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...，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。 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。

...式布局设计，能够根据容器宽度自动调整其尺寸及布局，确保在桌面、平板和手机等各类设备上均能提供流畅且一致的用户体验。开发者可以轻松地将此插件应用于网站内容区域以组织并切换不同的内容面板，如产品详情、文章概览或用户反馈等。只需通过简单的HTML结构标记各个选项卡标题和对应的内容面板，再调用相应的jQuery方法即可初始化选项卡功能。此外，该插件还特别强调样式定制的便捷性，设计师可以根据项目需求完全自定义选项卡的视觉样式，只需要编写CSS代码来覆盖默认样式，从而与整体网站主题风格保持统一。总之，“简单响应式jQueryTabs选项卡插件”以其易用性、响应式特性和高度可定制化的特点，成为网页开发者构建动态交互界面的理想工具之一。 点我下载 文件大小：48.30 KB 您将下载一个JQuery插件资源包，该资源包内部文件的目录结构如下： 本网站提供JQuery插件下载功能，旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容，请立即告知我们，我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明：站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用，严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果，由使用者承担责任。

...M元素作为文字动画的容器。然后通过调用插件API初始化对象，如newVara("element","font.json",[{text:"Handwritten"}],{fontSize:46})，其中包含了对目标容器的选择器、字体样式配置文件以及所需动画的文字内容和字体大小等参数设置。此插件特别适用于网页标题、滚动横幅、加载提示、欢迎语等场景，不仅能够提升用户体验，还能为网站设计增添艺术感与互动性。借助灵活的JSON配置和便捷的JavaScriptAPI，即便是非专业的前端开发者也能轻松地将静态文本转化为引人注目的动画效果，让网页设计更具活力与创新性。 点我下载 文件大小：61.95 KB 您将下载一个JQuery插件资源包，该资源包内部文件的目录结构如下： 本网站提供JQuery插件下载功能，旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容，请立即告知我们，我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明：站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用，严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果，由使用者承担责任。

...anel"）的div容器，并在其中放置用于显示九宫格图片的img标签；最后，在页面加载完成后，调用相应的jQuery方法初始化该插件，进而实现出彩的九宫格拼图特效。总之，image-jigsaw是网页设计和前端开发人员手中一款强大的工具，能够帮助他们快速构建具有高度个性化和创意十足的图片展示模块，提升用户体验的同时也为网页增色不少。 点我下载 文件大小：304.61 KB 您将下载一个JQuery插件资源包，该资源包内部文件的目录结构如下： 本网站提供JQuery插件下载功能，旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容，请立即告知我们，我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明：站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用，严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果，由使用者承担责任。

...素的动态移动。-智能容器识别：在多层嵌套的容器布局中，jquery.top-droppable能够准确判断拖动的目标容器，确保元素精确地放置在预期的位置。-集成提示功能：通过结合SweetAlert或其他提示插件，提供实时反馈，增强用户体验，例如在元素成功放置后显示确认信息。-高度定制性：开发者可以根据需要调整插件的行为，包括自定义拖动效果、放置规则、容器样式等，以适应各种应用场景。该插件的使用步骤通常包括：1.引入依赖：确保页面中包含了jQuery、jQueryUI库以及jquery.top-droppable.js文件。2.HTML布局：为需要支持拖拽与放置的元素添加特定类名（如top-droppable），并为容器分配z-index值以实现堆叠效果。3.初始化插件：通过jQuery调用$.fn.topDroppable()方法，配置所需的选项，如拖放行为、提示消息等。总体而言，jquery.top-droppable为Web开发人员提供了高效、灵活的工具，用于创建具备高级交互特性的动态Web应用，显著提升了用户体验和界面的互动性。 点我下载 文件大小：303.93 KB 您将下载一个JQuery插件资源包，该资源包内部文件的目录结构如下： 本网站提供JQuery插件下载功能，旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容，请立即告知我们，我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明：站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用，严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果，由使用者承担责任。

...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是一个普及的容器平台，能够高效地发布和执行应用。在使用Docker时，你需要构建一个Docker镜像，他能够涵盖你的应用和其他依赖项，并且可以在Docker容器中执行。下面是如何使用Docker封装本机镜像的流程。 1. 创建Dockerfile FROM scratch ADD hello / CMD ["/hello"] Dockerfile是创建容器镜像的Docker脚本。上述Dockerfile从一个空白的镜像开始，然后将hello二进制文件添加到镜像中。最后，指定了hello二进制文件作为镜像启动时要执行的命令。 2. 构建Docker镜像 $ docker build -t hello . 该命令使用Dockerfile中的指令构建名称为hello的镜像。 3. 执行Docker容器 $ docker run --name hello-app hello 该命令启动名称为hello-app的容器，并使用构建好的hello镜像执行它。

在深入探讨了Docker环境下使用VirtualGL扩展屏幕时遇到黑屏问题的解决方案后，我们了解到此类问题通常源于容器内部图形环境与宿主机之间的交互配置。随着Docker在开发测试、持续集成等场景中的广泛应用，其对图形化应用的支持也日益受到关注。 近期，Docker官方及开源社区针对这一需求推出了若干更新和优化措施。例如，2022年初，Mesa3D项目发布了新版图形驱动，显著提升了在容器内运行OpenGL应用的性能和兼容性，这有助于减少因驱动不匹配导致的显示故障。同时，Docker Desktop也在最新版本中增强了对多显示器的支持，并优化了X11转发机制，使得用户在使用类似VirtualGL的工具时体验更佳。 此外，一些第三方解决方案如NVIDIA Container Toolkit、x11docker等也提供了更为便捷的图形化应用容器部署方式，它们通过封装显卡驱动安装和配置流程，简化了在Docker中运行GUI程序的操作难度，从而有效避免黑屏等问题的发生。 对于开发者而言，在实际操作过程中，除了参考上述文章提到的基本解决策略外，紧跟技术发展趋势，及时了解并尝试采用最新的Docker图形支持方案，也是确保顺利进行扩展屏幕应用的关键所在。同时，深入理解Linux图形子系统（包括X Window System和Wayland）的工作原理，将有助于在遇到类似问题时迅速定位原因并找到针对性的解决方案。

...了城市管理效率及公共服务质量。 同时，相关教程和研讨会也在积极推广Vue与GIS的融合实践。今年举办的“Vue.js + GIS应用开发线上研讨会”上，多位行业专家分享了他们在Vue框架下设计和实现GIS功能的经验心得，强调了组件化、响应式数据绑定等Vue特性对于GIS应用开发的重要价值，并探讨了未来可能的技术趋势和发展方向。 综上所述，Vue与GIS的结合不仅为现代Web应用程序赋予了新的活力，而且在实际应用场景中展现出广阔的应用前景，值得广大开发者关注和投入研究。

...更高版本中引入的一个容器类，用于代表可能为null的值。Optional类可以帮助程序员更好地设计和编写更安全、更具可读性的代码，避免因直接使用null而导致的空指针异常。通过Optional类，可以明确地表达某个值可能存在也可能不存在的概念，并提供了多种方法来优雅地处理这种不确定性。 基本数据类型 , 在Java编程语言中，基本数据类型是预定义的、不可再细分的数据结构，包括int、float、double、char、boolean等。它们直接存储具体的数值，而不是像对象那样存储指向内存中对象的引用。这些类型的变量在声明后如果没有被显式初始化，会自动赋予默认值，如整型和浮点型的默认值为0，字符型的默认值为 \\u0000 ，布尔型的默认值为false。在文章中，0作为基本数据类型的默认初始值进行了阐述。

...，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。 Python:实现fibonacci斐波那契算法 class Fibonacci:def __init__(self) -> None:self.sequence = [0, 1]def get(self< 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/it_xiangqiang/article/details/125938268。 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。

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是一种普及的容器化技术，它可以协助程序员更有效率地创建、发布和执行软件。最近，Docker官方公布开始兼容x86架构，这将给使用x86设备的用户带来很大的便利。 首先，对于使用x86设备的用户来说，他们不必去研究Docker的执行原理，因为现在Docker已经对x86进行了全面兼容。这对于初学Docker的用户来说是非常有协助的。此外，现在用户也不必考虑是否需要购买额外的设备来兼容Docker。 $ docker run --rm hello-world 此外，对于程序员来说，现在他们可以更加轻松地将其软件从x86架构转移到其他架构中，因为Docker提供了跨平台的容器化解决方案。这使得程序员可以更加轻松地在不同的设备架构上发布和执行其软件。 总之，Docker现在兼容x86架构，这将为使用x86设备的用户带来很大的便利。无论是初学Docker的用户还是有经验的程序员，都可以在使用Docker时更加方便和灵活。

在 Docker 中，有时侯必需将容器中的端口转发至宿主机的某个端口处，以便容器内部的应用能够经由宿主机的 公网IP 接入。详细来说，我们能够采用docker run命令的-p选项进行端口绑定。 docker run -p 宿主机端口:服务端口 镜像名 其中宿主机端口为必需转发至宿主机的端口号，服务端口为容器内部的端口号，镜像名为必需启动的 Docker 镜像的名称。例如，我们能够采用下面的命令将容器内部的 80 端口转发至宿主机的 8080 端口处： docker run -p 8080:80 nginx 此时，我们在浏览器中输入http://主机公网IP:8080即可接入容器内部的应用。 必需注意的是，当 Docker 容器运行在某个主机上时，容器内部的应用不能直接采用该宿主机的 公网IP 地址接入。容器内部部有自己的 公网IP 地址，我们能够采用命令docker inspect获得该 公网IP 地址。 docker inspect --format='{ {range .NetworkSettings.Networks} }{ {.公网IPAddress} }{ {end} }' 容器名/ID 其中容器名/ID为 Docker 容器的名称或 ID。执行以上命令后，将返回 Docker 容器内部部的 公网IP 地址，我们能够经由接入该 公网IP 地址加上容器内部部的端口号来接入容器内部的应用。

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。

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。

MySQL , MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统（RDBMS），广泛应用于互联网行业，尤其在Web应用中作为数据存储后端。在Linux系统环境中，MySQL可以被安装并运行于服务器上，用于存储、管理和检索各种结构化数据，并支持多用户同时访问以及高级的SQL查询功能。 套接字路径（如/var/run/mysqld/mysqld.sock） , 在计算机网络编程中，套接字是一种进程间通信机制，允许不同进程之间进行双向数据传输。在MySQL的上下文中，套接字路径通常指的是MySQL服务监听客户端连接的本地文件路径，MySQL服务器通过这个套接字文件与其他应用程序（如PHP、Python等）建立本地连接，而非通过TCP/IP端口进行远程连接。 find命令 , find命令是Linux及类Unix操作系统中的一个强大实用程序，用于在指定目录下查找满足特定条件的文件或目录。在文章中提到的场景中，find ./ -name mysqld这条命令是在/usr/bin目录及其子目录下搜索名为\ mysqld\ 的文件，以便确定MySQL服务器二进制文件的确切路径。该命令根据用户提供的条件来遍历文件系统树，返回符合条件的文件或目录的完整路径名，从而帮助用户找到MySQL的安装路径。

Docker是什么？它是一种开源的容器技术平台，它可以让程序员将应用程序和系统服务封装到一个容器中，并在不同的环境中高效地发布和执行这些容器。 $ docker run hello-world 这个简单的指令会从Docker Hub获取一个hello-world映像，并在一个全新的容器中执行它。通过Docker，我们可以方便地操控容器，如开启、终止、暂停或删除容器。 Docker的优点是什么？它可以让程序员在不同的环境中高效地发布应用程序，并且可以通过Docker Hub来分享和操控自己的应用。此外，Docker还可以提高应用程序的可移植性和可伸缩性。 $ docker build -t myapp . $ docker run -p 80:80 myapp 这个指令使用Dockerfile构建了一个全新的映像，然后使用这个映像来执行一个全新的容器。在这个例子中，我们将容器的80端口映射到主机上的80端口，这样就可以通过主机上的浏览器访问到容器中的应用程序。 总之，Docker是一个非常有用的工具，可以让程序员更轻松地操控和发布他们的应用程序。它的容器化技术可以提高应用程序的可移植性和可伸缩性，使得程序员可以更加方便地构建、测试和发布他们的应用。

...一种广泛应用于网页和服务器端开发的高级、解释型编程语言，它支持事件驱动、函数式以及基于原型的面向对象编程风格。在本文中，JavaScript是讨论变量未定义或属性不存在问题的主要编程环境。 undefined , 在JavaScript中，undefined是一个特殊的原始值，表示变量已声明但尚未被赋值，或者尝试访问的对象属性不存在。在文章中，\ a.x为undefined\ 的情况意味着要么变量a没有被声明或初始化，要么对象a中没有名为x的属性。 可选链操作符(?.) , ECMAScript 2021引入的新特性，用于简化对可能不存在的对象属性的安全访问。表达式a?.x会在访问a的x属性之前先检查a是否为null或undefined，如果是，则整个表达式直接返回undefined，而不会抛出错误。这个概念在文中用来说明如何避免因属性不存在而导致的undefined问题，并提供了一种更安全的属性访问方式。

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。

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及其依赖打包成一个标准化的、轻量级的、可移植的独立运行环境。在本文语境中，Docker被用于部署和管理应用，并提供了便捷的日志操作命令和日志存储机制。 logging driver , 在Docker中，logging driver（日志驱动）是一种配置项，用于定义如何处理和输出容器产生的日志信息。用户可以根据需求选择不同的日志驱动器，如syslog、fluentd或logstash等，将容器日志发送到文件系统、第三方日志平台或其他日志管理系统中，便于进行集中式日志收集、分析和监控。 标准输出（stdout）与标准错误（stderr） , 在编程和操作系统中，标准输出和标准错误是两种常见的输出流。在Docker环境下，容器执行时产生的正常输出信息（如程序的运行结果）会通过标准输出流来传递，而异常信息或错误信息则通过标准错误流传递。用户可以通过Docker日志命令分别查看和管理这两种类型的日志数据。在本文中，“docker logs 容器名/容器ID ”用于获取容器的标准输出日志，“2>&1”则是用来合并标准错误流到标准输出流，以便同时查看和处理容器的所有输出信息。