docker启动失败如何查看容器日志 在使用docker的时候,在某些未知的情况下可能启动了容器,但是过了没几秒容器自动退出了.这个时候如何排查问题呢? 通常碰到这种情况无非就是环境有问题或者应用有问题,应用问题再本地可以进行调试解决,但是环境问题就比较头疼了.这个时候我们就需要查看容器的日志来进行排查. 我们可以通过如下命令来获取容器的日志地址 docker inspect --format '{{.LogPath}}' 97069f94437b 然后通过cat命令查看上述命令找到的日志地址

日志可以分为两部分 业务日志 业务日志一般是要长期保留的,以供以后有问题随时查询,elk是现在比较流行的日志方案,但是容器日志最好不要落地所以不能把logstash客户端包在容器里面 可以使用logstash的udp模式允许日志不落地但是要在程序把日志扔到到logstash的udp端口当中,配置文件如下: 客户端配置: 架构说明:   容器-->logstash客户端-->Redis-->logstash服务端-->Elasticsearch存储-->Kibana展示 inp

docker容器下tomcat 不向catalina.out输出日志解决 去掉 & 符号,直接 使用 ENTRYPOINT ["/data/tomcat/bin/startup.sh"] Dockerfile文件如下: FROM centos MAINTAINER fengjian <fengjian@senyint.com> ENV TZ "Asia/Shanghai" ENV TERM xterm ENV JAVA_HOME /data/jd

我们开发软件的,通常会有一个测试环境/开发环境,但是系统开发完成后,还会有一个生产环境,也叫正式环境.正式环境我们一般是不能让开发人员去远程登录和维护的,一般正规的生产环境是专门的负责人员去负责更新,开发人员只能接触到测试环境/开发环境. 但是,如果生产环境上有错误,需要跟踪,怎么让开发人员不具有远程登录服务器的权限,但是又能让开发人员像tail命令一样实时查看日志文件呢?比如查看App的log4j日志文件.Tomcat的控制台日志文件等... 远哥也思考了许久,最近找到了一个解决办法,使用We

这是史上最全面的Spring的核心流程以及运作原理的分析指南 [Spring核心专题]「IOC容器篇」不看繁琐的源码就带你浏览Spring的核心流程以及运作原理 [Spring核心专题]「AOP容器篇」不看繁琐的源码就带你浏览Spring的核心流程以及运作原理 [Spring核心专题]「MVC容器篇」不看繁琐的源码就带你浏览Spring的核心流程以及运作原理 学好Spring技术的背景 针对于每一个Java的爱好者而言,无论是从事面向于微服务架构技术的领域(SpringCloud.SpringC

本系列文章将介绍Docker的有关知识: (1)Docker 安装及基本用法 (2)Docker 镜像 (3)Docker 容器的隔离性 - 使用 Linux namespace 隔离容器的运行环境 (4)Docker 容器的隔离性 - 使用 cgroups 限制容器使用的资源 (5)Docker 网络 上一篇文章将到 Docker 容器使用 linux namespace 来隔离其运行环境,使得容器中的进程看起来就像爱一个独立环境中运行一样.但是,光有运行环境隔离还不够,因为这些进程还是可以不

本系列文章将介绍Docker的有关知识: (1)Docker 安装及基本用法 (2)Docker 镜像 (3)Docker 容器的隔离性 - 使用 Linux namespace 隔离容器的运行环境 (4)Docker 容器的隔离性 - 使用 cgroups 限制容器使用的资源 (5)Docker 网络 1. 基础知识:Linux namespace 的概念 Linux 内核从版本 2.4.19 开始陆续引入了 namespace 的概念.其目的是将某个特定的全局系统资源(global syst

  Spring和SpringMVC作为Bean管理容器和MVC层的默认框架,已被众多WEB应用采用,而实际使用时,由于有了强大的注解功能,很多基于XML的配置方式已经被替代,但是在实际项目中,同时配置Spring和SpringMVC时会出现一些奇怪的异常,比如Bean被多次加载,多次实例化,或者依赖注入时,Bean不能被自动注入,但是明明你已经将该Bean注册了的.找原因还是要看问题的根源,我们从容器说起.   在Spring整体框架的核心概念中,容器是核心思想,就是用来管理Bean的整个生命

日出日落,春去秋来,花随流水,北雁南飞,世间万物皆有生死轮回.从调用XML中的Bean配置信息,到应用到具体实例中,再到销毁,Bean也有属于它的生命周期. 人类大脑对图像的认知能力永远高于文字,因此,闲言少叙,书归正传,上图先: 步骤很多,切莫惊慌,我们可以把上面的步骤归纳如下: 1-2:创建实例: 现在假设spring就是个容器,而配置文件中配置的bean属性才是我们真正需要的东西.创建实例就是说,我把配置文件中的bean信息取出来化作一个真正的bean并放到容器中. 3-4:注入依赖关系:

容器是Integration Services 包中非常重要的一部分功能,它可以对控制流中的任务进行直观的划分与组织,使包的结构简明扼要.易于管理.易于维护. 在Integration Services 中,主要有以下三种类型的容器: 序列容器(SequenceContainers).For 循环.Foreach 循环.下面我们将一一介绍这三种容器的使用方法. (一).序列容器(SequenceContainers). 序列容器是一种十分简单,但使用非常广泛的容器,它可以对控制流的任务流组件进行

Spring和SpringMVC作为Bean管理容器和MVC层的默认框架,已被众多WEB应用采用,而实际使用时,由于有了强大的注解功能,很多基于XML的配置方式已经被替代,但是在实际项目中,同时配置Spring和SpringMVC时会出现一些奇怪的异常,比如Bean被多次加载,多次实例化,或者依赖注入时,Bean不能被自动注入,但是明明你已经将该Bean注册了的.找原因还是要看问题的根源,我们从容器说起.   在Spring整体框架的核心概念中,容器是核心思想,就是用来管理Bean的整个生命周期

在c++中,指向类成员变量的指针存储的并不是该成员变量所在内存的地址,而仅仅是该成员变量在该类对象中相对于对象首地址的偏移量.因此,它必须绑定到某一个对象或者对象指针上面,这里的对象和对象指针,就相当于充当了this指针的容器. 下面先看c++源码以及输出结果: #include <iostream> #include <cstdio> using namespace std; class X { public: int _x; }; class Y { public: int _

高效的监控和日志管理对保持生产系统持续稳定地运行以及排查问题至关重要. 在微服务架构中,由于容器的数量众多以及快速变化的特性使得记录日志和监控变得越来越重要.考虑到容器短暂和不固定的生命周期,当我们需要 debug 问题时有些容器可能已经不存在了.因此,一套集中式的日志管理系统是生产环境中不可或缺的组成部分. 本章我们将讨论监控容器的各种可用技术和方案,首先会介绍 Docker 自带的 logs 子命令,然后讨论 Docker 的 logging driver,接下来通过实践学习几个已经广泛应用

先来看一下ContextServletListener的代码 public class ContextLoaderListener extends ContextLoader implements ServletContextListener { public ContextLoaderListener() { } public ContextLoaderListener(WebApplicationContext context) { super(context); } /** 这个方法就是用

Java中线程安全的容器主要包括两类: Vector.Hashtable,以及封装器类Collections.synchronizedList和Collections.synchronizedMap: Java 5.0引入的java.util.concurrent包,其中包含并发队列.并发HashMap以及写入时复制容器. 依笔者看,早期使用的同步容器主要有两方面的问题:1)通过对方法添加synchronized关键字实现同步,这种粗粒度的加锁操作在synchronized关键字本身未充分优化之

本文以nova-api容器为例,说明kolla如何将nova-api配置文件传入容器,容器如何启动nova-api服务并读取配置文件 注:第一部分比较无趣,二三部分 会有意思一些 1. nova-api容器参数 nova-api容器定义 ansible.roles.nova.defaults.main.yml中定义了nova的所有容器及容器参数,下面的代码nova-api容器的定义, 注意代码中第一条, 对于所有容器kolla都有类似的定义:将/etc/kolla下的配置目录,作为volume挂

Docker介绍 1. Docker 主要解决什么问题 Docker 对外宣称的是Build.Ship 和Run,Docker 要解决的核心问题就是快速地干这三件事情.它通过将运行环境和应用程序打包到一起,来解决部署的环境依赖问题,真正做到跨平台的分发和使用.而这一点和DevOps不谋而合,通过Docker可以大大提升开发.测试和运维的效率.在这个移动互联网的时代,如果一个工具能够节省人力,提升效率,必定会流行起来. 2. Docker 的历史 之前提到一家公司叫DotCloud,这家公司是一家

一:数据卷 1.什么是数据卷 数据卷是通过特殊设计的目录,可以绕过联合文件系统,为一个或者多个容器提供服务,数据卷是在docker宿主机当中,数据卷可以是文件也可以是文件夹. 2.特点 1.数据卷在容器之间可以共享,容器间传递数据将变得高效方便. 2.对数据卷内数据的修改会立马生效,无论是容器内操作还是本地操作. 3.在于数据持久化,它完全独立于容器的生命周期. 4.docker不会在容器删除时删除其挂载的数据卷. 5.数据卷的变化不会影响镜像的更新. 6.数据卷是在容器启动时初始化的,如果容器

在开始这篇文章之前,首先要明确一点: Kubernetes 中对容器日志的处理方式,都叫做 cluster-level-logging ,也就是说,这个日志处理系统,与容器, Pod 以及 Node 的生命周期都是完全无关的.其实想想也能知道,这种设计就是为了保证,无论是容器宕了, Pod 被删除甚至是节点宕机的时候,日志处理系统仍然可以被正常获取到,从而可以分析原因所在. 而对于一个容器来说,当应用把日志输出到 stdout 和 stderr 之后,容器项目在默认情况下,就会把这些日志输出到宿

而正如我前面所说的,Namespace 的作用是“隔离”,它让应用进程只能看到该 Namespace 内的“世界”:而 Cgroups 的作用是“限制”,它给这个“世界”围上了一圈看不见的墙.这么一折腾,进程就真的被“装”在了一个与世隔绝的房间里,而这些房间就是 PaaS 项目赖以生存的应用“沙盒”. 可是,还有一个问题不知道你有没有仔细思考过:这个房间四周虽然有了墙,但是如果容器进程低头一看地面,又是怎样一副景象呢? 换句话说,容器里的进程看到的文件系统又是什么样子的呢? 可能你立刻就能想到,

灵雀云CTO陈恺:从“鸿沟理论”看云原生,哪些技术能够跨越鸿沟? 历史进入2019年,放眼望去,今天的整个技术大环境和生态都发生了很大的变化.在己亥猪年春节刚刚过去的早春时节,我们来梳理和展望一下整个云原生技术趋势的发展,是一件很有意义的事情,这其中有些变化在不可避免地影响着我们身处其中的每一家企业. 如果说云原生在2017年还仅仅是冒出了一些苗头,那么2018可以说是普及之年,云原生变成了一个成熟的.被普遍接受的理念.灵雀云作为云原生理念的拥趸,也不断顺应这种趋势,聚焦云原生的核心场景,围绕容