19、Docker使用技巧:优化构建、扫描漏洞与容器开发环境搭建

Docker使用技巧:优化构建、扫描漏洞与容器开发环境搭建

1. 优化Docker构建过程

Docker构建过程是可以并且应该进行优化的,这能减少软件开发生命周期中的诸多阻碍。许多Docker初学者在编写第一个Dockerfile时会犯一些错误。

1.1 未优化的Node.js应用Dockerfile问题

在典型的Node.js应用Dockerfile中,存在一个弱点。Docker镜像由一系列层组成,Dockerfile中的每一行(除了带有CMD和/或ENTRYPOINT关键字的行)都会创建一个层。Docker构建器会尝试缓存层并在后续构建中重用未更改的层,但缓存仅使用第一个更改层之前的缓存层,后续层都需要重新构建。

在常见的Node.js应用中, npm install 命令可能是一个开销很大的操作,执行时间从几秒到几分钟不等。每次源文件更改时,Dockerfile中的某一行会导致相应的镜像层改变,使得Docker构建器无法重用缓存中的该层,也无法重用 RUN npm install 创建的后续层,任何代码的微小更改都会导致 npm install 完全重新运行。

1.2 优化后的Node.js应用Dockerfile

优化的方法是先只复制很少更改的 package.json 文件到容器中,这样后续的 npm install 命令执行频率也会降低。代码更改后重新构建镜像时,只需要重新构建最后一层,构建时间可缩短至不到一秒。具体操作如下:


                
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器的建模仿真展开,重点介绍了基于Matlab的飞行器动力学模型构建控制系统设计方法。通过对四轴飞行器非线性运动方程的推导,建立其在三维空间中的姿态位置动态模型,并采用数值仿真手段实现飞行器在复杂环境下的行为模拟。文中详细阐述了系统状态方程的构建、控制输入设计以及仿真参数设置,并结合具体代码实现展示了如何对飞行器进行稳定控制轨迹跟踪。此外,文章还提到了多种优化控制策略的应用背景,如模型预测控制、PID控制等,突出了Matlab工具在无人机系统仿真中的强大功能。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程师;尤其适合从事飞行器建模、控制算法研究及相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学建模的教学科研实践;②为无人机控制系统设计(如姿态控制、轨迹跟踪)提供仿真验证平台;③支持高级控制算法(如MPC、LQR、PID)的研究对比分析; 阅读建议:建议读者结合文中提到的Matlab代码仿真模型,动手实践飞行器建模控制流程,重点关注动力学方程的实现控制器参数调优,同时可拓展至多自由度或复杂环境下的飞行仿真研究。
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