【已解决】docker: Error response from daemon: Get “https://registry-1.docker.io/v2/“: net/http: request c

一、问题:

docker: Error response from daemon: Get "https://registry-1.docker.io/v2/": net/http: request canceled while waiting for connection (Client.Timeout exceeded while awaiting headers).
二、描述

在使用docker进行镜像拉取的时候,存在拉取不下来,或者超市的问题,就会报
docker: Error response from daemon: Get “https://registry-1.docker.io/v2/“: net/http: request canc的错误,导致无法开心的使用docker。
三、解决

具体解决方法如下:

1.备份原来的配置文件

cp /etc/docker/daemon.json{,.bak}

2.删除或修改daemon.json 文件,我这里因为是测试环境就直接删除原来的配置文件了,并添加如下配置

rm -rf /etc/docker/daemon.json 

sudo tee /etc/docker/daemon.json <<-'EOF'
> {
>   "registry-mirrors": [
>     "https://docker.1ms.run",
>     "https://docker.1panel.live/"
>   ]
> }
> EOF

3.重新加载配置文件和重启docker

 sudo systemctl daemon-reload
 sudo systemctl restart docker

4.再次拉取进行进行测试

### Docker 容器创建失败的原因分析 Docker 容器启动过程中遇到 `OCI runtime create failed` 和 `runc create failed` 错误通常表明底层运行时环境存在问题。以下是可能的原因及其解决方案: #### 1. NVIDIA GPU 驱动配置不正确 如果正在尝试通过 Docker 使用 GPU,则可能是由于 NVIDIA GPU 驱动程序未正确安装或配置引起的。错误消息中的 `Auto-detected mode as 'legacy'` 表明系统检测到旧版驱动模式,而现代应用更倾向于使用 Tegra 或其他更新的驱动支持方式[^1]。 - **解决方法**: 确认主机已安装最新版本的 NVIDIA 驱动,并验证其兼容性。可以执行以下命令来检查当前驱动状态: ```bash nvidia-smi ``` 如果该命令无法正常工作或者显示过期驱动版本,请重新安装最新的 NVIDIA 驱动并重启系统。 #### 2. 文件路径冲突 错误日志提到 `/var/lib/docker/overlay2/.../libnvidia-ml.so.1: file exists` 的文件冲突问题。这通常是由于多个进程试图访问同一共享库造成的。 - **解决方法**: 清理 Docker 存储层以移除潜在损坏的数据目录: ```bash docker system prune -a --volumes ``` 此外,确认是否有重复挂载相同的 GPU 库至容器内部的情况发生。调整 Dockerfile 中的相关指令避免冗余声明。 #### 3. 超时初始化 (Initialization Timeout) 部分情况下,NVIDIA 容器工具链未能及时完成初始化操作也会触发此类异常。具体表现为 `driver rpc error: timed out` 提示超出了允许的时间范围[^2]。 - **解决方法**: 增加等待时间参数以便给予更多缓冲机会让硬件资源准备就绪。编辑 `/etc/nvidia-container-runtime.conf` 添加适当的延时期限设置项;或者直接升级整个 NVIDIA-Docker 工具集获取性能改进后的版本。 --- ### 示例修复脚本 下面提供一段用于排查及初步解决问题的小型 Shell 脚本供参考: ```bash #!/bin/bash echo "Checking NVIDIA Driver..." if ! command -v nvidia-smi &> /dev/null; then echo "[ERROR] No valid NVIDIA driver detected." else echo "[INFO] Current NVIDIA driver version:" nvidia-smi | head -n 3 echo "Pruning old Docker data..." docker system prune -f --volumes echo "Restarting Docker service..." systemctl restart docker.service || { echo "[ERROR] Failed to restart Docker."; exit 1;} fi echo "Attempting new container launch with updated settings..." docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi && \ echo "[SUCCESS] Container successfully launched." || \ { echo "[FAIL] Please check logs above and retry after fixing issues."; } ``` --- ### 总结 综上所述,针对所描述的现象需重点核查以下几个方面:GPU 驱动适配情况、目标文件系统的健康状况以及网络延迟影响下的服务响应效率等问题。采取相应措施逐一排除干扰因素直至恢复正常运作为止。
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