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docker专题(2)：docker常用管理命令（下）

1. 开启/停止/重启container（start/stop/restart） 容器可以通过run新建一个来运行，也可以重新start已经停止的container，但start不能够再指定容器启动时运行的指令，因为docker只能有一个前台进程。 容器stop（或Ctrl+D）时，会在保存当前容器的状态之后退出，下次start时保有上次关闭时更改。而且每次进入attach进去的界面是一样的，与第一次run启动或commit提交的时刻相同。 CONTAINER_ID=$(docker start <containner_id>) docker stop $CONTAINER_ID docker restart $CONTAINER_ID 关于这几个命令可以通过一个完整的实例使用：docker如何创建一个运行后台进程的容器并同时提供shell终端。 2. 连接到正在运行中的container（attach） 要attach上去的容器必须正在运行，可以同时连接上同一个container来共享屏幕（与screen命令的attach类似）。 官方文档中说attach后可以通过CTRL-C来detach，但实际上经过我的测试，如果container当前在运行bash，CTRL-C自然是当前行的输入，没有退出；如果container当前正在前台运行进程，如输出nginx的access.log日志，CTRL-C不仅会导致退出容器，而且还stop了。这不是我们想要的，detach的意思按理应该是脱离容器终端，但容器依然运行。好在attach是可以带上--sig-proxy=false来确保CTRL-D或CTRL-C不会关闭容器。 # docker attach --sig-proxy=false $CONTAINER_ID 3. 查看image或container的底层信息（inspect） inspect的对象可以是image、运行中的container和停止的container。 查看容器的内部IP # docker inspect --format='{{.NetworkSettings.IPAddress}}' $CONTAINER_ID 172.17.42.35 4. 删除一个或多个container、image（rm、rmi） 你可能在使用过程中会build或commit许多镜像，无用的镜像需要删除。但删除这些镜像是有一些条件的： 同一个IMAGE ID可能会有多个TAG（可能还在不同的仓库），首先你要根据这些 image names 来删除标签，当删除最后一个tag的时候就会自动删除镜像； 承上，如果要删除的多个IMAGE NAME在同一个REPOSITORY，可以通过docker rmi <image_id>来同时删除剩下的TAG；若在不同Repo则还是需要手动逐个删除TAG； 还存在由这个镜像启动的container时（即便已经停止），也无法删除镜像； TO-DO 如何查看镜像与容器的依存关系 删除容器docker rm <container_id/contaner_name> 删除所有停止的容器 docker rm $(docker ps -a -q) 删除镜像docker rmi <image_id/image_name ...> 下面是一个完整的示例： # docker images <== ubuntu 13.10 195eb90b5349 4 months ago 184.6 MB ubuntu saucy 195eb90b5349 4 months ago 184.6 MB seanlook/ubuntu rm_test 195eb90b5349 4 months ago 184.6 MB 使用195eb90b5349启动、停止一个容器后，删除这个镜像 # docker rmi 195eb90b5349 Error response from daemon: Conflict, cannot delete image 195eb90b5349 because it is tagged in multiple repositories, use -f to force 2014/11/04 14:19:00 Error: failed to remove one or more images 删除seanlook仓库中的tag <== # docker rmi seanlook/ubuntu:rm_test Untagged: seanlook/ubuntu:rm_test 现在删除镜像，还会由于container的存在不能rmi # docker rmi 195eb90b5349 Error response from daemon: Conflict, cannot delete 195eb90b5349 because the container eef3648a6e77 is using it, use -f to force 2014/11/04 14:24:15 Error: failed to remove one or more images 先删除由这个镜像启动的容器 <== # docker rm eef3648a6e77 删除镜像 <== # docker rmi 195eb90b5349 Deleted: 195eb90b534950d334188c3627f860fbdf898e224d8a0a11ec54ff453175e081 Deleted: 209ea56fda6dc2fb013e4d1e40cb678b2af91d1b54a71529f7df0bd867adc961 Deleted: 0f4aac48388f5d65a725ccf8e7caada42f136026c566528a5ee9b02467dac90a Deleted: fae16849ebe23b48f2bedcc08aaabd45408c62b531ffd8d3088592043d5e7364 Deleted: f127542f0b6191e99bb015b672f5cf48fa79d974784ac8090b11aeac184eaaff 注意，上面的删除过程我所举的例子比较特殊——镜像被tag在多个仓库，也有启动过的容器。按照<==指示的顺序进行即可。 5. docker build 使用此配置生成新的image build命令可以从Dockerfile和上下文来创建镜像：docker build [OPTIONS] PATH | URL | - 上面的PATH或URL中的文件被称作上下文，build image的过程会先把这些文件传送到docker的服务端来进行的。 如果PATH直接就是一个单独的Dockerfile文件则可以不需要上下文；如果URL是一个Git仓库地址，那么创建image的过程中会自动git clone一份到本机的临时目录，它就成为了本次build的上下文。无论指定的PATH是什么，Dockerfile是至关重要的，请参考Dockerfile Reference。 请看下面的例子： # cat Dockerfile FROM seanlook/nginx:bash_vim EXPOSE 80 ENTRYPOINT /usr/sbin/nginx -c /etc/nginx/nginx.conf && /bin/bash # docker build -t seanlook/nginx:bash_vim_Df . Sending build context to Docker daemon 73.45 MB Sending build context to Docker daemon Step 0 : FROM seanlook/nginx:bash_vim ---> aa8516fa0bb7 Step 1 : EXPOSE 80 ---> Using cache ---> fece07e2b515 Step 2 : ENTRYPOINT /usr/sbin/nginx -c /etc/nginx/nginx.conf && /bin/bash ---> Running in e08963fd5afb ---> d9bbd13f5066 Removing intermediate container e08963fd5afb Successfully built d9bbd13f5066 上面的PATH为.，所以在当前目录下的所有文件（不包括.dockerignore中的）将会被tar打包并传送到docker daemon（一般在本机），从输出我们可以到Sending build context...，最后有个Removing intermediate container的过程，可以通过--rm=false来保留容器。 TO-DOdocker build github.com/creack/docker-firefox失败。 6. 给镜像打上标签（tag） tag的作用主要有两点：一是为镜像起一个容易理解的名字，二是可以通过docker tag来重新指定镜像的仓库，这样在push时自动提交到仓库。 将同一IMAGE_ID的所有tag，合并为一个新的 # docker tag 195eb90b5349 seanlook/ubuntu:rm_test 新建一个tag，保留旧的那条记录 # docker tag Registry/Repos:Tag New_Registry/New_Repos:New_Tag 7. 查看容器的信息container（ps） docker ps命令可以查看容器的CONTAINER ID、NAME、IMAGE NAME、端口开启及绑定、容器启动后执行的COMMNAD。经常通过ps来找到CONTAINER_ID。docker ps默认显示当前正在运行中的containerdocker ps -a查看包括已经停止的所有容器docker ps -l显示最新启动的一个容器（包括已停止的） 8. 查看容器中正在运行的进程（top） 容器运行时不一定有/bin/bash终端来交互执行top命令，查看container中正在运行的进程，况且还不一定有top命令，这是docker top <container_id/container_name>就很有用了。实际上在host上使用ps -ef|grep docker也可以看到一组类似的进程信息，把container里的进程看成是host上启动docker的子进程就对了。 9. 其他命令 docker还有一些如login、cp、logs、export、import、load、kill等不是很常用的命令，比较简单，请参考官网。
2016-05-17
优秀的个人博客,低调大师

面对 20 亿行代码，Google 如何管理？

【大咖・来了 第7期】10月24日晚8点观看《智能导购对话机器人实践》 面对“Google 这家公司有多大？”这种问题，你可能会用收入、股票价格、客户数量或者是形而上学的影响力来回答这个问题。但是，这还不是全部。Google 作为全球***的互联网公司，我们当然可以用“互联网思维”来思考这个问题，比如用代码数量来衡量它。来自于 Google 的 Rachel Potvin，在周一举办的硅谷工程会议上给了我们一个可以参考的答案。 她表示，运行所有 Google 互联网服务的软件，包括了 Google 搜索、Gmail、Google 地图等，大约有20亿行代码。相比之下，从20世纪80年代就开始开发的 Windows 操作系统——有史以来为单一计算机所开发的最复杂的软件工具之一，只有5000万行代码。 所以简单一刀切的话，建立 Google 相当于建40个 Windows 系统。 当然，5000万行代码驱动的仅仅是 Windows 系统本身，而20亿行代码则是 Google 的全部。Google 的业务覆盖范围及其广，包含了搜索、地图、文档、社交、日历、邮件、视频，以及其他互联网服务，所有20亿行代码都存放在代码资源库中，提供给全部2.5 万名 Google 工程师调用。在公司内部，Google 对待它的代码就像对待一个巨大的操作系统。Potvin 表示：“虽然不能证明这一点，但我认为这是全球***的单一信息库。” Google 是一个极端例子，但它展示了如今的软件在互联网时代有多复杂，以及我们如何改变使用的编码工具和理念，以适应这种复杂性。Google 的巨大资源库仅适用于内部程序员，但在某种程度上，它已经类似于Github——一个向所有公众开放的源代码库，工程师可以通过互联网共享代码。我们正在 走向一个需要经常大规模合作代码的世界，也只有这样才能跟上现代互联网服务的发展。 GitHub 就表示：“Google 拥有2.5万名工程师，他们可以与内部拥有各种不同技能的人分享代码。但是小公司可以使用 GitHub 和开源，得到同样的优势。” 另一方面，建立并运行一个20亿行代码的庞大系统，并不简单。Lambert 表示：“这是一项技术挑战，也是一个巨大壮举，数字相当惊人。” GitHub 可以让程序员轻松共享代码和协作，它涵盖了数以百万计的项目，但没有直接容纳软件项目。Google 则更进了一步，将很多项目合并成一个。鉴于涉及许多工程师以及同时应付如此多代码的难度，能做到这一点十分地疯狂。 Piper Google 为了同时应付所有代码，已经建立了自己的“版本控制系统”：Piper。它在整个庞大的网络基础设施上运行，系统覆盖了10个不同的 Google 数据中心。 这 一系统不仅将所有20亿行代码都存放在单一的系统内，并提供给公司内部工程师调用，更给工程师提供了更多自由，可以使用及合并横跨无数项目的代码。 Potvin 表示：“当你开始一个新项目，Google 已经提供了有丰富资源的图书馆，几乎一切事情都已经帮你完成。更重要的是，工程师可以在所有 Google 服务中进行代码变更和立即部署。更新一件事，就能够更新一切。” 当然使用这个系统也有限制。Potvin 表示，某些高度机密的代码，如PageRank 搜索算法，被存储在一个单独的资源库中，只提供给特定员工。而且，由于Android 和 Chrome两个操作系统与那些在线服务有非常大的区别，Google 会将它们的代码存储在单独的版本控制系统中。但在大多数情况下，Google 代码都是一个整体。 机器程序员 Lambert 指出，构建和运行这样的一个系统，不仅需要知道如何做到这种事，还需要庞大的计算能力。Piper 每天需要处理大约85TB的数据（即85000GB），Google 的 2.5万名工程师每天会对资源库做出45000次提交（修改）。 与 此同时，Piper 还必须能删去人类程序员所产生的大量冗余。它必须确保代码准确无误，程序员不会相互干涉，要能从资源库中删除错误和未使用的代码。而正是存在这一切困 难，Piper不得不接手一些人类的工作。现在，Google 已经从之前的一个版本控制系统Perforce，切换到了 Piper，让机器来完成一部分工作。 这并不意味着 Google 要让机器人编写代码，但它们确实可以生成很多运行软件所需的数据和配置文件。程序员和机器人需要协调一致，维护代码健康。现在已经不只有人类在维护代码了。 让所有人受惠的 “Piper” 其他公司能否受益于同类系统呢？当然能，而且也确实有公司这样做了。Facebook 的主应用有2000万行以上代码，公司把整个事情作为一个单独的项目。还有一些公司以较小规模在做同样的事情，而当这些公司不断接近 Google 或 Facebook 的规模，也会做同样的事。但Google 和 Facebook 都在探索能够改变每个人的方法。 两家巨头正在开发一个开源的版本控制系统，任何人都可以用它来处理大规模代码。它基于现有系统Mercurial，Google正试图扩展 Mercurial 资源库，达到Google的规模。
2015-09-21

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