6、构建基础和分层镜像及相关操作指南

最新推荐文章于 2025-11-14 04:44:59 发布
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分类专栏： Docker实战：从入门到精通 文章标签： Docker 镜像构建 容器调试
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gpu4optimizer/article/details/152392929

构建基础和分层镜像及相关操作指南

1. 配置Debian或Ubuntu系统GRUB参数

对于Debian或Ubuntu系统，若使用默认的GRUB引导加载程序，可通过编辑 /etc/default/grub 文件并扩展 GRUB_CMDLINE_LINUX 来添加参数。操作步骤如下：
1. 找到以下行： 

GRUB_CMDLINE_LINUX=""
  1. 将其替换为： 
GRUB_CMDLINE_LINUX="cgroup_enable=memory swapaccount=1"
  1. 运行 update-grub 并重启主机。
2. 列出已安装的Docker镜像

为确保容器实例已在本地安装镜像，可通过SSH登录到Docker主机并执行 docker images 命令： 

$ sudo docker images

若镜像未显示，可检查代理日志，并通过 curl 命令检查容器实例是否能连接到Docker注册表并打印可用标签： 


                

                
                
        

    

  


        

                

                  

                  

                  

                  
                  
                  订阅专栏 解锁全文
                   
                    
                      
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6、构建基础和分层 Docker 镜像及相关操作指南

				
			

			

				

					java5的博客
				

				

					09-21
					
					26
					
				

			

		

		

			
				
本文详细介绍了构建基础和分层Docker镜像的完整流程及相关操作指南，涵盖系统GRUB参数配置、Docker镜像查看与运行、容器故障排查、利用镜像层ID进行调试、Sysdig工具使用、单元测试集成以及自动化部署等内容。通过实际示例和工作流图解，帮助开发者和DevOps工程师高效构建可重复、生产就绪的Docker镜像，并进一步探讨了多层应用的编排与管理方案。

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
5、Docker基础与分层镜像构建及调试指南

				
			

			

				

					http9protocoller的博客
				

				

					08-02
					
					32
					
				

			

		

		

			
				
本文详细介绍了Docker镜像的分层原理和Dockerfile的基础知识，涵盖了Dockerfile中常见命令的使用方法和最佳实践。文章还通过构建Joomla镜像的示例，说明了如何高效地编写Dockerfile，并提供了故障排查的常用命令和注意事项。此外，总结了Docker镜像构建与调试的关键要点和最佳实践流程，帮助开发者高效管理容器化应用。

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
Spring Boot镜像瘦身到50MB：分层构建+Jar依赖分离终极指南

				
			

			

				

					夜雨的博客
				

				

					07-18
					
					1191
					
				

			

		

		

			
				
Spring Boot镜像瘦身到50MB：分层构建+Jar依赖分离终极指南。定期更新基础镜像：每月检查基础镜像更新;依赖清理：每季度分析并移除未使用依赖;安全扫描：每次构建执行漏洞扫描;性能测试：每月进行启动时间和内存测试;架构评估：评估GraalVM Native Image可能性;通过本方案，您可以将Spring Boot镜像从500MB+瘦身到50MB左右，同时提高安全性、降低资源消耗并加速部署流程。

			
		

	





	

		

			

				
					
Spring Boot 容器镜像分层构建

				
			

			

				

					偶尔记一下 - mybatis.io
				

				

					05-20
					
					678
					
				

			

		

		

			
				
本文参考文档

Spring Boot 容器镜像
Spring Boot Maven 插件参考指南



本文使用 Maven 进行配置，Gradle 可以参考下面文档

Spring Boot Gradle 插件参考指南


场景
最常见的是容器镜像，将依赖、代码、配置分层后可以利用容器镜像层缓存机制加快构建和下载，这个场景使用分层是最优最简单的。

k8s 移除 Docker 后，文档中的 Docker 都去掉了…现在也把常说的 Docker 镜像 改成了 容器镜像

还有一个场景是一开始没预料到的，.

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
Kubernetes培训项目：基于Debian 12构建Docker基础镜像实践指南

				
			

			

				

					gitblog_00135的博客
				

				

					06-18
					
					383
					
				

			

		

		

			
				
Kubernetes培训项目：基于Debian 12构建Docker基础镜像实践指南
前言
在现代容器化技术中，Docker镜像是构建和部署应用的基础单元。本文将带您深入了解如何从Debian 12基础镜像开始，构建一个包含FastAPI应用的完整Docker镜像。这是Kubernetes培训系列中的基础实践环节，掌握这些技能对后续的Kubernetes学习至关重要。
准备工作
在开始之前，请确保...

			
		

	





	

		

			

				
					
Docker镜像构建与缓存优化实战指南

				
			

			

				

					qq_35716689的博客
				

				

					07-11
					
					673
					
				

			

		

		

			
				
本文从实际业务场景出发，分享Docker镜像构建与缓存优化的实战经验和最佳实践，深入讲解构建流程、缓存策略与常见问题排查，助力提升镜像构建速度和稳定性。

			
		

	





	

		

			

				
					
【Docker】 Docker镜像瘦身终极指南：多阶段构建+Alpine优化+分层策略深度解析

				
			

			

				

					夜雨的博客
				

				

					07-29
					
					4610
					
				

			

		

		

			
				
【Docker】 Docker镜像瘦身终极指南：多阶段构建+Alpine优化+分层策略深度解析。精简原则：只包含运行应用所需的最小集合；分层策略：低频变动层在前，高频变动层在后；安全优先：定期更新基础镜像和安全扫描；持续优化：将镜像大小纳入CI/CD质量门禁；工具辅助：使用Dive、Trivy等工具持续监控；通过系统化应用这些策略，Docker镜像体积可缩减至原来的10%-20%，同时提升安全性、降低网络传输成本和加速部署流程。

			
		

	





	

		

			

				
					
 终极指南：dokku容器镜像构建优化与分层策略完全解析

				
			

			

				

					gitblog_00427的博客
				

				

					11-14
					
					882
					
				

			

		

		

			
				
dokku作为一个基于Docker的轻量级PaaS平台，提供了强大的容器镜像构建和管理能力。本文将深入探讨dokku容器镜像的构建优化技巧和分层策略，帮助您显著提升应用部署效率和运行时性能。🎯

dokku容器镜像优化是每个DevOps工程师都应该掌握的核心技能，通过合理的分层策略和构建优化，您可以减少镜像体积、加快构建速度，并提高应用的安全性和稳定性。

## 为什么需要容器镜像优化？🤔



			
		

	





	

		

			

				
					
Docker-玩转 Docker 镜像：从拉取、构建到发布

				
			

			

				

					DreamLife
				

				

					11-11
					
					722
					
				

			

		

		

			
				
本文系统介绍了Docker镜像的核心概念与操作流程。首先解析了镜像的分层文件系统本质及其只读特性，并与容器进行了对比。随后详细演示了从Docker Hub拉取镜像、管理本地镜像的基本操作，重点介绍了通过docker commit命令快速构建自定义镜像的方法及其局限性。最后讲解了镜像标签管理和推送到私有仓库的流程，并总结常见误区与最佳实践，强调镜像最小化、版本明确化和定期清理的重要性。通过本文，读者将掌握Docker镜像从获取到发布的完整生命周期管理技能。

			
		

	





	

		

			

				
					
Lua非空判断方法[源码]

				
			

			

				

					11-24
				

			

		

		

			
				
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。

			
		

	





	

		

			

				
					
JS表格转Excel实现[可运行源码]

				
			

			

				

					11-24
				

			

		

		

			
				
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。

			
		

	





	

		

			

				
					
图片转bin文件存储[项目代码]

				
			

			

				

					11-24
				

			

		

		

			
				
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。

			
		

	





	

		

			

				
					
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]

				
			

			

				

					11-24
				

			

		

		

			
				
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。

			
		

	





	

		

			

				
					
Anaconda安装与使用指南[项目源码]

				
			

			

				

					11-24
				

			

		

		

			
				
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。

			
		

	





	

		

			

				
					
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）

				
			

			

				

					11-24
				

			

		

		

			
				
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。;  
适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。;  
使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。;  
阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。

			
		

	





	

		

			

				
					
Lua中loadstring应用[源码]

					
最新发布

				
			

			

				

					11-24
				

			

		

		

			
				
本文介绍了在Lua编程中使用loadstring函数解析字符串公式的方法，特别是在游戏开发中的应用。通过示例代码展示了如何解析包含动态变量的字符串，如属性键、操作符和技能等级等，并动态计算其值。文章详细说明了如何利用loadstring将字符串转换为可执行的Lua代码，并处理复杂的公式解析，如计算buff持续时间和属性加成。这对于需要动态处理游戏内文本和公式的开发者具有实用价值。

			
		

	





	

		

			

				
					
VINS-Fusion部署流程[项目源码]

				
			

			

				

					11-24
				

			

		

		

			
				
本文详细介绍了VINS-Fusion的部署及启动流程。首先，系统需要安装Ubuntu16.04以上版本并配置ROS环境，同时安装OpenCV、Glog、Ceres等依赖库。其次，编译功能包并进行多线程编译。启动阶段需获取IMU数据和图像信息，通过模拟器启动VINS-Fusion并查看Rviz可视化效果。标定部分包括相机内参和外参的配置，以及回环检测的优化。最后，文章简要提及实机启动的步骤，包括飞控和相机驱动的安装，以及通过脚本启动VINS-Fusion的流程。

			
		

	





	

		

			

				
					
Lua table.concat函数详解[项目源码]

				
			

			

				

					11-24
				

			

		

		

			
				
本文详细介绍了Lua中的table.concat函数，该函数用于连接表中数组部分的元素，并可通过参数指定分隔符、起始和结束位置。文章通过多个示例展示了不同参数组合下的函数行为，包括默认参数的使用、自定义分隔符、指定连接范围等。此外，文章还解释了为何table.concat比for循环更高效，特别是在处理大量字符串连接时，table.concat经过优化，能显著减少时间消耗。最后，文章强调table.concat不会改变原始表的结构，为开发者提供了安全的使用保障。

			
		

	





	

		

			

				
					
基于Python的深度学习回归模型实现与神经网络应用

				
			

			

				

					11-24
				

			

		

		

			
				
深度学习作为人工智能的关键分支，依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近，广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中，得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态，研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题，特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象，引入具有门控机制的长短期记忆网络（LSTM）以增强序列建模能力。

实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程：首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割，随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段，采用自适应矩估计优化器配合早停策略，通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标，还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。

资源包内部分为三个核心模块：其一是经过清洗的金融时序数据集，包含标准化后的股价波动记录；其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程；其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则，提供完整的类型注解与异常处理机制。

该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势：通过多层非线性变换，模型能够捕获数据中的高阶相互作用，而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是，当处理高频时序数据时，需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤，这对预测精度具有决定性影响。
资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

			
		

	





	

		

			

				
					
Dockerfile基础镜像构建指南

				
			

			

				

					
				

			

		

		

			
				
这个基本映像集合的dockerfile将作为构建自定义Docker镜像的基础。Dockerfile中的每个指令都会在镜像上创建一个新的层，这些指令和层定义了最终的镜像内容。"  ### Dockerfile 知识点详解  #### Dockerfile 概述  ...

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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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
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