17、Docker 容器监控全解析

Docker容器监控核心方法解析

Docker 容器监控全解析

1. 容器文件系统写入问题

部分第三方库和程序会因各种原因(有时是意外情况)向文件系统写入数据。若要设计不直接写入容器文件系统的纯净容器,可考虑使用 docker container run 命令的 --read-only --mount type=tmpfs 选项。同时,不建议在容器内写入日志,因为这会使日志难以获取,无法在容器生命周期外保留,还可能破坏 Docker 文件系统后端。

2. 容器统计信息

Docker 自带的 CLI 工具提供了查看运行中容器重要统计信息的功能。 docker container stats 命令类似于 Linux 的 top 命令,它会接管当前终端,并每秒更新屏幕上的信息,展示容器的基本统计数据。

操作步骤如下:
1. 启动一个活跃的容器:

$ docker container run --rm -d --name stress \
    docker.io/spkane/train-os:latest \
    stress -v --cpu 2 --io 1 --vm 2 --vm-bytes 128M --timeout 60s
  1. 运行 stats 命令查看新容器的信息:

                
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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