


Kaedah apa yang digunakan oleh Docker untuk mengenal pasti bekas?
Docker mengenal pasti bekas oleh: Nama kontena: Pengenal pasti unik, yang ditentukan pada penciptaan. ID kontena: Pengenal pasti unik yang dihasilkan oleh Docker. Ringkasan: Pengenal pasti unik yang dijana berdasarkan kandungan imej. Tags: pasangan nilai kunci, digunakan untuk mengatur dan mengenal pasti bekas. Alias Rangkaian Extended: Alias unik yang digunakan untuk mencari antara pelbagai bekas. Nama Perkhidmatan Swarm Docker: Nama koleksi perkhidmatan yang merujuk kepada bekas tertentu. Docker Engine API: Membolehkan rujukan kepada bekas dengan nama, ID, atau Digest.
Bagaimana Docker mengenal pasti bekas
Docker menyediakan pelbagai cara untuk mengenal pasti bekas, termasuk:
1. Nama kontena
Nama kontena adalah pengenal unik, yang ditentukan ketika membuat bekas. Ia mesti mematuhi peraturan berikut:
- Panjang antara 1 dan 63 aksara
- Hanya termasuk huruf kecil, nombor, garis bawah dan tanda hubung
- Tidak dapat bermula dengan nombor
- Mesti unik
2. ID kontena
ID kontena adalah rentetan panjang yang dihasilkan oleh Docker. Ia adalah pengecam unik untuk bekas, walaupun bekas telah dihentikan atau dipadamkan.
3. Ringkasan
Ringkasan adalah pengecam unik yang digunakan untuk mengenal pasti imej kontena. Ia dijana berdasarkan kandungan imej, termasuk kod, perpustakaan, dan kebergantungan.
4. Tags
Tag adalah pasangan nilai utama yang digunakan untuk mengatur dan mengenal pasti bekas. Mereka boleh dilampirkan pada imej bekas dan ke dalam bekas itu sendiri.
5. alias rangkaian lanjutan
Di Docker mengarang, anda boleh menentukan alias rangkaian lanjutan untuk bekas. Alias ini boleh digunakan di antara pelbagai bekas untuk memudahkan penemuan antara satu sama lain.
6. Nama Perkhidmatan Swarm Docker
Di Docker Swarm, perkhidmatan adalah koleksi kumpulan kontena. Bekas tertentu boleh dirujuk berdasarkan nama perkhidmatan.
7. API Enjin Docker
Bekas boleh dirujuk menggunakan nama kontena, ID, atau dicerna melalui API Enjin Docker.
Atas ialah kandungan terperinci Kaedah apa yang digunakan oleh Docker untuk mengenal pasti bekas?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Gunakan Docker dan Kubernet untuk membina aplikasi berskala. 1) Buat imej kontena menggunakan Dockerfile, 2) Penyebaran dan perkhidmatan Kubernet melalui perintah Kubectl, 3) Gunakan HorizontalPodautoscaler untuk mencapai skala automatik, dengan itu membina seni bina aplikasi yang cekap dan berskala.

Perbezaan utama antara Docker dan Kubernet adalah bahawa Docker digunakan untuk kontena, manakala kubernet digunakan untuk orkestra kontena. 1.Docker menyediakan persekitaran yang konsisten untuk membangun, menguji dan menggunakan aplikasi, dan melaksanakan pengasingan dan batasan sumber melalui bekas. 2. Kubernetes menguruskan aplikasi kontena, menyediakan fungsi penempatan, pengembangan dan pengurusan automatik, dan menyokong pengimbangan beban dan penskalaan automatik. Gabungan kedua -duanya dapat meningkatkan penggunaan aplikasi dan kecekapan pengurusan.

Memasang dan mengkonfigurasi Docker pada Linux memerlukan memastikan bahawa sistem adalah versi 64-bit dan kernel 3.10 dan ke atas, gunakan perintah "sudoapt-getupdate" dan pasangkannya dengan perintah "sudoapt-getupdate" dan sahkan dengan "sudoapt-getdate" dan. Docker menggunakan ruang nama dan kumpulan kawalan kernel Linux untuk mencapai pengasingan kontena dan batasan sumber. Imej adalah templat baca sahaja, dan bekas boleh diubahsuai. Contoh penggunaan termasuk menjalankan pelayan Nginx dan membuat imej dengan dockerfiles tersuai. biasa

Alasan untuk menggunakan Docker adalah bahawa ia menyediakan persekitaran yang cekap, mudah alih dan konsisten untuk membungkus, mengedarkan, dan menjalankan aplikasi. 1) Docker adalah platform kontena yang membolehkan pemaju untuk membungkus aplikasi dan kebergantungan mereka ke dalam bekas ringan, mudah alih. 2) Ia berdasarkan teknologi kontena Linux dan sistem fail bersama untuk memastikan permulaan yang cepat dan operasi yang cekap. 3) Docker menyokong pembinaan pelbagai peringkat, mengoptimumkan saiz imej dan kelajuan penempatan. 4) Menggunakan Docker dapat memudahkan proses pembangunan dan penempatan, meningkatkan kecekapan dan memastikan konsistensi di seluruh persekitaran.

Senario aplikasi Docker dalam projek sebenar termasuk memudahkan penggunaan, menguruskan aplikasi multi-kontainer dan pengoptimuman prestasi. 1.Docker memudahkan penggunaan aplikasi, seperti menggunakan DockerFile untuk menggunakan aplikasi Node.js. 2. DockerCompose menguruskan aplikasi multi-kontainer, seperti perkhidmatan web dan pangkalan data dalam seni bina microservice. 3. Pengoptimuman Prestasi menggunakan pembinaan pelbagai peringkat untuk mengurangkan saiz imej dan memantau status kontena melalui pemeriksaan kesihatan.

Pilih Docker dalam persekitaran kecil atau persekitaran pembangunan, dan Kubernet dalam persekitaran projek atau pengeluaran yang besar. 1.Docker sesuai untuk lelaran dan ujian pesat, 2. Kubernetes menyediakan keupayaan orkestra kontena yang kuat, sesuai untuk mengurus dan memperluaskan aplikasi besar.

Docker adalah penting pada Linux kerana Linux adalah platform asalnya yang menyediakan alat yang kaya dan sokongan masyarakat. 1. Pasang Docker: Gunakan sudoapt-getupdate dan sudoapt-getinstalldocker-cedocker-ce-clicotainerd.io. 2. Buat dan Menguruskan Bekas: Gunakan arahan Dockerrun, seperti Dockerrun-D-Namemynginx-P80: 80nginx. 3. Tulis Dockerfile: Mengoptimumkan saiz imej dan gunakan pembinaan pelbagai peringkat. 4. Pengoptimuman dan penyahpepijatan: Gunakan dockerlog dan dockerex

Docker adalah alat kontena, dan Kubernetes adalah alat orkestrasi kontena. 1. Aplikasi pakej Docker dan kebergantungan mereka ke dalam bekas yang boleh dijalankan di mana-mana persekitaran yang dibolehkan Docker. 2. Kubernetes menguruskan bekas ini, melaksanakan penggunaan automatik, skala dan pengurusan, dan membuat aplikasi berjalan dengan cekap.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini
