docker的资源限制及容器应用

小李不怕黑2023-12-11 8:59

一、docker资源限制

在使用 docker 运行容器时，一台主机上可能会运行几百个容器，这些容器虽然互相隔离，但是底层却使用着相同的 CPU、内存和磁盘资源。如果不对容器使用的资源进行限制，那么容器之间会互相影响，小的来说会导致容器资源使用不公平；大的来说，可能会导致主机和集群资源耗尽，服务完全不可用。

CPU 和内存的资源限制已经是比较成熟和易用，能够满足大部分用户的需求。磁盘限制也是不错的，虽然现在无法动态地限制容量，但是限制磁盘读写速度也能应对很多场景。

至于网络，docker 现在并没有给出网络限制的方案，也不会在可见的未来做这件事情，因为目前网络是通过插件来实现的，和容器本身的功能相对独立，不是很容易实现，扩展性也很差。

资源限制一方面可以让我们为容器（应用）设置合理的 CPU、内存等资源，方便管理；另外一方面也能有效地预防恶意的攻击和异常，对容器来说是非常重要的功能。

系统压力测试工具stress

stress是一个linux下的压力测试工具，专门为那些想要测试自己的系统，完全高负荷和监督这些设备运行的用户。

1. cpu资源限制

1.1 限制CPU Share

什么是cpu share:

docker 允许用户为每个容器设置一个数字，代表容器的 CPU share，默认情况下每个容器的 share 是 1024。这个 share 是相对的，本身并不能代表任何确定的意义。当主机上有多个容器运行时，每个容器占用的 CPU 时间比例为它的 share 在总额中的比例。docker 会根据主机上运行的容器和进程动态调整每个容器使用 CPU 的时间比例。

例子：

如果主机上有两个一直使用 CPU 的容器（为了简化理解，不考虑主机上其他进程），其 CPU share 都是 1024，那么两个容器 CPU 使用率都是 50%；如果把其中一个容器的 share 设置为 512，那么两者 CPU 的使用率分别为 67% 和 33%；如果删除 share 为 1024 的容器，剩下来容器的 CPU 使用率将会是 100%。

好处：

能保证 CPU 尽可能处于运行状态，充分利用 CPU 资源，而且保证所有容器的相对公平；

缺点：

无法指定容器使用 CPU 的确定值。

设置 CPU share 的参数：

-c --cpu-shares，它的值是一个整数

我的机器是 4 核 CPU，因此运行一个stress容器,使用 stress 启动 4 个进程来产生计算压力：（无CPU限制）

bash 复制代码 
[root@yixuan ~]# docker pull progrium/stress
[root@yixuan ~]# yum install -y htop
[root@yixuan ~]# docker run --rm -it progrium/stress --cpu 4
stress: info: [1] dispatching hogs: 4 cpu, 0 io, 0 vm, 0 hdd
stress: dbug: [1] using backoff sleep of 12000us
stress: dbug: [1] --> hogcpu worker 4 [6] forked
stress: dbug: [1] using backoff sleep of 9000us
stress: dbug: [1] --> hogcpu worker 3 [7] forked
stress: dbug: [1] using backoff sleep of 6000us
stress: dbug: [1] --> hogcpu worker 2 [8] forked
stress: dbug: [1] using backoff sleep of 3000us
stress: dbug: [1] --> hogcpu worker 1 [9] forked

在另外一个 terminal 使用 htop 查看资源的使用情况：

上图中看到，CPU 四个核资源都达到了 100%。

为了比较，另外启动一个 share 为 512 的容器：

bash 复制代码 
# 1.先将没有做限制的命令运行起来
[root@yixuan ~]# docker run --rm -it progrium/stress --cpu 4

#2.在开启一个终端，运行做了CPU限制的命令
[root@yixuan ~]# docker run --rm -it -c 512 progrium/stress --cpu 4
stress: info: [1] dispatching hogs: 4 cpu, 0 io, 0 vm, 0 hdd
stress: dbug: [1] using backoff sleep of 12000us
stress: dbug: [1] --> hogcpu worker 4 [6] forked
stress: dbug: [1] using backoff sleep of 9000us
stress: dbug: [1] --> hogcpu worker 3 [7] forked
stress: dbug: [1] using backoff sleep of 6000us
stress: dbug: [1] --> hogcpu worker 2 [8] forked
stress: dbug: [1] using backoff sleep of 3000us
stress: dbug: [1] --> hogcpu worker 1 [9] forked

#3.在开启一个终端执行htop命令
[root@yixuan ~]# htop

因为默认情况下，容器的 CPU share 为 1024，所以这两个容器的 CPU 使用率应该大致为 2：1，下面是启动第二个容器之后的监控截图：

两个容器分别启动了四个 stress 进程，第一个容器 stress 进程 CPU 使用率都在 60% 左右，第二个容器 stress 进程 CPU 使用率在 30% 左右，比例关系大致为 2：1，符合之前的预期。

1.2 限制CPU 核数

限制容器能使用的 CPU 核数

-c --cpu-shares 参数只能限制容器使用 CPU 的比例，或者说优先级，无法确定地限制容器使用 CPU 的具体核数；从 1.13 版本之后，docker 提供了 --cpus 参数可以限定容器能使用的 CPU 核数。这个功能可以让我们更精确地设置容器 CPU 使用量，是一种更容易理解也因此更常用的手段.
--cpus 后面跟着一个浮点数，代表容器最多使用的核数，可以精确到小数点二位，也就是说容器最小可以使用 0.01 核 CPU。

限制容器只能使用 1.5 核数 CPU：

bash 复制代码 
[root@yixuan ~]# docker run --rm -it --cpus 1.5 progrium/stress --cpu 3
stress: info: [1] dispatching hogs: 3 cpu, 0 io, 0 vm, 0 hdd
stress: dbug: [1] using backoff sleep of 9000us
stress: dbug: [1] --> hogcpu worker 3 [6] forked
stress: dbug: [1] using backoff sleep of 6000us
stress: dbug: [1] --> hogcpu worker 2 [7] forked
stress: dbug: [1] using backoff sleep of 3000us
stress: dbug: [1] --> hogcpu worker 1 [8] forked

在容器里启动三个 stress 来跑 CPU 压力，如果不加限制，这个容器会导致 CPU 的使用率为 300% 左右（也就是说会占用三个核的计算能力）。实际的监控如下图：

可以看到，每个 stress 进程 CPU 使用率大约在 50%，总共的使用率为 150%，符合 1.5 核的设置。

如果设置的 --cpus 值大于主机的 CPU 核数，docker 会直接报错：

bash 复制代码 
[root@yixuan ~]# docker run --rm -it --cpus 8 progrium/stress --cpu 3  #启用三个进程做测试
docker: Error response from daemon: Range of CPUs is from 0.01 to 4.00, as there are only 4 CPUs available.
See 'docker run --help'.

如果多个容器都设置了 --cpus ，并且它们之和超过主机的 CPU 核数，并不会导致容器失败或者退出，这些容器之间会竞争使用 CPU，具体分配的 CPU 数量取决于主机运行情况和容器的 CPU share 值。也就是说 --cpus 只能保证在 CPU 资源充足的情况下容器最多能使用的 CPU 数，docker 并不能保证在任何情况下容器都能使用这么多的 CPU（因为这根本是不可能的）。

1.3 CPU 绑定

限制容器运行在某些 CPU 核

注：一般并不推荐在生产中这样使用

docker 允许调度的时候限定容器运行在哪个 CPU 上。

案例：

假如主机上有 4 个核，可以通过 --cpuset 参数让容器只运行在前两个核上：

bash 复制代码 
[root@yixuan ~]# docker run --rm -it --cpuset-cpus=0,1 progrium/stress --cpu 2 
stress: info: [1] dispatching hogs: 2 cpu, 0 io, 0 vm, 0 hdd
stress: dbug: [1] using backoff sleep of 6000us
stress: dbug: [1] --> hogcpu worker 2 [6] forked
stress: dbug: [1] using backoff sleep of 3000us
stress: dbug: [1] --> hogcpu worker 1 [7] forked

这样，监控中可以看到只有前面两个核 CPU 达到了 100% 使用率。

2. mem资源限制

docker 默认没有对容器内存进行限制，容器可以使用主机提供的所有内存。

不限制内存带来的问题：

这是非常危险的事情，如果某个容器运行了恶意的内存消耗软件，或者代码有内存泄露，很可能会导致主机内存耗尽，因此导致服务不可用。可以为每个容器设置内存使用的上限，一旦超过这个上限，容器会被杀死，而不是耗尽主机的内存。

限制内存带来的问题：

限制内存上限虽然能保护主机，但是也可能会伤害到容器里的服务。如果为服务设置的内存上限太小，会导致服务还在正常工作的时候就被 OOM 杀死；如果设置的过大，会因为调度器算法浪费内存。

合理做法：

  1. 为应用做内存压力测试，理解正常业务需求下使用的内存情况，然后才能进入生产环境使用 2. 一定要限制容器的内存使用上限，尽量保证主机的资源充足，一旦通过监控发现资源不足，就进行扩容或者对容器进行迁移如果可以（内存资源充足的情况） 3. 尽量不要使用 swap，swap 的使用会导致内存计算复杂，对调度器非常不友好

docker 限制容器内存使用量:

docker 启动参数中，和内存限制有关的包括（参数的值一般是内存大小，也就是一个正数，后面跟着内存单位 b、k、m、g，分别对应 bytes、KB、MB、和 GB): ​

-m --memory：容器能使用的最大内存大小，最小值为 4m

如果限制容器的内存使用为 64M，在申请 64M 资源的情况下，容器运行正常（如果主机上内存非常紧张，并不一定能保证这一点）：

bash 复制代码 
[root@yixuan ~]# docker run --rm -it -m 64m progrium/stress --vm 1 --vm-bytes 64M --vm-hang 0
stress: info: [1] dispatching hogs: 0 cpu, 0 io, 1 vm, 0 hdd
stress: dbug: [1] using backoff sleep of 3000us
stress: dbug: [1] --> hogvm worker 1 [6] forked
stress: dbug: [6] allocating 67108864 bytes ...
stress: dbug: [6] touching bytes in strides of 4096 bytes ...
stress: dbug: [6] sleeping forever with allocated memory

容器可以正常运行。
-m 64m：限制你这个容器只能使用64M
--vm-bytes 64M：将内存撑到64兆是不会报错，因为我有64兆内存可用。
hang:就是卡在这里。
--vm：生成几个占用内存的进程

而如果申请 150M 内存，会发现容器里的进程被 kill 掉了（worker 6 got signal 9，signal 9 就是 kill 信号）

bash 复制代码 
[root@yixuan ~]# docker run --rm -it -m 64m progrium/stress --vm 1 --vm-bytes 150M --vm-hang 0
stress: info: [1] dispatching hogs: 0 cpu, 0 io, 1 vm, 0 hdd
stress: dbug: [1] using backoff sleep of 3000us
stress: dbug: [1] --> hogvm worker 1 [6] forked
stress: dbug: [6] allocating 157286400 bytes ...
stress: dbug: [6] touching bytes in strides of 4096 bytes ...
stress: FAIL: [1] (416) <-- worker 6 got signal 9
stress: WARN: [1] (418) now reaping child worker processes
stress: FAIL: [1] (422) kill error: No such process
stress: FAIL: [1] (452) failed run completed in 1s

3. 限制IO

限制bps和iops bps是 byte per second ，每秒读写的数量

iops是 io per second ，每秒IO的次数

注:目前Block I0限额只对direct IO (不使用文件缓存)有效。
可以同过下面的参数控制容器的bps和iops；

--device-read-bps:限制读某个设备的bps.

--devce-write-bps:限制写某个设备的bps.

--device-read-iops:限制读某个设备的iops.

--device-write-iops: 限制写某个设备的iops.
限制情况下：

[root@newrain ~]# docker run -it --device-write-bps /dev/sda:30MB ubuntu

root@10845a98036e:/# time dd if=/dev/zero of=test.out bs=1M count=800 oflag=direct

结果如下图

不限制情况下：

[root@newrain ~]# docker run -it ubuntu

root@10845a98036e:/# time dd if=/dev/zero of=test.out bs=1M count=800 oflag=direct

结果如下图

二、端口转发

使用端口转发解决容器端口访问问题

-p:创建应用容器的时候，一般会做端口映射，这样是为了让外部能够访问这些容器里的应用。可以用多个-p指定多个端口映射关系。

mysql应用端口转发：

查看本地地址：

bash 复制代码 
[root@yixuan ~]# ip a 
...
2: ens33: <BROADCAST,MULTICAST,UP,LOWER_UP> mtu 1500 qdisc pfifo_fast state UP qlen 1000
    link/ether 00:0c:29:9c:bf:66 brd ff:ff:ff:ff:ff:ff
    inet 192.168.246.141/24 brd 192.168.246.255 scope global dynamic ens33
       valid_lft 5217593sec preferred_lft 5217593sec
    inet6 fe80::a541:d470:4d9a:bc29/64 scope link 
       valid_lft forever preferred_lft forever

运行容器：使用-p作端口转发，把本地3307转发到容器的3306，其他参数需要查看发布容器的页面提示

bash 复制代码 
[root@yixuan ~]# docker pull daocloud.io/library/mysql:5.7
[root@yixuan ~]# docker run -d --name mysql1 -p 3307:3306  -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=Qf@123! daocloud.io/library/mysql:5.7
a4327dbddf665b4302c549320bff869b8a027c2e1eead363d84ce5d06acf2698

-e MYSQL_ROOT_PASSWORD= 设置环境变量，这里是设置mysql的root用户的密码

通过本地IP：192.168.246.141的3307端口访问容器mysql1内的数据库，出现如下提示恭喜你

bash 复制代码 
# 1.安装一个mysql客户端
[root@yixuan ~]# yum install -y mysql

# 2.登录
[root@yixuan ~]# mysql -uroot -p'Qf@123!' -h 192.168.246.141 -P3307
Welcome to the MariaDB monitor.  Commands end with ; or \g.
Your MySQL connection id is 3
Server version: 5.7.26 MySQL Community Server (GPL)

Copyright (c) 2000, 2018, Oracle, MariaDB Corporation Ab and others.

Type 'help;' or '\h' for help. Type '\c' to clear the current input statement.

MySQL [(none)]>
bash 复制代码 
# -P（大P）:当使用-P标记时，Docker 会随机映射一个 32768~49900 的端口到内部容器开放的网络端口。如下：

[root@yixuan ~]# docker pull daocloud.io/library/redis
[root@yixuan ~]# docker images
REPOSITORY                   TAG        IMAGE ID            CREATED           SIZE
daocloud.io/library/redis    latest     598a6f110d01        2months ago       118MB

[root@yixuan ~]# docker run --name myredis -P -d daocloud.io/library/redis
ca06a026d84a0605d9a9ce6975389a79f4ab9a9a043a03f088cd909c1fe52e29

[root@yixuan ~]# docker ps 
CONTAINER ID        IMAGE                           COMMAND                  CREATED             STATUS              PORTS                               NAMES
ca06a026d84a        daocloud.io/library/redis       "docker-entrypoint.s..."   22 seconds ago      Up 21 seconds       0.0.0.0:32768->6379/tcp             myredis

从上面的结果中可以看出，本地主机的32768端口被映射到了redis容器的6379端口上，也就是说访问本机的32768端口即可访问容器内redis端口。

在别的机器上通过上面映射的端口32768连接这个容器的redis

bash 复制代码 
[root@docker-server2 ~]# yum install -y redis
[root@docker-server2 ~]# redis-cli -h 192.168.246.141 -p 32768
192.168.246.141:32768> ping
PONG
192.168.246.141:32768>

三、容器卷

把本地宿主机上面的某一个目录挂载到容器里面的目录去。这两个目录都不用提前存在，会自动创建

新卷只能在容器创建过程当中挂载

bash 复制代码 
[root@yixuan ~]# docker run -it --name testnginx -v /test:/test2 daocloud.io/library/nginx /bin/bash
root@86320e734cd1:/# ls
root@86320e734cd1:/# ctrl+p+q  #退出

# 测试：
[root@yixuan ~]# cd /test/
[root@yixuan test]# ls
[root@yixuan test]# touch a.txt 
[root@yixuan test]# cd
[root@yixuan ~]# docker exec -it testnginx /bin/bash
root@86320e734cd1:/# cd test2/
root@86320e734cd1:/test2# ls
a.txt

# 共享文件：
[root@yixuan ~]# mkdir /dir
[root@yixuan ~]# vim /dir/a.txt
123
[root@yixuan ~]# docker run -it --name testnginx2 -v /dir/a.txt:/dir1/a.txt daocloud.io/library/nginx /bin/bash
root@f899be627552:/# cat dir1/a.txt 
123
root@f899be627552:/#
# 注意：如果是共享文件，修改宿主机上面的文件内容，容器里面的文件不会同步更新，如果在容器里面进行修改文件，本地会同步。

共享其他容器的卷（其他容器用同一个卷）：

bash 复制代码 
[root@yixuan ~]# docker run -it --name testnginx1 --volumes-from testnginx daocloud.io/library/nginx /bin/bash

root@50e6f726335c:/# ls
bin   dev  home  lib64	mnt  proc  run	 srv  test2  usr
boot  etc  lib	 media	opt  root  sbin  sys  tmp    var

root@50e6f726335c:/# cd test2/

root@50e6f726335c:/test2# ls
a.txt

实际应用中可以利用多个-v选项把宿主机上的多个目录同时共享给新建容器：

比如：

bash 复制代码 
# docker run -it -v /abc:/abc -v /def:/def 1ae9

四、部署centos7容器应用

镜像下载：

bash 复制代码 
[root@yixuan ~]# docker pull daocloud.io/library/centos:7

systemd 整合:

因为 systemd 要求 CAPSYSADMIN 权限，从而得到了读取到宿主机 cgroup 的能力，CentOS7 中已经用 fakesystemd 代替了 systemd 。 但是我们使用systemd，可用参考下面的 Dockerfile：

bash 复制代码 
[root@yixuan ~]# mkdir test
[root@yixuan ~]# cd test/
[root@yixuan test]# vim Dockerfile
FROM daocloud.io/library/centos:7
MAINTAINER "soso"  soso@qq.com
ENV container docker

RUN yum -y swap -- remove fakesystemd -- install systemd systemd-libs
RUN yum -y update; yum clean all; \
(cd /lib/systemd/system/sysinit.target.wants/; for i in *; do [ $i == systemd-tmpfiles-setup.service ] || rm -f $i; done); \
rm -f /lib/systemd/system/multi-user.target.wants/*;\
rm -f /etc/systemd/system/*.wants/*;\
rm -f /lib/systemd/system/local-fs.target.wants/*; \
rm -f /lib/systemd/system/sockets.target.wants/*udev*; \
rm -f /lib/systemd/system/sockets.target.wants/*initctl*; \
rm -f /lib/systemd/system/basic.target.wants/*;\
rm -f /lib/systemd/system/anaconda.target.wants/*;

VOLUME [ "/sys/fs/cgroup" ]

CMD ["/usr/sbin/init"]

这个Dockerfile删除fakesystemd 并安装了 systemd。然后再构建基础镜像:

bash 复制代码 
[root@yixuan test]# docker build -t local/c7-systemd .

执行没有问题这就生成一个包含 systemd 的应用容器示例

bash 复制代码 
[root@yixuan test]# docker images
REPOSITORY         TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE
local/c7-systemd   latest              a153dcaa642e        6 minutes ago       391MB

为了使用像上面那样包含 systemd 的容器，需要创建一个类似下面的Dockerfile：

bash 复制代码 
[root@yixuan test]# mkdir http
[root@yixuan test]# cd http/
[root@yixuan http]# vim Dockerfile
FROM local/c7-systemd
RUN yum -y install httpd; yum clean all; systemctl enable httpd.service
EXPOSE 80
CMD ["/usr/sbin/init"]

构建镜像:

bash 复制代码 
[root@yixuan http]# docker build -t local/c7-systemd-httpd .

运行包含 systemd 的应用容器:

为了运行一个包含 systemd 的容器，需要使用--privileged选项， 并且挂载主机的 cgroups 文件夹。 下面是运行包含 systemd 的 httpd 容器的示例命令：

bash 复制代码 
[root@yixuan http]# docker run --privileged -tid -v /sys/fs/cgroup:/sys/fs/cgroup:ro -p 80:80 local/c7-systemd-httpd

--privileged:授权提权。让容器内的root用户拥有正真root权限(有些权限是没有的)

注意：如果不加会运行在前台(没有用-d)，可以用ctrl+p+q放到后台去

测试可用：

bash 复制代码 
[root@yixuan http]# yum install -y elinks
[root@yixuan http]# elinks --dump http://192.168.246.141  #apache的默认页面
                                 Testing 123..

   This page is used to test the proper operation of the [1]Apache HTTP
   server after it has been installed. If you can read this page it means
   that this site is working properly. This server is powered by [2]CentOS.

再来个安装openssh-server的例子：

bash 复制代码 
[root@yixuan http]# cd ..
[root@yixuan test]# mkdir ssh
[root@yixuan test]# cd ssh/
[root@yixuan ssh]# vim Dockerfile
FROM local/c7-systemd
RUN yum -y install openssh-server; yum clean all; systemctl enable sshd.service
RUN echo 1 | passwd --stdin root
EXPOSE 22
CMD ["/usr/sbin/init"]
[root@yixuan ssh]# docker build --rm -t local/c7-systemd-sshd .
[root@yixuan ssh]# docker run --privileged -tid -v /sys/fs/cgroup:/sys/fs/cgroup:ro -p 2222:22 local/c7-systemd-sshd
[root@yixuan ssh]# ssh 192.168.246.141 -p 2222
[root@ce1af52a6f6c ~]#

五、docker数据存储位置

bash 复制代码 
# 查看存储路径
[root@yixuan ~]# docker info | grep Root
 Docker Root Dir: /var/lib/docker
 
# 修改默认存储位置：
在dockerd的启动命令后面追加--data-root参数指定新的位置
[root@yixuan ~]# vim  /usr/lib/systemd/system/docker.service
ExecStart=/usr/bin/dockerd -H fd:// --containerd=/run/containerd/containerd.sock --data-root=/data

[root@yixuan ~]# systemctl daemon-reload 
[root@yixuan ~]# systemctl restart docker

# 查看是否生效：
[root@yixuan ~]# docker info | grep Root
 Docker Root Dir: /data
 
[root@yixuan ~]# cd /data/
[root@yixuan data]# ls
builder  buildkit  containers  image  network  overlay2  plugins  runtimes  swarm  tmp  trust  volumes

六、docker网络

容器网络分类

查看当前网络：

bash 复制代码 
[root@yixuan ~]# docker network list
NETWORK ID          NAME                DRIVER              SCOPE
9b902ee3eafb        bridge              bridge              local
140a9ff4bb94        host                host                local
d1210426b3b0        none                null                local

docker安装后，默认会创建三种网络类型，bridge、host和none以及自定义网络模式

1、bridge:网络桥接

默认情况下启动、创建容器都是用该模式，所以每次docker容器重启时会按照顺序获取对应ip地址。

2、none：无指定网络

启动容器时，可以通过--network=none,docker容器不会分配局域网ip

3、host：主机网络

docker容器和主机共用一个ip地址。

使用host网络创建容器：

[root@yixuan ~]# docker run -it --name testnginx2 --net host 98ebf73ab

[root@yixuan ~]# netstat -lntp | grep 80

tcp6 0 0 :::80 :::* LISTEN 3237/docker-proxy

浏览器访问宿主ip地址

4、固定ip:

创建固定Ip的容器：

bash 复制代码 
# 4.1、创建自定义网络类型，并且指定网段
[root@yixuan ~]# docker network create --subnet=192.168.0.0/16 staticnet
4efd309244c6ad70eda2d047a818a3aec5b162f5ca29fb6024c09a5efbf15854

# 通过docker network ls可以查看到网络类型中多了一个staticnet:
[root@yixuan ~]# docker network ls
NETWORK ID          NAME                DRIVER              SCOPE
9b902ee3eafb        bridge              bridge              local
140a9ff4bb94        host                host                local
d1210426b3b0        none                null                local
4efd309244c6        staticnet           bridge              local
bash 复制代码 
 # 4.2、使用新的网络类型创建并启动容器
 [root@yixuan ~]# docker run -itd --name userserver --net staticnet --ip 192.168.0.2 daocloud.io/library/centos:7
 
# 通过docker inspect可以查看容器ip为192.168.0.2:
 [root@yixuan ~]# docker inspect userserver | grep -i ipaddress
            "SecondaryIPAddresses": null,
            "IPAddress": "",
            "IPAddress": "192.168.0.2",

# 关闭容器并重启，发现容器ip并未发生改变

5、自定义网络模式

自定义网络模式：Docker 还允许创建自定义网络来实现更灵活的网络配置。在自定义网络模式下，可以创建一个独立的网络，并将容器连接到该网络中。这样可以在自定义网络中实现容器之间的通信，同时也可以通过网络的连接方式将容器连接到宿主机网络或其他网络。

相关推荐
向阳121811 分钟前
Dubbo负载均衡
java·运维·负载均衡·dubbo
荒Huang1 小时前
Linux挖矿病毒（kswapd0进程使cpu爆满）
linux·运维·服务器
海阔天空_20131 小时前
Python pyautogui库：自动化操作的强大工具
运维·开发语言·python·青少年编程·自动化
桥田智能1 小时前
气爪在自动化装配线中是如何应用的？
运维·自动化
MonkeyKing_sunyuhua1 小时前
ubuntu22.04 docker-compose安装postgresql数据库
数据库·docker·postgresql
追风林2 小时前
mac m1 docker本地部署canal 监听mysql的binglog日志
java·docker·mac
€☞扫地僧☜€3 小时前
docker 拉取MySQL8.0镜像以及安装
运维·数据库·docker·容器
茶馆大橘3 小时前
微服务系列六：分布式事务与seata
分布式·docker·微服务·nacos·seata·springcloud
其乐无涯3 小时前
服务器技术（一）--Linux基础入门
linux·运维·服务器
Diamond技术流3 小时前
从0开始学习Linux——网络配置
linux·运维·网络·学习·安全·centos
热门推荐
01【HarmonyOS】HUAWEI DevEco Studio 下载地址汇总02(欧拉)openEuler系统添加网卡文件配置流程、(欧拉)openEuler系统手动配置ipv6地址流程、(欧拉)openEuler系统网络管理说明03组基轨迹建模 GBTM的介绍与实现（Stata 或 R）04【AIGC】重塑未来的科技巨轮05全面解析：构建基于深度学习的安全帽检测系统（UI界面+YOLO代码+数据集）06【经验分享】Ubuntu22.04安装微信(linux官方版)07基于YOLOv10深度学习的CT扫描图像肾结石智能检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标检测08Ubuntu 20.04使用Livox mid 360 测试 FAST_LIO09RAG 实践- Ollama+RagFlow 部署本地知识库10【TC3xx芯片】TC3xx芯片电源管理系统PMS详解