《Docker 简易速速上手小册》第7章 高级容器管理（2024 最新版）

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文章目录

  • 7.1 容器监控与日志
    • 7.1.1 重点基础知识
    • 7.1.2 重点案例：监控 Flask 应用
    • 7.1.3 拓展案例 1：使用 ELK Stack 收集和分析日志
    • 7.1.4 拓展案例 2：使用集成监控工具
  • 7.2 性能调优与资源限制
    • 7.2.1 重点基础知识
    • 7.2.2 重点案例：Flask 应用性能调优
    • 7.2.3 拓展案例 1：网络性能优化
    • 7.2.4 拓展案例 2：存储性能调优
  • 7.3 容器故障排查与恢复
    • 7.3.1 重点基础知识
    • 7.3.2 重点案例：排查 Flask 应用故障
    • 7.3.3 拓展案例 1：解决网络连接问题
    • 7.3.4 拓展案例 2：处理存储相关问题

7.1 容器监控与日志

跟踪容器的表现就像是给它们安装了一个高级仪表盘，让你能够实时了解它们的健康状况和性能指标。让我们深入了解容器监控和日志的关键要素。

7.1.1 重点基础知识

深入了解容器监控与日志对于维护和优化容器化应用至关重要。这些工具和技术就像是容器世界的“健康检查仪器”，让你随时掌握应用的健康状况和表现。

  1. 容器性能指标监控:

    • 资源使用情况：监控 CPU 使用率、内存消耗、磁盘 I/O 和网络流量等，了解每个容器的资源占用情况。
    • 服务响应时间：跟踪服务的响应时间和延迟，确保满足性能要求。

  2. 日志收集和分析:

    • 集中式日志管理：将容器的日志数据集中存储和管理，便于检索和分析。
    • 日志分析工具：使用日志分析工具（如 Logstash、Fluentd）处理和分析日志，提取有用信息。

  3. 监控工具的选择与应用:

    • Prometheus：一个开源监控系统，适合收集时间序列数据，与 Grafana 结合使用可进行数据可视化。
    • Grafana：用于可视化监控数据，能够展示 Prometheus 收集的指标。

  4. 监控策略和告警系统:

    • 设定有效的监控策略，以覆盖不同的性能指标和日志事件。
    • 配置告警系统，当监控到关键指标超出正常范围时自动通知，如使用 Prometheus 的 Alertmanager。

  5. 日志的安全与合规:

    • 确保日志处理符合安全和合规要求，特别是当涉及敏感数据时。
    • 使用加密和访问控制来保护存储和传输中的日志数据。

  6. 容器诊断工具:

    • 掌握使用容器诊断工具（如 Docker stats、Docker logs）来实时监控容器状态和性能。

通过精通这些监控和日志管理的知识和技能，你将能够确保容器应用的稳定运行，及时响应各种性能问题和安全威胁，从而维持高效、可靠的运营状态。

7.1.2 重点案例：监控 Flask 应用

在这个案例中，我们将使用 Prometheus 和 Grafana 来监控一个 Flask 应用。我们将设置一个完整的监控系统，以实时跟踪 Flask 应用的性能和健康状况。

步骤 1: 创建 Flask 应用

首先，创建一个基本的 Flask 应用。在你的工作目录中，创建以下文件：

  • app.py:

    # app.py
from flask import Flask, request
from prometheus_flask_exporter import PrometheusMetricsapp = Flask(__name__)
metrics = PrometheusMetrics(app)@app.route('/')
def home():return "Welcome to the monitored Flask app!"if __name__ == '__main__':app.run(debug=True, host='0.0.0.0', port=5000)

  • requirements.txt:

    flask
prometheus_flask_exporter

步骤 2: 编写 Dockerfile

创建 Dockerfile 来构建 Flask 应用的镜像：

FROM python:3.8-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt /app/
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
COPY . /app/
CMD ["python", "app.py"]

步骤 3: 构建 Flask 应用的镜像

在包含 Dockerfile 的目录中运行以下命令：

docker build -t monitored-flask-app .

步骤 4: 运行 Flask 应用容器

docker run -d -p 5000:5000 --name flask-app monitored-flask-app

步骤 5: 配置 Prometheus

  1. 创建 Prometheus 的配置文件 prometheus.yml:

    global:scrape_interval: 15sscrape_configs:- job_name: 'flask'static_configs:- targets: ['host.docker.internal:5000']

    注意：host.docker.internal 是 Docker 为访问宿主机网络提供的特殊 DNS 名称。

  2. 运行 Prometheus 容器：

    docker run -d -p 9090:9090 -v $(pwd)/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml prom/prometheus

步骤 6: 配置 Grafana

运行 Grafana 容器：

docker run -d -p 3000:3000 grafana/grafana

步骤 7: 设置 Grafana

  1. 访问 Grafana 仪表板（通常是 http://localhost:3000），使用默认的 admin/admin 登录。
  2. 添加 Prometheus 作为数据源（URL 为 http://host.docker.internal:9090）。
  3. 创建仪表板来展示 Flask 应用的性能指标。

通过这个案例，你学会了如何为 Flask 应用设置一个完整的监控系统，包括性能指标的收集、存储和可视化。这将极大地提高你对应用性能和健康状况的了解，并能够及时发现并处理潜在的问题。

7.1.3 拓展案例 1：使用 ELK Stack 收集和分析日志

在这个案例中，我们将通过 ELK Stack（Elasticsearch、Logstash 和 Kibana）来收集和分析 Flask 应用的日志。ELK Stack 是一种流行的日志管理解决方案，可以帮助你更有效地处理和分析大量日志数据。

步骤 1: 配置 Flask 应用以生成日志

确保 Flask 应用能够生成并输出日志。你可以使用 Flask 内置的日志记录，或者使用如 logging 模块来自定义日志输出。

  • app.py (确保包含日志记录):

    # app.py
import logging
from flask import Flaskapp = Flask(__name__)@app.route('/')
def home():app.logger.info('Home route accessed')return "Welcome to the Flask app with logging!"if __name__ == '__main__':logging.basicConfig(level=logging.INFO)app.run(debug=True, host='0.0.0.0', port=5000)

步骤 2: 构建 Flask 应用的镜像

使用之前创建的 Dockerfile 构建 Flask 应用的镜像。

步骤 3: 部署 ELK Stack

  1. 使用 Docker Compose 来启动 ELK Stack。创建 docker-compose.elk.yml:

    version: '3'
services:elasticsearch:image: elasticsearch:7.10.0environment:- discovery.type=single-nodeports:- "9200:9200"logstash:image: logstash:7.10.0ports:- "5000:5000"volumes:- ./logstash.conf:/usr/share/logstash/pipeline/logstash.confkibana:image: kibana:7.10.0ports:- "5601:5601"

  2. 创建 Logstash 的配置文件 logstash.conf:

    input {tcp {port => 5000codec => json}
}
output {elasticsearch {hosts => ["elasticsearch:9200"]}
}

  3. 启动 ELK Stack:

    docker-compose -f docker-compose.elk.yml up -d

步骤 4: 运行 Flask 应用并连接到 Logstash

运行 Flask 应用并配置它将日志发送到 Logstash：

docker run -d -p 5000:5000 --name flask-app --log-driver=syslog --log-opt syslog-address=tcp://host.docker.internal:5000 --log-opt syslog-format=rfc5424micro monitored-flask-app

步骤 5: 分析日志

  1. 访问 Kibana 仪表板（通常是 http://localhost:5601）来查看和分析 Flask 应用产生的日志。
  2. 在 Kibana 中，配置索引模式并创建可视化和仪表板以更好地理解日志数据。

通过这个案例，你将学会如何使用 ELK Stack 收集、存储和分析 Flask 应用的日志。这不仅有助于故障排查，还能提供应用性能和用户行为的深入见解。

7.1.4 拓展案例 2：使用集成监控工具

在这个案例中，我们将使用 Datadog 作为集成监控工具来监控 Flask 应用。Datadog 提供了一体化的监控和警报平台，可以集中管理日志、性能指标和事件。

步骤 1: 创建 Flask 应用

保持使用之前的 Flask 应用示例。确保 Flask 应用能够生成基本的日志和性能指标。

步骤 2: 集成 Datadog

  1. 注册 Datadog 账户：

    • 如果你还没有 Datadog 账户，需要先在 Datadog 官网注册。

  2. 获取 Datadog Agent：

    • Datadog 提供了一个特殊的代理程序，用于收集和发送监控数据。
    • 从 Datadog 控制台获取你的 Agent 配置信息。

  3. 部署 Datadog Agent：

    • 在与 Flask 应用相同的环境中部署 Datadog Agent。这可以通过 Docker 容器来完成。
    • 设置 Datadog Agent 容器，使其能够收集 Docker 和 Flask 应用的性能指标和日志。

    示例 docker-compose.datadog.yml:

    version: '3'
services:datadog-agent:image: datadog/agent:latestenvironment:- DD_API_KEY=<你的Datadog API密钥>- DD_SITE="datadoghq.com"- DD_LOGS_ENABLED=true- DD_LOGS_CONFIG_CONTAINER_COLLECT_ALL=true- DD_DOGSTATSD_NON_LOCAL_TRAFFIC=truevolumes:- /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock:ro- /proc/:/host/proc/:ro- /sys/fs/cgroup/:/host/sys/fs/cgroup:roports:- "8125:8125/udp"

    运行命令 docker-compose -f docker-compose.datadog.yml up -d 启动 Datadog Agent。

步骤 3: 配置 Flask 应用发送数据到 Datadog

确保 Flask 应用的日志可以被 Datadog Agent 捕获。如果需要，可以通过设置环境变量或配置文件来调整日志级别和格式。

步骤 4: 部署并运行 Flask 应用

使用之前的 Dockerfile 构建 Flask 应用的镜像，并运行它。

步骤 5: 配置 Datadog 仪表板

  1. 登录到你的 Datadog 控制台。
  2. 创建一个新的仪表板。
  3. 添加适合 Flask 应用的监控图表和日志流。
  4. 配置任何必要的告警，以便于在性能问题或错误发生时获得通知。

步骤 6: 监控和调优

  • 持续监控 Flask 应用的性能和日志。
  • 根据收集到的数据调优应用配置，优化性能和资源使用。

通过这个案例，你学会了如何使用 Datadog 这样的集成监控工具来监控 Flask 应用。这种方法提供了一站式的解决方案，方便地对容器化应用进行全面监控，从而确保应用的健康和高效运行。

通过掌握这些监控和日志技能，你将能够保持对容器应用的全面控制，及时响应可能的问题，确保应用的健康和高效运行。

7.2 性能调优与资源限制

让我们探索 Docker 容器的性能调优和资源限制，就像为赛车调校引擎一样，确保它们以最佳状态运行，同时不超过我们设定的极限。

7.2.1 重点基础知识

在容器化的世界中，性能调优和资源限制是确保应用高效运行的关键。了解如何优化容器性能并合理分配资源，就像为高速跑车精确调校，确保它们在赛道上以最佳状态奔跑。

  1. 深入理解资源限制:

    • CPU 限制：通过 --cpus 参数指定容器可以使用的 CPU 核心数，例如 --cpus="1.5" 表示容器可以使用最多1.5个 CPU 核心。
    • 内存限制：使用 --memory 或 -m 参数来限制容器的内存使用，例如 -m 512m 限制容器最多使用512 MB内存。

  2. 性能监控的进阶应用:

    • 实时性能监控：使用 docker stats 实时监控容器的 CPU 和内存使用情况。
    • 长期性能趋势分析：使用像 Prometheus 这样的工具来收集和分析长期的性能数据，帮助识别和解决长期的性能问题。

  3. 网络性能的关键因素:

    • 选择合适的网络模式：例如，host 模式提供最高的网络性能，但牺牲了一些隔离性。
    • 避免端口冲突：合理安排容器端口映射，避免端口冲突和性能瓶颈。

  4. 存储驱动的选择和优化:

    • 选择适合的存储驱动：不同的存储驱动（如 aufs、overlay2、btrfs）对 I/O 性能有不同的影响。
    • 考虑使用外部存储解决方案：如云存储服务，或者高性能的本地 SSD 存储，以提高 I/O 性能。

  5. 容器启动优化:

    • 减少镜像大小：通过多阶段构建和移除不必要的文件，减少镜像大小，提高容器启动速度。
    • 优化启动命令和脚本：精简容器启动命令和脚本，减少启动时间。

  6. 环境特定的优化:

    • 针对特定环境优化：根据容器运行的环境（如云、物理服务器、虚拟机）进行特定的优化。
    • 考虑安全与性能的平衡：在提高性能的同时，不应牺牲安全性。

掌握这些知识和技能可以帮助你更好地管理和优化 Docker 容器的性能，确保应用在不同的运行环境中都能发挥最佳表现。

7.2.2 重点案例：Flask 应用性能调优

在这个案例中，我们将通过设置资源限制和监控来优化 Flask 应用的性能。这就像为你的应用穿上了一件定制的赛车服，确保它在最佳状态下奔跑。

步骤 1: 创建 Flask 应用

首先，创建一个基本的 Flask 应用。在你的工作目录中，创建以下文件：

  • app.py:

    # app.py
from flask import Flask, jsonify
import timeapp = Flask(__name__)@app.route('/')
def home():# 模拟一些处理时间time.sleep(1)return jsonify({"message": "Hello from Flask!"})if __name__ == '__main__':app.run(debug=True, host='0.0.0.0', port=5000)

步骤 2: 编写 Dockerfile

创建 Dockerfile 来构建 Flask 应用的镜像：

FROM python:3.8-slim
WORKDIR /app
COPY . /app/
RUN pip install flask
CMD ["python", "app.py"]

步骤 3: 构建 Flask 应用的镜像

在包含 Dockerfile 的目录中运行以下命令：

docker build -t flask-app-optimized .

步骤 4: 运行 Flask 应用容器（设置资源限制）

使用 Docker 命令启动 Flask 应用容器，并为其设置 CPU 和内存限制：

docker run -d -p 5000:5000 --name flask-app --memory="256m" --cpus="0.5" flask-app-optimized

在这里，我们限制了容器最多只能使用 256MB 内存和半个 CPU 核心。

步骤 5: 监控和调整

使用 docker stats 命令监控 Flask 应用容器的性能：

docker stats flask-app

监控输出将显示容器的 CPU 和内存使用情况。根据这些数据，你可以调整 Flask 应用的资源限制，以找到最佳的性能和资源使用平衡。

步骤 6: 性能测试

使用性能测试工具（如 Apache Bench 或 JMeter）对 Flask 应用进行压力测试，观察应用在不同负载下的表现。

通过这个案例，你将学会如何为 Flask 应用设置合理的资源限制，并监控其性能表现。这有助于你确保应用即使在高负载下也能稳定运行，同时防止它消耗过多的系统资源。

7.2.3 拓展案例 1：网络性能优化

在这个案例中，我们将专注于优化 Flask 应用的网络性能。我们会利用 Docker 的 host 网络模式，以减少网络层的开销，提升网络处理效率。

步骤 1: 创建 Flask 应用

使用之前的 Flask 应用代码。这个简单的应用已足够用来演示网络性能的优化。

  • app.py:

    # app.py
from flask import Flask, jsonifyapp = Flask(__name__)@app.route('/')
def home():return jsonify({"message": "Hello from optimized Flask app!"})if __name__ == '__main__':app.run(debug=True, host='0.0.0.0', port=5000)

步骤 2: 构建 Flask 应用的镜像

使用相同的 Dockerfile 构建 Flask 应用的 Docker 镜像。

步骤 3: 使用 host 网络模式运行 Flask 容器

运行 Flask 应用容器，并指定使用 host 网络模式。这将移除容器和宿主机之间的网络隔离，提供更高的网络性能。

docker run -d --network host --name flask-app-host flask-app-optimized

注意：使用 host 网络模式可能会降低容器的隔离性，因此应根据具体场景权衡利弊。

步骤 4: 性能测试

  1. 使用性能测试工具（如 Apache Bench）对 Flask 应用进行测试。首先，测试标准的桥接网络模式下的性能：

    ab -n 1000 -c 10 http://127.0.0.1:5000/

  2. 接下来，测试 host 网络模式下的性能：

    ab -n 1000 -c 10 http://<宿主机IP>:5000/

  3. 比较两种模式下的性能，特别是响应时间和每秒处理的请求数。

步骤 5: 分析和调整

  • 分析两种网络模式下的性能测试结果。
  • 根据结果调整网络配置，以实现最佳的网络性能。

通过这个案例，你将学会如何调整 Docker 容器的网络设置来优化 Flask 应用的网络性能。这种优化对于提高高流量应用的响应速度和处理能力非常有效。

7.2.4 拓展案例 2：存储性能调优

在这个案例中，我们将探索如何优化 Flask 应用的存储性能。通过选择合适的存储驱动和进行一些配置调整，我们可以提升 Flask 应用处理 I/O 操作的效率。

步骤 1: 创建 Flask 应用

继续使用之前的 Flask 应用结构。为了演示存储性能优化，我们可以添加一些模拟 I/O 操作的代码。

  • app.py:

    # app.py
from flask import Flask, jsonify
import logging
import random
import stringapp = Flask(__name__)@app.route('/write')
def write_file():with open("/data/testfile.txt", "w") as file:file.write(''.join(random.choices(string.ascii_uppercase + string.digits, k=1000)))return jsonify({"message": "Write operation completed"})@app.route('/read')
def read_file():with open("/data/testfile.txt", "r") as file:content = file.read()return jsonify({"content": content})if __name__ == '__main__':app.run(debug=True, host='0.0.0.0', port=5000)

步骤 2: 构建 Flask 应用的镜像

使用相同的 Dockerfile 构建 Flask 应用的 Docker 镜像。

步骤 3: 配置高性能存储

为了提升存储性能，考虑以下方案：

  1. 使用高效的存储驱动，如 overlay2，这是 Docker 的推荐存储驱动。

  2. 挂载高性能存储，如果在云环境或有条件的物理环境中，可以将高性能的 SSD 存储作为卷挂载到容器中。

    示例 Docker 命令：

    docker run -d -p 5000:5000 --name flask-app --mount type=bind,source=/path/to/ssd,target=/data flask-app-optimized

    替换 /path/to/ssd 为你的 SSD 存储路径。

步骤 4: 测试存储性能

对 Flask 应用的读写操作进行性能测试：

  1. 测试写操作：

    curl http://localhost:5000/write

  2. 测试读操作：

    curl http://localhost:5000/read

  3. 使用工具（如 iostat 或 iotop）监控容器的 I/O 性能。

步骤 5: 分析和调整

  • 分析测试结果，特别注意 I/O 操作的响应时间和吞吐量。
  • 根据结果调整存储配置，可能包括更换存储驱动、调整挂载选项等。

通过这个案例，你将学会如何调整 Docker 容器的存储配置，以优化 Flask 应用的 I/O 性能。这对于 I/O 密集型应用来说是一个重要的优化方向，可以显著提高应用的响应速度和处理能力。

通过这些案例，你将学会如何调优 Docker 容器的性能，同时确保资源使用在可接受的范围内。这种平衡对于运行高效且可靠的容器化应用至关重要。

7.3 容器故障排查与恢复

在 Docker 的世界里，容器故障排查和恢复就像是解决一个谜题。了解如何有效地定位和修复问题是确保容器稳定运行的关键。

7.3.1 重点基础知识

在 Docker 的世界里，容器故障排查与恢复是维护应用稳定性的重要技能。像侦探一样分析问题的原因，并找到解决问题的关键线索，是每位 Docker 使用者必备的技能。

  1. 理解容器的生命周期:

    • 理解容器的启动、运行、停止和重启流程，以及这些状态在故障排查中的含义。

  2. 深入探索日志文件:

    • 日志是故障排查的首要工具。了解如何有效地使用 docker logs 命令来获取容器日志。
    • 掌握日志级别和格式，以便更快地定位问题。

  3. 网络问题的诊断方法:

    • 了解 Docker 网络模型和常见的网络问题。
    • 掌握如何使用 docker network 相关命令来诊断网络问题。

  4. 存储和卷的问题排查:

    • 确认 Docker 卷的挂载状态和权限设置。
    • 了解 Docker 卷和绑定挂载的不同，及其在故障排查中的影响。

  5. 性能监控和瓶颈分析:

    • 使用 docker stats 和其他工具监控容器的资源使用情况。
    • 识别 CPU 和内存使用的异常模式，了解这些模式可能指示的问题。

  6. Docker 容器的健康检查:

    • 利用 Docker 的健康检查功能来自动监控容器状态。
    • 理解健康检查配置和结果对故障排查的意义。

  7. 恢复策略的制定:

    • 理解何时重启容器，何时重新部署。
    • 了解备份和恢复策略，以防数据丢失。

掌握这些基础知识可以帮助你在容器遇到问题时，迅速反应，准确诊断问题所在，并有效地采取措施恢复服务。这对于维护高可用性和可靠性的 Docker 环境至关重要。

7.3.2 重点案例：排查 Flask 应用故障

在这个案例中，我们将模拟一个 Flask 应用遇到的常见故障，并展示如何一步步排查和解决问题。

步骤 1: 准备 Flask 应用

首先，创建一个 Flask 应用。在你的工作目录中，创建以下文件：

  • app.py:

    # app.py
from flask import Flask, jsonify
import osapp = Flask(__name__)@app.route('/')
def home():return jsonify({"message": "Welcome to the Flask app!"})if __name__ == '__main__':app.run(debug=True, host='0.0.0.0', port=5000)

步骤 2: 构建并运行 Flask 应用容器

使用 Docker 构建 Flask 应用的镜像，并运行容器：

docker build -t flask-app .
docker run -d -p 5000:5000 --name flask-app flask-app

步骤 3: 模拟故障

假设 Flask 应用突然停止响应请求。我们需要排查原因。

步骤 4: 查看容器日志

首先，检查 Flask 应用的日志，看是否有错误信息：

docker logs flask-app

步骤 5: 检查容器状态和配置

如果日志中没有明显错误，检查容器的状态和配置：

docker inspect flask-app

步骤 6: 进入容器进行检查

如果需要更深入地检查，可以进入容器：

docker exec -it flask-app /bin/bash

在容器内部，可以检查网络配置、运行进程、打开的端口等。

步骤 7: 分析和解决

根据收集到的信息，分析可能的故障原因。例如：

  • 网络配置错误导致 Flask 应用无法访问。
  • Flask 应用内部错误导致服务崩溃。
  • 资源限制导致应用性能问题。

根据分析结果采取相应措施，如调整网络配置、修复代码错误或修改资源限制。

步骤 8: 验证修复

修复问题后，重新启动容器并验证 Flask 应用是否恢复正常。

通过这个案例，你可以学会基本的 Docker 容器故障排查流程，这对于维护稳定可靠的容器化应用至关重要。

7.3.3 拓展案例 1：解决网络连接问题

在这个案例中，我们将排查 Flask 应用无法连接到外部数据库的网络连接问题。这是 Docker 容器中常见的问题之一，涉及到容器的网络配置和连接。

步骤 1: 创建 Flask 应用和数据库服务

  • 假设 Flask 应用需要连接到一个远程数据库。

  • app.py:

    # app.py
from flask import Flask
import os
import MySQLdbapp = Flask(__name__)@app.route('/')
def home():db_host = os.getenv('DB_HOST', 'localhost')try:db = MySQLdb.connect(host=db_host, user="user", passwd="password", db="mydb")return "Database connection successful"except MySQLdb.Error as e:return str(e)if __name__ == '__main__':app.run(debug=True, host='0.0.0.0', port=5000)

步骤 2: 构建 Flask 应用的镜像

使用 Docker 构建 Flask 应用的镜像，并运行容器：

docker build -t flask-app-network-issue .
docker run -d -p 5000:5000 -e DB_HOST=<数据库地址> --name flask-app flask-app-network-issue

步骤 3: 模拟和诊断网络连接问题

  • 当 Flask 应用无法连接到数据库时，首先检查容器日志：

    docker logs flask-app

  • 如果日志中显示连接失败的错误，检查 Flask 应用的环境变量 DB_HOST 是否正确配置。

步骤 4: 检查网络配置

  • 使用 docker inspect flask-app 检查 Flask 容器的网络配置。
  • 确保容器被分配到正确的网络，并且该网络可以访问数据库服务器。

步骤 5: 容器内部网络诊断

  • 进入 Flask 容器：

    docker exec -it flask-app /bin/bash

  • 在容器内部使用网络诊断工具（如 ping、telnet 或 traceroute）测试与数据库服务器的连接。

步骤 6: 解决网络问题

  • 根据诊断结果，可能需要调整 Docker 网络配置，修改容器的网络模式，或者调整宿主机或网络设备的防火墙规则。

步骤 7: 验证修复

  • 修复网络问题后，重新启动 Flask 应用容器并验证是否能成功连接到数据库。

通过这个案例，你可以学会如何诊断和解决 Docker 容器的网络连接问题。这种技能对于确保容器化应用的连通性和可靠性至关重要。

7.3.4 拓展案例 2：处理存储相关问题

在这个案例中，我们将处理与 Docker 容器中存储相关的常见问题，如挂载卷、持久化数据和文件权限等。

步骤 1: 创建一个需要持久化数据的 Flask 应用

  • 假设我们有一个 Flask 应用需要将上传的文件保存到本地目录中。

  • app.py:

    # app.py
from flask import Flask, request, redirect, url_for
import osapp = Flask(__name__)UPLOAD_FOLDER = '/uploads'
ALLOWED_EXTENSIONS = {'txt', 'pdf', 'png', 'jpg', 'jpeg', 'gif'}app.config['UPLOAD_FOLDER'] = UPLOAD_FOLDERdef allowed_file(filename):return '.' in filename and \filename.rsplit('.', 1)[1].lower() in ALLOWED_EXTENSIONS@app.route('/', methods=['GET', 'POST'])
def upload_file():if request.method == 'POST':if 'file' not in request.files:return redirect(request.url)file = request.files['file']if file.filename == '':return redirect(request.url)if file and allowed_file(file.filename):filename = os.path.join(app.config['UPLOAD_FOLDER'], file.filename)file.save(filename)return redirect(url_for('upload_file'))return '''<!doctype html><title>Upload new File</title><h1>Upload new File</h1><form method=post enctype=multipart/form-data><input type=file name=file><input type=submit value=Upload></form>'''if __name__ == '__main__':app.run(debug=True, host='0.0.0.0', port=5000)

步骤 2: 创建一个 Dockerfile 并构建镜像

# Dockerfile
FROM python:3.9-slimWORKDIR /appCOPY requirements.txt requirements.txt
RUN pip install -r requirements.txtCOPY . .VOLUME /uploadsCMD ["python", "app.py"]

docker build -t flask-app-storage-issue .

步骤 3: 运行容器并上传文件

docker run -d -p 5000:5000 --name flask-app-storage -v $(pwd)/uploads:/uploads flask-app-storage-issue

步骤 4: 上传文件并验证存储功能

通过浏览器或命令行上传文件到 Flask 应用，然后在本地检查 ./uploads 目录，确认文件是否成功保存。

步骤 5: 处理权限问题

如果容器中的应用无法写入挂载的卷，可能是文件权限问题。在 Dockerfile 中添加适当的文件权限设置命令，例如：

RUN chmod -R 777 /uploads

重新构建镜像并重新运行容器，验证文件写入功能是否正常。

通过这个案例，你可以学会如何处理 Docker 容器中与存储相关的常见问题，并确保应用程序能够正确地使用挂载卷进行数据持久化。

通过掌握这些故障排查技能，你将能够快速响应和修复 Docker 容器中的问题，保持应用的稳定和高效运行。

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HTML(待完善)

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typora-copy-images-to: img 前端api: https://www.w3school.com.cn/ 1.前端知识介绍(了解) 4天内容比较细 碎 多。 小结&#xff1a; 前端知识点不需要单独安装特有的软件。只需要浏览器即可。谷歌 、火狐、IE. 网站后台前端网页 2.HTML的概述(了解) 1.HTML应用场景 各大…
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ChatRTX安装教程

ChatRTX安装教程

介于本人一直想将现有的智慧城市的文档结合大模型RAG实现知识库问答助手&#xff0c;借着Chat With RTX的风潮正好将机器人和知识库合二为一&#xff0c;方便以后对众多文件进行查阅。 一、概要 Chat With RTX 是一个 Demo&#xff0c;用来将您自己的资料&#xff08;文档、笔…
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事务隔离大揭秘：MySQL中的四种隔离级别解析

事务隔离大揭秘：MySQL中的四种隔离级别解析

欢迎来到我的博客&#xff0c;代码的世界里&#xff0c;每一行都是一个故事 事务隔离大揭秘&#xff1a;MySQL中的四种隔离级别解析 前言事务概述mysql隔离级别并发问题与隔离级别关系事务隔离级别的配置与设置 前言 在当今数据驱动的世界中&#xff0c;数据库事务的一致性和隔…
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常见的音频与视频格式

常见的音频与视频格式

本专栏是汇集了一些HTML常常被遗忘的知识&#xff0c;这里算是温故而知新&#xff0c;往往这些零碎的知识点&#xff0c;在你开发中能起到炸惊效果。我们每个人都没有过目不忘&#xff0c;过久不忘的本事&#xff0c;就让这一点点知识慢慢渗透你的脑海。 本专栏的风格是力求简洁…
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查看Android中正在运行的程序包名

查看Android中正在运行的程序包名

要想知道正在运行程序是什么&#xff0c;可以先把程序退出&#xff0c;然后在Logcat中过滤消息包含displayed即可&#xff0c;如下&#xff1a; 还可以使用TAG为ActivityTaskManager进行过滤&#xff0c;如下&#xff1a; 这样过滤的结果比较多&#xff0c;所以还是用display…
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SpringCloud Alibaba 2022之Nacos学习

SpringCloud Alibaba 2022之Nacos学习

SpringCloud Alibaba 2022使用 SpringCloud Alibaba 2022需要Spring Boot 3.0以上的版本&#xff0c;同时JDK需要是17及以上的版本。具体的可以看官网的说明。 Spring Cloud Alibaba版本说明 环境搭建 这里搭建的是一个聚合项目。项目结构如下&#xff1a; 父项目的pom.xm…
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03-Linux权限

03-Linux权限

root用户 root用户&#xff08;超级管理员&#xff09; 无论是Windows、MacOS、Linux均采用多用的管理模式进行权限管理 在Linux系统中&#xff0c;拥有最大权限的账户名为&#xff1a;root&#xff08;超级管理员&#xff09;刚开始学习的时候&#xff0c;大多时间都是用的…
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曲线生成 | 图解B样条曲线生成原理(附ROS C++/Python/Matlab仿真)

曲线生成 | 图解B样条曲线生成原理(附ROS C++/Python/Matlab仿真)

目录 0 专栏介绍1 控制点计算之插值2 控制点计算之近似3 仿真实现3.1 ROS C实现3.2 Python实现3.3 Matlab实现 0 专栏介绍 &#x1f525;附C/Python/Matlab全套代码&#x1f525;课程设计、毕业设计、创新竞赛必备&#xff01;详细介绍全局规划(图搜索、采样法、智能算法等)&a…
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用于模拟颗粒流的直接强迫浸没边界法 An immersed boundary method with direct forcing 笔记

用于模拟颗粒流的直接强迫浸没边界法 An immersed boundary method with direct forcing 笔记

原文&#xff1a;Uhlmann, Markus. “An immersed boundary method with direct forcing for the simulation of particulate flows.” Journal of computational physics 209.2 (2005): 448-476. 目录 概述引言问题表述固体对流体的作用欧拉和拉格朗日变量的空间离散体积力的表…
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【Leetcode】235. 二叉搜索树的最近公共祖先

【Leetcode】235. 二叉搜索树的最近公共祖先

文章目录 题目思路代码结果 题目 题目链接 给定一个二叉搜索树, 找到该树中两个指定节点的最近公共祖先。 百度百科中最近公共祖先的定义为&#xff1a;“对于有根树 T 的两个结点 p、q&#xff0c;最近公共祖先表示为一个结点 x&#xff0c;满足 x 是 p、q 的祖先且 x 的深度…
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Python爬虫-爬取B站番剧封面

Python爬虫-爬取B站番剧封面

本文是本人最近学习Python爬虫所做的小练习。如有侵权&#xff0c;请联系删除。 页面获取url 代码 import requests import os import re# 创建文件夹 path os.getcwd() /images if not os.path.exists(path):os.mkdir(path)# 当前页数 page 1 # 总页数 total_page 2# 自动…
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基于ELFBoard开发板的车牌识别系统

基于ELFBoard开发板的车牌识别系统

本项目采用的是ElfBoard ELF1开发板作为项目的核心板&#xff0c;主要实现的功能为通过USB 摄像头对车牌进行识别&#xff0c;如果识别成功则会亮绿灯&#xff0c;并将识别的车牌号上传到手机APP上面&#xff0c;车牌识别的实现是通过百度OCR进行实现&#xff0c;手机APP是用Ja…
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五种多目标优化算法（MOCS、MOFA、NSWOA、MOAHA、MOPSO）性能对比（提供MATLAB代码）

五种多目标优化算法（MOCS、MOFA、NSWOA、MOAHA、MOPSO）性能对比（提供MATLAB代码）

一、5种多目标优化算法简介 多目标优化算法是用于解决具有多个目标函数的优化问题的一类算法。其求解流程通常包括以下几个步骤&#xff1a; 1. 定义问题&#xff1a;首先需要明确问题的目标函数和约束条件。多目标优化问题通常涉及多个目标函数&#xff0c;这些目标函数可能…
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Linux基础命令—系统服务

Linux基础命令—系统服务

基础知识 centos系统的开机流程 1)通电 2)BIOS硬件检查 3)MBR引导记录 mbr的引导程序 加载引导程序 让硬件加载操作系统内核 MBR在第一个磁盘第一个扇区 总大小512字节 mbr: 1.引导程序: 占用446字节用于引导硬件,加载引导程序 2.分区表: 总共占…
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数学建模【插值与拟合】

数学建模【插值与拟合】

一、插值与拟合简介 在数学建模过程中&#xff0c;通常要处理由试验、测量得到的大量数据或一些过于复杂而不便于计算的函数表达式&#xff0c;针对此情况&#xff0c;很自然的想法就是&#xff0c;构造一个简单的函数作为要考察数据或复杂函数的近似。插值和拟合就可以解决这…
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GitHub上的GCN

GitHub上的GCN

在GitHub上下载GCN代码&#xff0c;可以跑通 https://github.com/tkipf/pygcn
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【精简版】Ubuntu/Linux Anaconda 命令行终端安装

【精简版】Ubuntu/Linux Anaconda 命令行终端安装

网上重复内容很多&#xff0c;大都啰里啰嗦&#xff0c;特作此笔记。 【精简版】Ubuntu/Linux Anaconda 命令行安装 1 下载安装包1.1 寻找适配版本安装包1.2 下载 2 运行安装程序3 设置安装路径4 添加环境变量并运行4.1 环境变量4.2 运行 5 验证安装成功感谢及参考博文 1 下载…
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