Nginx 作为业界知名的高性能服务器,被广泛的应用。它的高性能正是由于其优秀的架构设计,其架构主要包括这几点:模块化设计、事件驱动架构、请求的多阶段异步处理、管理进程与多工作进程设计、内存池的设计,以下内容依次进行说明。
原文:http://progressivecoder.com/docker-multi-stage-build-for-running-react-application-on-nginx-server/
随着几次浏览器大战的硝烟散尽和 Flash 的背影远去,当下的 web 应用开发经过十余年的发展,在工程化、测试、持续集成等方面都已经汇入了软件开发的快车道。
今天我们发布了Docker CE 17.06,它包含了诸多新特性、优化和bug修复。我们在四月份的DockeCon上公布了Moby项目,Docker CE 17.06是第一个完全构建在它基础上的Docker版本。变更日志中能看到完整的更新列表,我们来看看它的一些新特性。
多阶段构建是一个新特性,需要 Docker 17.05 或更高版本的守护进程和客户端。对于那些努力优化 Dockerfiles 并使其易于阅读和维护的人来说,多阶段构建非常有用。
最近在写一个 Vue 项目,并已经实现 Docker 镜像构建和容器化部署,之前也分享过一篇文章关于 Vue 项目的静态资源打包和镜像构建。但是之前在镜像构建之前是需要使用 npm 进行项目打包生产 dist 文件之后才能进行镜像构建,不过最近我在使用 Jenkins pipeline 的时候突然想到了 Dockerfile 的多阶段构建,完全可以使用这个特性直接构建出镜像。
为大家介绍Nginx的核心原理,包含Reactor模型、Nginx的模块化设计、Nginx的请求处理阶段。
本节为大家介绍Nginx的核心原理,包含Reactor模型、Nginx的模块化设计、Nginx的请求处理阶段。
Dockerfile 最佳实践已经出现在官方文档中,地址在 Best practices for writing Dockerfiles[1]。如果再写一份最佳实践,倒有点关公门前耍大刀之意。因此本篇文章是对官方文档的翻译,理解,扩展与示例补充
为了解决以上这些问题,Docker v17.05 开始支持多镜像阶段构建 (multistage builds)。只需要编写一个 Dockerfile 即可。
之前的做法 在 Docker 17.05 版本之前,我们构建 Docker 镜像时,通常会采用两种方式: 全部放入一个 Dockerfile 一种方式是将所有的构建过程编包含在一个 Dockerfile 中,包括项目及其依赖库的编译、 测试、打包等流程,这里可能会带来的一些问题: 1、Dockerfile 特别长,可维护性降低 2、镜像层次多,镜像体积较大,部署时间变长 3、源代码存在泄露的风险 例如 编写 app.go 文件,该程序输出 Hello World! package main import
本文翻译自国外论坛 medium,原文地址:https://medium.com/@bubu.tripathy/dockerizing-your-spring-boot-application-75bf2c6568d0
本篇文章,依旧是聊聊如何 “使用 Nginx 和 Docker 来偷懒”。以生成我们常见的二维码为例,聊聊 Nginx 在日常业务中,除了做接入层业务之外的应用。
Docker多阶段构建是一个优秀的技术,可以显著减少 Docker 镜像的大小,从而加快镜像的构建速度,并减少镜像的传输时间和存储空间。本文将详细介绍 Docker 多阶段构建的原理、用途以及示例。
Docker 变得越来越流行,它可以轻便灵活地隔离环境,进行扩容,运维管理。对于业务开发者而言,随着持续集成的发展,对代码质量及快速迭代的要求也越来越高。
大家好,我是山月,这是我最近新开的专栏:「前端部署系列」。包括 Docker、CICD 等内容,大纲图示如下:
一个合理并且高效的部署方案,不仅能够实现快速升级,平滑切换,负载均衡,应用隔离等部署特性,而且配有一套成熟稳定的监控。
首先,我们将使用Vue CLI生成入门Vue应用程序,我们将这个应用命名vue-nginx-docker
在 Linux(Ubuntu/Fedora)和 MacOS 下的 JavaScript 开发环境设置步骤:
本文将重点介绍Docker多阶段构建技术,并探讨如何通过多阶段构建优化镜像构建过程。从社区角度、市场角度、领域角度、资源角度、生态角度、层面角度和技术领域应用等多个角度进行综合分析,帮助读者深入了解如何利用Docker多阶段构建来构建高效、精简的镜像。
一个高效合理的部署方案,不仅能够实现快速升级,滚动更新,负载均衡,应用隔离等部署特性,而且配有一套成熟稳定的监控。
作者 | The Agile Crafter Docker 是一个供软件开发人员和系统管理员使用容器构建、运行和与分享应用程序的平台。容器是在独立环境中运行的进程,它运行在自己的文件系统上,该文件系统是使用 docker 镜像构建的。镜像中包含运行应用程序所需的一切(编译后的代码、依赖项、库等等)。镜像使用 Dockerfile 文件定义。 术语 dockerization 或 containerization 通常用于定义创建 Docker 容器的过程。 因为容器具备如下优点,所以很受欢迎: 灵活性:即使
看到文章标题,有一定云原生相关技术经验的读者可能会说,都2021年了,怎么还在写Docker相关的文章?
wget http://openresty.org/download/ngx_openresty-1.7.10.2.tar.gz
Devops和k8s的火热,越来越多的企业将docker运用到自动化运维中,不管是为了保证开发、测试、生产环境的环境一致性,还是和CI/CD工具的集成度,比如jenkins对docker或k8s的自动构建部署等,亦或利用docker进行自动化测试等
因为公司业务需求,需要到客户现场部署我们代码的离线环境,因为各大银行和运营商所提供的底层系统各不相同,代码不一定能运行的起来,所以我们就采用了docker版的离线部署方式,报我们所有的应用全打成docker包,然后再到客户现场部署. 但是这又引发了另外一个问题,因为我们的客户一般都是银行和运营商,所以我们要拷贝个东西到他们的系统里面是很费劲的,因为全是docker包,因为我们打包没有精简,导致打出来的docker非常庞大,传输文件到客户服务器里面往往需要大半天时间或者更久. 为了提高工作效率,缩短传输包的时间,我们决定对docker镜像进行精简
我们如何通过引入具有多阶段构建过程的Dockerfiles来减小Golang镜像的大小?
读书笔记: 博弈论导论 - 09 - 完整信息的动态博弈 多阶段博弈 多阶段博弈(Multistage Games) 本文是Game Theory An Introduction (by Steven Tadelis) 的学习笔记。 多阶段博弈 多阶段博弈 多阶段博弈是一个有限个数的普通形式阶段博弈(stage-game)的队列。每个阶段博弈(stage-game)是一个独立的、非完美信息的完整博弈。 这些阶段博弈的玩家都相同。每个博弈都属于一段截然不同的时期(distinct period)。 多阶段
旷视研究院 Detection Team 系列专栏主要是对外交流使用,分享检测组内部工作的新进展,同时也希望学习和吸取其他同学的经验、教训。我们非常欢迎有兴趣的新同学加入,一起做一些有意义的工作。第一期是我们 2018 年COCO Keypoint 冠军算法的首次解读。下面先上一个我们模型的视频结果。
此专栏主要是我们 Face++ Detection Team 对外交流使用,分享我们内部的一些工作,同时也希望能从其他同学那里学习经验和教训。另外,也非常希望有兴趣的同学加入我们(可以联系我,yugang@megvii.com),一起做一些有意义的工作。我们组内的基本情况介绍的 slides。第一期是我们 2018 年做 COCO skeleton 的工作。下面先上一个我们模型的视频结果:
Docker 是一个供软件开发人员和系统管理员使用容器构建、运行和与分享应用程序的平台。容器是在独立环境中运行的进程,它运行在自己的文件系统上,该文件系统是使用 docker 镜像构建的。镜像中包含运行应用程序所需的一切(编译后的代码、依赖项、库等等)。镜像使用 Dockerfile 文件定义。
在Docker Engine 17.05 中引入了多阶段构建,以此降低构建复杂度,同时使缩小镜像尺寸更为简单。这篇小作文我们来学习一下如何编写实现多阶段构建的Dockerfile
多阶段决策问题是一类在不同决策阶段需要做出一系列决策以实现特定目标的问题。这类问题涵盖了许多实际应用,如项目管理、资源分配、生产计划等。解决多阶段决策问题的一种常见方法是使用动态规划。在本篇博客中,我们将重点讨论多阶段决策问题的基本概念、状态转移方程的构建和 Python 实现。
Docker是一种流行的容器化技术,可用于构建和部署应用程序。Docker镜像是一种轻量级、可移植和自包含的应用程序打包方式。Docker多阶段构建是一种构建Docker镜像的高效方式,可以减少镜像大小并提高构建速度。本文将讨论Docker多阶段构建的原理、好处以及给出例子。
从Docker版本 17.05.0-ce 开始,就支持了一种新的构建镜像的方法,叫做:多阶段构建(Multi-stage builds),旨在解决Docker构建应用容器中的一些痛点。在日常构建容器的场景中,经常会遇到在同一个容器中进行源码的获取,编译和生成,最终才构建为镜像。这样做的劣势在于:
本文介绍了 Docker 镜像的分层存储与构建原理。首先,我们对 Docker 镜像的重要性和广泛应用进行了简要介绍,并提出了本文要解密的主题:分层存储与镜像构建原理。随后,我们深入探讨了分层存储的概念和用途,以及它如何节省存储空间。接着,我们详细描述了 Docker 镜像的构建过程,包括 Dockerfile 的作用、如何编写一个基本的 Dockerfile,以及如何利用缓存层提高构建效率。为了更好地理解镜像构建的实际操作过程,我们通过一个简单的 Web 服务器容器镜像实例逐步演示了每个构建步骤和相应的镜像层。最后,我们提供了一些最佳实践和优化建议,帮助读者在构建自己的镜像时遵循最佳方法,以提高容器化应用的性能和安全性。通过深入理解 Docker 镜像的分层存储与构建原理,读者将能够更有效地应用 Docker 技术,优化容器化应用的开发与部署流程。
本文首发于 【集智书童】,白名单账号转载请自觉植入本公众号名片并注明来源,非白名单账号请先申请权限,违者必究。
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
平时我们构建的 Docker 镜像通常比较大,占用大量的磁盘空间,随着容器的大规模部署,同样也会浪费宝贵的带宽资源。本文将介绍几种常用的方法来优化 Docker 镜像大小,这里我们使用 Docker Hub 官方上的 Redis 镜像进行说明。
在构建Docker容器时,应该尽量想办法获得体积更小的镜像,因为传输和部署体积较小的镜像速度更快。
机器之心专栏 作者:李思哲、黄志翱、淦创等 来自于mit-ibm 机器人研究院院长淦创团队的工作提出了一种接触点发现算法 CPDeform,将基于最优传输的接触点发现算法集成到可微物理求解器中,克服了初始接触点次优或接触点切换时的局部极小值问题。 最近的研究表明,可微分物理是解决软体控制任务的强大工具。然而,当末端执行器的初始接触点次优或在多阶段任务中执行接触点切换时,可微物理求解器经常会卡住并导致局部最小值。 为了解决该问题,来自于mit-ibm 机器人研究院院长淦创团队的研究者提出了一种接触点发现方法
不同的代码需要不同的环境,比如 JS 代码的构建需要 node 环境,Java 代码 需要 JVM 环境,一般我们会把它们隔离开来单独部署。
端到端物联网解决方案涉及传感器,网关,网络,云访问,Web服务和用户界面的某种组合。在这样的多层环境中交付固态物联网产品需要多阶段验证测试。
先前,整理了下自己在 Docker 方面的研究,沉淀了两篇文章 ,前端研发需要知道的Docker 和 利用Docker轻松搭建全栈开发环境 总有那么一点意犹未尽的感觉,在第二篇评论里面,我也与对这个方面有研究的小伙伴有个浅显的交流,总之,发现还是有很多小伙伴在朝这个方面走的,因为研发提效永远会是一个不断追求的方向,他是没有止境的。上两篇文章我我均从一个示例出发,讲到了如果在前端项目中引入 Docker,构建镜像,优化镜像大小,以及如何做出一个全栈的开发环境,这篇文章算是一个总结,总结一下 Docker 在前端中,用得比较多的一些点都有哪些。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云