【运行docker出错】Segmentation Fault or Critical Error encountered. Dumping core and abort

本文详细介绍了因使用错误命令导致Docker安装失败的问题解决过程,包括卸载已安装的Docker版本并成功安装Docker-io的方法。

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一、前言

        最近一个星期都没有写博客,只是因为在看docker的前后端分离集群部署。按照教程上讲解的安装了docker之后出现了“Segmentation Fault or Critical Error encountered. Dumping core and abort”这个错误,如图:

整个人当时都不好了。按理说不应该啊,赶快百度了下,找到了具体的原因:

安装时使用的 yum install docker,但实际上需要安装docker-io。

 既然这样,我们之前的教程里也没有写过如何卸载docker及如何重装其他的版本。那我们就来重新尝试安装一下docker-io,并把这其中的过程整理出来。

 

二、重装docker-io

1. 查询之前是否已经安装docker,及docker的版本

# yum list installed |grep docker

2.  卸载已经安装的docker

# yum -y remove docker.x86_64

3. 重新安装docker-io

# yum install -y docker-io

如果出现没有安装任何软件的情况.可能是epel-release没有安装,可以参照我之前的文章进行安装,传送门如下:

玩转 docker 入门(1) docker 在 CentOS 7.4 的安装部署 https://blog.youkuaiyun.com/a33130317/article/details/80882225

4. 启动docker

# service docker start

5. 查看docker安装的版本

# docker --version

三、结语

        这只是在学习过程中发现的一个小问题,但可以总结出很多的感悟:

1. 尽信书不如无书,教程里教的东西因为时间的关系,有的时候也不一定是完全正确的。

2. 每次进步一点点,如果将每次的笔记或感悟都及时的用博客的形式写出来的话,将来累积的就是一片森林了。

最后,祝大家技术越来越精进!

### DockerSegmentation Fault (Core Dumped) 错误解决方案 当遇到 `Segmentation fault (core dumped)` 错误时,通常意味着程序尝试访问未分配给它的内存区域。在 Docker 容器环境中运行 Python 应用时发生此错误可能由多种原因引起。 #### 可能的原因及对应措施 容器内资源限制不当可能导致此类问题。如果容器被配置了过低的内存或交换空间限额,在处理大型数据集或执行高负载操作时容易触发段错误[^2]。因此建议检查并适当调整这些参数设置。 某些第三方库版本不兼容也会引发该异常情况。例如,在使用 scikit-learn 的旧版子模块 `sklearn.externals.joblib` 进行模型加载过程中就曾报告有类似现象出现[^3]。对于这种情况,更新至最新稳定发行版或是切换到官方推荐替代品如单独安装 `joblib` 包往往可以解决问题。 Python 解释器本身存在缺陷同样不可忽视。一些特定条件下,即使应用程序逻辑无误也可能因为解释器内部实现而遭遇崩溃。此时可考虑升级 Python 版本或将基础镜像更换为更稳定的变体来规避潜在风险[^1]。 为了更好地定位具体成因,还可以利用调试工具收集更多诊断信息: ```bash ulimit -c unlimited # 设置核心转储文件大小不限制 docker run --rm -it your_image_name bash # 启动交互模式下的容器实例 gdb /usr/bin/python3 # 使用 GDB 调试器附加到目标进程上 ``` 通过上述命令序列可以在出现问题的应用启动前预先设定好环境变量允许生成完整的 core dump 文件,并借助 GNU Debugger 工具深入探究故障发生的上下文背景。
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