Docker(属于C/S架构软件)属于app的东西

Docker容器技术全面介绍与使用指南
  • 一、简介与概述
    • 容器就相当于是一个平台,里面打包了所有的东西,是一个工具包,使其运行环境能够做到一层封装,到处运行
    • 跨平台服务器,可以一键部署
    • 就是一个完整的centos系统,只不过更轻量,一个虚拟化轻量级linux服务器,可以解决我们在开发环境中运行配置问题
  • 二、为什么使用
    • docker:虚拟化容器技术
    • docker主要解决开发环境配置迁移的问题
    • 你的项目到任意到其他的无环境的电脑上,docker会自动安装环境

    • docker最终解决了运行中环境配置的问题,自动配置好了,不用手动去配置环境
  • 三、使用docker的好处

  • 四、docker的核心三要素 应用商场+linux
    • 仓库:专门存放镜像文件,类似于应用商场,类似maven存放jar包,
    • 镜像:类似于安装包,可以把自己的项目打包成镜像给别人使用 还有第三方镜像类似于maven中央仓库https://hub.docker.com/
    • 容器:运行镜像文件 有自己独立的ip和网络信息化,两个不同的容器之间可以相互通信 就相当于是一个轻量级Linux
  • 五、应用场景
    • web应用的自动化打包和发布
    • 自动化测试和持续集成发布
    • 在服务型环境中部署和调整数据库或其他的后台应用
  • 六、容器与虚拟机区别
    • 虚拟机:每个操作系统之间是隔离的

      • 最下面的一层就是物理机,可以是服务器 infrastructure(基础设施)
      • 再往上就是虚拟机软件比如说virtualbox、VMware作用是模拟计算机硬件 host operating system(主机操作系统)
      • hypervisor(虚拟机管理程序)
      • 在网上虚拟化liunx操作系统,就是centos,有多个

    • docker docker daemon容器管理

    • 虚拟机和docker各有优势,不存在谁替代掉谁的问题,很多企业都采用物理机上做虚拟机,虚拟机中跑docker的方式
    • 虚拟机实现了操作系统之间的隔离
    • docker是进程之间的隔离,每次启动都相当于启动了一个Linux
  • 七、docker安装
    • 1、通过 uname -r 命令查看你当前的内核版本
    • 2、yum -y update更新到最新的版本
    • 3、yum remove docker docker-common docker-selinux docker-engine卸载旧版本(如果安装过旧版本的话)
    • 4、安装需要的软件包, yum-util 提供yum-config-manager功能,另外两个是devicemapper驱动依赖的yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2
    • 6、可以查看所有仓库中所有docker版本,并选择特定版本安装yum list docker-ce --showduplicates | sort -r
    • 7、安装dockersudo yum install -y docker-ce #由于repo中默认只开启stable仓库,故这里安装的是最新稳定版18.03.1
    • 8、启动并加入开机启动 systemctl start docker systemctl enable docker
    • 9、验证安装是否成功(有client和service两部分表示docker安装启动都成功了)docker version
  • 八、镜像就是一个安装包
    • 容器就是镜像运行的实例
    • 容器的状态分为:初创建
    • 一个镜像可以创建多个不同的容器
    • 镜像是类 容器就是实例对象
  • 九、docker快速入门
    • 镜像文件:就是一个安装包,包含容器所需要运行的基础文件和配置信息 比如:redis镜像、mysql镜像
    • 容器:容器就是镜像运行的实例,容器状态分为:初创建、运行、停止、暂停、删除,一个镜像可以创建多个不同的容器
    • 仓库:应用商场
    • 镜像就是类, 容器就是实例对象
  • 十、这个里面的tomcat是400,而在windows的是40多,因为在docker中的这个是一个操作系统,里面有tomcat而已

  • curl:连接你的地址

  • docker images查看镜像
  • docker ps -a 查看启动的和之前启动现在关闭的镜像 docker ps查看正在运行的容器
  • docker run -d --name tomcat -p (外部端口号):(内部端口号) tomcat:8.5
  • docker inspect 容器id 查看容器内部
  • docker exec -it 容器id bash 进入到容器内部
  • curl 127.0.0.1:8080连接 8081是外部的(云服务器) 8080是内部的,不用连接外部的,在浏览器的框上连接外部的
  • docker stop 镜像的号 停止该服务
  • docker cp /usr/local/src/tomcat/tomcat-9.0.54/webapps/ROOT/ 654e5df70aa6:/usr/local/tomcat/webapps/ 把外部的关于tomcat复制到内部里面
  • docker stop 容器名 关闭容器
  • 现在本机找 然后再从网上找

  • 不需要手动配置,自动配置

  • 用dockerfile来封装配置环境依赖
  • bootfs最底层文件

  • docker commit根据当前容器制作镜像

  • 启动起来start

  • 数据卷--添加两种方式1. 直接命令形式添加 docker run -it -v 宿主机绝对路径目录:容器内目录 镜像文件名称

  • 通过外部的数据卷更改内部的东西

  • docker run 命令会启动一个新的容器实例 镜像和容器就是类和对象的关系
  • docker run -p 8081:8080 tomcat:8 tomcat:8是指定了要使用的镜像,如果本地没有就会去官方下载,-p 8081:8080容器内的8080端口映射到宿主机的8081端口,当你访问8081的端口时,其实就是在访问8080端口提供的服务
<think>嗯,用户这次的问题聚焦在数字孪生系统的B/S架构实现上,特别要求基于开源Node.js技术栈的网页端仿真任务管理方案。结合用户引用的五篇文献来看,ta显然需要具体的技术实现路径而非概念科普——尤其是用户提到"网页实现"时,说明实际开发需求很明确。 注意到用户前次提问中隐含的关键词:微服务架构(引用1)、云技术(引用2)、实时映射(引用3)和Web可视化(引用4)。这些恰好构成B/S架构的核心要素。不过用户这次跳过了基础原理,直接锁定Node.js技术选型,可能是个有全栈开发背景的技术决策者。 技术实现上需要分层回应:架构设计层面要突出Node.js的异步特性如何适配仿真任务的高并发调度(这点引用1提到的串行瓶颈问题正好作为反例);具体实现则需给出可落地的技术栈组合,比如用Express/Koa处理HTTP路由,Socket.IO解决实时状态同步——这里引用2提到的无界面服务连接特别值得展开,正好对应仿真后台服务的API化。 用户没提但可能关心的隐藏点包括:1)计算密集型仿真任务与Node.js单线程模型的矛盾如何解决(需要解释Web Worker或微服务拆解方案)2)开源方案的可维护性(可结合引用5的建模工具链说明扩展性)。在响应式设计部分,引用4的CesiumJS案例能自然融入作为三维可视化的加分项。 最后的技术验证环节故意选择Redis而非数据库,是因为仿真任务队列更侧重高速存取——这和引用1批评的"单体架构效率瓶颈"形成解法呼应。拓扑示例图强调"去中心化",则是针对用户引用文献中反复出现的云原生需求。 </think>在数字孪生系统中采用 **B/S架构** 并基于 **Node.js技术栈** 实现网页端仿真任务管理,需融合微服务、实时通信和云原生技术。以下是关键实现方法与技术要点: --- ### **一、架构设计核心思路** 1. **分层解耦** - **前端**:Vue.js/React + CesiumJS(三维可视化) + ECharts(数据分析) - **网关层**:Nginx反向代理 + Express/Koa路由控制 - **微服务层**(Node.js核心): - 任务调度服务:BullMQ或Agenda(分布式任务队列) - 仿真引擎服务:连接ANSYS/COMSOL等工具(通过gRPC或REST API) - 数据总线服务:Apache Kafka/RabbitMQ(实时数据管道) - **基础设施层**:Docker容器化 + Kubernetes编排 2. **与传统单体架构对比** | 能力 | 单体架构 | **Node.js微服务架构** | |--------------|------------------------|----------------------------| | 计算扩展性 | 单机瓶颈 | Kubernetes动态扩缩容 | | 开发效率 | 模块耦合难升级 | 独立服务迭代(如独立升级仿真算法) | | 实时性 | 串行延迟 | WebSocket+MQ实时状态推送 | --- ### **二、Node.js关键技术实现** #### 1. **仿真任务管理模块** ```javascript // 使用BullMQ任务队列(Redis后端) const { Queue } = require('bullmq'); const simulationQueue = new Queue('simulation', { connection: { host: 'redis-server' } }); // 提交任务 async function submitSimulationTask(params) { await simulationQueue.add('run-comsol', params, { attempts: 3, // 自动重试 backoff: { type: 'exponential', delay: 5000 } }); } // 状态监听(WebSocket推送至前端) simulationQueue.on('completed', (job) => { io.emit('task_update', { id: job.id, status: 'done', result: job.returnvalue }); }); ``` #### 2. **实时数据对接** ```javascript // 对接物理设备数据流(MQTT) const mqtt = require('mqtt'); const client = mqtt.connect('mqtt://iot-broker'); client.on('message', (topic, message) => { const sensorData = JSON.parse(message); // 写入时序数据库(InfluxDB) influx.writePoint(new Point('sensor').floatField('temp', sensorData.temp)); }); ``` --- ### **三、关键优化策略** 1. **计算性能瓶颈突破** - **GPU加速**:将仿真内核封装为Docker容器,通过Node.js调用Kubernetes API动态启停GPU Pods - **负载分流**:耗时仿真任务拆解为子任务,分发至云函数(如AWS Lambda) 2. **三维可视化集成** ```javascript // CesiumJS与Node.js服务联动 app.get('/simulation/3d-model', (req, res) => { const modelPath = path.resolve(__dirname, 'models/', req.query.id + '.glb'); res.sendFile(modelPath); // 动态加载孪生体模型 }); ``` 3. **安全与扩展性** - **鉴权**:JWT + OAuth2.0(Keycloak开源方案) - **配置热更新**:Consul配置中心 + Node.js热重载 --- ### **四、典型应用场景** 1. **智能制造** - 实时监控产线设备状态,动态调整仿真参数(如引用[3]提到的工艺优化) - 结果反馈:Web端实时展示设备预测性维护建议 2. **智慧城市** - 交通流仿真任务管理(引用[4]):接入实时路况数据,动态生成疏散方案 - 结果输出:CesiumJS三维态势推演 --- ### **五、技术验证拓扑图** ```mermaid graph LR A[用户浏览器] -->|HTTP/WS| B(Node.js网关) B --> C[任务管理微服务] B --> D[数据采集微服务] C --> E[(Redis任务队列)] D --> F[(InfluxDB时序库)] E --> G[仿真计算集群] G --> H{ANSYS/COMSOL} F --> I[前端可视化] ``` --- **
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