27、优化 Docker 容器以投入生产

优化 Docker 容器以投入生产

在将容器化应用投入生产之前,有一些重要的实践需要掌握,本文将聚焦于 Docker 镜像优化和基础镜像选择,以确保应用构建和部署快速、安全。

1. 优化 Docker 镜像

Docker 镜像格式经过了大量优化,层在镜像间尽可能共享,减少了构建时间、网络流量和磁盘使用。但 Docker 对数据采取保守策略,不会自动删除已拉取的镜像。

1.1 查看磁盘使用情况

可以使用 docker system df 命令查看镜像实际占用的磁盘空间,该命令还会显示容器、卷和构建缓存的磁盘使用情况。示例输出可能会让人惊讶,未清理旧镜像的 Docker 引擎可能会有大量磁盘空间被占用。

docker system df

定期运行 docker system prune 是个好习惯,它可以清理镜像层和构建缓存,而不删除完整镜像。

1.2 避免包含不必要的文件

不要在镜像中包含不需要的文件。以下是两个 Dockerfile 示例:

# Dockerfile v1 – copies in the whole directory structure:
FROM diamol/base
CMD echo app- && ls app && echo docs- && ls docs
COPY . .
基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计,通过模拟系统元件的故障与修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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