Mac中进入Docker虚拟机控制台

本文介绍如何在Mac上使用Docker Desktop 2.4及更高版本时,通过特定命令进入Docker Linux虚拟机的方法。避免了使用可能导致终端显示和快捷键异常的命令,并提供了正确的操作步骤。

Mac中进入Docker Linux虚拟机(Docker Desktop 2.4及以上)

stty -echo -icanon && nc -U ~/Library/Containers/com.docker.docker/Data/debug-shell.sock && stty sane # ls -al /var/lib/docker/overlay2/

之前用这条会导致终端显示和快捷键异常(不要用下面这条)

nc -U ~/Library/Containers/com.docker.docker/Data/debug-shell.sock

原文: How may I connect to a docker desktop virtual machine on mac? (docker desktop version 2.4)

2022-03-19更新

docker run -it --rm --privileged --pid=host justincormack/nsenter1
### Neo4j 安装与配置的最佳实践 #### 准备环境Mac 上使用 Docker 安装和配置 Neo4j 是一种高效的方式。为了确保最佳性能,建议先清理可能存在的无用缓存文件以释放磁盘空间[^1]。 执行以下命令来清除 Yum 缓存(适用于基于 RedHat 的 Linux 发行版),虽然此操作主要针对 Linux 用户,但对于 macOS 用户来说,也可以定期检查并清理本地磁盘上的大型临时文件或其他不必要的数据: ```bash sudo yum clean all ``` 对于 macOS 用户而言,可以通过 `brew` 或其他工具管理磁盘空间。 --- #### 安装 Docker 引擎 在安装 Neo4j 前,需确认已成功安装 Docker 引擎及相关组件。以下是推荐的安装命令集: ```bash sudo yum install docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin ``` 完成上述步骤后,启动 Docker 并验证其状态: ```bash sudo systemctl start docker sudo docker --version ``` 注意:如果未启用 Docker Desktop,则需要手动调整内存分配,默认情况下 Docker 可能会受到资源限制的影响,尤其是在低配设备上运行时[^2]。 --- #### 配置 Neo4j 数据库容器 Neo4j 提供官方镜像支持快速部署。以下是具体的操作指南: 1. **拉取最新版本的 Neo4j 镜像** 执行以下命令获取最新的稳定版 Neo4j 镜像: ```bash docker pull neo4j:latest ``` 2. **创建持久化卷** 推荐将数据库文件映射到主机目录以便长期保存数据。例如,指定 `/Users/yourname/data/neo4j` 路径作为挂载点: ```bash mkdir -p /Users/yourname/data/neo4j chmod 777 /Users/yourname/data/neo4j ``` 3. **运行 Neo4j 容器实例** 启动容器时可自定义端口绑定、密码以及存储路径等参数。下面是一个典型的启动脚本示例: ```bash docker run \ --detach \ --publish=7474:7474 \ --publish=7687:7687 \ --env NEO4J_AUTH=neo4j/changeme \ --volume=/Users/yourname/data/neo4j:/data \ neo4j:latest ``` 参数说明如下: - `--detach`: 在后台运行容器。 - `--publish`: 将宿主机端口映射至容器内部服务端口。 - `--env NEO4J_AUTH`: 设置初始用户名 (`neo4j`) 和密码 (`changeme`)。 - `--volume`: 绑定本地目录用于持久化存储。 4. **访问 Web 控制台** 默认情况下,Web 界面可通过浏览器打开地址 `http://localhost:7474` 访问,并输入设定好的账户名和密码登录。 5. **优化资源配置** 如果计划在资源有限的情况下运行复杂查询或训练模型,可以参考类似场景下的经验[^3]。例如,在 Apple Silicon 设备 (M1/M2) 上微调机器学习框架时,通常会对 CPU/GPU 性能进行针对性测试。 --- #### 注意事项 - 若发现性能瓶颈,请适当增加虚拟机分配给 Docker 的可用内存大小。 - 对于生产环境中的高负载应用,考虑采用更高级别的硬件规格或者分布式架构设计。 ---
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值