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  • 为什么写这篇博客呢? 因为在CSDN上看了很多博客,发现大部分都是容器外使用容器内的操作,所以当我找到解决方法的时候,就顺便发了出来。 其实我这个方法其实不是像标题说的一样,在容器内使用容器外的shell脚本...

    使用场景:需要使用java来执行某个脚本,对容器外的某个文件进行操作,把这个文件发送到另外一个服务器上面去

    为什么写这篇博客呢?

    因为在CSDN上看了很多博客,发现大部分都是容器外使用容器内的操作,所以当我找到解决方法的时候,就顺便发了出来。

    其实我这个方法其实不是像标题说的一样,在容器内使用容器外的shell脚本

    首先介绍我会遇到的问题

    第一个问题: 如何解决在容器内使用容器外的脚本问题(难)

    第二个问题: 如何在JAVA里面使用SHELL脚本(易)

    第三个问题:如何免密发送文件到另一台服务器上(难)

    对于这个三个问题,由于我刚出来工作不久,经验不深,所以很多在大佬眼里看似简单的问题,在我看来很麻烦。

    • 我查了很多博客,都没有查到如何在docker容器内执行容器外脚本的方法,如果有大佬知道,麻烦在评论区留下您好心的链接
    • 所以我选择了在容器内使用SSH登录当前服务器,使用GitHub上的开源:SSH-client-pool,通过这个来使用SSH登录服务器,执行脚本
    SshClientConfig clientConfig = new SshClientConfig(ip,22,username,password,null);
    SshClientWrapper client = pool.client(clientConfig);
    client.executeCommand("sh xxx.sh",100);
    
    • 但是也因此有了第三个问题,脚本里使用scp发送指令,需要手动输入登录密码。经过一番资料的查找,我使用了expect指令,把sh换成expect脚本。
    • 以下是我的脚本分享:
    • 如果执行不成功,有以下两个原因
    • 1.没有装expect指令,这个可以通过 yum install -y expect 来安装即可
    • 2.使用方法/传递参数传递不对,使用该脚本指令为: expect xxxx.sh [传参1] [传参2] [传参3] [传参4]
    • 脚本作用:使用SSH连接服务器时,不必手动输入账号密码
    #!/usr/bin/expect -f
    # 如果执行不成功,有以下两个原因
    # 1.没有装expect指令,这个可以通过 yum install -y expect 来安装即可
    # 2.使用方法/传递参数传递不对,使用该脚本指令为:  expect xxxx.sh [传参1] [传参2] [传参3] [传参4]
    # 使用scp上传
    set fileName [lindex $argv 0]
    set savePath [lindex $argv 1]
    set tohost [lindex $argv 2]
    set basePath [lindex $argv 3]
    spawn  bash -c "scp -r $savePath$fileName  root01@$tohost:$basePath"
    #等待带有password字样,并输入密码
    expect "*password*" {send "XXXXXXX\r"}
    #退出
    expect eof
    #ssh连接服务器
    spawn ssh root01@$tohost
    #等待带有password字样,并输入密码
    expect "*password*" {send "XXXXXXX\r"}
    #执行命令
    expect "*01@ubuntu*" {
        send "cd $basePath  \r"
        send "chmod 777 $fileName \r"
        send "unzip -o $fileName -d data  \r"       
    }
    #退出
    expect eof
    
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  • Docker虚拟化容器

    2021-05-16 17:52:29
    一、Docker解决了什么问题?           一款产品从开发到上线,从操作系统,到环境运行,在到应用配置。作为开发+运维之间的协作我们需要关心很多东西,这也是很多互联网公司不得不面对的...
  • 该存储库包含适用于容器Linux和Windows Agent的Azure Monitor的源代码 有什么问题吗 如果您对此存储库或项目有任何疑问,请随时与工程团队所有者联系。 先决条件 共同 用于创作的 用于构建Go代码。 Go语言版本1.14.1...
  • <div><p>用docker-compose构建好容器环境,然后使用命令:...设备列表显示的不是手机的真实ip而是docker容器的网关IP</p><p>该提问来源于开源项目:openatx-archive/atx-server</p></div>
  • 为什么不建议把数据库部署在Docker容器内? 近2年Docker非常的火热,各位开发者恨不得把所有的应用、软件都部署在Docker容器中,但是您确定也要把数据库也部署的容器中吗? 这个问题不是子虚乌有,因为在网上能够...

    为什么不建议把数据库部署在Docker容器内?

    近2年Docker非常的火热,各位开发者恨不得把所有的应用、软件都部署在Docker容器中,但是您确定也要把数据库也部署的容器中吗?

    这个问题不是子虚乌有,因为在网上能够找到很多各种操作手册和视频教程,小编整理了一些数据库不适合容器化的原因供大家参考,同时也希望大家在使用时能够谨慎一点。

    目前为止将数据库容器化是非常不合理的,但是容器化的优点相信各位开发者都尝到了甜头,希望随着技术的发展能够更加完美的解决方案出现。

    为什么不建议把数据库部署在Docker容器内?

    Docker不适合部署数据库的7大原因

    1、数据安全问题

    不要将数据储存在容器中,这也是 Docker 官方容器使用技巧中的一条。容器随时可以停止、或者删除。当容器被rm掉,容器里的数据将会丢失。为了避免数据丢失,用户可以使用数据卷挂载来存储数据。但是容器的 Volumes 设计是围绕 Union FS 镜像层提供持久存储,数据安全缺乏保证。如果容器突然崩溃,数据库未正常关闭,可能会损坏数据。另外,容器里共享数据卷组,对物理机硬件损伤也比较大。

    即使你要把 Docker 数据放在主机来存储 ,它依然不能保证不丢数据。Docker volumes 的设计围绕 Union FS 镜像层提供持久存储,但它仍然缺乏保证。

    使用当前的存储驱动程序,Docker 仍然存在不可靠的风险。如果容器崩溃并数据库未正确关闭,则可能会损坏数据。

    2、性能问题

    大家都知道,MySQL 属于关系型数据库,对IO要求较高。当一台物理机跑多个时,IO就会累加,导致IO瓶颈,大大降低 MySQL 的读写性能。

    在一次Docker应用的十大难点专场上,某国有银行的一位架构师也曾提出过:“数据库的性能瓶颈一般出现在IO上面,如果按 Docker 的思路,那么多个docker最终IO请求又会出现在存储上面。现在互联网的数据库多是share nothing的架构,可能这也是不考虑迁移到 Docker 的一个因素吧”。

    针对性能问题有些同学可能也有相对应的方案来解决:

    (1)数据库程序与数据分离

    如果使用Docker 跑 MySQL,数据库程序与数据需要进行分离,将数据存放到共享存储,程序放到容器里。如果容器有异常或 MySQL 服务异常,自动启动一个全新的容器。另外,建议不要把数据存放到宿主机里,宿主机和容器共享卷组,对宿主机损坏的影响比较大。

    (2)跑轻量级或分布式数据库

    Docker 里部署轻量级或分布式数据库,Docker 本身就推荐服务挂掉,自动启动新容器,而不是继续重启容器服务。

    (3)合理布局应用

    对于IO要求比较高的应用或者服务,将数据库部署在物理机或者KVM中比较合适。目前TX云的TDSQL和阿里的Oceanbase都是直接部署在物理机器,而非Docker 。

    3、网络问题

    要理解 Docker 网络,您必须对网络虚拟化有深入的了解。也必须准备应付好意外情况。你可能需要在没有支持或没有额外工具的情况下,进行 bug 修复。

    我们知道:数据库需要专用的和持久的吞吐量,以实现更高的负载。我们还知道容器是虚拟机管理程序和主机虚拟机背后的一个隔离层。然而网络对于数据库复制是至关重要的,其中需要主从数据库间 24/7 的稳定连接。未解决的 Docker 网络问题在1.9版本依然没有得到解决。

    把这些问题放在一起,容器化使数据库容器很难管理。我知道你是一个顶级的工程师,什么问题都可以得到解决。但是,你需要花多少时间解决 Docker 网络问题?将数据库放在专用环境不会更好吗?节省时间来专注于真正重要的业务目标。

    4、状态

    在 Docker 中打包无状态服务是很酷的,可以实现编排容器并解决单点故障问题。但是数据库呢?将数据库放在同一个环境中,它将会是有状态的,并使系统故障的范围更大。下次您的应用程序实例或应用程序崩溃,可能会影响数据库。

    知识点在 Docker 中水平伸缩只能用于无状态计算服务,而不是数据库。

    Docker 快速扩展的一个重要特征就是无状态,具有数据状态的都不适合直接放在 Docker 里面,如果 Docker 中安装数据库,存储服务需要单独提供。

    目前,TX云的TDSQL(金融分布式数据库)和阿里云的Oceanbase(分布式数据库系统)都直接运行中在物理机器上,并非使用便于管理的 Docker 上。

    5、资源隔离

    资源隔离方面,Docker 确实不如虚拟机KVM,Docker是利用Cgroup实现资源限制的,只能限制资源消耗的最大值,而不能隔绝其他程序占用自己的资源。如果其他应用过渡占用物理机资源,将会影响容器里 MySQL 的读写效率。

    需要的隔离级别越多,获得的资源开销就越多。相比专用环境而言,容易水平伸缩是Docker的一大优势。然而在 Docker 中水平伸缩只能用于无状态计算服务,数据库并不适用。

    我们没有看到任何针对数据库的隔离功能,那为什么我们应该把它放在容器中呢?

    6、云平台的不适用性

    大部分人通过共有云开始项目。云简化了虚拟机操作和替换的复杂性,因此不需要在夜间或周末没有人工作时间来测试新的硬件环境。当我们可以迅速启动一个实例的时候,为什么我们需要担心这个实例运行的环境?

    这就是为什么我们向云提供商支付很多费用的原因。当我们为实例放置数据库容器时,上面说的这些便利性就不存在了。因为数据不匹配,新实例不会与现有的实例兼容,如果要限制实例使用单机服务,应该让 DB 使用非容器化环境,我们仅仅需要为计算服务层保留弹性扩展的能力。

    7、运行数据库的环境需求

    常看到 DBMS 容器和其他服务运行在同一主机上。然而这些服务对硬件要求是非常不同的。

    数据库(特别是关系型数据库)对 IO 的要求较高。一般数据库引擎为了避免并发资源竞争而使用专用环境。如果将你的数据库放在容器中,那么将浪费你的项目的资源。因为你需要为该实例配置大量额外的资源。在公有云,当你需要 34G 内存时,你启动的实例却必须开 64G 内存。在实践中,这些资源并未完全使用。

    怎么解决?您可以分层设计,并使用固定资源来启动不同层次的多个实例。水平伸缩总是比垂直伸缩更好。

    总结

    针对上面问题是不是说数据库一定不要部署在容器里吗?

    答案是:并不是

    我们可以把数据丢失不敏感的业务(搜索、埋点)就可以数据化,利用数据库分片来来增加实例数,从而增加吞吐量。

    docker适合跑轻量级或分布式数据库,当docker服务挂掉,会自动启动新容器,而不是继续重启容器服务。

    数据库利用中间件和容器化系统能够自动伸缩、容灾、切换、自带多个节点,也是可以进行容器化的。
    高质量编程视频:shangyepingtai.xin

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  • 这篇文章是在一个微信群里和人聊天,然后...然而业界用的较多的是Mesos,这篇文章就是为了解释为什么选择用Yarn而不是Mesos来做。 前言 Mesos 其实我不是非常熟悉,所以有些内容可能会有失偏颇,带有个人喜好...
        

    这篇文章是在一个微信群里和人聊天,然后整理出来的文字。当时Hulu推出了基于Yarn的Docker调度引擎。我正好那段时间也实现了一个类似的,经过交流,发现最后的实现基本是一致的。然而业界用的较多的是Mesos,这篇文章就是为了解释为什么选择用Yarn而不是Mesos来做。

    前言

    Mesos 其实我不是非常熟悉,所以有些内容可能会有失偏颇,带有个人喜好。大家也还是需要有自己的鉴别能力

    Mesos和Yarn 都非常棒,都是可编程的框架。一个硬件,不能编程,就是死的,一旦可以编程就活了,就可以各种折腾,有各种奇思妙想可以实现,同样的,一个软件,只要是可编程的,基本也就活了,容易形成生态。

    Yarn VS Mesos

    我先说说在做容器调度引擎的时候,为什么选择Yarn而不是Mesos.

    *** 可部署性 ***

    先说明下,这里探讨的是Yarn或者Mesos集群的部署,不涉其上的应用。Yarn除了依赖JDK,对操作系统没有任何依赖,基本上放上去就能跑。Mesos因为是C/C++开发的,安装部署可能会有库依赖。 这点我不知道大家是否看的重,反正我是看的相当重的。软件就应该是下下来就可以Run。所以12年的时候我就自己开发了一套Java服务框架,开发完之后运行个main方法就行。让应用包含容器,而不是要把应用丢到tomcat这些容器,太复杂,不符合直觉。

    *** 二次开发 ***

    Yarn 对Java/Scala工程师而言,只是个Jar包,类似索引开发包Lucene,你可以把它引入项目,做任何你想要的包装。 这是其一。

    其二,Yarn提供了非常多的扩展接口,很多实现都是可插拔
    可替换的,在xml配置下,可以很方便的用你的实现替换掉原来的实现,没有太大的侵入性,所以就算是未来Yarn升级,也不会有太大问题。

    相比较而言,Mesos更像是一个已经做好的产品,部署了可以直接用,但是对二次开发并不友好。

    *** 生态优势 ***

    Yarn 诞生于Hadoop这个大数据的“始作俑者”项目,所以在大数据领域具有先天优势

    1. 底层天然就是分布式存储系统HDFS,稳定高效。
    2. 其上支撑了Spark,MR等大数据领域的扛顶之座,久经考验。
    3. 社区强大,最近发布版本也明显加快,对于长任务的支持也越来越优秀。

    谈及长任务(long running services)的支持,其实大可不必担心,譬如现在基于其上的Spark Streaming 就是7x24小时运行的。一般而言,要支持长任务,需要考虑如下几个点:

    1. Fault tolerance. 主要是AM的容错
    2. Yarn Security. 如果开启了安全机制,令牌等的失效时间也是需要注意的
    3. 日志收集到集群
    4. 还有就是资源隔离和优先级

    大家感兴趣可以先参考Jira https://issues.apache.org/jira/browse/YARN-896.
    我看这个Jira 13年就开始了。说明这事很早就被重视起来了。

    *** Fault tolerance ***

    • Yarn 自身高可用。目前Yarn的Master已经实现了HA.
    • AM容错,我看从2.4版本(看的源码,也可能更早的版本就已经支持)就已经支持 keep containers across attempt 的选项了。什么意思呢?就是如果AM挂掉了,在Yarn重新启动AM的过程中,所有由AM管理的容器都会被保持而不会被杀掉。除非Yarn多次尝试都没办法把AM再启动起来(默认两次)。 这说明从底层调度上来看,已经做的很好了。

    *** 日志收集到集群 ***

    日志收集在2.6版本已经是边运行边收集了。

    *** 资源隔离 ***

    资源隔离的话,Yarn做的不好,目前有效的是内存,对其他方面一直想做支持,但一直有限。这估计也是很多人最后选择Mesos的缘由。但是现在这点优势Mesos其实已经荡然无存,因为Docker容器在资源隔离上已经做的足够好。Yarn和Docker一整合,就互补了。

    总结

    Mesos 和 Yarn 都是非常优秀的调度框架,各有其优缺点,弹性调度,统一的资源管理是未来平台的一个趋势,类似的这种资源管理调度框架必定会大行其道。

    一些常见的误解

    脱胎于Hadoop,继承了他的光环和生态,然而这也会给其带来一定的困惑,首先就是光环一直被Hadoop给盖住了,而且由于固有的惯性,大家会理所当然的认为Yarn只是Hadoop里的一个组件,有人会想过把Yarn拿出来单独用么?

    然而,就像我在之前的一篇课程里,反复强调,Hadoop是一个软件集合,包含分布式存储,资源管理调度,计算框架三个部分。他们之间没有必然的关系,是可以独立开来的。而Yarn 就是一个资源管理调度引擎,其一开始的设计目标就是为了通用,不仅仅是跑MR。现在基于Yarn之上的服务已经非常多,典型的比如Spark。

    这里还有另外一个误区,MR目前基本算是离线批量的代名词,这回让人误以为Yarn也只是适合批量离线任务的调度。其实不然,我在上面已经给出了分析,Yarn 是完全可以保证长任务的稳定可靠的运行的。

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  • 这个问题不是子虚乌有,因为在网上能够找到很多各种操作手册和视频教程,小编整理了一些数据库不适合容器化的原因供大家参考,同时也希望大家在使用时能够谨慎一点。目前为止将数据库容器化是非常不合理的,但是容器...

    前言

    2013年至今Docker非常的火热,各位开发者恨不得把所有的应用、软件都部署在Docker容器中,但是您确定也要把数据库也部署的容器中吗?这个问题不是子虚乌有,因为在网上能够找到很多各种操作手册和视频教程,小编整理了一些数据库不适合容器化的原因供大家参考,同时也希望大家在使用时能够谨慎一点。目前为止将数据库容器化是非常不合理的,但是容器化的优点相信各位开发者都尝到了甜头,希望随着技术的发展能够更加完美的解决方案出现。

    1、数据安全问题

    不要将数据储存在容器中,这也是 Docker 官方容器使用技巧中的一条。容器随时可以停止、或者删除。当容器被rm掉,容器里的数据将会丢失。为了避免数据丢失,用户可以使用数据卷挂载来存储数据。但是容器的 Volumes 设计是围绕 Union FS 镜像层提供持久存储,数据安全缺乏保证。如果容器突然崩溃,数据库未正常关闭,可能会损坏数据。另外,容器里共享数据卷组,对物理机硬件损伤也比较大。即使你要把 Docker 数据放在主机来存储 ,它依然不能保证不丢数据。Docker volumes 的设计围绕 Union FS 镜像层提供持久存储,但它仍然缺乏保证。使用当前的存储驱动程序,Docker 仍然存在不可靠的风险。如果容器崩溃并数据库未正确关闭,则可能会损坏数据。

    2、性能问题

    大家都知道,MySQL 属于关系型数据库,对IO要求较高。当一台物理机跑多个时,IO就会累加,导致IO瓶颈,大大降低 MySQL 的读写性能。在一次Docker应用的十大难点专场上,某国有银行的一位架构师也曾提出过:“数据库的性能瓶颈一般出现在IO上面,如果按 Docker 的思路,那么多个docker最终IO请求又会出现在存储上面。现在互联网的数据库多是share nothing的架构,可能这也是不考虑迁移到 Docker 的一个因素吧”。针对性能问题有些同学可能也有相对应的方案来解决:

    (1)数据库程序与数据分离:如果使用Docker 跑 MySQL,数据库程序与数据需要进行分离,将数据存放到共享存储,程序放到容器里。如果容器有异常或 MySQL 服务异常,自动启动一个全新的容器。另外,建议不要把数据存放到宿主机里,宿主机和容器共享卷组,对宿主机损坏的影响比较大。

    (2)跑轻量级或分布式数据库:Docker 里部署轻量级或分布式数据库,Docker 本身就推荐服务挂掉,自动启动新容器,而不是继续重启容器服务。

    (3)合理布局应用:对于IO要求比较高的应用或者服务,将数据库部署在物理机或者KVM中比较合适。目前TX云的TDSQL和阿里的Oceanbase都是直接部署在物理机器,而非Docker 。

    3、网络问题

    要理解 Docker 网络,您必须对网络虚拟化有深入的了解。也必须准备应付好意外情况。你可能需要在没有支持或没有额外工具的情况下,进行 bug 修复。我们知道:数据库需要专用的和持久的吞吐量,以实现更高的负载。我们还知道容器是虚拟机管理程序和主机虚拟机背后的一个隔离层。然而网络对于数据库复制是至关重要的,其中需要主从数据库间 24/7 的稳定连接。未解决的 Docker 网络问题在1.9版本依然没有得到解决。把这些问题放在一起,容器化使数据库容器很难管理。我知道你是一个顶级的工程师,什么问题都可以得到解决。但是,你需要花多少时间解决 Docker 网络问题?将数据库放在专用环境不会更好吗?节省时间来专注于真正重要的业务目标。

    4、状态

    在 Docker 中打包无状态服务是很酷的,可以实现编排容器并解决单点故障问题。但是数据库呢?将数据库放在同一个环境中,它将会是有状态的,并使系统故障的范围更大。下次您的应用程序实例或应用程序崩溃,可能会影响数据库。**知识点:**在 Docker 中水平伸缩只能用于无状态计算服务,而不是数据库。Docker 快速扩展的一个重要特征就是无状态,具有数据状态的都不适合直接放在 Docker 里面,如果 Docker 中安装数据库,存储服务需要单独提供。目前,TX云的TDSQL(金融分布式数据库)和阿里云的Oceanbase(分布式数据库系统)都直接运行中在物理机器上,并非使用便于管理的 Docker 上。

    5、资源隔离

    资源隔离方面,Docker 确实不如虚拟机KVM,Docker是利用Cgroup实现资源限制的,只能限制资源消耗的最大值,而不能隔绝其他程序占用自己的资源。如果其他应用过渡占用物理机资源,将会影响容器里 MySQL 的读写效率。需要的隔离级别越多,获得的资源开销就越多。相比专用环境而言,容易水平伸缩是Docker的一大优势。然而在 Docker 中水平伸缩只能用于无状态计算服务,数据库并不适用。我们没有看到任何针对数据库的隔离功能,那为什么我们应该把它放在容器中呢?

    6、云平台的不适用性

    大部分人通过共有云开始项目。云简化了虚拟机操作和替换的复杂性,因此不需要在夜间或周末没有人工作时间来测试新的硬件环境。当我们可以迅速启动一个实例的时候,为什么我们需要担心这个实例运行的环境?这就是为什么我们向云提供商支付很多费用的原因。当我们为实例放置数据库容器时,上面说的这些便利性就不存在了。因为数据不匹配,新实例不会与现有的实例兼容,如果要限制实例使用单机服务,应该让 DB 使用非容器化环境,我们仅仅需要为计算服务层保留弹性扩展的能力。

    7、运行数据库的环境需求

    常看到 DBMS 容器和其他服务运行在同一主机上。然而这些服务对硬件要求是非常不同的。数据库(特别是关系型数据库)对 IO 的要求较高。一般数据库引擎为了避免并发资源竞争而使用专用环境。如果将你的数据库放在容器中,那么将浪费你的项目的资源。因为你需要为该实例配置大量额外的资源。在公有云,当你需要 34G 内存时,你启动的实例却必须开 64G 内存。在实践中,这些资源并未完全使用。怎么解决?您可以分层设计,并使用固定资源来启动不同层次的多个实例。水平伸缩总是比垂直伸缩更好。

    总结

    针对上面问题是不是说数据库一定不要部署在容器里吗?答案是:并不是我们可以把数据丢失不敏感的业务(搜索、埋点)就可以数据化,利用数据库分片来来增加实例数,从而增加吞吐量。docker适合跑轻量级或分布式数据库,当docker服务挂掉,会自动启动新容器,而不是继续重启容器服务。数据库利用中间件和容器化系统能够自动伸缩、容灾、切换、自带多个节点,也是可以进行容器化的。

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    2016-02-18 22:23:00
    为什么要看docker 从去年起就或多或少的接受了docker的熏陶,主要还是Infoq在去年有很多关于docker的实践视频讲座,记得有一篇是《Docker在雪球的技术实践》,当时听的也不是很明白,就萌生了了解docker的想法。 ...
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    2020-06-01 00:09:24
    容器不是什么新鲜事物...为什么Docker成为家喻户晓的名字 Docker不是很老。 2014年5月,当我写了一篇煽动性博客文章Docker是Heroku Killer时 ,它即将达到1.0版本。几周后的后续行动叫做Tempering My Docker Enth...
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