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。
现在使用容器化技术来部署服务已成为主流, 而容器化技术的主流技术就是Docker了,就算是K8S,也主要是使用的Docker来构建镜像.
在我们的生活中,经常会遇到这样一种情况,为了学习某个技术,我们需要去买台配置比较高的电脑,获取从云服务器提供商哪里购买云服务器。不管你选择哪种方式,成本总是需要的。
.NET 团队有一篇博客 改进多平台容器支持, 详细介绍了.NET 7 以上的平台可以轻松的使用Docker buildx 工具构建多平台的镜像。 buildx 是 Docker 官方提供的一个构建工具,它可以帮助用户快速、高效地构建 Docker 镜像,并支持多种平台的构建。使用 buildx,用户可以在单个命令中构建多种架构的镜像,例如 x86 和 ARM 架构,而无需手动操作多个构建命令。此外,buildx 还支持 Dockerfile 的多阶段构建和缓存,这可以大大提高镜像构建的效率和速度。
运行容器,且进入容器内,参数 解释 -i 交互式命令操作 -t 开启一个终端 bash 进入容器后执行的命令
Docker Buildx 是一个 docker CLI 插件,其扩展了 docker 命令,支持 Moby BuildKit 提供的功能。提供了与 docker build 相同的用户体验,并增加了许多新功能。
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。
之前聊过,容器跟虚拟机的区别,就在于虚拟机使用了名为 Hypervisor 的 软件 它通过硬件虚拟化功能,模 拟出了运行一个操作系统需 要的各种硬件,比如 CPU、 内存、I/O 设备等等。 并在这些虚拟的硬件 上安装了一个新的操作系统, 即 Guest OS。Docker 并不像 Hypervisor 那样对 应用进程的隔离环境负责,也 不会创建任何实体的“容器”, 真正对隔离环境负责的是宿主 机操作系统本身。
Docker Buildx 是一个 Docker CLI 插件,其扩展了 Docker 命令,支持 Moby BuildKit 提供的功能。提供了与 Docker Build 相同的用户体验,并增加了许多新功能。
在业界当前的云原生实践中,“构建一次,随处部署”的机制已经得到了普遍应用。借助容器化和Docker,我们可以为任何环境构建应用和服务,并在运行时再设置配置。
Docker是一种流行的容器化平台,它可以让开发者将应用程序打包成容器,并在任何地方运行。Docker容器的创建过程主要分为镜像构建、容器创建和容器启动三个步骤,下面将对这三个步骤以及Docker容器的原理进行详细介绍。
1、简介 Docker是一个开源的应用容器引擎; Docker支持将软件编译成一个镜像;然后在镜像中各种软件做好配置,将镜像发布出去,其它使用者开源直接使用这个镜像; 运行中的这个镜像称为容器,容器启动是非常快速的。 2、Docker核心概念 docker主机(Host):安装了Docker程序的机器(Docker直接安装在操作系统之上) docker客户端(Client):连接docker主机进行操作; docker仓库(Registry):用来保存各种打包好的软件镜像; docker镜像(Images
镜像是一种轻量级、可执行的独立软件包,用来打包软件运行环境和基于运行环境开发的软件,他包含运行某个软件所需的所有内容,包括代码、运行时库、环境变量和配置文件。将所有的应用和环境直接打包为docker镜像,就可以直接运行。
陪伴了我 3 年的 Mac 在几个月前迎来了它的退休时刻,我将其置换成了公司新发的 Mac M1。对电子产品并不太感冒的我,并没有意识到 M1 是 ARM 架构的(除了个别软件的安装异常之外),显然,Mac M1 做地是不错的,我并没有太多吐槽它的机会。这也是我第一次近距离接触 ARM 架构的机会。
工作中需要在一台x86服务器从写好的golang程序源码生成linux/amd64、linux/arm64 docker镜像,查阅了下资料,这里记录一下操作过程。
Docker是PaaS 提供商 dotCloud 开源的一个基于 LXC 的高级容器引擎,源代码托管在 Github 上, 基于go语言并遵从Apache2.0协议开源。 Docker是通过内核虚拟化
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。
最近我发现有个趋势哈,就是ARM server越来越多,但是ARM好像不像x64平台那么好识别,总是有各种各样的arm识别不了。如果SRS能出ARM的docker镜像,那会比较容易跑起来。 SRS已经支持了多CPU架构的docker镜像,如下图所示: 下面是用法和技术背景。 Usage 现在SRS支持了多个CPU架构,参考ossrs/srs[1]: • linux/amd64 这就是x86_64架构,Intel的64位服务器,目前主要的Linux服务器都是这种类型,无论任何操作系统只要是这个芯片都可以用
默认情况下,x86_64平台只能构建x86_64镜像,如果需要在x86_64平台构建多平台镜像(比如ARM64),我们可以用Docker官方提供的Buildx工具来完成多平台镜像构建。
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移植的镜像 中,然后发布到任何流行的 Linux或Windows操作系统的机器上,也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口。
工作中需要在一台x86服务器从写好的golang程序源码生成linux/amd64、linux/arm64 docker镜像,查阅了下资料,这里记录一下操作过程。 ——Jeremy xu 一、安装docker 查阅docker官方文档,需要使用buildx,而Docker 19.03版本已经捆绑了buildx,方便起见,这里就直接使用19.03版本的docker了,过程如下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22
在使用 Python 的早些年,为了解决 Python 包的隔离与管理 virtualenvwrapper 就成为我的工具箱中重要的一员。后来,随着 Python 3 的普及,virtualenvwrapper 逐渐被 venv 所替换。毕竟 venv 是 Python 3 的标配,优点是显而易见的。而这几年,应用场景的的复杂性越来与高,无论是开发还是部署都需要设置复杂的环境。例如使用 redis 实现消息队列,用 Psycopg 完成对于 PostgreSQL 数据库的存取等等。随之而来 Docker 就变成了程序员必不可少的常备工具。为了掌握如何将我的 Python 应用与 Docker 结合起来,就要学习他人的经验分享。于是一次又一次地看到了下面这样的 Dockerfile 例子:
Docker 非常棒! 它使软件开发者无需担心配置和依赖性,在任何地方打包,发送和运行他们的应用程序。而在与 Kubernetes 相结合后,它使应用集群部署和管理变得更方便。这使得 Docker 深受软件开发者的喜爱,越来越多的开发者开始使用 Docker。
Docker 提供了两种方法来创建基础镜像,一种是通过引入tar包的形式,另外一种是通过一个空白的镜像来一步一步构建,本文使用的是第二种方法,既FROM scratch
docker buildx 插件简介docker buildx 插件是 docker 19.03 引入的一个新的实验性插件,支持 --platform 可以同步构建多种架构的 docker 镜像。启用 buildx# 临时启用export DOCKER_CLI_EXPERIMENTAL=enabled# 永久启用vim /etc/docker/damon.json{ "experimental": true}图片安装 docker# 添加 docker 安装源vim /etc/yum.repos.d/
博主一直都很喜欢思考怎样管理装在自己电脑上的桌面系统,这篇算是前作能当主力,能入虚拟机,还能随时打包带走,Linux就是这么强大的后续探索吧。
学习使用Docker之前,有必要做一下功课,对相应的概念有一个基本、清晰的了解,这样也有助于帮助自己更好的使用。这篇文章主要介绍以下知识:
Docker 是基于Go语言实现的开源容器项目。利用操作系统本身已有的机制和特性,可以实现远超传统虚拟机的轻量级虚拟化(通俗解释:Docker内嵌极小型系统,例如Linux只有5M多,windows也是)。它是内核级的虚拟化。期望达到使项目运行环境“一次封装,到处运行的目的”。
估计大家也可能听过Docker这项技术(在论坛上、招聘技能上、交流群上等等),要是不了解Docker,都不好意思在网上冲浪的时候吹牛逼了。
原本多架构其实我还遇到的不算多,但自从苹果的 M1 出来之后 arm64 版本支持就变成了一个常态,所以会常遇到需要多架构镜像都构建的情况。以前的 docker 版本需要你去编写 manifest 很麻烦,而今天就说说如何使用 docker buildx 来同时构建多架构的镜像,其实现在已经非常方便了。
孔矾建,腾讯高级工程师。多年云原生技术实践经验,聚焦容器镜像与存储领域,负责腾讯云容器镜像仓库产品开发,Harbor 社区 Maintainer,《Harbor 权威指南》联名作者。 前言 愿景与现实 早在1995年,就有“write once and run anywhere”(WORA,编写一次即可在任何地方运行)用于描述 Java 应用程序。时过20年,Docker 高声喊出了自己的口号——“Build Once, Run Anywhere”(一次构建,随处可用)。 愿望是美好的,然而,现实总比理想
docker官方和个人发布的镜像由于版本等各种原因,漏洞较多,已统计Docker Hub超过30%的官方镜像包含高危漏洞。此外,由于网络等原因也会造成docker pull下载镜像的速度很慢。基于这种情况,我们可以手动定制docker系统镜像。 以下记录了在centos7上做docker镜像的操作记录: 1)镜像制作脚本:mkimage-yum.sh 下载脚本地址:https://pan.baidu.com/s/1geTSQCN 提取密码:qsss 或者直接wget https://raw.githubus
总结为八个字:一次打包,随处运行。就是开发者将应用程序及其所有依赖项(如库、配置文件等)打包到一个容器中,并在任何支持容器技术的环境中运行,无需担心底层操作系统的差异。
Docker 并非是一个通用的容器工具,它依赖于已存在并运行的 Linux 内核环境。
本周比较吓人的是 CVE-2019-5021, 根据漏洞报告,自 Alpine Linux 3.3 版本开始的所有 Docker 镜像中,root 用户包含一个空密码,这可能会导致攻击者获得 root 权限,今儿造成攻击。
在运行任何 docker 镜像或 Kubernetes pod 时,您是否在服务器上看到过exec /docker-entrypoint.sh: exec format error错误消息?这很可能是因为您正在服务器上运行一些其他 CPU 架构的容器镜像,或者您是否曾经 在 Apple Silicon M1、M2 MacBook 上使用过--platform linux/x86_64选项?如果是,那么您无法获得 Apple 芯片的本机性能,并且可能会耗尽 MacBook 的电池电量。为了避免这种错误和性能问题,我们需要运行正确的多架构容器镜像,或者我们可能需要构建自己的镜像,因为所有容器公共镜像都没有可用的多架构镜像。
在这篇博客中,我们将讨论如何在M1芯片的Mac上构建多平台的Docker镜像。我们将使用Docker的buildx命令,这是一个实验性的功能,用于启用对多平台镜像的构建。
大家都知道高并发分布式组件的重要性,而且如果要进大厂,这些技术不可或缺。但这些技术的学习难点在于,大多数项目里的分布式组件,都是搭建在Linux系统上,在自己的windows机器上很难搭建开发环境,如果无法搭建开发环境,就无法实际操练,而单靠背理论题,是无法通过面试的。
在开发环境,将源码+配置+软件等其他项目运行的所有的东西,都打包,直接都给运维,这样运维就不需要自己搭建项目运行的环境了,因为你已经拿到了开发人员本地的全部的东西,相当于拿到开发人员全部的东西,直接在运维那里就可以运行;
使用Docker Buildx构建支持AMD64、ARM、ARM64等架构的镜像并传到到Docker Hub
在技术发展的早期,Java 语言以其“一次编译,随处运行”的特点在众多编程语言中独领风骚。而 Java 语言编译出的 jar 包始终是应用层面上的,如果我们想要运行一个 Web 应用的 jar 包,仍然需要搭建 Tomcat 服务器才能真正运行这个 Java 应用。于是当虚拟化技术出现之后,开始有了同时包含 Tomcat 服务器和 jar 包等其他必要的配置和环境的完整虚拟化镜像。只要在大家的电脑或者服务器上安装了对应的虚拟化软件,运行这个虚拟化镜像就可以看到最终的 Web 界面并正常使用。
Docker镜像是一种轻量级、可执行的独立软件包,用来打包软件运行环境和基于运行环境开发的软件,它包含某个软件所需的所有内容,包括代码、库、环境变量、配置文件、运行时环境等。 所有的应用,直接打包成Docker镜像,然后通过镜像创建出容器,然后就可以直接跑起来。
之前讲了很多前端基础知识,这一篇换个口味,讲讲 Docker。然后再继续讲 JavaScript。
例如一个项目中,部署时需要依赖于node.js、Redis、RabbitMQ、MySQL等,这些服务部署时所需要的函数库、依赖项各不相同,甚至会有冲突。给部署带来了极大的困难。
rpm -Uvh http://dl.Fedoraproject.org/pub/epel/6/x86_64/epel-release-6-8.noarch.rpm
主要是看一下如何在linux及mac上安装docker,创建docker镜像,部署SpringBoot项目到docker,并借助于DaoCloud进行docker镜像下载加速等。
所以,宿主机系统,首选Linux系统,然后在宿主机系统中安装Docker程序,Docker程序中的Docker引擎会去管理、创建、销毁、启动、停止这些虚拟空间。在这些虚拟空间(称作:容器)中,我们可以去安装程序,部署项目,容器与容器之间是完全隔离的。
Docker作为一种轻量级的容器技术,已经成为现代应用程序开发和部署的重要工具。在使用Docker时,构建优化的Docker镜像是非常重要的,因为它可以显著影响应用程序的性能和可伸缩性。
Docker 是一个开源的应用容器引擎,基于Go 语言并遵从Apache2.0协议开源。
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