在中文网络之中，存在着大量的陈旧内容，包括并不限于各种只能在特定环境中一次性安装使用的陈旧软件，Nginx 编译安装的内容尤甚。
现有混合云平台的场景下，即有线下和线上的环境，又有测试与正式的场景，而且结合了Docker，导致打包内容有所区分，且服务的发布流程复杂起来，手工打包需要在编译阶段就要根据环境到处更改配置，因此纯手工发布增加了实施的难度，需要一个统一的适应各种环境部署的方案。
老高最近快被工作掩埋了，各种赶上线，各种修BUG，真凄惨！ 今天来说说Docker打包的优化问题。为什么要说这个问题呢？请听我慢慢道来。
Dockerfile 就是将在文件中书写的构建指令，一层一层从 FROM 指定的基础镜像使用临时容器过渡，逐层叠加起来最终生成目标镜像
生产环境中，对于运维来说，可能不需要亲自去编写Dockerfile来构建镜像，大多数是研发部门来做这个事情，但我认为运维岗位有必要清楚Dockerfile的构建过程，再不济也应该知道运行这个image时，最后的进程是怎么样的，这会更有利于测试维护。
要解决上述的问题，我们需要一个构建脚本/工具来自动化的在开发、持续集成、预发布阶段提供下列功能：
已经写好了一个Django项目，需要将这个项目用docker封装一个镜像，使用k8s发布！
之前曾写过docker及jenkins基础使用 https://www.cnblogs.com/xiaochangwei/category/816943.html
从应用软件的角度来看，Dockerfile、Docker镜像与Docker容器分别代表软件的三个不同阶段，
ElasticSearch-head是一个H5编写的ElasticSearch集群操作和管理工具，可以对集群进行傻瓜式操作。
Dockerfile 是一个用来构建镜像的文本文件，文本内容包含了一条条构建镜像所需的指令和说明。
我们在开发中都会遇到这样的问题：在本地开发好功能后，部署到服务器，或者其他人拉到本地接着开发时，会出现功能无法使用的情况。
1202 年了，如果你连 Docker 都不知道是什么，我建议买一本书看看——或者谷歌一下，博客已经写烂了。
dockerhub 官网提供了 php7.4 fpm 官方镜像（参见 https://hub.docker.com/_/php/tags?page=1&name=7.4-fpm-alpine），其中有 alpine 版本只要几十兆，但这样的镜像基础工具很少，项目内需安装一些额外扩展还是很费劲，本着简单实用原则，自己编写了下述 Dockerfile 便于快速创建出基于 centos 系统的 php docker 环境并支持 ssh 登录
在现代计算机系统中，X86和ARM64是两种常见的处理器架构。为了满足不同架构的需求，Docker镜像也需要支持双架构编包形式。本文将介绍Docker镜像双架构编包统一的实践
ubuntu容器内运行着的SSH Server占用22端口，对外为50022端口。
I will add the previous content as soon as possible in the future. Today, learn how dockerfile and docker work through the WordPress container. I will record the following things
关于 go-zero，大家可以看文档。为少认为它是中国目前最好用的 golang 微服务框架。
cron、curl、telnet、git、zlib1g-dev、nginx、supervisor、libzip-dev、unzip、procps、sudo、vim
如果你要在本机做开发，配置IDE环境，想要连接到Docker中，推荐使用Docker toolBOX。docker for mac 版本没有docker0网桥。
这是docker的第四篇连载，Dockerfile也是我们最需要熟悉的知识点之一；
--format {{.CeratedBy}} 只输出 CREATE BY 这一列
只需记住几件事，你的CI/CD管道步骤越多，你将能获得越多的好处。它将自动提高你的发布速度和质量。请记住，这些好处并不局限于业务，还会影响项目方和最终用户，因为它们能降低成本和更好的投资回报率。
上一篇文章Docker(一)：Docker入门教程介绍了 Docker 基本概念，其中镜像、容器和 Dockerfile 。我们使用 Dockerfile 定义镜像，依赖镜像来运行容器，因此 Dock
image.png 在Docker起步中，已经下载了ubuntu系统镜像，启动容器后成功执行了一个简单的系统命令 此时的容器是封闭的，下面我们就建立起和容器的沟通桥梁 - 配置SSH服务 这里使用centos镜像进行配置 步骤 （1）下载centos基础镜像 （2）编写集成配置文件，在基础镜像之上支持ssh （3）运行配置文件，创建支持ssh的新镜像 （4）运行容器，同时开启ssh服务 （5）测试，用ssh命令连接容器 操作 （1）下载centos基础镜像 执行下载镜像命令 # docker pull ce
RustDesk 是一个基于 Rust 开发的开源远程桌面，TeamViewer 的替代品。RustDesk 开箱即用，无需任何配置。您完全掌控数据，不用担心安全问题。您可以使用我们的注册/中继服务器， 或者自己设置， 亦或者开发您的版本。
本文介绍在Kubernetes集群中部署MySQL主从集群，数据持久化采用NFS。
到 https://code.aliyun.com/ 创建一个项目，如Dockerfile。之后我们把wordpress环境的所有相关Dockerfile及配置文件放置到centosbz目录。
随着微服务架构的流行，服务按照不同的维度进行拆分，一次请求往往需要涉及到多个服务。这些服务可能不同编程语言开发，不同团队开发，可能部署很多副本。因此，就需要一些可以帮助理解系统行为、用于分析性能问题的工具，以便发生故障的时候，能够快速定位和解决问题。全链路监控组件就在这样的问题背景下产生了。 全链路性能监控 从整体维度到局部维度展示各项指标，将跨应用的所有调用链性能信息集中展现，可方便度量整体和局部性能，并且方便找到故障产生的源头，生产上可极大缩短故障排除时间。
1、下载alpine镜像 [root@docker43 ~]# docker pull alpine Using default tag: latest Trying to pull repository docker.io/library/alpine ... latest: Pulling from docker.io/library/alpine 4fe2ade4980c: Pull complete Digest: sha256:621c2f39f8133acb8e64023a94dbdf0d5ca
之前一直是在使用cloudstudio作为在线开发的主力工具，但是cloudstudio对于自定义环境实在是不够友好，并且提供的存储空间也相对比较小气。一直以来，我都是在本地的TeXLive或者是overleaf上编写TeX文件的。
vim先按Esc，然后输入:wq回车，保存退出，生怕你们linux不好(doge。
本节通过几个例子，来工具Dockerfile的知识。 实战1：使用Dockerfile修改Nginx首页 创建一个Dockerfile，内容如下： FROM nginx RUN echo 'Spring Cloud与Docker微服务实战' > /usr/share/nginx/html/index.html 实战2：使用Dockerfile在CentOS 7中安装Nginx 尽管Docker Hub中已存在基于CentOS 7的镜像，但仍可使用本例的内容学习、巩固Dockerfile的相
开启Docker远程连接后，在开发和学习时都能带来便利，但请不要将此方式用在外部网络环境，以免带来安全问题，下图是官方警告：
k8s_host=192.168.214.50 #定义k8s_host变量，此ip为k8s管理机
前置说明： k8s_host=192.168.214.50 //定义k8s_host变量，此ip为k8s管理机 yaml_host=192.168.214.100:9999 //相关服务的配置存放机 step1.登录100 jenkins 的机器 【有初始化的相关脚本的机器，且与k8s机器互相免密访问】 step2.初始化项目的信息 进入到/opt/scripts -->#sh init-yaml.sh test backends [root@localhost scripts]# more init-yaml.sh #!/bin/bash ns=$1 //命名空间 app=$2 //对应的服务名称 yaml=/opt/scripts/yaml //定义一个目录变更 mkdir -p $yaml/$ns/$app/properties //创建目录 touch $yaml/$ns/$app/deploy.yaml //创建文件 cat $yaml/_/deploy_template.yaml | sed "s/_NAMESPACE_/$ns/g" | sed "s/_APPNAME_/$app/g" > $yaml/$ns/$app/deploy_template.yaml //先替换再生成一个新的deployment 的yaml文件 cat $yaml/_/svc.yaml | sed "s/_NAMESPACE_/$ns/g" | sed "s/_APPNAME_/$app/g" > $yaml/$ns/$app/svc.yaml //先替换再生成一个新的service 的yaml 文件 tree $yaml/$ns/$app //以树结构输出出来 step3.初始化service 信息 进入到/opt/scripts -->#sh init-service.sh test backends [root@localhost scripts]# more init-service.sh #!/bin/bash ns=$1 //命名空间 app=$2 //对应的服务名称 kubectl='kubectl --kubeconfig=/etc/kubernetes/kubelet.kubeconfig' //定义了一个kubectl命令变更 ssh root@192.168.214.50 "$kubectl apply -f http://192.168.214.100:9999/$ns/$app/svc.yaml" //跳转到50这台k8s的管理机上，为服务生成service服务代理 ''' k8s分配给Service一个固定IP，这是一个虚拟IP(也称为ClusterIP)，并不是一个真实存在的IP，而是由k8s虚拟出来的。虚拟IP的范围通过k8s API Server的启动参数 --service-cluster-ip-range=19.254.0.0/16配置; 虚拟IP属于k8s内部的虚拟网络，外部是寻址不到的。在k8s系统中，实际上是由k8s Proxy组件负责实现虚拟IP路由和转发的，所以k8s Node中都必须运行了k8s Proxy，从而在容器覆盖网络之上又实现了k8s层级的虚拟转发网络。 ''' step4.调整配置信息： [root@localhost backend]# pwd /opt/scripts/yaml/test/backends [root@localhost backends]# tree . ├── deploy_template.yaml ├── deploy.yaml ├── properties │ ├── logback.xml │ └── sysconfigs │ └── zk.properties └── svc.yaml 2 directories, 5 files #cd /opt/script/yaml/test/backends 配置文件pro and svc.yaml→ 从原机器/opt/data/msgback-release/ROOT/WEB-INF/classes 拷贝此目录下的内容到/opt/scripts/yaml/test/backends 此目录下来，修改zk 配置地址信息 修改在svc.yaml 此文件中修改配置的端口信息 step5.Jenkins调用k8s做服务部署到K8s集群中去 jenkins_job: 编译代码并生成镜像，且上传到镜像仓库
因为默认版本的 Drone 包含构建次数限制，如果日常高频使用 Drone，不久之后，便会遇到需要“重新初始化”应用才能继续使用的问题，但其实，作为个人用户，我们其实可以不受此限制影响。
描述:前面我们学习并且记录了 Dockerfile 最佳实践的一些规则，但是仅仅停在理论中并不是我的风格，所以出现了本篇文章同时也加深学习; 从最佳实践原则我们知道要缩小镜像大小，与选择的基础镜像是非常有关系的，比如buysbox (工具箱)与alpine (操作系统)镜像小的您超出您的想象,需要
本文主要是介绍jmeter的弹性压测，旨在通过docker可以做到动态扩容等，下面开始第一篇；
从0开始搭建自动部署环境 前言 从Docker改变使用动态库后，DooD不再可行，而Dind依然可行。针对此改变，重新整理并记录自动部署环境配置步骤。 此环境是实现微服务自动部署的基础，使用jenkins持续集成工具，并内置了java和maven，并实现了容器内运行Docker命令的功能。 软件环境 宿主机win10 虚拟机CentOS-7-x86_64-Minimal-1708 Docker 17.09.0-ce apache-maven-3.5.2 jdk 1.8.0_151 jenkins 2.73.
-- 学习了 docker 之后实践机会较少，通过本次实践练习 dockerfile 的编写，docker compose 的使用，以及一些 linux 命令的回顾
现在除了容器内容封装的一些依赖关系，我们就拥有了一个相对正常的开发环境了。然而这里还有一个问题，那就是我们不能在生产环境使用这个容器，因为它正在运行的是默认的Flask webserver，它只适用于开发者，在生产环境中则效率低下并且不安全。一个好的解决方法就是采纳Docker减少开发环境和生产环境的区别，现在让我们在看一下怎么处理吧。
dubbo提供了六大核心能力：面向接口代理的高性能RPC调用，智能容错和负载均衡，服务自动注册和发现，高度可扩展能力，运行期流量调度，可视化的服务治理与运维。
Docker是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可抑制的容器中，然后发布到任何流行的Linux机器上，也可以实现虚拟化。
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