想要真正理解Docker,就不得不从虚拟化技术的发展历程说起。普遍认为虚拟化技术经历了物理机时代、虚拟机时代,目前已经进入到了容器化时代。可以说,Docker是虚拟化技术不断发展的必然结果。
vim先按Esc,然后输入:wq回车,保存退出,生怕你们linux不好(doge。
简单来说,Dockerfile就是把我们安装环境的每个步骤和指令,放到一个文件,最后一键执行,最后做成一个你想要的环境。
如果你是一个python自动化测试人员,某天你在公司终于完成了一个项目的接口自动化脚本工作,在你自己常用的本机或者服务器上调试完成了脚本,稳稳地没问题。 可是晚上下班回家,你自己找了个linux的服务器,想在家里也练练手,于是重新安装python3.6版本,网上找个教程巴拉巴拉的一大堆指令安装。
1、在服务器的安全组和防火墙中放通相对应的端口,操作系统:centos 7.6,需要放通9000端口
由于工程数量的快速增长,个推在实践基于 Node.js 的微服务开发的过程中,遇到了如下问题:
Docker是dotCloud公司(后更名为Docker)基于go语言开发的容器项目,2013年开源。该项目后来加入Linux基金会,遵从了Apache 2.0协议,项目代码在GitHub上进行维护。
Docker是一个开源的应用容器引擎,可以轻松的为任何应用创建一个轻量级的、可移植的、自给自足的容器。利用Linux的LXC、AUFS、Go语言、cgroup实现了资源的独立,可以很轻松的实现文件、资源、网络等隔离,其最终的目标是实现类似PaaS平台的应用隔离。
摘要:docker同maven一样,虽然有中央仓库,但是都不是国内的下载速度较慢影响开发进度(当然maven可以配置阿里云的镜像速度很快)。 正文: 一、我们希望构建和存储包含不想被公开的信息或数据的镜像。这个时候我们有以下两种选择: 1.利用docker hub上的私有仓库。(下载速度较慢不适合企业开发) 2.在防火墙后面运行自己的Registry(如开发环境的内网)。 二、从Docker容器安装一个Registry非常简单,运行docker提供的容器即可。 1 sudo docker run -p 5
Docker是基于Go语言实现的开源应用容器引擎,通过对应用组件的封装、分发、部署、运行等生命周期的管理,使用户的应用及其运行环境能够做到 ==一次封装,到处运行==。
本文是对官方文档的总结与备注。 官方文档:https://docs.docker.com/develop/ 根据官方文档的层次,分为 容器 (Containers) 使用 Docker run 服务 (Services) 使用 Docker Compose Defines how containers behave in production 服务栈 (Stack) 使用 Swarm mode Defining the interactions of all the services 必须知道
很多做测试的小伙伴,最烦恼的就是环境问题。尤其是windows的测试小伙伴,配置环境变量的时候,那是各种趟坑。每次想要学习新技术时,总是被各种环境问题所困扰,无法开始第一步。
在工作中,遇到了需要将应用程序打包成 Docker 镜像并同时运行在不同的 CPU 架构(X86 和 ARM)的环境中。
镜像是用来创建Docker容器的。一个镜像可以包含一个完整的操作系统环境和用户需要的其他应用程序,在Docker Hub里面有大量现成的镜像提供下载,Docker的镜像是只读的,一个镜像可以创建多个容器。
APScheduler,全称是_Advanced Python Scheduler_,具体的介绍可以看PyPI或者readthedocs的文档介绍,这篇 blog 主要是翻译User Guide一节的主要内容,不过惯例还是先简单介绍一下这个库特别的地方。
今天windows 下使用说我的python版本 3.5 有点低,于是就想使用下最新的,想到在centos 7 上使用python 的docker 镜像。本文主要是 docker python 镜像的使用及pip安装click 模块。为啥是click 模块,因为需要到了。
Flask-APScheduler是根据APScheduler编写的一个flask模块,它提供了API管理任务。
场景介绍 主程序启动后,启动定时任务,并且不可以阻塞主程序运行。 安装 pip install apscheduler apscheduler介绍 APScheduler是一个 Python 定时任务框架,提供了基于日期、固定时间间隔以及 crontab 类型的任务,并且可以持久化任务、并以 daemon 方式运行应用。 BlockingScheduler 是 APScheduler 中的调度器,APScheduler 中有两种常用的调度器, BlockingScheduler 和 Backgro
如果 2019 年技术圈有十大流行词,容器化肯定占有一席之地,随着 Docker 的风靡,前端领域应用到 Docker 的场景也越来越多,本文主要来讲述下开源的分布式图数据库 Nebula Graph 是如何将 Docker 应用到可视化界面中。
今天准备实现一个功能需要用到定时执行任务,所以就看到了Python的一个定时任务框架APScheduler,试了一下感觉还不错。
一、为什么使用Docker Docker一词意为码头工人,而Docker的功能也与集装箱类似。通常一个webapp并不会用到操作系统/虚拟机的全部功能,即操作系统/虚拟机对于一个webapp来说太过笨重。打个比方说,我要从宿舍去食堂,我并不需要一架飞机,只需要一辆自行车就够了,而Docker镜像就相当于是一辆自行车。你可以把Docker镜像理解为轻量化的虚拟机,当然二者有所不同,但是不在本文的讨论范围。 二、使用Docker的正确姿势 设想一个如下场景: 我们需要一个webapp,其功能是用户注册并将
docker 诞生之初就提出一个理念: Build once,Run anywhere, 而支撑这个理念的最主要组件之一就是镜像。构建镜像很简单,一个 Dockerfile 即可完成,但是要构建一个好的镜像却不容易。下文将一步一步构建出一个好的镜像。
除了可以在Docker Hub上搜索镜像外,还可以通过命令 docker search xxx 进行搜索,下面以 mysql 为例:
最近在研究虚拟化,容器和大数据,所以从Docker入手,下面介绍一下在Windows下怎么玩转Docker。
在工作和生活中,我们可能经常需要将某个程序跑在不同的 CPU 架构上,比如让某些不可描述的软件运行在树莓派或嵌入式路由器设备上。特别是 Docker 席卷全球之后,我们可以轻松地在 ARM 设备上通过容器部署各种好玩的应用,而不用在意各种系统的差异性。
参考了网上各种文档,都感到说的不清不楚,实际操作过程中,又遇到了不少的坑,这里摸索OK后记录一下。
简介:APScheduler是python的一个定时任务调度框架,能实现类似linux下crontab类型的任务,使用起来比较方便。它提供基于固定时间间隔、日期以及crontab配置类似的任务调度。
在 Docker 中,当我们执行 docker pull xxx 的时候,可能会比较好奇,Docker 会去哪儿查找并下载镜像呢?
基于镜像创建容器,容器在前台运行,将宿主机上 /home/think/work 目录映射为容器中的 /work 目录:
如今Docker的使用已经非常普遍,特别在一线互联网公司。使用Docker技术可以帮助企业快速水平扩展服务,从而到达弹性部署业务的能力。在云服务概念兴起之后,Docker的使用场景和范围进一步发展,如今在微服务架构越来越流行的情况下,微服务+Docker的完美组合,更加方便微服务架构运维部署落地。 本文详细解释介绍Docker入门相关内容,后期重点关注Docker在微服务体系中的使用。在了解Docker之前我们先考虑几个问题:1、Docker是什么?2、为什么要使用Docker,它有什么优势?带着这些问题我
上篇文章,我们了解到有三种办法能实现定时任务,但是都无法做到循环执行定时任务。因此,需要一个能够担当此重任的库。它就是 APScheduler。
04 Mar 2018 centos7安装docker总结 最近工作中需要用到docker,所以决定自己搭建一个docker环境,于是选择在virtualbox上安装centos7虚拟机,并在虚拟机上安装docker,没搭建环境之前,觉得应该很简单,没想到折腾了好长时间。比如安装的centos7版本不支持docker,最后导致重装,所以特此记录下安装步骤及注意事项。 1) 创建虚拟机,选择centos系统镜像,比如CentOS-7-x86_64-DVD-17
我是用Docker镜像的形式安装的,奉上官方API (opens new window),根据API可以更高效的完成安装,这里也简单的做一下介绍。
我是用Docker镜像的形式安装的,奉上官方API,根据API可以更高效的完成安装,这里也简单的做一下介绍。
Docker支持主流的Linux Server、也支持Windows Server,同时为了方便开发者在开发环境中使用Docker,Docker官方也提供了支持Windows以及macOS的Docker Desktop。
我们在工作过程中,可能会遇到有定时任务的需求。大部分定时任务偏向 数据采集、消息提醒、邮件自动发送、数据指标统计 等场景。
1.1.1. 直接从公共库上面下载register镜像在本地执行
Docker是一种容器技术,它就像一个沙盒把应用程序隔离开来,不管有没有遇到过你至少听到某些应用程序不能兼容,最常见的就是升级某个系统,老版本跟新版本不能兼容,必须把老版本完全卸载掉。比如说oracle服务,如果把oracle安装到物理主机上,如果需要升级那将会比较痛苦。再比如说新手学习各种软件,apache、mysql、Python搞的电脑上乱七八糟的环境,想要重新安装都很痛苦。
微服务架构是当前主流的技术选型,在业务具体落地时,会存在很多业务服务,不管是在开发、测试、上线的任意节点中,如果基于手动编译的方式打包服务,操作成本不仅极高,而且很容易出现纰漏。
如果你像我们一样需要运行许多不同的应用程序,那么将开发环境容器化可以极大地提高工作效率。这里有一些可以优化本地 Docker 环境的技巧。
在上文中,我们从零开始安装了必需的一些NestJS开发环境,并使用命令行工具生成了第一个NestJS服务端程序,而且也初步了解了怎么把这个程序运行起来。
随着容器化技术的普及和应用场景的增多,构建和管理多平台镜像变得越来越重要。Docker Buildx[1] 是 Docker 官方对于 Docker CLI 的一个扩展,为 Docker 用户提供了更强大和灵活的构建功能。包括:
上次测试女神听了我的建议,已经做好了要给项目添加定时任务的决定了。但是之前提供的四种方式中,她不知道具体选择哪一个。为了和女神更近一步,我把我入行近10年收藏的干货免费拿出来分享给女神,希望女神凌晨2点再找我的时候,不再是因为要给他调程序了。
基于某些原因可能在开发的时候通过django的manage.py运行定时任务没有任何的问题,但是一旦到了线上环境通过nginx+uwsgi来运行就会发现定时任务不断的重复执行,并且基本都执行失败了。发生这个问题的原因在于uwsgi启动了多个进程来提供服务,于是每次启动的时候定时任务都会跟着再启动一次,于是有4个进程的话,对应的服务就会启动4次,除了第一次可能执行成功后面的基本都会挂掉。
在过去的几年中,"云"作为明星热词站在了各种新潮技术之中,你可能使用过,但说不清它的原理;或者是没用过,但听过它的大名;也可能连它的名字都没听过,但你对这只蓝色鲸鱼一定十分眼熟。作为一名技术人员,只要你在这个软件行业里摸爬滚打,就一定对他有不同程度的了解。
4. 从头编译或者扩展现有的OpenShift或Cloud Foundry平台来搭建自己的PaaS环境
APScheduler 是一个强大的Python库,用于实现定时任务调度。然而,当我们在使用APScheduler时,可能会遇到一个常见的错误:MaxInstancesReachedError。这个错误通常发生在我们设置了大量的任务,而APScheduler无法同时处理所有任务的情况下。在本文中,我将介绍如何优化任务设定,以避免这个错误的产生。
所谓的任务调度是指安排任务的执行计划,即何时执行,怎么执行等。在现实项目中经常出现它们的身影;特别是数据类项目,比如实时统计每5分钟网站的访问量,就需要每5分钟定时从日志数据分析访问量。
国内从 Docker Hub 拉取镜像有时会遇到困难,此时可以配置镜像加速器。Docker 官方和国内很多云服务商都提供了国内加速器服务,例如:
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