Docker(二)出门

Docker Compose 容器编排
本文介绍Docker Compose如何实现容器集群的快速编排,通过一个YAML格式的模板文件定义项目,包括服务、容器和卷等概念。提供Docker Compose的安装、使用方法及命令示例,帮助读者掌握Docker Compose的基本操作。

Docker Compose

记个笔记

Compose 项目是 Docker 官方的开源项目,负责实现对 Docker 容器集群的快速编排。

它允许用户通过一个单独的 docker-compose.yml 模板文件(YAML 格式)来定义一组相关联的应用容器为一个项目(project)。

Compose 的默认管理对象是项目,通过子命令对项目中的一组容器进行便捷地生命周期管理。

Compose 项目由 Python 编写,实现上调用了 Docker 服务提供的 API 来对容器进行管理。因此,只要所操作的平台支持 Docker API,就可以在其上利用 Compose 来进行编排管理。

Compose 中有两个重要的概念:

服务 (service):一个应用的容器,实际上可以包括若干运行相同镜像的容器实例。

项目 (project):由一组关联的应用容器组成的一个完整业务单元,在 docker-compose.yml 文件中定义。

 

Docker Compose安装与卸载

$ sudo curl -L https://github.com/docker/compose/releases/download/1.22.1/docker-`uname -s`-`uname -m` > /usr/local/bin/docker-compose

 

$ sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose

 

$ docker-compose version

 

$ sudo rm /usr/local/bin/docker-compose

Docker Compose使用

cd /user/local/docker/tomcat

vi docker-compose.yml

 

创建一个Docker-Compose模板文件

 

version: ‘3.1’ #docker-compose的版本

service:

  tomcat:#服务名字自己起

      restart:always

      image:tomcat

      container_name:tomcat

      ports:

  • 8080:8080
      volumes:

           - /usr/local/docker/tomcat/webapps/test:/usr/local/tomcat/webapps/test

#左边宿主机,右边容器目录

      environment:

           TZ: Asia/Dalian

  mysql:

    restart: always

    image: mysql:5.7.22

    container_name: mysql

    ports:

      - 3306:3306

    environment:

      TZ: Asia/Dalian

      MYSQL_ROOT_PASSWORD: 123456

    command:

      --character-set-server=utf8mb4

      --collation-server=utf8mb4_general_ci

      --explicit_defaults_for_timestamp=true

      --lower_case_table_names=1

      --max_allowed_packet=128M

      --sql-mode="STRICT_TRANS_TABLES,NO_AUTO_CREATE_USER,NO_ENGINE_SUBSTITUTION,NO_ZERO_DATE,NO_ZERO_IN_DATE,ERROR_FOR_DIVISION_BY_ZERO"

    volumes:

      - mysql-data:/var/lib/mysql #右边是容器里的目录,左边是卷的名字在下面

 

volumes:

  mysql-data:

 

 

cd /var/lib/docker/volumes

默认数据卷存储位置

 

docker volume ls

Docker-Compose命令

对于 Compose 来说,大部分命令的对象既可以是项目本身,也可以指定为项目中的服务或者容器。如果没有特别的说明,命令对象将是项目,这意味着项目中所有的服务都会受到命令影响。

 

只能在yml文件同级下使用。

 

docker-compose version打印版本信息

docker-compose up 启动

docker-compose down终止

docker-compose up -d 守护运行

docker-compose logs -f tomcat 看日志

。。。。。

Docker-Compose模板文件

模板文件是使用 Compose 的核心,涉及到的指令关键字也比较多。这里面大部分指令跟 docker run 相关参数的含义都是类似的。默认的模板文件名称为 docker-compose.yml,格式为 YAML 格式。

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)题的Matlab代码实现,旨在解决物流与交通网络中枢纽节点的最优选址问题。通过构建数学模型,结合粒子群算法的全局寻优能力,优化枢纽位置及分配策略,提升网络传输效率并降低运营成本。文中详细阐述了算法的设计思路、实现步骤以及关键参数设置,并提供了完整的Matlab仿真代码,便于读者复现和进一步改进。该方法适用于复杂的组合优化问题,尤其在大规模网络选址中展现出良好的收敛性和实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事物流优化、智能算法研究或交通运输系统设计的研究生、科研人员及工程技术人员;熟悉优化算法基本原理并对实际应用场景感兴趣的从业者。; 使用场景及目标:①应用于物流中心、航空枢纽、快递分拣中心等p-Hub选址问题;②帮助理解粒子群算法在离散优化问题中的编码与迭代机制;③为复杂网络优化提供可扩展的算法框架,支持进一步融合约束条件或改进算法性能。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解算法流程与模型构建逻辑,重点关注粒子编码方式、适应度函数设计及约束处理策略。可尝试替换数据集或引入其他智能算法进行对比实验,以深化对优化效果和算法差异的理解。
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