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docker启动远程管理接口

默认情况下 Docker 的守护进程启动会生成一个 socket (/var/run/docker.sock)进程通信文件,而并没有监听端口,只能在本机操作 Docker。如果想在其它地方操作 Docker 主机,就需要让 Docker 主机监听一个端口号,这样可以通过端口号就能实现远程操作。Docker 提供了 Python API Client,所以可以直接用Python直接和 Docker 守护进程通信。 一、在 Docker 主机上安装 docker-py pip install docker-py 二、修改docker配置文件/etc/sysconfig/docker,添加以下参数,启用监听端口 other_args='--insecure-registry 10.44.86.222:5000 --graph=/data/docker/images --registry-mirror=https://10.44.86.222:5000 -H tcp://10.44.86.222:9527 -H unix:///var/run/docker.sock' 三、测试连接 [root@ali-sz01-qgz-prd-048 /root]#python Python 2.7.8 (default, Feb 2 2016, 10:07:49) [GCC 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-16)] on linux2 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import docker >>> client = docker.Client(base_url='tcp://10.44.86.222:9527',version='1.21',timeout=5) >>> print(client.images()) [{u'Created': 1454489329, u'Labels': {}, u'VirtualSize': 760166676, u'ParentId': u'4378e9fcb6924ee8b3a21c61dd7e7e2bb95b159b73d61cbc73059af108fe1efe', u'RepoTags': [u'tomcat-basess:latest'], u'RepoDigests': [], u'Id': u'2898c52a54b4a6fb0dd83ce1a18ae17e7504b0d1206540ba7529cedc363d51b9', u'Size': 0}, {u'Created': 1454489177, u'Labels': {}, u'VirtualSize': 760166676, u'ParentId': u'4378e9fcb6924ee8b3a21c61dd7e7e2bb95b159b73d61cbc73059af108fe1efe', u'RepoTags': [u'tomcat-bases:latest'], u'RepoDigests': [], u'Id': u'a0793529d2eb91e6eba33fcc2b5f6831252d30a3647a217a4088a0f0ae401491', u'Size': 0}, {u'Created': 1454488647, u'Labels': {}, u'VirtualSize': 760166676, u'ParentId': u'4378e9fcb6924ee8b3a21c61dd7e7e2bb95b159b73d61cbc73059af108fe1efe', u'RepoTags': [u'tomcat-base:latest'], u'RepoDigests': [], u'Id': u'c3040687f5b468c25247f497fadefce0ab208bbc5bb7743a68d5b94db0462ede', u'Size': 0}, {u'Created': 1454470181, u'Labels': None, u'VirtualSize': 381670700, u'ParentId': u'', u'RepoTags': [u'centos6-base:latest', u'10.44.86.222:5000/centos6-base:latest'], u'RepoDigests': [], u'Id': u'61520f109a13674ea1a0cfd8750e6b52552a4bcce6d3b30ef9ea549a451366c5', u'Size': 381670700}, {u'Created': 1454399313, u'Labels': None, u'VirtualSize': 381670724, u'ParentId': u'', u'RepoTags': [u'10.44.86.222:5000/centos6.7-base:latest'], u'RepoDigests': [], u'Id': u'0d58c43c95548fa41f7b64c3756f61616da129ee8cd94bc7ba8fe7a60f064f1b', u'Size': 381670724}, {u'Created': 1453844265, u'Labels': None, u'VirtualSize': 422820953, u'ParentId': u'4b0669413b8f2e10c5b06c5386713d2ccfde1b0edb05cd76504d7b9f46b0e775', u'RepoTags': [u'registry:latest'], u'RepoDigests': [], u'Id': u'07d93e41c370ee6d181a969117b4e0fefd9554659159ecc156e6d2f092ab6f44', u'Size': 0}] >>> 四、版本对应错误解决方案 如果客户端版本与服务端版本对应不上,报以下错误,可以通过升级docker方式解决 Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/usr/local/python/lib/python2.7/site-packages/docker/api/container.py", line 68, in containers res = self._result(self._get(u, params=params), True) File "/usr/local/python/lib/python2.7/site-packages/docker/client.py", line 146, in _result self._raise_for_status(response) File "/usr/local/python/lib/python2.7/site-packages/docker/client.py", line 142, in _raise_for_status raise errors.APIError(e, response, explanation=explanation) docker.errors.APIError: 400 Client Error: Bad Request ("client is newer than server (client API version: 1.21, server API version: 1.19)") 升级方法: 1、下载docker最近稳定版 curl -sSL -O https://get.docker.com/builds/Linux/x86_64/docker-1.9.1 2、停止docker服务并备份文件 service docker stop mv /usr/bin/docker /usr/bin/docker_bak 3、升级docker mv docker-1.9.1 /usr/bin/docker chmod +x /usr/bin/docker service docker start 4、查看最新版本 docker -v 本文转自aaron428 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/aaronsa/1741088,如需转载请自行联系原作者

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说说iOS与内存管理(中)

0. 内存工具 针对iOS开发,我们所能使用的内存排查工具选择其实并不算特别多。最主要的调试工具就是Instruments。然而,如果仔细探查细节,Instruments还是集成了很多不错的调试模板/Library的。 本文针对如下几类应用场景,对通用的调试方法做基本介绍: 最基本最常用的内存问题场景——内存泄露、过度释放 malloc相关的堆内存分配问题排查相关工具 其它内存工具 1. 内存泄露与过度释放 我们应该都知道,iOS开发过程中,使用Objective-C分配的堆内存都是通过引用计数来做保留和释放的。一块内存初始分配,引用计数为1,此后每新增一个强引用,引用计数增加1;释放正好相反,每一次release,引用计数减1,直到为0,对象所用内存被真正free掉,以被再次复用。然而,实际开发当中,总有一些原因导致引用计数无法按正常逻辑减少到0,或者减少到0之后仍然被调用release,前者是内存泄露,后者则是过度释放。 当内存泄露发生时,运行的App不会直接第发生明显问题,但废弃内存得不到回收,在长时间持续运行后,App进程会由于可用内存不断变低而被kill或带来其它隐患。 避免内存泄露,首要是有良好的代码习惯,避免循环引用、会用weak,其次可以通过Analyze来进行静态代码检查,以发现在语法上显而易见的内存泄露问题。但更多时候,内存泄露是运行时的问题,这时可用Instruments中的Allocation和Leaks来不断重复操作App,发现和定位内存泄露点。 当运行时发生显示内存泄露时,Leaks会在时间轴上标出红色指示线,同时在Instruments的下方会列出调用细节,结合系统提供的malloc历史,其中包含引用计数变化情况,以及调用栈可以很直接地找到泄露原因。 同时对于一些“隐式”的情况,需要反复操作,同时观察Allocation中只增不减,一直创建新对象而不释放老对象的情况。 过度释放,是对同一个对象释放了过多的次数,其实当引用计数降到0时,对象占用的内存已经被释放掉,此时指向原对象的指针就成了“悬垂指针”,如若再对其进行任何方法的调用,(原则上)都会直接crash(然而由于某些特殊的情况,不会马上crash)。 对于这种问题,可以直接使用Zombie,当过度释放发生时会立即停在发生问题的位置,同时结合内存分配释放历史和调用栈,可以发现问题。 至于上文提到的不会crash的原因,其实有很多,比如: 对象内存释放时,所用内存并没有完全被擦除,仍有旧对象部分数据可用 原内存位置被写入同类或同样结构的数据 2. malloc库提供的相关工具 上一段提到,对象释放时,所用内存并没有完全被擦除,仍有旧对象部分数据可用,如果不使用Zombie调试,App可能不会直接crash。对付这种情况,其实很简单,可以在对象内存释放时写入无意义数据,如0×55,0xaa等,而系统已经帮我们做了这个工具,那就是Scribble,在Xcode的Edit Scheme里,Diagnostics Tab下勾选Enable Scribble。 Scribble其实是malloc库(libsystem_malloc.dylib)自身提供的调试方案,除了Scribble,malloc还提供了很多其它的调试工具/方案,在Diagnostics Tab下你应该都看到了。其实,malloc可用的工具还不止这些,通过环境变量至少还可以添加如下调试参数: MallocLogFile MallocGuardEdges MallocDoNotProtectPrelude MallocDoNotProtectPostlude StackLogging StackLoggingNoCompact MallocCorruptionAbort MallocNanoZone MallocCheckHeap 其中,有几个参数是和记录分配历史的日志有关的。 除此之外,Xcode里还提供了Guard malloc,这个是等同于默认malloc库功能的另外一个调试库,为了定位大内存越界访问问题,不过只能在模拟器上使用(个人分析是因为真机根本承受不起保护页内存消耗)。 对以上参数的实现细节感兴趣的,可以参看苹果开放出来的malloc源码。 3. 其它 下面我还想对Instruments里的三样东西做简要介绍: Allocation Activity Monitor VM Tracker Allocation针对堆内存及匿名映射的情况提供了详细的数据,包括某类对象有多少个,对象的具体地址,占用多大内存等。通过Allocation,可以对我们开发中实际接触到的内存有非常全面的把握。 Activity Monitor则从系统的层面,对主要进程的CPU、内存、网络等数据做分析。从内存方面看,我们可以知道占用系统内存最大的5个App,它提供的数据包含了实际物理内存和虚拟内存部分。 VM Tracker则可以告诉我们哪些部分是Dirty的,Dirty的数据系统不会直接清理掉,因为这些数据是被写过的,无法通过外部存储直接生成,只能维持在内存当中。此外,通过VM Tracker我们还可以看到Region Map,看到进程地址空间各部分的映射情况。 除了上面提到的这些,对于诡异的内存问题,我们可以对Xcode7中的Address Sanitizer期待和试用下,也许它真得能帮我们解决好多问题! 本文转自ljianbing51CTO博客,原文链接: http://blog.51cto.com/ljianbing/1865151,如需转载请自行联系原作者

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IOT01-设备管理

1、设备信息表 iot_device 字段编号 字段描述 高速缓存 id ID编号 - device_code 设备编号 code device_code 设备编号 - device_name 设备名称 - device_pwd 设备名称 pwd protocol 设备协议 - address 设备安装地址 - status 数据状态 1、表正常、2 禁用 - - 设备最后采集时间 lt 2、设备数据表 iot_point 字段编号 字段描述 高速缓存 id ID编号 - device_id 设备ID - device_code 设备编号 dcode data_type 数据类型 dtype data_code 数据编号 code data_name 数据名称 - data_range 仪表量程 range data_expr 仪表修正公式 expr data_scale 仪表的数据精度 scale data_unit 仪表的数据单位 - data_cycle 数据的采集周期,单位分钟数 cycle data_yield 单位周期最大量 yield data_multiple 单位周期内达到产量的多少倍,表示异常 multiple data_lj 仪表是否连续增长 lj data_clean 数据清理 clean status 数据状态 1、表正常、2 禁用 - row_sort 排序 - - 设备最后采集原始值 lo - 设备最后采集计算值 lv - 设备上次产量 lb - 设备上次时间 ls - 设备最后采集时间 lt 3、产量计算逻辑 image.png 4、iot_origin 字段编号 字段描述 o 原始值 v 计算值 b 本次量 s 本次时长,单位秒 st 系统时间 4、iot_base 字段编号 字段描述 so 开始原始值 sv 开始计算值 eo 结束原始值 ev 结束计算值 b 本次 sr 开始值引用 er 结束值引用 st 系统时间 5、iot_instant 字段编号 字段描述 o 开始原始值 v 开始计算值 r 开始计算值 st 系统时间

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Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux

Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

WebStorm

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WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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