困扰，如同迷失在迷宫中寻找出路。今天，让我们一起深入探讨这个问题，揭开其神秘面纱，找到切实可行的解决方案。 2. 现象与问题分析 当我们在Docker环境下使用Nginx服务部署前后端分离项目时，可能遇到前端页面加载不出来，显示为空白的情况。这是因为Nginx配置不当导致无法正确地将请求转发至后端API和前端静态资源。就好比一位快递员接收到包裹，却不知道正确的投递地址一样。 3. Nginx基础配置理解 首先，我们需要对Nginx的基本配置有所理解。在Nginx中，每个server块可以视为一个独立的服务，它通过监听特定的端口接收并处理HTTP请求： nginx server { listen 80; server_name yourdomain.com; 这里是我们需要重点关注的地方，用于定义如何处理不同类型的请求 } 4. 配置Nginx实现前后端分离 假设我们的前端应用构建后的静态文件存放在/usr/share/nginx/html，而后端API运行在一个名为backend的Docker容器上，暴露了8080端口。这时，我们需要配置Nginx来分别处理静态资源请求和API请求： nginx server { listen 80; server_name yourdomain.com; 处理前端静态资源请求 location / { root /usr/share/nginx/html; 前端静态文件目录 index index.html; 默认首页文件 try_files $uri $uri/ /index.html; 当请求的文件不存在时，返回到首页 } 转发后端API请求 location /api { proxy_pass http://backend:8080; 将/api开头的请求转发至backend容器的8080端口 include /etc/nginx/proxy_params; 可以包含一些通用的代理设置，如proxy_set_header等 } } 这个配置的核心在于location指令，它帮助Nginx根据URL路径匹配不同的处理规则。嘿，你知道吗？现在前端那些静态资源啊，比如图片、CSS样式表什么的，都不再从网络上请求了，直接从咱本地电脑的文件系统里调用，超级快！而只要是请求地址以"/api"打头的，就更有趣了，它们会像接力赛一样被巧妙地传递到后端服务器那边去处理。这样既省时又高效，是不是很酷嘞？ 5. Docker环境下的实践思考 在Docker环境中，我们还需要确保Nginx服务能正确地发现后端服务。这通常就像是在Docker Compose或者Kubernetes这些牛哄哄的编排工具里“捯饬”一下，让网络配置变得合理起来。比如，咱们可以先把Nginx和后端服务放在同一个“小区”（也就是网络环境）里，然后告诉Nginx：“嘿，老兄，你只需要通过那个叫做backend的门牌号，就能轻松找到你的后端小伙伴啦！”这样的操作，就实现了Nginx对后端服务的访问。 6. 结语 通过以上讨论，我们已成功揭示了在Nginx+Docker部署前后端分离项目中访问空白问题的本质，并给出了解决方案。其实，每一次操作就像是亲手搭建一座小桥，把客户端和服务器两端的信息通道给连通起来，让它们能够顺畅地“对话”。只有当我们把每个环节都搞得明明白白，像那些身经百战的建筑大师一样洞若观火，才能顺顺利利解决各种部署上的“拦路虎”，确保用户享受到既稳定又高效的线上服务体验。所以，无论啥时候在哪个地儿，碰见技术难题了，咱们都得揣着那股子热乎劲儿和胆量去积极探寻解决之道。为啥呢？因为解决问题这档子事啊，其实就是咱自我成长的一个过程嘛！

...删除相应内容。 一、部署Nginx 1、下载nginx镜像（这一步可以省略，直接进入第二步会自动下载的） pull 2、启动容器 run 3、进入容器 exec 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。

...时候，突然意识到一个问题——管理服务器真的太麻烦了！尤其是当你需要部署各种服务、配置环境、监控性能时，简直就像在玩拼图游戏，一不小心就可能把整个系统搞崩。 我之前用过宝塔面板和1panel，它们确实简化了很多操作，但总觉得少了点什么。于是我就开始琢磨：难道就没有更酷炫、更灵活的工具了吗？经过一番研究，我发现了一些非常有趣的服务器管理工具，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！

...删除相应内容。 随着容器技术越来越火热，各种大会上标杆企业分享容器化收益，带动其他还未实施容器的企业也在考虑实施容器化。不过真要在自己企业实践容器的时候，会认识到容器化不是一个简单工程，甚至会有一种茫然不知从何入手的感觉。 本文总结了通用的企业容器化实施线路图，主要针对企业有存量系统改造为容器，或者部分新开发的系统使用容器技术的场景。不包含企业系统从0开始全新构建的场景，这种场景相对简单。 容器实践路线图 企业着手实践容器的路线，建议从3个维度评估，然后根据评估结果落地实施。3个评估维度为：商业目标，技术选型，团队配合。 商业目标是重中之重，需要回答为何要容器化，这个也是牵引团队在容器实践路上不断前行的动力，是遇到问题是解决问题的方向指引，最重要的是让决策者认同商业目标，并能了解到支持商业目标的技术原理，上下目标对齐才好办事。 商业目标确定之后，需要确定容器相关的技术选型，容器是一种轻量化的虚拟化技术，与传统虚拟机比较有优点也有缺点，要找出这些差异点识别出对基础设施与应用的影响，提前识别风险并采取应对措施。 技术选型明确之后，在公司或部门内部推广与评审，让开发人员、架构师、测试人员、运维人员相关人员与团队理解与认同方案，听取他们意见，他们是直接使用容器的客户，不要让他们有抱怨。 最后是落地策略，一般是选取一些辅助业务先试点，在实践过程中不断总结经验。 商业目标 容器技术是以应用为中心的轻量级虚拟化技术，而传统的Xen与KVM是以资源为中心的虚拟化技术，这是两者的本质差异。以应用为中心是容器技术演进的指导原则，正是在这个原则指导下，容器技术相对于传统虚拟化有几个特点：打包既部署、镜像分层、应用资源调度。 打包即部署：打包即部署是指在容器镜像制作过程包含了传统软件包部署的过程（安装依赖的操作系统库或工具、创建用户、创建运行目录、解压、设置文件权限等等），这么做的好处是把应用及其依赖封装到了一个相对封闭的环境，减少了应用对外部环境的依赖，增强了应用在各种不同环境下的行为一致性，同时也减少了应用部署时间。 镜像分层：容器镜像包是分层结构，同一个主机上的镜像层是可以在多个容器之间共享的，这个机制可以极大减少镜像更新时候拉取镜像包的时间，通常应用程序更新升级都只是更新业务层（如Java程序的jar包），而镜像中的操作系统Lib层、运行时（如Jre）层等文件不会频繁更新。因此新版本镜像实质有变化的只有很小的一部分，在更新升级时候也只会从镜像仓库拉取很小的文件，所以速度很快。 应用资源调度：资源（计算/存储/网络）都是以应用为中心的，中心体现在资源分配是按照应用粒度分配资源、资源随应用迁移。 基于上述容器技术特点，可以推导出容器技术的3大使用场景：CI/CD、提升资源利用率、弹性伸缩。这3个使用场景自然推导出通用的商业层面收益：CI/CD提升研发效率、提升资源利用率降低成本、按需弹性伸缩在体验与成本之间达成平衡。 当然，除了商业目标之外，可能还有其他一些考虑因素，如基于容器技术实现计算任务调度平台、保持团队技术先进性等。 CI/CD提升研发效率 为什么容器技术适合CI/CD CI/CD是DevOps的关键组成部分，DevOps是一套软件工程的流程，用于持续提升软件开发效率与软件交付质量。DevOps流程来源于制造业的精益生产理念，在这个领域的领头羊是丰田公司，《丰田套路》这本书总结丰田公司如何通过PDCA(Plan-Do-Check-Act)方法实施持续改进。PDCA通常也称为PDCA循环，PDCA实施过程简要描述为：确定目标状态、分析当前状态、找出与目标状态的差距、制定实施计划、实施并总结、开始下一个PDCA过程。 DevOps基本也是这么一个PDCA流程循环，很容易认知到PDCA过程中效率是关键，同一时间段内，实施更多数量的PDCA过程，收益越高。在软件开发领域的DevOps流程中，各种等待（等待编译、等待打包、等待部署等）、各种中断（部署失败、机器故障）是影响DevOps流程效率的重要因素。 容器技术出来之后，将容器技术应用到DevOps场景下，可以从技术手段消除DevOps流程中的部分等待与中断，从而大幅度提升DevOps流程中CI/CD的效率。 容器的OCI标准定义了容器镜像规范，容器镜像包与传统的压缩包(zip/tgz等)相比有两个关键区别点：1）分层存储；2）打包即部署。 分层存储可以极大减少镜像更新时候拉取镜像包的时间，通常应用程序更新升级都只是更新业务层（如Java程序的jar包），而镜像中的操作系统Lib层、运行时（如Jre）层等文件不会频繁更新。因此新版本镜像实质有变化的只有很小的一部分，在更新升级时候也只会从镜像仓库拉取很小的文件，所以速度很快。 打包即部署是指在容器镜像制作过程包含了传统软件包部署的过程（安装依赖的操作系统库或工具、创建用户、创建运行目录、解压、设置文件权限等等），这么做的好处是把应用及其依赖封装到了一个相对封闭的环境，减少了应用对外部环境的依赖，增强了应用在各种不同环境下的行为一致性，同时也减少了应用部署时间。 基于容器镜像的这些优势，容器镜像用到CI/CD场景下，可以减少CI/CD过程中的等待时间，减少因环境差异而导致的部署中断，从而提升CI/CD的效率，提升整体研发效率。 CI/CD的关键诉求与挑战 快 开发人员本地开发调试完成后，提交代码，执行构建与部署，等待部署完成后验证功能。这个等待的过程尽可能短，否则开发人员工作容易被打断，造成后果就是效率降低。如果提交代码后几秒钟就能够完成部署，那么开发人员几乎不用等待，工作也不会被打断；如果需要好几分钟或十几分钟，那么可以想象，这十几分钟就是浪费了，这时候很容易做点别的事情，那么思路又被打断了。 所以构建CI/CD环境时候，快是第一个需要考虑的因素。要达到快，除了有足够的机器资源免除排队等待，引入并行编译技术也是常用做法，如Maven3支持多核并行构建。 自定义流程 不同行业存在不同的行业规范、监管要求，各个企业有一套内部质量规范，这些要求都对软件交付流程有定制需求，如要求使用商用的代码扫描工具做安全扫描，如构建结果与企业内部通信系统对接发送消息。 在团队协同方面，不同的公司，对DevOps流程在不同团队之间分工有差异，典型的有开发者负责代码编写构建出构建物（如jar包），而部署模板、配置由运维人员负责；有的企业开发人员负责构建并部署到测试环境；有的企业开发人员直接可以部署到生产环境。这些不同的场景，对CI/CD的流程、权限管控都有定制需求。 提升资源利用率 OCI标准包含容器镜像标准与容器运行时标准两部分，容器运行时标准聚焦在定义如何将镜像包从镜像仓库拉取到本地并更新、如何隔离运行时资源这些方面。得益于分层存储与打包即部署的特性，容器镜像从到镜像仓库拉取到本地运行速度非常快（通常小于30秒，依赖镜像本身大小等因素），基于此可以实现按需分配容器运行时资源（cpu与内存），并限定单个容器资源用量；然后根据容器进程资源使用率设定弹性伸缩规则，实现自动的弹性伸缩。 这种方式相对于传统的按峰值配置资源方式，可以提升资源利用率。 按需弹性伸缩在体验与成本之间达成平衡 联动弹性伸缩 应用运行到容器，按需分配资源之后，理想情况下，Kubernetes的池子里没有空闲的资源。这时候扩容应用实例数，新扩容的实例会因资源不足调度失败。这时候需要资源池能自动扩容，加入新的虚拟机，调度新扩容的应用。 由于应用对资源的配比与Flavor有要求，因此新加入的虚拟机，应当是与应用所需要的资源配比与Flavor一致的。缩容也是类似。 弹性伸缩还有一个诉求点是“平滑”，对业务做到不感知，也称为“优雅”扩容/缩容。 请求风暴 上面提到的弹性伸缩一般是有计划或缓慢增压的场景，存在另外一种无法预期的请求风暴场景，这种场景的特征是无法预测、突然请求量增大数倍或数十倍、持续时间短。典型的例子如行情交易系统，当行情突变的时候，用户访问量徒增，持续几十分钟或一个小时。 这种场景的弹性诉求，要求短时间内能将资源池扩大数倍，关键是速度要快（秒级），否则会来不及扩容，系统已经被冲垮（如果无限流的话）。 目前基于 Virtual Kubelet 与云厂家的 Serverless 容器，理论上可以提供应对请求风暴的方案。不过在具体实施时候，需要考虑传统托管式Kubernetes容器管理平台与Serverless容器之间互通的问题，需要基于具体厂家提供的能力来评估。 基于容器技术实现计算调度平台 计算（大数据/AI训练等）场景的特征是短时间内需要大量算力，算完即释放。容器的环境一致性以及调度便利性适合这种场景。 技术选型 容器技术是属于基础设施范围，但是与传统虚拟化技术（Xen/KVM）比较，容器技术是应用虚拟化，不是纯粹的资源虚拟化，与传统虚拟化存在差异。在容器技术选型时候，需要结合当前团队在应用管理与资源管理的现状，对照容器技术与虚拟化技术的差异，选择最合适的容器技术栈。 什么是容器技术 (1)容器是一种轻量化的应用虚拟化技术。 在讨论具体的容器技术栈的时候，先介绍目前几种常用的应用虚拟化技术，当前有3种主流的应用虚拟化技术: LXC，MicroVM，UniKernel（LibOS）。 LXC: Linux Container，通过 Linux的 namespace/cgroups/chroot 等技术隔离进程资源，目前应用最广的docker就是基于LXC实现应用虚拟化的。 MicroVM: MicroVM 介于 传统的VM 与 LXC之间，隔离性比LXC好，但是比传统的VM要轻量，轻量体现在体积小（几M到几十M）、启动快（小于1s）。 AWS Firecracker 就是一种MicroVM的实现，用于AWS的Serverless计算领域，Serverless要求启动快，租户之间隔离性好。 UniKernel: 是一种专用的（特定编程语言技术栈专用）、单地址空间、使用 library OS 构建出来的镜像。UniKernel要解决的问题是减少应用软件的技术栈层次，现代软件层次太多导致越来越臃肿：硬件+HostOS+虚拟化模拟+GuestOS+APP。UniKernel目标是：硬件+HostOS+虚拟化模拟+APP-with-libos。 三种技术对比表： 开销 体积 启动速度 隔离/安全 生态 LXC 低（几乎为0） 小 快（等同进程启动） 差（内核共享） 好 MicroVM 高 大 慢(小于1s) 好 中（Kata项目） UniKernel 中 中 中 好 差 根据上述对比来看，LXC是应用虚拟化首选的技术，如果LXC无法满足隔离性要，则可以考虑MicroVM这种技术。当前社区已经在着手融合LXC与MicroVM这两种技术，从应用打包/发布调度/运行层面统一规范，Kubernetes集成Kata支持混合应用调度特性可以了解一下。 UniKernel 在应用生态方面相对比较落后，目前在追赶中，目前通过 linuxkit 工具可以在UniKernel应用镜像中使用docker镜像。这种方式笔者还未验证过，另外docker镜像运行起来之后，如何监控目前还未知。 从上述三种应用虚拟化技术对比，可以得出结论: （2)容器技术与传统虚拟化技术不断融合中。 再从规范视角来看容器技术，可以将容器技术定义为: (3)容器=OCI+CRI+辅助工具。 OCI规范包含两部分，镜像规范与运行时规范。简要的说，要实现一个OCI的规范，需要能够下载镜像并解压镜像到文件系统上组成成一个文件目录结构，运行时工具能够理解这个目录结构并基于此目录结构管理（创建/启动/停止/删除）进程。 容器(container)的技术构成就是实现OCI规范的技术集合。 对于不同的操作系统（Linux/Windows），OCI规范的实现技术不同，当前docker的实现，支持Windows与Linux与MacOS操作系统。当前使用最广的是Linux系统，OCI的实现，在Linux上组成容器的主要技术： chroot: 通过分层文件系统堆叠出容器进程的rootfs，然后通过chroot设置容器进程的根文件系统为堆叠出的rootfs。 cgroups: 通过cgroups技术隔离容器进程的cpu/内存资源。 namesapce: 通过pid, uts, mount, network, user namesapce 分别隔离容器进程的进程ID，时间，文件系统挂载，网络，用户资源。 网络虚拟化: 容器进程被放置到独立的网络命名空间，通过Linux网络虚拟化veth, macvlan, bridge等技术连接主机网络与容器虚拟网络。 存储驱动: 本地文件系统，使用容器镜像分层文件堆叠的各种实现驱动，当前推荐的是overlay2。 广义的容器还包含容器编排，即当下很火热的Kubernetes。Kubernetes为了把控容器调度的生态，发布了CRI规范，通过CRI规范解耦Kubelet与容器，只要实现了CRI接口，都可以与Kubelet交互，从而被Kubernetes调度。OCI规范的容器实现与CRI标准接口对接的实现是CRI-O。 辅助工具用户构建镜像，验证镜像签名，管理存储卷等。 容器定义 容器是一种轻量化的应用虚拟化技术。 容器=OCI+CRI+辅助工具。 容器技术与传统虚拟化技术不断融合中。 什么是容器编排与调度 选择了应用虚拟化技术之后，还需要应用调度编排，当前Kubernetes是容器领域内编排的事实标准，不管使用何种应用虚拟化技术，都已经纳入到了Kubernetes治理框架中。 Kubernetes 通过 CRI 接口规范，将应用编排与应用虚拟化实现解耦：不管使用何种应用虚拟化技术（LXC, MicroVM, LibOS），都能够通过Kubernetes统一编排。 当前使用最多的是docker，其次是cri-o。docker与crio结合kata-runtime都能够支持多种应用虚拟化技术混合编排的场景，如LXC与MicroVM混合编排。 docker(now): Moby 公司贡献的 docker 相关部件，当前主流使用的模式。 docker(daemon) 提供对外访问的API与CLI(docker client) containerd 提供与 kubelet 对接的 CRI 接口实现 shim负责将Pod桥接到Host namespace。 cri-o: 由 RedHat/Intel/SUSE/IBM/Hyper 公司贡献的实现了CRI接口的符合OCI规范的运行时，当前包括 runc 与 kata-runtime ，也就是说使用 cir-o 可以同时运行LXC容器与MicroVM容器，具体在Kata介绍中有详细说明。 CRI-O: 实现了CRI接口的进程，与 kubelet 交互 crictl: 类似 docker 的命令行工具 conmon: Pod监控进程 other cri runtimes: 其他的一些cri实现，目前没有大规模应用到生产环境。 容器与传统虚拟化差异 容器(container)的技术构成 前面主要讲到的是容器与编排，包括CRI接口的各种实现，我们把容器领域的规范归纳为南向与北向两部分，CRI属于北向接口规范，对接编排系统，OCI就属于南向接口规范，实现应用虚拟化。 简单来讲，可以这么定义容器： 容器(container) ~= 应用打包(build) + 应用分发(ship) + 应用运行/资源隔离(run)。 build-ship-run 的内容都被定义到了OCI规范中，因此也可以这么定义容器： 容器(container) == OCI规范 OCI规范包含两部分，镜像规范与运行时规范。简要的说，要实现一个OCI的规范，需要能够下载镜像并解压镜像到文件系统上组成成一个文件目录结构，运行时工具能够理解这个目录结构并基于此目录结构管理（创建/启动/停止/删除）进程。 容器(container)的技术构成就是实现OCI规范的技术集合。 对于不同的操作系统（Linux/Windows），OCI规范的实现技术不同，当前docker的实现，支持Windows与Linux与MacOS操作系统。当前使用最广的是Linux系统，OCI的实现，在Linux上组成容器的主要技术： chroot: 通过分层文件系统堆叠出容器进程的rootfs，然后通过chroot设置容器进程的根文件系统为堆叠出的rootfs。 cgroups: 通过cgroups技术隔离容器进程的cpu/内存资源。 namesapce: 通过pid, uts, mount, network, user namesapce 分别隔离容器进程的进程ID，时间，文件系统挂载，网络，用户资源。 网络虚拟化: 容器进程被放置到独立的网络命名空间，通过Linux网络虚拟化veth, macvlan, bridge等技术连接主机网络与容器虚拟网络。 存储驱动: 本地文件系统，使用容器镜像分层文件堆叠的各种实现驱动，当前推荐的是overlay2。 广义的容器还包含容器编排，即当下很火热的Kubernetes。Kubernetes为了把控容器调度的生态，发布了CRI规范，通过CRI规范解耦Kubelet与容器，只要实现了CRI接口，都可以与Kubelet交互，从而被Kubernetes调度。OCI规范的容器实现与CRI标准接口对接的实现是CRI-O。 容器与虚拟机差异对比 容器与虚拟机的差异可以总结为2点：应用打包与分发的差异，应用资源隔离的差异。当然，导致这两点差异的根基是容器是以应用为中心来设计的，而虚拟化是以资源为中心来设计的，本文对比容器与虚拟机的差异，更多的是站在应用视角来对比。 从3个方面对比差异：资源隔离，应用打包与分发，延伸的日志/监控/DFX差异。 1.资源隔离 隔离机制差异 容器 虚拟化 mem/cpu cgroup, 使用时候设定 require 与 limit 值 QEMU, KVM network Linux网络虚拟化技术(veth,tap,bridge,macvlan,ipvlan), 跨虚拟机或出公网访问:SNAT/DNAT, service转发:iptables/ipvs, SR-IOV Linux网络虚拟化技术(veth,tap,bridge,macvlan,ipvlan), QEMU, SR-IOV storage 本地存储: 容器存储驱动 本地存储：virtio-blk 差异引入问题与实践建议 应用程序未适配 cgroup 的内存隔离导致问题: 典型的是 JVM 虚拟机，在 JVM 启动时候会根据系统内存自动设置 MaxHeapSize 值，通常是系统内存的1/4，但是 JVM 并未考虑 cgroup 场景，读系统内存时候任然读取主机的内存来设置 MaxHeapSize，这样会导致内存超过 cgroup 限制从而导致进程被 kill 。问题详细阐述与解决建议参考Java inside docker: What you must know to not FAIL。 多次网络虚拟化问题: 如果在虚拟机内使用容器，会多一层网络虚拟化，并加入了SNAT/DNAT技术, iptables/ipvs技术，对网络吞吐量与时延都有影响（具体依赖容器网络方案），对问题定位复杂度变高，同时还需要注意网络内核参数调优。 典型的网络调优参数有：转发表大小 /proc/sys/net/netfilter/nf_conntrack_max 使用iptables 作为service转发实现的时候，在转发规则较多的时候，iptables更新由于需要全量更新导致非常耗时，建议使用ipvs。详细参考[华为云在 K8S 大规模场景下的 Service 性能优化实践](https://zhuanlan.zhihu.com/p/37230013)。 容器IP地址频繁变化不固定，周边系统需要协调适配，包括基于IP地址的白名单或防火墙控制策略需要调整，CMDB记录的应用IP地址需要适配动态IP或者使用服务名替代IP地址。 存储驱动带来的性能损耗: 容器本地文件系统是通过联合文件系统方式堆叠出来的，当前主推与默认提供的是overlay2驱动，这种模式应用写本地文件系统文件或修改已有文件，使用Copy-On-Write方式，也就是会先拷贝源文件到可写层然后修改，如果这种操作非常频繁，建议使用 volume 方式。 2.应用打包与分发 应用打包/分发/调度差异 容器 虚拟化 打包 打包既部署 一般不会把应用程序与虚拟机打包在一起，通过部署系统部署应用 分发 使用镜像仓库存储与分发 使用文件存储 调度运行 使用K8S亲和/反亲和调度策略 使用部署系统的调度能力 差异引入问题与实践建议 部署提前到构建阶段，应用需要支持动态配置与静态程序分离；如果在传统部署脚本中依赖外部动态配置，这部分需要做一些调整。 打包格式发生变化，制作容器镜像需要注意安全/效率因素，可参考Dockerfile最佳实践 容器镜像存储与分发是按layer来组织的，镜像在传输过程中放篡改的方式是传统软件包有差异。 3.监控/日志/DFX 差异 容器 虚拟化 监控 cpu/mem的资源上限是cgroup定义的；containerd/shim/docker-daemon等进程的监控 传统进程监控 日志采集 stdout/stderr日志采集方式变化；日志持久化需要挂载到volume；进程会被随机调度到其他节点导致日志需要实时采集否则分散很难定位 传统日志采集 问题定位 进程down之后自动拉起会导致问题定位现场丢失；无法停止进程来定位问题因为停止即删除实例 传统问题定位手段 差异引入问题实践与建议 使用成熟的监控工具，运行在docker中的应用使用cadvisor+prometheus实现采集与警报，cadvisor中预置了常用的监控指标项 对于docker管理进程（containerd/shim/docker-daemon）也需要一并监控 使用成熟的日志采集工具，如果已有日志采集Agent，则可以考虑将日志文件挂载到volume后由Agent采集；需要注意的是stderr/stdout输出也要一并采集 如果希望容器内应用进程退出后保留现场定位问题，则可以将Pod的restartPolicy设置为never，进程退出后进程文件都还保留着(/var/lib/docker/containers)。但是这么做的话需要进程没有及时恢复，会影响业务，需要自己实现进程重拉起。 团队配合 与周边的开发团队、架构团队、测试团队、运维团队评审并交流方案，与周边团队达成一致。 落地策略与注意事项 逐步演进过程中网络互通 根据当前已经存在的基础实施情况，选择容器化落地策略。通常使用逐步演进的方式，由于容器化引入了独立的网络namespace导致容器与传统虚拟机进程网络隔离，逐步演进过程中如何打通隔离的网络是最大的挑战。 分两种场景讨论： 不同服务集群之间使用VIP模式互通: 这种模式相对简单，基于VIP做灰度发布。 不同服务集群之间使用微服务点对点模式互通(SpringCloud/ServiceComb/Dubbo都是这一类): 这种模式相对复杂，在逐步容器化过程中，要求容器网络与传统虚拟机网络能够互通（难点是在虚拟机进程内能够直接访问到容器网络的IP地址），当前解决这个问题有几种方法。 自建Kubernetes场景，可使用开源的kube-router，kube-router 使用BGP协议实现容器网络与传统虚拟机网络之间互通，要求网络交换机支持BGP协议。 使用云厂商托管Kubernetes场景，选择云厂商提供的VPC-Router互通的网络插件，如阿里云的Terway网络插件, 华为云的Underlay网络模式。 选择物理机还是虚拟机 选择物理机运行容器还是虚拟机运行容器，需要结合基础设施与业务隔离性要求综合考虑。分两种场景：自建IDC、租用公有云。 自建IDC: 理想情况是使用物理机组成一个大集群，根据业务诉求，对资源保障与安全性要求高的应用，使用MicorVM方式隔离；普通应用使用LXC方式隔离。所有物理机在一个大集群内，方便削峰填谷提升资源利用率。 租用公有云：当前公有云厂家提供的裸金属服务价格较贵且只能包周期，使用裸金属性价比并不高，使用虚拟机更合适。 集群规模与划分 选择集群时候，是多个应用共用一个大集群，还是按应用分组分成多个小集群呢？我们把节点规模数量>=1000的定义为大集群，节点数<1000的定义为小集群。 大集群的优点是资源池共享容器，方便资源调度（削峰填谷）；缺点是随着节点数量与负载数量的增多，会引入管理性能问题（需要量化）: DNS 解析表变大，增加/删除 Service 或 增加/删除 Endpoint 导致DNS表刷新慢 K8S Service 转发表变大，导致工作负载增加/删除刷新iptables/ipvs记录变慢 etcd 存储空间变大，如果加上ConfigMap，可能导致 etcd 访问时延增加 小集群的优点是不会有管理性能问题，缺点是会导致资源碎片化，不容易共享。共享分两种情况: 应用之间削峰填谷：目前无法实现 计算任务与应用之间削峰填谷：由于计算任务是短时任务，可以通过上层的任务调度软件，在多个集群之间分发计算任务，从而达到集群之间资源共享的目的。 选择集群规模的时候，可以参考上述分析，结合实际情况选择适合的集群划分。 Helm? Helm是为了解决K8S管理对象散碎的问题，在K8S中并没有"应用"的概念，只有一个个散的对象(Deployment, ConfigMap, Service, etc)，而一个"应用"是多个对象组合起来的，且这些对象之间还可能存在一定的版本配套关系。 Helm 通过将K8S多个对象打包为一个包并标注版本号形成一个"应用"，通过 Helm 管理进程部署/升级这个"应用"。这种方式解决了一些问题（应用分发更方便）同时也引入了一些问题（引入Helm增加应用发布/管理复杂度、在K8S修改了对象后如何同步到Helm）。对于是否需要使用Helm，建议如下： 在自运维模式下不使用Helm: 自运维模式下，很多场景是开发团队交付一个运行包，运维团队负责部署与配置下发，内部通过兼容性或软件包与配置版本配套清单、管理软件包与配置的配套关系。 在交付软件包模式下使用Helm: 交付软件包模式下，Helm 这种把散碎组件组装为一个应用的模式比较适合，使用Helm实现软件包分发/部署/升级场比较简单。 Reference DOCKER vs LXC vs VIRTUAL MACHINES Cgroup与LXC简介 Introducing Container Runtime Interface (CRI) in Kubernetes frakti rkt appc-spec OCI 和 runc：容器标准化和 docker Linux 容器技术史话：从 chroot 到未来 Linux Namespace和Cgroup Java inside docker: What you must know to not FAIL QEMU,KVM及QEMU-KVM介绍 kvm libvirt qemu实践系列(一)-kvm介绍 KVM 介绍（4）：I/O 设备直接分配和 SR-IOV [KVM PCI/PCIe Pass-Through SR-IOV] prometheus-book 到底什么是Unikernel？ The Rise and Fall of the Operating System The Design and Implementation of the Anykernel and Rump Kernels UniKernel Unikernel：从不入门到入门 OSv 京东如何打造K8s全球最大集群支撑万亿电商交易 Cloud Native App Hub 更多云最佳实践 https://best.practices.cloud 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/sinat_33155975/article/details/118013855。 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。

...项关键技术，而其中的Docker容器技术则是运用最为广泛的一种模拟化技术之一。在Docker中，增加虚拟网卡是一个非常有用的特性，可以帮助用户更好地使用容器技术。 那么，如何在Docker中增加虚拟网卡呢？首先，需要开启指令行界面并登录Docker服务器。接着，使用以下指令新建一个新的虚拟网卡： docker network create --driver bridge [新网卡名称] 其中，[新网卡名称]就是新建的虚拟网卡的名称，可以根据需要自行设置。执行上述指令后，Docker将会新建一个新的虚拟网卡，并将其添加到网络结构桥接器中。 接下来，可以使用以下指令在Docker容器中绑定新的虚拟网卡： docker run --net=[新网卡名称] [容器名称] 这里，--net参数指定要使用的网络结构，即新建的虚拟网卡名称。执行以上指令后，Docker容器就会使用该虚拟网卡进行网络结构通信。 通过上述步骤，就能够在Docker中增加虚拟网卡并将其与容器绑定，从而更好地管理容器网络结构。这一特性在实际运用中非常有用，可以根据具体需求进行灵活运用。

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。

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到一个可移植的容器中，实现了软件的标准化、组件化和便捷部署。在本文语境下，Docker 用于创建和管理独立运行的容器实例，每个容器拥有自己独立的文件系统、网络配置以及进程空间，从而实现资源隔离和环境一致性。 端口映射 , 端口映射是计算机网络技术中的一个概念，在 Docker 中具体表现为将主机（物理机或虚拟机）上的某个端口与容器内部服务监听的端口进行关联绑定。通过端口映射，外部客户端可以通过访问主机的 IP 地址及指定端口号，间接访问到容器内运行的服务，实现了容器内外网络通信的桥梁作用。 docker run , docker run 是 Docker 容器生命周期管理中的一个重要命令，用于启动一个新的容器实例。该命令可以一次性完成拉取镜像、创建容器并启动容器等一系列操作。在本文中，docker run -p 参数组合被用来执行端口映射，即将主机端口与容器端口对应起来，使得外部可以直接访问主机IP和指定端口来连接到容器内部的服务。 NetworkSettings.Networks , 在 Docker 容器的 inspect 输出信息中，NetworkSettings.Networks 表示容器在网络配置方面的详细信息，包括容器加入的所有网络及其对应的网络接口设置。在本文中，通过 docker inspect 命令结合 --format 参数和特定模板语法查询容器的 IPAddress，获取的是当前容器在某一网络下的内部 IP 地址，这对于需要直接基于容器内部 IP 访问其服务的场景尤为关键。

Docker 是一个非常普及的容器化技术，它能够让程序员在不同的环境中创建和执行应用程序。但是，有时候在使用 Docker 的过程中，我们也许会碰到一个非常奇怪的问题：时钟不正确。 在 Docker 容器中，时钟通常会在启动容器时自动与主机时钟同步化。但是，当我们在容器中执行持续执行的程序或者服务时，时钟也许会出现偏移或者不同步化的情况，这会导致程序产生异常或者错误。 这种情况的原因通常是容器内部的时钟与主机系统的时钟存在差异。当容器内的时钟发生偏移时，我们可以使用 Docker 提供的命令行工具来手动进行时钟同步化，例如： docker run --rm -it --privileged alpine /bin/sh hwclock -s 上述命令将登录 Alpine 容器，并使用 hwclock 命令将内部时钟与主机时钟同步化。在其它容器中，您可以使用相同的方法处理时钟不同步化的问题。 另外，如果您需要在容器中执行数据库或其它需要精确时间的应用程序时，您可以考虑使用特定的 Docker 镜像来处理时钟同步化问题，例如： docker run --rm -it --privileged centos /bin/sh yum -y install ntp ntpdate pool.ntp.org 上述命令将在 CentOS 容器中安装 NTP 服务，并使用 ntpdate 命令从 pool.ntp.org 同步化时钟。在其它镜像中，您也可以使用类似的方法来处理时钟同步化问题。 总而言之，时钟不正确是 Docker 容器中常见的问题，但是我们可以使用 Docker 提供的命令行工具或者特定镜像来手动同步化时钟，从而处理这个问题。

Docker是一款非常普遍的虚拟化技术，可以帮助程序员迅速安装自己的应用软件，提升编程效能。在运用Docker时，我们需要了解如何开启虚拟机。 docker container start [OPTIONS] CONTAINER 上面的指令用于开启已停止的虚拟机。其中，OPTIONS参数用于设置一些参数，比如开启方式、端口映射等，CONTAINER参数用于设置要开启的虚拟机。 docker container attach [OPTIONS] CONTAINER 上面的指令用于将当前终端附加到正在运行的虚拟机上。这样我们就可以直接在虚拟机内部进行操作，不需要进入虚拟机。 docker container exec [OPTIONS] CONTAINER COMMAND 上面的指令用于在正在运行的虚拟机内部执行指令。其中，OPTIONS参数用于设置一些参数，比如执行环境、运行用户等，CONTAINER参数用于设置要执行指令的虚拟机，COMMAND参数用于设置要执行的指令。 通过以上指令，我们可以很方便地开启Docker虚拟机，并在虚拟机内部进行操作。这些指令的运用需要根据具体情况进行选择，我们需要根据自己的需要进行调整。

Docker是一个开放源代码的容器化平台，允许开发者对应用程序进行封装、测试和部署。 Docker最初是由Dotcloud公司创立的，并于2013年3月作为开放源代码项目进行公布。 从性能上看，Docker涵盖以下几个方面： • 将应用程序和依赖库封装到一个轻量级容器中，以保证应用程序在任何运行环境中都能运行。 • 迅速、统一性和可靠性，保证您的应用程序程序能够在每个部署和交付中都重现。 • 这种容器的标准化，允许您迅速迭代和交付高质量的应用程序。 • Docker被广泛用于构建、封装、部署和运行云原生应用程序程序，这些应用程序程序以容器为基础构建、分布和部署。 我们可以使用命令 docker --version 来检查Docker的版本信息。例如，上述命令将返回以下输出： Docker version 17.09.0-ce, build afdb6d4 从上面的输出可以看出，我们所使用的Docker版本号是17.09.0-ce。由此可见，Docker已经发展成为非常成熟和广泛使用的容器化技术，拥有大量的用户和使用案例。

在Docker日常使用中，我们可能会碰到一些效能降低的状况。这些状况可能会对应用程序的效能和可靠性产生不利干扰。在本文中，我们将探讨几个可能引起Docker效能降低的情况以及解决方法。 第一个引起Docker效能降低的因素是资源争夺。当多个容器共享同一台主机时，它们会争夺中央处理器、RAM和带宽等资源。这可能会引起某些容器减速或宕机。为了防止这种情况，我们可以使用Docker Swarm集群管理工具来智能分配资源。 $ docker swarm init 第二个引起Docker效能降低的因素是大量存储卷的使用。在Docker中，存储卷是用于在容器和主机之间共享数据的一种方式。但是，如果容器数量大且每个容器都有自己的存储卷，这可能会严重干扰效能。因此，我们应该尽量减少存储卷的使用。如果必须使用存储卷，则应该考虑使用网络存储卷，例如Amazon EFS。 $ docker volume create --driver=rexray --name=myEFS 第三个引起Docker效能降低的因素是过度使用Docker镜像。当我们下载和使用大量Docker镜像时，它们会占用大量存储空间和带宽。这可能会引起容器启动时间较长。为了解决这个状况，我们应该尽可能防止不必要的镜像使用，并使用基于Dockerfile构建的自定义镜像来优化容器的启动和运行。 $ docker build -t my-image . 综上所述，我们可以通过使用Docker Swarm集群管理工具智能分配资源、减少存储卷使用和防止不必要的Docker镜像使用等方法来解决效能降低状况。

Docker是一种很普遍的应用容器化平台。它允许程序员在容器中封装，部署和执行各种应用。在Docker中，映像是创建容器的基础。映像是一个不可写的模板文件，它定义如何创建容器。它涵盖应用所需的所有文件和设置，例如源文件，依赖项，环境参数等。映像有标记，标记是对映像版本的引用。 在Docker中，更改映像的标记是一种常见操作。有时您需要为已有的映像打新的标记。这可以用于将映像标记为不同的版本，使其更容易区分和管理。以下是如何在Docker中更改映像标记的示例： 列出您现有的映像 docker images 将映像标记为新标记 docker tag old_image_tag new_image_tag 列出你的映像，观察新的标签是否被添加 docker images 在此示例中，您需要首先列出已有的映像。这将帮助您确定要更改的映像的名称和标记。接下来，您需要执行Docker tag命令，并将所需的标记指定为新标记。这会在映像名称下添加一个新标记。最后，您需要再次列出您的映像，并确保新的标记已添加成功。 更改Docker映像标记是一个很简单的过程。这使得容器的版本控制和管理变得非常容易。您也可以使用标记来跟踪和管理您的容器和应用。

Docker是一种普遍的开放源代码容器应对策略，它可以帮助我们更好地管控应用程式的生存周期。使用Docker，我们可以轻易地启动运行、终止和移除容器。但是，当我们需要一次性终止多个容器时，人工逐个终止就显得比较繁琐了。下面，我们就来看一看如何使用Docker批量终止容器。 docker stop $(docker ps -aq) 上面的命令非常简单，它使用了一个子命令来获取所有容器的ID。这个子命令是“docker ps -aq”，它会列出所有正在运行的容器的ID，但不会列出容器的名称。接着，我们再把这些ID传递给“docker stop”命令，就可以批量终止所有正在运行的容器了。 需要注意的是，这个命令只会终止正在运行的容器，已经被终止的容器不会再次被终止。 如果你想要同时终止指定的容器，你可以使用类似于下面的命令： docker stop container_name1 container_name2 container_name3 其中，container_name1、container_name2和container_name3是要终止的容器的名称。 总之，使用Docker批量终止容器可以帮助我们更好地管控应用程式的生存周期，节省了人工逐个终止容器的繁琐。而且，这个方法还可以轻易地扩展到其他Docker命令中。

Docker , Docker是一个开源的应用容器引擎，它通过容器化技术，使开发者可以打包应用及其依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的Linux或Windows机器上运行。在本文中，用户遇到的问题就是在使用Docker下载镜像时遇到了网络连接问题。 Registry-Mirrors , 在Docker环境配置中，registry-mirrors是指Docker客户端用于加速拉取官方Docker Hub镜像或其他私有仓库镜像的镜像源地址列表。当Docker pull命令尝试从默认仓库下载镜像时，如果registry-mirrors中有可用的镜像源，Docker会优先尝试从此处下载，以提高下载速度和稳定性。文中提到的问题就是由于registry-mirrors配置了错误的镜像仓库地址导致无法正常下载镜像。 Daemon.json , Daemon.json是Docker守护进程的配置文件，位于Linux系统中的/etc/docker/目录下。此文件用于设置Docker守护进程的启动参数，如本文所述，可以通过修改daemon.json文件来配置registry-mirrors、HTTP代理等全局Docker服务参数。当用户遇到无法下载镜像的问题时，正是在这个文件中找到了并修复了指向错误镜像仓库地址的配置项。

...on环境下的模块冲突问题，进一步规范模块存放与使用。 同时，随着开源社区的发展，诸如PyPI（Python Package Index）等第三方模块仓库已成为Python开发者共享和获取模块的重要平台。如何正确地发布和引用这些模块，涉及到模块存放路径、版本控制等一系列复杂问题，值得深入研究和探讨。 对于企业级应用来说，遵循最佳实践如采用模块化设计原则，结合像Conda这样的包管理器以及容器化技术（如Docker），能够更好地实现跨团队协作和持续集成/部署（CI/CD），有效提升Python模块的管理效率和整个软件开发生命周期的质量。 总之，Python模块的存放与管理是一个不断演进的话题，了解最新技术和工具动态，结合实际应用场景进行策略选择和实践操作，有助于提升工作效率，确保代码的可维护性和扩展性。

Docker是一种迅速而便捷的容器管控软件，在这个工具中，网络配置是至关重要的一部分，因为一个有效的容器网络能够为我们提供高效的服务保障。在这篇文章中，我们来讨论如何在Docker中创建一个网络。 $ docker network create --subnet 172.28.0.0/16 mynetwork 上面的命令将会在Docker中创建一个名为mynetwork的网络，同时设定了一个子网络的IP地址。这个IP地址是一个私有IP地址，用于Docker容器之间的通信。 $ docker run -itd --name container1 --net mynetwork --ip 172.28.1.100 ubuntu 上面的命令将会在mynetwork中创建一个名为container1的容器，并且将其IPIP地址设置为172.28.1.100。这个命令可以在每个容器中运行。 $ docker run -itd --name container2 --net mynetwork --ip 172.28.1.101 ubuntu 若需在mynetwork中新建另一个容器，则可以使用上面的命令来新建一个名为container2的容器，其IPIP地址为172.28.1.101。 $ docker network connect mynetwork container2 如果已然有一个容器并且想让它接入mynetwork中，则可以使用上面的命令将容器与网络链接。 $ docker network ls 此命令将展示当前Docker中的所有网络。 总之，创建一个Docker网络非常简单，并且Docker提供了强大的网络工具，使得我们可以轻松地创建并管理容器的网络。阅读本文后，您应该已然掌握了Docker网络的基本知识，现在您可以开始使用Docker来构建您的应用程序网络。

Docker , Docker是一个开源的应用容器引擎，它通过操作系统级别的虚拟化技术，将应用程序及其依赖环境打包成一个可移植、自包含的容器。在容器中运行的应用程序与宿主机系统和其他容器相互隔离，但共享操作系统的内核，从而实现轻量级的虚拟化。使用Docker，开发人员可以构建、发布和运行任何应用，无论是在本地开发环境、测试环境还是生产环境，都能确保应用程序在不同环境下的一致性表现。 Dockerfile , Dockerfile是一种文本格式的配置文件，用于定义如何创建一个新的Docker镜像。在Dockerfile中，用户可以指定基础镜像、执行安装命令、设置环境变量、复制文件等一系列构建步骤。通过运行docker build命令，Docker会根据Dockerfile中的指令逐行执行，最终生成一个包含了应用程序及其所有依赖项的定制化镜像。 Kubernetes（K8s） , Kubernetes是一个开源的容器编排系统，为容器化的应用提供了部署、扩展和管理的功能。在Docker等容器技术的基础上，Kubernetes能够自动化部署、管理和运维容器化的应用，并实现了跨主机集群的资源调度、服务发现、负载均衡、自动恢复等功能，使得大规模容器化应用的部署和管理变得简单高效。在Docker生态中，Kubernetes常被用来对多个Docker容器进行集中管理和协调，以满足复杂的企业级应用需求。

...计算技术的迅速发展，Docker逐渐成为一种比较普遍的容器化技术。Docker可以轻易地将应用程序及其依赖库封装在一起，形成一个自包含的容器。这种容器化的方式使得开发人员可以更加便捷部署和迁移应用，也让运维工程师更加方便地管理应用程序的运行环境。 除此之外，Docker的机动性也为企业赋予了许多的商业机遇。通过Docker容器化技术，企业可以非常方便地进行业务流程重组，并通过Docker容器的快速迁移，实现资源租赁、跨平台协作等业务场景。这种方式在当下的互联网+时代具有非常广泛的应用前景。 FROM nginx:alpine COPY dist/ /usr/share/nginx/html/ EXPOSE 80 CMD ["nginx", "-g", "daemon off;"] 这段代码是Dockerfile文件中的一个示例。该文件用于创建一个具有Web功能的Docker容器镜像，其以Nginx为基础镜像，将封装好的Web前端代码复制到容器中，并将容器的80端口暴露给外部服务。这样，开发人员可以非常方便地将自己的Web应用封装到Docker容器中，并在需要的时候进行部署。 不过，Docker改造也不是一件轻松的事情。在进行Docker改造时，需要开发人员具备一定的Linux基础知识和Docker技术知识。同时，在容器化过程中，也需要遵循一定的规范和标准，以避免功能冲突和安全问题。 总之，Docker的出现为企业带来了深远的影响。通过Docker容器化技术，企业可以更加便捷地进行应用程序的封装、部署和移植，也可以更加灵活地管理自己的业务流程。在未来的发展中，Docker将会成为更多企业和开发者必备的技术。

Docker启动的Nginx如何解决浏览器跨域问题？ 什么是Nginx？ Nginx是一款轻量级的Web服务器和反向代理服务器，它是开源的，并且具有很高的性能和稳定性。由于它的高可用性和易用性，它已经被广泛应用于生产环境中。 什么是跨域问题？ 当我们在网页上请求不同域名下的资源时，就会发生跨域问题。浏览器出于安全考虑，不允许这种行为。要搞定这个问题，我们得用上一个叫做“跨域资源共享”的技术，简称CORS。简单来说，就是让不同的网站之间能够安全地共享资源，就像邻里之间互相借个酱油、醋啥的，大家都方便。 使用Docker启动Nginx 我们可以使用Docker来方便地启动Nginx服务器。首先，我们需要创建一个新的Dockerfile，内容如下： bash FROM nginx:latest COPY nginx.conf /etc/nginx/nginx.conf EXPOSE 80 CMD ["nginx", "-g", "daemon off;"] 然后，我们需要创建一个名为nginx.conf的文件，内容如下： perl http { server { listen 80; location / { proxy_pass http://localhost:8080; } } } 最后，我们可以通过运行以下命令来启动Nginx服务器： css docker build -t my-nginx . docker run -d --name my-nginx -p 80:80 my-nginx 现在，我们已经成功地使用Docker启动了一个Nginx服务器，并且可以通过访问http://localhost/来测试。 如何解决浏览器跨域问题？ 为了能够在Nginx服务器上解决浏览器跨域问题，我们需要在nginx.conf文件中添加一些配置。具体来说，我们需要添加以下两个配置： javascript add_header 'Access-Control-Allow-Origin' ''; add_header 'Access-Control-Allow-Methods' 'GET, POST, OPTIONS'; 这两个配置的作用分别是： Access-Control-Allow-Origin：指定允许跨域请求的来源。 Access-Control-Allow-Methods：指定允许跨域请求的方法。 注意，我们在location块中添加了proxy_pass指令，这个指令的作用是转发HTTP请求到另一个服务器。嘿，伙计，这次的情况是这样的，我们把请求给“嗖”地一下转送到了localhost那个家伙的8080端口上啦。 现在，我们已经成功地在Nginx服务器上解决了浏览器跨域问题。我们可以再次访问http://localhost/来测试。 总结 总的来说，使用Docker启动Nginx服务器是一种非常简单且有效的方式来解决浏览器跨域问题。只需要几个简单的步骤，咱们就能轻松搞定Nginx服务器的配置，让它帮咱们顺顺利利解决跨域这个小麻烦。而且，这种方式还可以让我们更方便地管理和扩展我们的应用程序。如果你还没有尝试过使用Docker和Nginx，那么我强烈建议你去试试看！

Docker 是一种实用工具，它可以精简开发、检验和发布过程。在大部分情况中，我们需要永久存储数据来保留重要的信息，包括数据库数据。Docker 可以容易地实现数据库案例，使得数据库的管控变得更加方便。 如果你要利用 Docker 启动数据库案例，你需要先获取你想要发布的数据库映像。例如，若要发布 MySQL，你可以直接在 Docker Hub 上查找 MySQL 映像，然后获取最新版本。 docker pull mysql 接下来，我们需要新建一个新的 Docker 虚拟环境，以便安装和管控 MySQL 服务。 docker run --name mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=your_password -d mysql 这个命令将在后台启动一个 MySQL 服务虚拟环境。然后你可以利用以下命令验证 MySQL 是否正在启动： docker ps 然后，我们可以利用以下命令连接到虚拟环境中启动的 MySQL 服务。 docker exec -it mysql mysql -uroot -pyour_password 接下来，我们可以在虚拟环境中为我们的数据库新建新的用户和数据库。 CREATE DATABASE your_database; CREATE USER 'your_user'@'%' IDENTIFIED BY 'your_password'; GRANT ALL PRIVILEGES ON your_database. TO 'your_user'@'%'; FLUSH PRIVILEGES; 现在我们已经成功地在 Docker 虚拟环境中安装和配置了 MySQL 服务，并且已经成功新建了新的数据库和用户。

... server”这类问题时，深入理解Solr的工作原理及常规故障排查手段至关重要。实际上，随着企业数据量的不断增长和技术环境的快速迭代，搜索服务稳定性与性能优化的需求愈发突出。近期，Apache Solr 8.x版本针对服务器响应异常等问题进行了多项改进和优化，例如增强了对分布式索引查询错误的反馈机制，使得用户能够更准确地定位问题源头。 此外，在实际运维过程中，结合使用监控工具如Zabbix、Prometheus等实时监测网络状况、服务器资源利用率以及Solr集群状态，也能有效预防此类问题的发生。同时，社区论坛如Stack Overflow上的讨论和案例分享，为企业用户提供了丰富的实战经验参考。 值得注意的是，随着云原生技术的发展，Solr on Kubernetes的部署模式逐渐普及，这种模式下，容器化和微服务化的特性可能会引入新的“Unexpected response from server”场景，比如Pod重启、网络插件配置不当时可能导致的问题。因此，熟悉Kubernetes平台的运维知识，并将其与Solr的管理相结合，成为现代IT团队解决此类问题的新课题。 综上所述，面对“Unexpected response from server”的挑战，我们不仅需要深入了解Apache Solr本身，还需紧跟技术发展潮流，结合先进的运维理念与工具，才能确保搜索引擎服务始终高效稳定运行。