求linux 电池电量的shell http://blog.youkuaiyun.com/sunears/article/details/1658823

本文提供了一个用于计算Linux系统中电池剩余电量百分比的Shell脚本,该脚本利用了/proc目录中的硬件信息进行计算。
 

求linux 电池电量的shell

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一个取linux剩余的电量百分比的脚本
  1 #!/bin/bash
  2 a=$(cat /proc/acpi/battery/BAT0/state|awk '/remain/ {print $3}')
  3 b=`cat /proc/acpi/battery/BAT0/info|awk '/last full capacity/ {print $4}'`
  4 echo $[$a*100/$b]%
 一般linux的硬件信息都 在/proc里面,就从这里进行基本数据的整合计算。
这个脚本里比如a b 两个变量的计算和声明就用了两种方式。一种$() 一种``反正linux脚本相当灵活了,
都写出来玩一玩儿。
我只说值钱的!
<think>我们被要分析一个Docker容器的状态信息,这些信息是通过`docker inspect`命令获取的JSON格式数据。用户提供的JSON数据非常详细,包含了容器的各种配置和状态信息。我们的任务是分析这些信息,并生成一篇关于“Docker容器状态信息分析”的技术文章,同时按照要生成相关问题。 首先,我们分析用户提供的JSON数据,提取关键信息: 1. **容器基本信息**: - Id: 732c19ab0b2b5d01de2c677626fecdadbe87e55e25578dcf47bc4e01a7876cf2 - Created: 2025-08-06T06:32:06.473565079Z(创建时间) - Path: /opt/nvidia/nvidia_entrypoint.sh(入口点脚本) - Args: ["/bin/bash"](传递给入口点脚本的参数) 2. **容器状态**: - Status: running(运行中) - Running: true(正在运行) - Paused: false(未暂停) - Restarting: false(不在重启中) - Pid: 3744544(进程ID) - ExitCode: 0(退出码,0表示正常) - StartedAt: 2025-08-06T06:32:06.534391775Z(启动时间) 3. **镜像信息**: - Image: sha256:d0c0a0d2c021c156483086ef38d3ccbc72af1f65dacdff60d018a59284e63ebe - 使用的镜像标签:paddlepaddle/paddle:3.1.0-gpu-cuda12.9-cudnn9.9 4. **挂载卷**: - 一个绑定挂载:将宿主机的`/opt/PaddleOCR`挂载到容器内的`/paddleocr`,读写模式。 5. **端口映射**: - 容器内的8888端口映射到宿主机的8888端口(TCP)。 6. **环境变量**: - 包含大量环境变量,主要与NVIDIA GPU和CUDA相关,如`PATH`、`CUDA_VERSION`、`LD_LIBRARY_PATH`等。 7. **网络设置**: - 网络模式:bridge - 网络名称:paperless_default - IP地址:172.21.0.8(子网掩码16位,即255.255.0.0) - 网关:172.21.0.1 8. **资源配置**: - 使用了GPU(通过`DeviceRequests`中请GPU能力) - 没有显式设置CPU和内存限制(值为0,表示使用宿主机资源) 9. **启动命令**: - Entrypoint: ["/opt/nvidia/nvidia_entrypoint.sh"] - Cmd: ["/bin/bash"] 根据以上信息,我们可以撰写一篇关于如何分析Docker容器状态信息的文章。文章将包括以下部分: 1. **容器状态分析**:解释状态字段的含义,如Running、Paused、Restarting等,以及如何根据这些状态判断容器健康状况。 2. **资源使用情况**:分析容器的资源限制(CPU、内存)和实际使用情况(需要结合其他命令如`docker stats`)。 3. **网络配置分析**:解释网络设置,包括IP地址、端口映射、网络模式等。 4. **存储卷分析**:解释挂载卷的配置和用途。 5. **环境变量分析**:关键环境变量对容器运行的影响。 6. **日志和调试**:如何查看容器日志(LogPath字段)以及调试容器问题。 由于我们无法获取实时资源使用情况(如CPU、内存使用量),因此这部分需要说明如何通过其他命令获取。 另外,用户要生成相关问题,我们将根据分析内容提出3-4个相关问题。 注意:在文章中,我们需要引用用户提供的参考文章(引用[1]到[4])作为补充资料,特别是在讨论镜像加速和网络配置时。 文章结构如下: # Docker容器状态信息分析 ## 1. 容器基本状态解读 - 状态字段(Status, Running, Paused等)的含义 - 进程ID(Pid)和退出代码(ExitCode)的重要性 ## 2. 资源分配分析 - CPU和内存限制(虽然本例中未设置,但一般通过HostConfig中的CpuShares, Memory等字段设置) - GPU资源分配(本例中使用了GPU) ## 3. 网络配置解析 - 网络模式(bridge)和端口映射 - IP地址和网关 ## 4. 存储卷分析 - 绑定挂载(Bind Mount)的作用和配置 ## 5. 环境变量与容器运行 - 关键环境变量(如CUDA相关)对容器应用的影响 ## 6. 日志与调试 - 如何查看容器日志(LogPath字段) ## 7. 容器健康检查 - 通过状态信息判断容器是否健康 最后,生成相关问题。 现在开始撰写文章内容。</think>### Docker容器状态信息深度分析 通过`docker inspect`命令获取的容器状态信息是诊断Docker运行问题的关键依据。以下针对您提供的JSON数据进行逐层解析: #### 1. 核心状态分析 ```json "State": { "Status": "running", "Running": true, "Pid": 3744544, "ExitCode": 0, "StartedAt": "2025-08-06T06:32:06.534391775Z" } ``` - **运行状态**:容器正常运行(`Status: running`),进程ID为3744544 - **健康指标**:退出码0表示无错误,启动时间戳证明容器持续运行 - **异常检测**:`OOMKilled: false`和`Dead: false`排除内存溢出和死锁问题 #### 2. GPU资源配置验证 ```json "DeviceRequests": [ { "Capabilities": [["gpu"]], "Count": -1 // 使用全部可用GPU } ], "Env": [ "NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all", "NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility" ] ``` - GPU访问已启用,支持CUDA计算能力(`compute`) - 环境变量验证:CUDA 12.9环境配置正确,cuDNN 9.9.0兼容[^1] #### 3. 存储与网络关键配置 | 配置类型 | 参数值 | 作用说明 | |----------------|---------------------------|-------------------------| | **数据卷** | `/opt/PaddleOCR:/paddleocr`| 宿主机-容器目录映射 | | **端口映射** | 8888/tcp → 0.0.0.0:8888 | 外部访问端口 | | **网络模式** | bridge | 容器通过NAT连接外部网络 | | **IP地址** | 172.21.0.8/16 | 容器在Docker网络中的地址 | #### 4. 镜像与运行时诊断 ```json "Image": "paddlepaddle/paddle:3.1.0-gpu-cuda12.9-cudnn9.9", "Entrypoint": ["/opt/nvidia/nvidia_entrypoint.sh"], "Cmd": ["/bin/bash"] ``` - 基础镜像包含完整的GPU支持栈 - 入口点脚本`nvidia_entrypoint.sh`确保GPU设备正确初始化 - 当前运行命令为交互式bash shell #### 5. 常见问题排查指南 1. **GPU不可用**: ```bash docker exec -it paddle nvidia-smi # 验证GPU识别 ``` 2. **端口访问失败**: ```bash ss -tuln | grep 8888 # 检查宿主机端口监听 ``` 3. **数据卷权限问题**: ```bash docker exec paddle ls -ld /paddleocr # 验证挂载点权限 ``` #### 6. 配置优化建议 - **资源限制**:添加CPU/内存限制防止资源争用 ```json "HostConfig": { "Memory": 8 * 1024 * 1024 * 1024, // 8GB内存限制 "NanoCpus": 4 * 1000000000 // 4核CPU } ``` - **日志轮转**:防止日志文件膨胀 ```json "LogConfig": { "Type": "json-file", "Config": {"max-size": "100m", "max-file": "3"} } ```
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