Dockerfile HEALTHCHECK 报错 Unknown flag: start-period

最新推荐文章于 2025-04-17 23:58:36 发布
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分类专栏： docker 文章标签： Dockerfile HEALTHCHECK 报错 Unknown f
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wyz0923/article/details/102940725
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Dockerfile HEALTHCHECK 报错 Unknown flag: start-period

背景

今天在学习Dockerfile 中添加HEALTHCHECK 健康检查时候 打镜像失败。做个笔记，记录一下原因。

Dockerfile 内容

在这里插入图片描述
执行docker build 时 报 Unknown flag: start-period 错误。
百度一下一波后，发现HEALTHCHECK 需要在docker-ce 至少为17.05 。才想起来我的docker 一直没有升级过
在这里插入图片描述
然后docker -v 查看一下版本号 ，好吧。原因找到了。
在这里插入图片描述
然后升级了docker 为19.03.4后 然后执行build 就ok了。
在这里插入图片描述

问题解决参考网址：https://github.com/oracle/docker-images/issues/676

docker 升级参考：https://blog.youkuaiyun.com/wyz0923/article/details/101531704

Docker 容器的 health 健康状态检查
JineD的博客
08-29 2246
Docker Daemon 会自动监控容器中的 PID1 进程，如果 docker run 命令中指明了 restart policy，可以根据策略自动重启已结束的容器。指令的 Dockerfile 构建出来的镜像，在实例化 Docker 容器的时候，就具备了健康状态检查的功能。指令声明了健康检测命令，用这个命令来判断容器主进程的服务状态是否正常，从而比较真实的反应容器实际状态。如果是以 supervisor 来管理容器的多个服务，想通过子服务的状态来判断容器的监控状态，可以使用。...
【QCA6174】QCA6174 WiFi 5G设置固定信道出现DFS chan_idx seems wrong错误,hostapd自动退出问题分析解决方案
wgl307293845的博客
06-16 1154
sdx12平台QCA6174 WiFi 5G设置固定信道出现DFS chan_idx seems wrong错误,然后选择其他信道或者hostapd自动退出hostapd信息。
docker——HEALTHCHECK --start-period=3s CMD
weixin_44777619的博客
08-07 666
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【Docker】运行错误提示 unknown shorthand flag: ‘d‘ in -d ----详细解决方法
GISer help GISer
04-17 1502
Docker 版本正确命令备注≥19.0.0注意compose无短横线≤18.x需独立安装工具转载吱一声~
unknown flag: --gpus See ‘docker run --help‘
qq_41776453的博客
08-26 6725
docker
Dockerfile 中使用 HEALTHCHECK
nicole_smile的博客
04-12 983
Dockerfile中使用HEALTHCHECK的形式有两种： 　　1、HEALTHCHECK [options] CMD command 　　2、HEALTHCHECK NODE 意思是禁止从父镜像继承的 HEALTHCHECK 生效 下面我们主要介绍第一种形式的应用： options的可设定参数： 　　interval：间隔(s秒、m分钟、h小时)，从容器运行起来开始计时 interval 秒（或者分钟小时）进行第一次健康检查，随后每间隔interval秒进行一次健康检查；还有一种特例请看time.
Docker启动失败 unknown flag: --graph
枸杞泡茶的博客
02-21 2567
在修改完配置文件后，你需要重启Docker服务以使更改生效。这可能是因为你的Docker配置文件或系统服务配置文件中使用了这个已经被弃用的标志。标志来指定Docker的存储驱动和根目录，但在后续版本中，这个标志已被弃用，取而代之的是。Docker在较早的版本中使用了。
mac安装的d8工具快速调试v8时报错Warning: unknown flag --print-ast.
qq_33925054的博客
01-06 414
方式安装的话，是不包含一些常用的例如–print-ast（查看代码被解析器结构化成 的AST）、–print-scopes（查看当前的v8作用域）等在debug模式下的方法的。然后就可以愉快地进行调试，需要注意的是，前面提到的–print-ast、–print-scopes等都是debug版本才能用的，所以，完整的调试指令应该是。接着执行jsvu，选择v8和v8-debug就够了（最后面附所有的js引擎和支持的操作系统一览图）接着设置mac的v8环境变量。原因是：安装的版本不支持。保存，接着激活新的配置。
Kubernetes 集群搭建（下）
永远在学习Linux之路上
06-02 387
早安~~不知道昨天的文章各位有没有去尝试操作一下呢？没有的话建议再去看一下昨天的文章，这样可以更好的理解今天的文章！ 今天的信息量比较大，大家可能会比较懵，建议多看几遍呀~ 下面开始今天的内容~ 安装 yum安装需要的组件，我这里指定了具体的版本，我用的版本比较老，不过如果你是第一次用，问题不是很大，如果是大佬的话就不要喷我了~~~ yum -y install kubeadm-1.11.1 yum -y install kubectl-1.11.1 yum -y install ku.
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!... # 摘要 本文详细介绍了STM8S103微控制器的基础知识和ST-Link调试工具的使用方法。首先，概述了STM8S103微控制器的基本特性及其在项目中的应用。接着，深入解析了ST-Link调试工具的功能和特点，包括硬件连接、软件...
kubernetes/k8s CRI分析-容器运行时接口分析
良凯尔的博客
08-01 1477
kubernetes CRI分析-k8s CRI分析。kubernetes中有3个功能接口，分别是容器网络接口CNI、容器运行时接口CRI和容器存储接口CSI。本文会对CRI是什么、为什么要有CRI、CRI系统架构做介绍，对CRI所涉及的k8s对象与组件进行介绍，以及k8s对CRI进行相关操作分析
Failed to create pod sandbox: rpc error: code = Unknown desc = failed to start sandbox container for pod "kube-proxy-nvw9r": Error response from daemon: OCI runtime create failed: systemd cgroup flag passed, but systemd support for managing cgroups is not
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出现“Additional property is not allowed”错误通常是由于YAML格式不正确或配置文件中存在不允许的属性所导致的。这个错误提示意味着在Docker Compose的YAML文件中，有一些属性或配置项是不被允许的。经过排查后发现docker-compose的yml配置文件中有个 version 少写了一个v。在执行docker-compose up -d 这个命令时，出现了上面的错误。
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Docker Daemon 会自动监控容器中的 PID1 进程，如果 docker run 命令中指明了 restart policy，可以根据重启策略自动重启已结束的容器。熟悉使用过kubernetes的人应该知道，kubernetes支持对pod进行健康检查的功能，这对生产业务来说其实是非常有用处的，能快速发现服务不可用，并进行快速重启恢复。指令的 Dockerfile 构建出来的镜像，在实例化 Docker 容器的时候，就具备了健康状态检查的功能。，可以根据自己的业务自行调整检查命令。
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11-27 600
对正在运行的程序使用的是KILL信号，这使得该进程没办法处理终止过程。这就意味着一 些诸如包含运行进程ID之类的文件可能会残留在文件系统中。根据应该用程序管理状态的能力，如果再次启动容器，这可能会也可能不会造成问题。程序的默认工作方式是向指定的进程发送 TERM信号（即信号值为15）。2.docker stop 命令则像kill 命令那样工作，发送的是一个TERM型号。1.docker kill 的行为和标准的kill 命令行程序并不相同。当这个信号被处理时，大多数程序将执行某种清理工作，但是。
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12-19 4280
问题： unknown flag: --from-file
升级kube出现unknown flag: --network-plugin
weixin_39833509的博客
06-12 5407
kube升级从 1.22.0-0.x86_64到 1.24.1-0.x86_64后, 出现unknown flag: --network-plugin 法一：yum downgrade 后restart正常 方法二：使用链接提到的方法： Kubernetes 升级至 1.24 后 kubelet
提示Error: unknown flag: --gpu
03-12
<think>好的，我现在需要解决用户在命令行中遇到的错误：“Error: unknown flag: --gpu”。用户提到之前引用了一些关于未知标志错误的资料，比如UnrecognizedFlagError和CUDA版本问题，这可能和TensorFlow或CUDA环境有关。 首先，用户遇到的错误是命令行参数不被识别，具体是--gpu这个标志。常见的情况可能是使用的工具或框架不支持该参数，或者拼写错误。比如，TensorFlow的某些版本可能不再支持--gpu这样的标志，转而使用其他方式启用GPU。 接下来，我需要回顾用户提供的引用内容。引用[1]和[3]提到了UnrecognizedFlagError，特别是未知的'f'标志，这可能是因为用户在运行命令时添加了不被接受的参数。引用[2]涉及CUDA版本不兼容的问题，这可能暗示用户的环境配置有问题，比如CUDA和TensorFlow版本不匹配，导致GPU支持异常。 可能的原因有几个： 1. 命令行工具或脚本不支持--gpu参数，需要检查文档确认正确的参数名称。 2. 用户使用的库或框架版本过旧，不支持该参数，或者在新版本中参数已被弃用。 3. 环境配置问题，如CUDA没有正确安装或TensorFlow GPU版本未安装，导致无法识别GPU相关参数。 解决方案步骤可能包括： 1. 检查命令的正确性，确认是否有拼写错误，比如是否是--gpu或者其他形式如--use-gpu。 2. 查阅相关工具的最新文档，确认支持的参数列表。 3. 确保安装了正确版本的TensorFlow GPU版本，并且CUDA和cuDNN版本兼容。 4. 如果参数确实已废弃，改用环境变量或其他配置方式启用GPU，比如设置CUDA_VISIBLE_DEVICES。 5. 在代码中显式指定GPU使用，而不是通过命令行参数。 此外，用户可能需要验证GPU是否被TensorFlow正确识别，可以通过运行简单的Python脚本来检查。例如： ```python import tensorflow as tf print(tf.config.list_physical_devices('GPU')) ``` 如果输出为空，说明GPU未被检测到，需要检查安装。 总结，用户需要逐步排查参数正确性、软件版本兼容性和环境配置，确保所有组件协调工作。同时，参考官方文档和社区资源可以帮助解决这类问题。</think>### 逐步解决方案 遇到命令行报错`Error: unknown flag: --gpu`时，通常是由于以下原因导致： 1. **参数名称错误或框架不支持**：使用的工具/库（如TensorFlow、PyTorch）可能已弃用`--gpu`参数，或需要其他格式。 2. **未安装GPU版本依赖**：例如TensorFlow未安装GPU版本，或CUDA/cuDNN版本不兼容。 3. **环境配置问题**：GPU驱动未正确安装或未被系统识别。 #### 步骤 1：检查参数名称和工具文档 - **确认参数格式**：某些工具使用`--use-gpu`、`--device=gpu`等替代参数。例如： ```bash # TensorFlow 2.x 通常自动使用GPU（若环境正确），无需显式指定参数 python your_script.py # 直接运行即可 ``` - **查阅文档**：检查对应框架的官方文档（如[TensorFlow设备管理](https://www.tensorflow.org/guide/gpu)）[^1]。 #### 步骤 2：验证GPU环境 - **检查TensorFlow GPU支持**： ```python import tensorflow as tf print("GPU Available:", tf.config.list_physical_devices('GPU')) ``` 若无输出，需安装GPU版本： ```bash pip uninstall tensorflow pip install tensorflow-gpu # 注意版本需与CUDA匹配 ``` - **确认CUDA版本兼容性**： - TensorFlow版本与CUDA、cuDNN版本需严格匹配。例如： - TensorFlow 2.10需CUDA 11.2和cuDNN 8.1[^2] - 通过[NVIDIA文档](https://docs.nvidia.com/cuda/)检查驱动兼容性。 #### 步骤 3：改用环境变量或代码配置 - **通过环境变量指定GPU**： ```bash export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 # 指定使用第0号GPU python your_script.py ``` - **代码中显式设置设备**： ```python import tensorflow as tf with tf.device('/GPU:0'): # 在此范围内运行GPU计算 ``` #### 步骤 4：升级或修复依赖 - **重新安装GPU支持组件**： ```bash # 示例：Ubuntu系统安装CUDA sudo apt install nvidia-cuda-toolkit ``` - **使用Docker镜像**（避免环境冲突）： ```bash docker run --gpus all -it tensorflow/tensorflow:latest-gpu ``` --- ### 相关问题 1. **如何检查TensorFlow是否正在使用GPU？** 2. **CUDA版本与深度学习框架不兼容时如何解决？** 3. **在PyTorch中如何指定GPU设备？** --- [^1]: TensorFlow官方文档中明确说明，自2.x版本起，GPU支持无需通过命令行参数显式启用，而是自动检测。 [^2]: 部分用户因CUDA版本与框架不匹配导致类似错误（如`host_config.h`报错），需严格对齐版本。
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