现在一个项目中遇到python调用java的jar包的环境.为了方便发布,编写了这个dockerfile,作为基础镜像. #this docker file is used to build runtime environment. #The project is a python app which contains a java jar lib. FROM centos MAINTAINER mzyn22 <mzyn22@163.com> COPY ./requirements.txt /

如果使用官方的Java镜像,或者基于Java镜像构建的Docker镜像,都可以通过传递 JAVA_OPTS 环境变量来轻松地设置JVM的内存参数.比如,对于官方Tomcat 镜像,我们可以执行下面命令来启动一个最大内存为512M的tomcat实例 docker run --rm -e JAVA_OPTS='-Xmx512m' tomcat:8 在日志中,我们可以清楚地发现设置已经生效 “Command line argument: -Xmx512m” 02-Apr-2016 12:46:26.9

一.大概流程 因为目前没有找Jenkins 和docker 之间比较友好的插件,所以只能使用这种比较low 的方式来实现自动部署了. 1.Jenkins在gitlab拉取项目并编译. 2.将编译后的代码及dockfile脚本传递到部署服务器 3.通过构建后操作,生成镜像,并启动容器 二.Jenkins配置 1.创建项目及填写相关项目信息,以及源码管理选择git这些就不说了,之前的文章都写过了,有兴趣的朋友可以去看下 2.选择构建 3.构建后操作,选择 Send build  artifacts

主要原因是docker容器中的时间用的是标准时间,不是用的宿主机的时间. 修改方法: docker run -e TZ="Asia/Shanghai" -d -p 80:80 --name nginx nginx-image

原谅我对JVM 不是很熟悉. 参考http://hongjiang.info/tomcat-startup-slowly-in-docker/ 感谢作者.

1.容器与服务器的联系 如上图,我们先来看下容器与服务器的联系:容器是位于应用程序/组件和服务器平台之间的接口集合,使得应用程序/组件可以方便部署到服务器上运行. 2.各种容器的区别/联系 2-1.容器(Containers)       容器通常理解就是装东西的,我们这里说技术上的容器就是可以部署应用程序,并在上面运行的环境. 一般来说,它处理屏蔽了服务器平台的复杂性,使得应用程序在它的基础上可以方便快捷的部署:而对于应用程序来说,它就是位于应用程序和平台之间的接口集合. 容器管理组件的生命周

在上一篇文章<Docker从安装部署到Hello World>介绍了如何在CentOS7上安装Docker.这篇文章主要介绍一下Docker容器的使用和连接. vDocker 容器使用 1.0 Docker客户端命令集合 docker 客户端非常简单 ,我们可以直接输入 docker 命令来查看到 Docker 客户端的所有命令选项. 可以通过命令 docker command --help 更深入的了解指定的 Docker 命令使用方法.比如我们要查看 docker pull --help

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是通过内核虚拟化技术(namespace以及cgroups等)来提供容器的资源隔离与安全保障.由于Docker通过操作系统层的虚拟化实现隔离,所以Docker容器在运行时,不需要类似虚拟机( VM)额外的操作系统开销,提高资源利用率. 原理: 建立====>传送====>运行 架构: C/S架构 组件: 镜像

Docker 客户端 docker 客户端非常简单 ,我们可以直接输入 docker 命令来查看到 Docker 客户端的所有命令选项. docker 可以通过命令 docker command --help 更深入的了解指定的 Docker 命令使用方法. 例如我们要查看 docker stats 指令的具体使用方法: docker stats --help 运行一个web应用 前面我们运行的容器并没有一些什么特别的用处. 接下来让我们尝试使用 docker 构建一个 web 应用程序. 我们

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是通过内核虚拟化技术(namespace以及cgroups等)来提供容器的资源隔离与安全保障.由于Docker通过操作系统层的虚拟化实现隔离,所以Docker容器在运行时,不需要类似虚拟机( VM)额外的操作系统开销,提高资源利用率. 原理:建立-->传送-->运行 架构:C/S架构 组件:镜像(Image).容器

本文转载至 http://3387405.blog.51cto.com/3377405/1598977 预见未来看似是一件不太可能的事情,然而现在企业科技高速发展的态势完全超乎想象. 就在几周前InfoWorld的主编Eric Knorr在引流潮流专栏发表一篇非常火爆的关于2015年以及之后的九大科技企业趋势,在其中非常清晰的指出这九大潮流中头两位就是公有云的胜利和容器技术的狂热.从这里我们很容易理解为什么最近Scott Guthrie 发表并且Jason Zander 再次阐述与Docker合

Docker 客户端 docker 客户端非常简单 ,我们可以直接输入 docker 命令来查看到 Docker 客户端的所有命令选项. runoob@runoob:~# docker :~# docker 可以通过命令 docker command --help 更深入的了解指定的 Docker 命令使用方法. 例如我们要查看 docker stats 指令的具体使用方法: runoob@runoob:~# docker stats --help :~# docker stats --help

Docker 客户端 docker 客户端非常简单 ,我们可以直接输入 docker 命令来查看到 Docker 客户端的所有命令选项. xxx@xxx:~# docker 可以通过命令  docker command --help 更深入的了解指定的 Docker 命令使用方法. 例如我们要查看  docker stats 指令的具体使用方法: xxx@xxx:~# docker stats --help 容器使用 获取镜像 如果我们本地没有 ubuntu 镜像,我们可以使用 docker p

1. 简介 Docker是目前主流IT公司广泛接受和使用的,用于构建.管理和保护它们应用程序的工具. 容器,例如Docker允许开发人员在单个操作系统上隔离和运行多个应用程序,而不是为服务器上的每个应用程序专用一个虚拟机.使用容器更轻量级,可以降低成本.更好地使用资源和发挥更高的性能. 本文将使用Flask开发一个简单的Python web应用程序,并为"容器化"做好准备.然后创建一个Docker映像,并将其部署到测试和生产环境中. 注意: 请确保机器上已安装Docker,如果没有请参

docker容器化python服务部署(supervisor-gunicorn-flask) 本文系作者原创,转载请注明出处: https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/13223767.html 目录 实现目标 docker vs virtual machine(虚拟机) 实战(python 服务镜像制作,本地镜像仓库创建,移植) 遇到的问题以及解决办法 实现目标 >  在局域网内机器上部署 python 服务(在某台机器上部署完成后,

Docker概述 **本人博客网站 **IT小神 www.itxiaoshen.com Docker文档官网 Docker是一个用于开发.发布和运行应用程序的开放平台.Docker使您能够将应用程序与基础设施分离开来,以便快速交付软件.使用Docker,您可以以与管理应用程序相同的方式管理基础设施.通过利用Docker快速发布.测试和部署代码的方法,您可以显著减少编写代码和在生产环境中运行代码之间的延迟. docker为什么会出现 简单的说就是我们开发软件是需要部署还包括基础环境如mysql.r

转载自:https://mp.weixin.qq.com/s/d2PFISYUy6X6ZAOGu0-Kig 1. 概述 当我们在容器中运行 Java 应用程序时,可能希望对其进行调整参数以充分利用资源. 在本教程中,我们将了解如何在运行 Java 进程的容器中设置 JVM 参数.本文将重点关注常见的 -Xmx 和-Xms 标志. 另外,我们还将研究使用某些 Java 版本运行的程序容器化的常见问题,以及如何在常见的容器化 Java 应用程序时设置自定义标志. 2. Java 容器中的默认堆设置

基于Python结合InfluxDB及Grafana图表实时采集Linux多主机性能数据   by:授客 QQ:1033553122 实现功能 1 测试环境 1 环境搭建 3 使用前提 3 使用方法 3 运行程序 5 效果展示 6 实现功能 无需在被监控主机上安装代理,一键对Linux远程服务器不同主机执行性能监控.性能数据采集命令,并实时展示 支持跨堡垒机收集实时性能数据(注:定制化开发,非通用) 支持docker容器(因为程序实现是从docker容器内部获取性能数据,所以目前仅支持 CPU,

缘起: 监控(docker stats)显示容器内存被用完了,进入容器瞅了瞅,没有发现使用内存多的进程,使用awk等工具把容器所有进程使用的内存加起来看看,距离用完还远了去了,何故? 分析: 该不会docker stats计算错误? 进入/sys/fs/cgroup/memory/docker/xxxxx/ 查看memory.usage ,确认计算没有错误 我们知道,系统内存会有一部分被buffer.cache之类占用,linux也会把这部分内存算到已使用,对于容器来讲,也应该存在此“问题”,而

前言 5月13号上线了自己的个人博客,<Docker+SpringBoot+Mybatis+thymeleaf的Java博客系统开源啦>,紧接着也在github上开源了博客的代码,到现在为止,感觉这个项目还是有一点点关注度的,包括博客站点的访问量,github仓库中MyBlog项目的访问量都还不错,总体来说是一种进步且向上的态势. 这是某个24小时内http://blog.hanshuai.xin站点的访问日志分析面板: 但是呢,也渐渐觉得自己的个人想法有些影响了这个项目.在My-Blog博客

上一篇是pycharm调用docker的镜像的python解释器. 此篇介绍pycharm 调用docker的容器的python解释器. 这两个思路还是不一样的,第一个是用pycham界面的选择python解释器的选择docker选项 第二个是第一个是用pycham界面的选择python解释器的选择ssh选项. 调用容器中的python解释器,思路就是让容器的22端口暴露出来(容器是个简易linux环境,需要自己在容器中安装ssh相关的服务),并且22映射到主机的某一个端口,例如0.0.0.0: