镜像

随着微服务的流行，容器技术也相应的被大家重视起来。容器技术主要解决了以下两个问题： 一、环境一致性问题： 例如java的jar/war包部署会依赖于环境的问题（操着系统的版本，jdk版本问题）。 二、镜像部署问题： 例如java，rubby，nodejs等等的发布系统是不一样的，每个环境都得很麻烦的部署一遍，采用docker镜像，就屏蔽了这类问题。 下图是Docker容器部署的一个完整过程：基于镜像治理和多环境的持续交付流水线 更重要的是，拥有如此多服务的集群环境迁移、复制也非常轻松，只需选择好各服务对应的Docker服务镜像、配置好相互之间访问地址就能很快搭建出一份完全一样的新集群。 蓝绿、金丝雀和灰度发布： 目前基于容器的调度平台有Kubernetes，mesos，omega。 资源调度框架Mesosj架构： 基于容器云发布体系： 来源： CSDN 作者： Java剑主 链接： https://blog.csdn.net/qq_41723615/article/details/104076752

1.初始镜像编写查看 一个操作系统，想要被BIOS找到，依靠的就是引导扇区。所以操作系统的第一步就是实现引导扇区. 使用nasm汇编语言 先用汇编语言写出编写镜像代码，然后最后用nasm将这段汇编翻译成机器码。 翻译命令 nasm HiBoxOS.nsm -o HiBoxOS.img 注意系统path路径添加，cd进入目录 查看16进制镜像文件 利用16进制文件编辑器或者IDE内置插件查看机器码（也可以修改），我用的是VS Code 的插件–HexDump，注意文件大小1.4m，至于为什么是1.4m这么大，那是因为以前软盘的容量就是1.4m。 能看到里面有Hello, world字符串，现在这段镜像就一个功能，让BIOS打印Hello, World，另外两个地方也存在字符，其余部分都是0x00，我们的系统将要写在这里的其他部分。功能后续慢慢实现，不知道1.4m够不够。 为了方便简化镜像的编写过程，我将编写好的镜像放在了github上，后续更新以及系统功能增加也会在上面。 点我查看 提示：VM安装系统时注意进入BIOS打开软盘启动，将VM设置中，一般是CD，!修改为软盘即可。 2.VM安装以及运行 注意事项在上面已经介绍了 运行结果图 的确简陋，打印hello，world 来源： CSDN 作者： HighBox 链接： https://blog.csdn.net/weixin

Docker是一种虚拟化技术 刚開始看Docker，感觉非常抽象“An open platform for distributed applications for developers and sysadmins”这是Docker的标语。 “一个服务于分布式系统的开发人员和运维人员的开放平台”。不是非常好理解，直到文档中不断地和虚拟机做对照，才理解到它可能是和虚拟机相关的技术。Docker是LXC容器技术的典型代表，LXC技术能够实如今同一主机执行多个隔离的linux系统，通过linux内核功能实现轻量级的虚拟机。Docker技术尽管是虚拟化技术，却差点儿不消耗除容器中的应用程序外的其它资源，能够达到近乎裸机的执行能力，达到秒级/微秒级的部署。一台实体机能够执行几百甚至上千个docker容器。并且有非常高的移植性，能够在不论什么平台执行（包括物理机、虚拟机、云平台）。 普通虚拟机和Docker 容器的差别 每个虚拟机不仅包括程序、程序须要的包。并且还包括了一个操作系统，可是Docker容器是共享一个操作系统内核（kernel）的，这些容器通过命名空间相互独立，执行起来就像是在宿主机上的一个孤立的线程。并且他们的执行地点非常的多样化，不论什么设备都能够。 Docker的基本架构 Docker解决的问题 图中白色部分即为Docker Build

一. docker容器导入导出有两种方法： 1. 使用save和load命令（优先） 例子如下： docker save ubuntu>/root/ubuntu.tar docker load<ubuntu.tar 2. 使用export和import命令 例子如下： docker export 98ca36> ubuntu.tar docker import /path/to/ubuntu.tar 或者 cat ubuntu.tar | sudo docker import - ubuntu:import 需要注意两种方法不可混用。 如果使用import导入save产生的文件，虽然导入不提示错误，但是启动容器时会提示失败， 会出现类似"docker: Error response from daemon: Container command not found or does not exist"的错误。 类似，使用load载入export产生的文件，也会出现问题。 二. 导入导出镜像类似 保存镜像：docker save 9610cfc68e8d > /home/myubuntu-save- 1204.tar 导入镜像：docker load < /home/myubuntu-save- 1204.tar 来源： https://www.cnblogs.com/regit/p

题目描述 操作给定的二叉树，将其变换为源二叉树的镜像。 输入描述: 二叉树的镜像定义：源二叉树 8 / \ 6 10 / \ / \ 5 7 9 11 镜像二叉树 8 / \ 10 6 / \ / \ 11 9 7 5 解题思路 我们或许还记得递归的终极思想是数学归纳法，我们思考递归的时候一定不要去一步一步看它执行了啥，只会更绕。 我们牢牢记住，思考的方式是我们首先假设子问题都已经完美处理，我只需要处理一下最终的问题即可，子问题的处理方式与最终那个处理方式一样，但是问题规模一定要以1的进制缩小。最后给一个递归出口条件即可 。 对于本题，首先假设root的左右子树已经都处理好了，即左子树自身已经镜像了，右子树自身也镜像了，那么最后一步就是交换左右子树，问题解决。所以我只需要将root.left和root.right交换即可。下面进入递归，就是处理子问题。子问题的处理方式与root一样，只是要缩小问题规模，所以只需要考虑root.left是什么情况，root.right是什么情况即可。 代码 # Python解法： # -*- coding:utf-8 -*- # class TreeNode: # def __init__(self, x): # self.val = x # self.left = None # self.right = None class Solution :

测试环境：centos7 友情提示：网页版右侧边栏有目录，方便查看，这些命令的一些参数是自己常用的，docker中如果想看其它详细命令使用，那么可以在后边跟–help，如下图： 也可以查看命令的具体参数，比如： docker管理相关 启动，停止docker systemctl start docker systemctl stop docker 查看所有docker volume文件（这里只显示docker对容器自动生成的） docker volum ls 删除volume文件 docker volume rm volume名称 镜像相关 查看所有docker镜像 docker images 从网上搜索docker镜像 docker search 镜像名 从网上拉取镜像 docker pull [images]:[version] 使用Dockerfile构建镜像 . 表示当前目录 -f 参数指定Dockerfile文件 -t 表示 制作的镜像:tag ,注意后边还有一个空格和.不要忽略了 docker build -f DockerFile -t 镜像名:tag . 运行镜像 docker run -d -p 宿主机端口:容器端口 镜像名称:tag docker运行镜像持久化 docker run -d -p 宿主机端口:容器端口 -v 宿主机目录:容器目录(可跟多个-v) -

Docker架构： Docker架构总结： Docker是属于C/S架构，用户是使用 Docker Client 与 Docker Daemon 建立通信，并发送请求。请求接收后，Docker server通过http协议与路由，找到相应的 Handler 来执行请求 Docker Engine 是 Docker 架构中的运行引擎，同时也 Docker 运行的核心模块。Docker Engine 执行 Docker 内部的一系列工作，每一项工作都是以一个 Job 的形式的存在 Job 的运行过程中，当需要容器镜像时，则从 Docker Registry 中下载镜像，并通过镜像管理驱动 Graphdriver 将下载镜像以 Graph 的形式存储 当需要为 Docker 创建网络环境时，通过网络管理驱动 Networkdriver 创建并配置 Docker容器网络环境 当需要限制 Docker 容器运行资源或执行用户指令等操作时，则通过 Execdriver 来完成 Libcontainer 是一项独立的容器管理包，Networkdriver 以及 Execdriver 都是通过 Libcontainer 来实现具体对容器进行的操作 Docker镜像分层： Docker的最小镜像： [root@localhost ~]# docker pull hello-world FROM

文章目录 一、Docker 介绍与部署： 二、Docker 镜像操作： 三、Docker 容器操作： 四、Docker 资源控制： 五、Docker 数据卷管理： 一、Docker 介绍与部署： （1）Docker： 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 机器上，也可以实现虚拟化。是一个轻量级的“虚拟机”，容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口。 （2）Docker 与虚拟机的区别： ！！！相同点： ①可在不同的主机之间迁移； ②都具备 root 权限； ③都可以远程控制； ④都有备份、回滚操作。 ！！！不同点： 1、操作系统上： docker ：在性能上有优势，可以轻易的运行多个操作系统； 虚拟机 ：可以安装任何系统，但是性能不及容器。 2、原理： docker ：和宿主机共享内核，所有容器运行在容器引擎之上，容器并非一个完整的操作系统，所有容器共享操作系统，在进程级进行隔离。 虚拟机 ：每一个虚拟机都建立在虚拟的硬件之上，提供指令级的虚拟，具备一个完整的操作系统。 3、优点： docker ：高效、集中。一个硬件节点可以运行数以百计的的容器，非常节省资源，QoS 会尽量满足，但不保证一定满足。内核由提供者升级，服务由服务提供者管理。 虚拟机

主要参考文章 https://blog.csdn.net/fzyjsy/article/details/84447621#%E4%B8%80%20%E9%97%AE%E9%A2%98%E6%8F%8F%E8%BF%B0 和 https://blog.csdn.net/weixin_36670529/article/details/103838665 1.前言（镜像问题） 最初使用的是默认镜像，在参考第一篇进行安装中虚拟环境成功建立，但在下载第三方包时因时间超时提示了raise ReadTimeoutError(self._pool, None, ‘Read timed out.’)错误。 所以建议大家更换镜像源为清华镜像源，并且删除默认镜像源。步骤如下： 1.1 首先执行如下几条命令更换清华镜像源 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn

写本文是自己对所掌握技术体系的一些俯瞰总结，初心以最简的解释来理解和概括这些概念，检验自己在对应领域的理解熟练度。 目录 对镜像的理解 容器是什么？ Docker是什么？干什么用的？ k8s又是做什么的？ 对镜像的理解 可以理解为系统在某个时候的一个快照，是一组rootfs，一个不含内核的Linux文件系统，相比于一个虚拟机完整的磁盘镜像来说轻便的多。 创建镜像时基于联合挂载的方式创建出一套文件系统，Ubuntu中是aufs（Advance UnionFS）。联合挂载的目录下，有一个完整的操作系统目录供容器使用。 镜像分层概念（多增量rootfs联合挂载）：镜像层（只读层）、容器层（读写层）、初始化层（init），每层对应包含了操作系统中一部分目录。Init 层是 Docker 项目单独生成的一个内部层，专门用来存放 /etc/hosts、/etc/resolv.conf等信息。 分层设计使得容器镜像需要的总空间缩小。 容器是什么？ 首先，容器是一个进程，是一个特殊的进程。 可以把容器想象为一个沙盒，一个集装箱，能把你的应用装起来的一种技术。容器要把应用装起来那就需要边界，所谓的边界就是基于Linux Namespace（隔离）、Linux Cgroups（限制）、rootfs（文件系统）构建的隔离环境，是一种特殊的进程，其中Cgroups 技术是用来制造约束的主要手段，而