1.å¦ä½å¦ä¹ Docker
2.Docker源码安装附内网镜像安装演示
3.Docker 源码分析
4.容器服务的源码深入应用及原理剖析(4)带你了解Docker Compose
5.数据科学家必须要掌握的Docker要点
6.深入 Dify 源码,洞察 Dify RAG 核心机制
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Docker源码安装附内网镜像安装演示
系统版本要求源码包下载
官网下载地址(download.docker.com/lin...)
我这里已docker-...tgz该版本做演示
1.下载源码包文件到本地
2.通过远程连接工具(xShell、SecureCRT等将源码包文件上载到服务器自定义目录)
3.解压文件
4.配置docker为service服务
5.添加可执行权限
注:如遇到启动不成功可通过状态查询、源码/var/log/messages/运行日志或直接使用dockerd命令查看错误信息,学习如还解决不了建议服务器重启一下在运行docker启动命令
6.配置镜像加速
7.检查安装版本内网下载镜像
注:使用docker pull拉取镜像的源码时候需要网络,但是学习vc 操作网页 源码项目部署一般都是在内网。内网访问不了外网,源码所以需要在外网环境下把需要的学习镜像拉取下来打包,然后拷贝到内网,源码载入到内网的学习docker
1.在外网机器上拉取mysql镜像,可以看到外网的源码docker已经拉取了镜像。
2.将镜像打包成tar压缩包
3.将打包好的学习mysql镜像包通过远程工具下载到本地
4.拷贝到内网linux服务器并载入docker
docker基础命令使用(扩展)下载镜像:(hub.docker.com/search/官网镜像地址)
docker pull [IMAGE_NAME]:[TAG] #命令格式
docker pull mysql:8.0 #下载mysql8.0镜像(不指定默认下载最新版本)
查看当前镜像版本
docker -v #查看当前安装版本
docker version #查看版本信息
docker info #查看系统信息
docker images #查看当前镜像
docker search 镜像名 #搜索镜像
镜像、容器删除
docker rm 容器ID
docker rm 容器名字
docker rmi 镜像ID
docker rmi 镜像名
docker rmi -f 镜像ID #强制删除
创建网络及数据卷
docker volume create +数据卷名称
docker volume list #查看当前数据卷信息
docker network create -d bridge +网络名称
docker network ls #查看当前网络
docker inspect containername +id #查看容器的源码hash值
启动、关闭容器
docker stop $(docker ps -a | awk '{ print $1}' | tail -n +2) #关闭所有容器
docker start $(docker ps -a | awk '{ print $1}' | tail -n +2) #开启所有容器
杂
docker inspect 容器ID (使用该命令重点关注容器ip) #查看容器/镜像元数据
docker exec #在运行的学习容器中执行命令
docker exec -it 容器ID /bin/bash #以交互模式开启伪终端
Docker 源码分析
本文旨在解析Docker的核心架构设计思路,内容基于阅读《Docker源码分析》系文章后,源码整理的核心架构设计与关键部分摘抄。Docker是Docker公司开源的基于轻量级虚拟化技术的容器引擎项目,使用Go语言开发,遵循Apache 2.0协议。Docker提供快速自动化部署应用的能力,利用内核虚拟化技术(namespaces及cgroups)实现资源隔离与安全保障。相比虚拟机,Docker容器运行时无需额外的系统开销,提升资源利用率与性能。Docker迅速获得业界认可,包括Google、Microsoft、VMware在内的asp 申请汇报源码领导者支持。Google推出Kubernetes提供Docker容器调度服务,Microsoft宣布Azure支持Kubernetes,VMware与Docker合作。Docker在分布式应用领域获得万美元的C轮融资。
Docker的架构主要由Docker Client、Docker Daemon、Docker Registry、Graph、Driver、libcontainer以及Docker container组成。
Docker Client:用户通过命令行工具与Docker Daemon建立通信,发起容器管理请求。
Docker Daemon:后台运行的系统进程,接收并处理Docker Client请求,通过路由与分发调度执行相应任务。
Docker Registry:存储容器镜像的仓库,支持公有与私有注册。
Graph:存储已下载镜像,并记录镜像间关系的数据库。
Driver:驱动模块,实现定制容器执行环境,包括graphdriver、networkdriver和execdriver。
libcontainer:库,使用Go语言设计,直接访问内核API,提供容器管理功能。phpmysql网页游戏源码
Docker container:Docker架构的最终服务交付形式。
架构内各模块功能如下:
Docker Client:用户与Docker Daemon通信的客户端。
Docker Daemon:后台服务,接收并处理请求,执行job。
Graph:存储容器镜像,记录镜像间关系。
Driver:实现定制容器环境,包括管理、网络与执行驱动。
libcontainer:库,提供内核访问,实现容器管理。
Docker container:执行容器,提供隔离环境。
核心功能包括从Docker Registry下载镜像、创建容器、运行命令与网络配置。
总结,通过Docker源码学习,深入了解其设计、功能与价值,有助于在分布式系统实现中找到与已有平台的契合点。同时,熟悉Docker架构与设计思想,为云计算PaaS领域带来实践与创新启发。
容器服务的dockerce源码下载编译深入应用及原理剖析(4)带你了解Docker Compose
一、Docker Compose简介
1.什么是compose
Docker-compose 是一个定义和运行多个 Docker 应用的工具,你可以使用YMAL文件来配置你的服务,然后使用docker-compose 命令,创建和启动、编排所有你配置的服务。
2.compose可以在任何工作环境中使用,生产环境,开发环境,持续集成等等。
3.从logo上可以看出来, 它就是一个管理容器的工( zhang )具( yu ), 我们可以方便的使用它来管理我们的Docker容器, 可以极大程度的简化命令行的复杂操作。
二、Docker Compose 安装
版本:1..0-rc4
1.安装
看到版本信息,说明安装成功。
2.卸载
常见问题: 如果安装完成后,查看版本频繁报错,如下 Cannot open self /usr/local/bin/docker-compose or archive /usr/local/bin/docker-compose.pkg 可使用下面的解决方案 1、切换到/usr/local/bin,删除之前的下载/docker-compose 2、切换到/usr/local/bin执行下面的命令 wget github.com/docker/compo... 3、下载完毕后重命名为docker-compose mv docker-compose-Linux-x_ docker-compose 4、赋权限 5、查看版本成功
三、Compose 核心概念与常用命令
1.Compose 核心概念
模板文件
即 project 包含 service ,service 包含 container
2.Compose模板文件介绍
Compose模板文件格式
Docker Compose 使用 YAML 文件来定义多服务的应用。
Docker Compose 默认使用文件名 docker-compose.yml。当然,也可以使用 -f 参数指定具体文件
官方提供了一个 yaml Docker Compose 配置文件的小贱钟源码标准例子 提示:可以用 .yml 或 .yaml 作为文件扩展名
version:指定 docker-compose.yml 文件的写法格式
replicas
指定运行容器的数量
update_config
mode
replicated 如果服务是replicated(默认),需要指定运行的容器数量
restart_policy 重启策略
配置容器的重新启动,代替restart
卷标设置与查看
挂载方式对比: 绝对路径:直接挂载到本地,比较直观,但需要管理本地的路径 卷标:简洁,但你不知道数据存在本地什么位置
网络定义
目的:实现网络隔离
docker network create --subnet=..0.0/ frontend
Docker Compose版本
3.Compose常用命令
常用命令汇总
1) docker-compose up
用于部署一个 Compose 应用。 默认情况下该命令会读取名为 docker-compose.yml 或 docker-compose.yaml 的文件。
当然用户也可以使用 -f 指定其他文件名。通常情况下,会使用 -d 参数令应用在后台启动。
2) docker-compose start
启动
3) docker-compose stop
停止 Compose 应用相关的所有容器,但不会删除它们。 被停止的应用可以很容易地通过 docker-compose restart 命令重新启动。
4) docker-compose rm
用于删除已停止的 Compose 应用
它会删除容器和网络,但是不会删除卷和镜像。
5) docker-compose restart
重启已停止的 Compose 应用。 如果用户在停止该应用后对其进行了变更,那么变更的内容不会反映在重启后的应用中
这时需要重新部署应用使变更生效。
6) docker-compose ps
用于列出 Compose 应用中的各个容器。 输出内容包括当前状态、容器运行的命令以及网络端口。
7) docker-compose down
停止并删除运行中的 Compose 应用。 它会删除容器和网络,但是不会删除卷和镜像
8) docker-compose logs web
9) docker-compose build
当你改变本地代码之后,先执行 docker-compose build 构建新的镜像,然后执行 docker-compose up -d 取代运行中的容器
四、Docker Compose 工作原理
1.Compose 的一次调用流程
1) 首先,用户执行 docker-compose up 命令调用命令行中的启动方法
2) 然后,如果当前宿主机已经存在与该应用对应的容器,docker-compose 则进行行为逻辑判断。如果用户指定可以重新启动已有服务,docker-compose 就会执行 service 模块的容器重启方法,否则就直接启动已有容器。这两种操作的区别在于前者会停止旧的容器,创建并启动新的容器,并把旧容器移除掉。
3) 最后,contaier 模块会调用 docker-py 客户端来执行向 docker daemon 发起创建容器的 POST 请求。
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数据科学家必须要掌握的Docker要点
数据科学家在面对复杂的数据科学项目时,常会遇到依赖性管理的挑战。传统的开发方式需要在每个开发环境内安装各种库,并跟踪库版本,这不仅耗时,且容易在其他开发人员的环境中引起问题。为了解决这些问题,数据科学家需要掌握Docker,一个强大的容器化工具。 Docker允许数据科学家构建和共享可移植的应用程序镜像。每个镜像包含源代码、依赖项、配置以及运行应用所需的系统工具。通过Docker,数据科学家可以创建一个隔离的、可复现的和一致的开发环境,使得其他开发人员无需担心复杂的安装过程和版本冲突,只需安装Docker并拉取Docker镜像即可运行应用。 使用Docker进行开发有以下几个优势:简化了开发流程,其他开发人员只需安装Docker,无需手动配置环境。
在开发过程中可以轻松运行多个应用程序版本,避免版本冲突。
加快了部署速度,运维团队通过Docker镜像部署应用,确保在生产环境中使用与开发环境相同的容器,提高效率。
Docker的基础概念包括镜像、容器和注册表。镜像是可移植的应用程序构件,容器是在镜像上运行的应用实例,而注册表用于存储和分发Docker镜像,DockerHub是最常用的公共注册表。 本教程将逐步介绍如何使用Docker将数据科学应用程序容器化。首先,我们了解了Docker的基本概念,然后学习了如何使用Docker简化开发过程。接下来,我们创建了一个简单的数据科学应用程序的Dockerfile,构建了Docker镜像,并通过Docker命令运行容器。最后,我们介绍了如何将容器推送到DockerHub,以便与社区共享。 在完成本教程后,你将能够熟练地使用Docker将数据科学应用程序容器化,从而提高开发效率、简化部署流程,并促进团队之间的协作。 要开始使用Docker,请在计算机上安装Docker Desktop,这是一个易于使用的客户端和GUI界面,可帮助你轻松管理容器。在安装完成后,你就可以开始编码并尝试将你选择的应用程序容器化。为了进一步提升你的开发技能,推荐阅读《Python从入门到精通(第3版)》这本书,它详细介绍了Python程序开发应该掌握的各方面技术,包括数据可视化、Web编程、机器学习等。 在GitHub代码库中,你可以找到本教程使用的代码示例。为了更好地学习和实践,加入《Python学研大本营》读者群,与其他学习者分享心得和经验。在实现数据科学应用程序的Docker化后,你将能够更高效地开发和部署应用,提升项目协作的效率。深入 Dify 源码,洞察 Dify RAG 核心机制
深入探究Dify源码,揭示RAG核心机制的关键环节 在对Dify的完整流程有了初步了解后,发现其RAG检索效果在实际部署中不尽如人意。因此,针对私有化部署的Dify,我结合前端配置和实现流程,详细解析了技术细节,旨在帮助调整知识库配置或进行定制化开发。Docker私有化部署技术方案
本文重点聚焦于Dify docker私有化部署的默认技术方案,特别是使用Dify和Xinference的GPU环境部署。若想了解更多,可查阅Dify与Xinference的集成部署教程。RAG核心流程详解
Extractor:负责原始文件内容的提取,主要在api/core/rag/extractor/extract_processor.py中实现。分为Dify默认解析和Unstructured解析,后者可能涉及付费,通常Dify解析更为常用。
Cleaner:清洗解析内容,减少后续处理负担,主要基于规则进行过滤,用户可在前端进行调整。
Splitter:文件分片策略,Dify提供自动和自定义两种,影响检索效果。
Retrieval:Dify支持多种检索模式,包括关键词检索和向量数据库检索,向量库的选择对效果有很大影响。
Rerank:对检索结果进行排序,配置Top K和score阈值,但存在设计上的不足。
总结与优化建议
Dify的RAG服务提供了基础框架,但性能优化空间大。通过调整配置,特别是针对特定业务场景,可以改善检索效果。对RAG效果要求高的用户,可能需要进行定制化的二次开发和优化。学习Docker哪本书最好
Docker视频免费下载链接:f文件是构建过程中的关键组件。虽然原Dockerfile需要调整以消除EOF块的报错,但整个过程需要细心处理和定制化以适应ARM平台。
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