Markdown 是纯文本的格式，因此并不适合存储，Markdown中， 相关的语法 是 [GitHub](>
iperf，具体要纤细直接去看文档，简单给列条测试：（TCP和UDP知只是两种传输数据的协议）。
TCP测试：
1、客户端执行：/iperf -c host -i 1 -w 1M，其中-w表示TCP window size，host需替换成服务器地址。
2、服务器执行：/iperf -s -i 1 -w 1M '这裏是指定windows如果是 iperf -s则windwos默认大小为8kbyte/s 。
扩展资料：
优势：稳定性。
Linux系统是众所周知最具稳定性的系统;事实上，以Linux系统的美国服务器用户在出现系统崩溃的反馈上比例非常少。这对于用户来说，特别是小型和中小型企业的用户特别有价值，因为服务器系统一旦崩溃对企业的业务会造成很大的影响。
与windows相比，Linux处理不运行的进程的能力远高于windows，因为正是这些进程影响了windows的稳定性的主要因素。
参考资料来源：百度百科-linux服务器
作者 | 天元浪子
来源 | CSDN博客
想要真正理解Docker，就不得不从虚拟化技术的发展历程说起。普遍认为虚拟化技术经历了物理机时代、虚拟机时代，目前已经进入到了容器化时代。可以说，Docker是虚拟化技术不断发展的必然结果。
那么，什么是容器呢？容器和虚拟机有什么不同？Docker和容器又是什么关系呢？搞明白这几个问题，Docker的概念就清晰了。
11 虚拟机和容器
借助于VMWare等软件，可以在一台计算机上创建多个虚拟机，每个虚拟机都拥有独立的 *** 作系统，可以各自独立的运行程序。这种分身术虽然隔离度高（ *** 作系统级），使用方便（类似物理机），但占用存储资源多（GB级）、启动速度慢（分钟级）的缺点也是显而易见的。
相较于虚拟机，容器（Container）是一种轻量型的虚拟化技术，它虚拟的是最简运行环境（类似于沙盒）而非 *** 作系统，启动速度快（秒级）、占用存储资源少（KB级或MB级），容器间隔离度为进程级。在一台计算机上可以运行上千个容器，这是容器技术对虚拟机的碾压式优势。
12 容器、镜像和Docker
Docker是一个开源的应用容器引擎，可以创建容器以及基于容器运行的程序。Docker可以让开发者打包他们的应用和依赖包到一个轻量级、可移植的容器中，然后发布到任何流行的Linux机器上，也可以实现虚拟化。
听起来很简单，但是在Docker和容器之间，还隐藏着一个镜像的概念，令初学者颇感困惑。本质上，Docker镜像是一个特殊的文件系统，它提供容器运行时所需的程序、库、资源、配置等文件。Docker镜像类似于一个py文件，它需要Docker的运行时（类似于Python解释器）运行。镜像被运行时，即创建了一个镜像的实例，一个实例就是一个容器。
13 Docker 和 k8s
作为容器引擎，Docker为容器化的应用程序提供了开放的标准，使得开发者可以用管理应用程序的方式来管理基础架构，实现快速交付、测试和部署代码。随着容器的大量使用，又产生了如何协调、调度和管理容器的问题，Docker的容器编排应运而生。
k8s是Google开源的一个容器编排引擎，它支持自动化部署、大规模可伸缩、应用容器化管理，是一个开源的，用于管理云平台中多个主机上的容器化的应用，k8s的目标是让部署容器化的应用简单并且高效，k8s提供了应用部署、规划、更新、维护的一种机制。
Docker和k8sr都是以containerd（容器化标准）作为运行时，因此使用Docker创建的镜像完全可以在k8s中无障碍的使用。
21 在ubuntu中安装
在linux系统中安装Docker非常简单，官方为我们提供了一键安装脚本。这个方法也适用于Debian或CentOS等发行版。
安装过程如果出现超时，不要灰心，多试几次，总会成功的。安装完成后，Docker只能被root用户使用，可以使用下面的命令取消权限限制：
然后，重启docker服务：
最后，关闭当前的命令行，重新打开新的命令行就可以了。
顺便提一下，如果在CentOS下安装，可能会出现一堆类似于下面的错误：
这是由于docker和Podman冲突造成的，需要先卸载Podman：
22 在Win10中安装
Docker的运行，依赖linux的环境，官方提供了Docker Desktop for Windows，但是它需要安装Hyper-V，Hyper-V是微软开发的虚拟机，类似于 VMWare 或 VirtualBox，仅适用于 Windows 10。这个虚拟机一旦启用，QEMU、VirtualBox 或 VMWare Workstation 15 及以下版本将无法使用！如果你必须在电脑上使用其他虚拟机（例如开发 Android 应用必须使用的模拟器），请不要使用 Hyper-V！
我的电脑是win10家庭版，不能直接安装hyper-v，需要将下面的命令保存到cmd文件中：
然后在cmd文件上点击右键，选择使用管理员运行。执行完毕后会重启，在重启的过程中进行安装。
23 Hello world
docker服务启动的情况下，运行下面的命令：
此命令的含义是：
第一次运行时，因为本地没有ubuntu:2004镜像，docker会自动从镜像服务器下载。下载过程可能需要多试几次，只要成功一次，以后执行就不再需要下载了。
docker官方还提供了一个hello-world镜像，可以直接运行：
此命令省略了镜像版本和运行参数，docker使用latest作为版本，即最新版本。
从hello world的例子中，也可以体验到，docker实例的运行是非常快的。
docker官方的镜像库比较慢，在进行镜像 *** 作之前，需要将镜像源设置为国内的站点。
新建文件/etc/docker/daemonjson，输入如下内容：
然后重启docker的服务：
31 列出本地所有镜像
执行命令 docker images 可以查看
当前我本地只有刚才安装的两个镜像。
32 从镜像库中查找镜像
执行命令 docker search 镜像名称可以从docker镜像库中查找镜像。
最好选择官方（OFFICIAL）的镜像，这样的镜像最稳定一些。
33 下载新的镜像
执行命令docker pull 镜像名称:版本号即可下载新的镜像。
镜像下载后，就可以使用镜像来创建容器了。
41 启动容器
执行命令docker run即可启动容器，也就是创建某个镜像的实例。docker run命令非常复杂，可以先执行一个docker run --help来查看帮助：
比如我们要执行python的shell，需要添加-it参数，即：docker run -it python:38
42 将宿主机的文件挂载到容器
docker容器与宿主机是隔离的，要想让容器内的程序能访问宿主机上的文件，需要通过-v参数将宿主机的文件挂载到容器中。
比如我们在宿主机上有一个hellopy，可以打印hello，想要在python容器中执行，就需要进行挂载。-v后还需要接两个参数，分别是宿主机的目录和容器内的目录，两者使用:分隔，路径必须都是绝对路径。
我的hellopy保存在主目录的/docker_test目录中，将这个目录挂载到容器的/docker_test目录，然后在容器内执行python /docker_test/hellopy：
43 容器的端口映射
我们修改一下hellopy，创建一个socket服务端，并监听5000端口，当有客户端连接时，打印客户端的地址，先客户端发送hello，然后关闭连接：
在容器内执行：
接下来，尝试用telnet命令连接，结果却是失败的。原因是，127001是宿主机的ip地址，5000是容器的端口，这与我们的习惯稍微有些不同。事实上，docker的容器是非常轻量的，它并没有自己的网络，要想访问容器的端口，需要进行端口映射，将容器的某端口映射到宿主机的端口，客户端连接时，只要与宿主机的端口进行连接就可以了。
需要注意的是，上面的代码创建的服务器，无论如何也不可能被客户端连接，因为代码中绑定了127001的ip，在容器中运行时，需要绑定所有ip，即0000。
然后，再使用-p参数，-p还需要三个参数，即宿主机的ip地址、宿主机的端口、容器的端口，三者之间使用:分隔。一般的，可以将宿主机的ip地址省略，只写宿主机的端口：容器的端口即可。
这样，就将容器的5000端口映射到了宿主机的5001端口，使用：
即可与容器中的服务器进行连接。
44 容器管理
上面的服务运行之后，可以使用docker ps命令，查看运行中的容器：
显示的内容有下面几列：
要想结束容器，可以使用docker kill 容器ID命令。
一般而言，当我们的程序开发完成后，会连同程序文件与运行环境一起制作成一个新的镜像。
要制作镜像，需要编写Dockerfile。DockeFile由多个命令组成，常用的命令有：
注意，Docker镜像中有一个层的概念，每执行一个RUN命令，就会创建一个层，层过多会导致镜像文件体积增大。尽量在RUN命令中使用&&连接多条shell命令，减少RUN命令的个数，可以有效减小镜像文件的体积。
51 自制显示文本文件内容镜像
编写catpy，接收一个文件名，由python读取文件并显示文件的内容：
这个例子比较简单，缩写Dockerfile如下：
这个Dockerfile的含义是：
需要说明的是，ENTRYPOINT有两种写法：
这里采用第二种写法，是因为我们要在外部给容器传递参数。执行命令编译Docker镜像：
这个命令中，-t的含义是目标，即生成的镜像名为hello，版本号为10，别忘了最后那个，这叫到上下文路径，是指 docker 在构建镜像，有时候想要使用到本机的文件（比如复制），docker build 命令得知这个路径后，会将路径下的所有内容打包。
这样，我们的第一个镜像就制作完成了，使用下面的命令执行它：
即可看到~/docker_test/cat/files/testtxt的内容。
52 自制web服务器镜像
我们使用tornado开发一个网站，而python的官方镜像是没有tornado库的，这就需要在制作镜像时进行安装。
测试的wspy如下：
编写Dockerfile文件如下：
在此我们验证一下CMD与ENTRYPOINT的区别。在Dockerfile所在有目录下执行如下命令：
执行完成后，再使用docker images使用就可以看到生成的镜像了，然后使用下面的命令运行：
在浏览器中输入宿主机的ip和8000端口，就可以看到页面了。
在这个例子中，我使用的运行命令是CMD，如果在docker run中指定的其他的命令，此命令就不会被执行，如：
此时，容器中被执行的是python命令，而不是我们的服务。在更多情况下，我们希望在docker run命令中为我们的服务传参，而不是覆盖执行命令，那么，我们应该使用ENTRYPOINT而不是CMD：
上面这种写法，是不支持传递参数的，ENTRYPOINT和CMD还支持另一种写法：
使用这种写法，docker run命令中的参数才可以传递给hellopy：
这个命令中，--port=9000被作为参数传递到hellopy中，因此容器内的端口就成了9000。
在生产环境中运行时，不会使用-it选项，而是使用-d选项，让容器在后台运行：
这种方式下，即使当前的控制台被关闭，该容器也不会停止。
53 自制apscheduler服务镜像
接下来，制作一个使用apscheduler编写的服务镜像，代码如下：
Dockerfile也是信手拈来：
生成镜像：
应该可以运行了，文件复制需要两个目录，在运行时，可以使用两次-v来挂载不同的目录：
前面用到的官方python镜像大小足足882MB，在这个基础上，再安装用到的第三方库，添加项目需要的等资源，大小很容易就超过1个G，这么大的镜像，网络传给客户非常的不方便，因此，减小镜像的体积是非常必要的工作。
docker hub上有个一python:38-alpine镜像，大小只有445MB。之所以小，是因为alpine是一个采用了busybox架构的 *** 作系统，一般用于嵌入式应用。我尝试使用这个镜像，发现安装一般的库还好，但如果想安装numpy等就会困难重重，甚至网上都找不到解决方案。
还是很回到基本的路线上来，主流的 *** 作系统镜像，ubuntu的大小为729MB，centos的大小为209MB——这也算是我更喜欢使用ubuntu的一个重要原因吧！使用ubuntu作为基础镜像，安装python后的大小为139MB，再安装pip后的大小一下子上升到了407MB，要是再安装点其他东西，很容易就赶上或超过python官方镜像的大小了。
看来，寻常路线是很难压缩镜像文件体积了。幸好，还有一条曲线救国的路可走，这就是多阶段构建法。
多阶段构建的思想其实很简单，先构建一个大而全的镜像，然后只把镜像中有用的部分拿出来，放在一个新的镜像里。在我们的场景下，pip只在构建镜像的过程中需要，而对运行我们的程序却一点用处也没有。我们只需要安装pip，再用pip安装第三方库，然后将第三方库从这个镜像中复制到一个只有python，没有pip的镜像中，这样，pip占用的268MB空间就可以被节省出来了。
1、在ubuntu镜像的基础上安装python：
然后运行：
这样，就生成了python:38-ubuntu镜像。
2、在python:38-ubuntu的基础上安装pip：
然后运行：
这样，就生成了python:38-ubuntu-pip镜像。
3、多阶段构建目标镜像：
这个dockerfile需要解释一下了，因为它有两个FROM命令。
第一个是以python:38-ubuntu-pip镜像为基础，安装numpy，当然，在实际应用中，把所有用到的第三方库出写在这里。
第二个FROM是以FROM python:38-ubuntu镜像为基础，将第三方库统统复制过来，COPY命令后的–from=0的意思是从第0阶段进行复制。实际应用中再从上下文中复制程序代码，添加需要的ENTRYPOINT等。
最后，再运行：
这然，用于我们项目的镜像就做好了。比使用官方python镜像构建的版本，小了大约750MB。
到此，我们的镜像已经制作好了，可是，镜像文件在哪，如何在生产环境下运行呢？
刚才使用docker images命令时，已经看到了生成的镜像：
我们可以使用docker save命令将镜像保存到指定的文件中，保存的文件是一个tar格式的压缩文件：
将hellotar复制到生产环境的机器上，然后执行导入命令：
就可以使用了。
欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出
微信扫一扫
支付宝扫一扫
评论列表（0条）