Docker 컨테이너에서 Redis를 성공적으로 시작하고 입력하는 방법
다음은 docker에서 redis를 시작하고 다음을 입력하는 단계입니다.
먼저 docker를 통해 redis와 관련된 이미지 소스를 검색해야 합니다
docker search redis
그런 다음 Docker를 통해 Redis 이미지 소스를 다운로드합니다
docker pull redis
거기 여기에 설정된 버전이 없습니다. 기본적으로 최신 미러 소스가 다운로드됩니다.
[root@localhost ~]# docker images REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE docker.io/tomcat latest aeea3708743f 9 days ago 529 MB docker.io/rabbitmq latest 2b5cda43d345 2 weeks ago 151 MB docker.io/elasticsearch 7.6.0 5d2812e0e41c 2 weeks ago 790 MB docker.io/redis latest 44d36d2c2374 2 weeks ago 98.2 MB docker.io/mysql latest 791b6e40940c 2 weeks ago 465 MB [root@localhost ~]#
그런 다음 Redis 컨테이너를 생성하고 시작합니다
먼저 Docker를 시작합니다
[root@localhost ~]# systemctl start docker
Docker에서 Redis를 시작합니다
여기서는 컨테이너에 대한 별칭을 설정하지 않습니다. -d는 백그라운드 시작을 나타냅니다.
[root@localhost ~]# docker run -d redis da45019bf760304a66c3dd96b8847a50eddd8c73ff77cd3b3f37a46d7f016834
다음과 같이 Redis를 시작할 수도 있습니다. 여기서 -p는 포트 매핑을 나타내고, 컨테이너의 6379를 Docker를 실행하는 시스템의 포트 6379에 매핑하고, --name은 사용자 지정 컨테이너 이름을 나타냅니다.
[root@localhost ~]# docker run -d -p 6379:6379 --name="myredis" redis 249dd65794b32310dea5e094f41df845d971b623382ddc1179c404402f576750 [root@localhost ~]#
(동영상 공유 학습: redis 동영상 튜토리얼)
Redis 터미널에 들어가세요
docker exec :在运行的容器中执行命令 # 语法 docker exec [OPTIONS] CONTAINER COMMAND [ARG...] # OPTIONS说明: -d :分离模式: 在后台运行 -i :即使没有附加也保持STDIN 打开 -t :分配一个伪终端
Docker의 컨테이너 ID는 docker로 볼 수 있습니다. -ps
[root@localhost ~]# docker ps CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES 249dd65794b3 redis "docker-entrypoint..." 3 minutes ago Up 3 minutes 0.0.0.0:6379->6379/tcp myredis da45019bf760 redis "docker-entrypoint..." 18 minutes ago Up 18 minutes 6379/tcp naughty_pasteur [root@localhost ~]#
redis-cli는 Redis 클라이언트를 실행한다는 의미입니다.
[root@localhost ~]# docker exec -it da45019bf760 redis-cli 127.0.0.1:6379> 127.0.0.1:6379> set msg "Hello World Redis" OK 127.0.0.1:6379> get msg "Hello World Redis" 127.0.0.1:6379>
관련 권장 사항: redis 데이터베이스 튜토리얼
위 내용은 Docker 컨테이너에서 Redis를 성공적으로 시작하고 입력하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

뜨거운 주제











Pinetwork 노드에 대한 자세한 설명 및 설치 안내서이 기사에서는 Pinetwork Ecosystem을 자세히 소개합니다. Pi 노드, Pinetwork 생태계의 주요 역할을 수행하고 설치 및 구성을위한 전체 단계를 제공합니다. Pinetwork 블록 체인 테스트 네트워크가 출시 된 후, PI 노드는 다가오는 주요 네트워크 릴리스를 준비하여 테스트에 적극적으로 참여하는 많은 개척자들의 중요한 부분이되었습니다. 아직 Pinetwork를 모른다면 Picoin이 무엇인지 참조하십시오. 리스팅 가격은 얼마입니까? PI 사용, 광업 및 보안 분석. Pinetwork 란 무엇입니까? Pinetwork 프로젝트는 2019 년에 시작되었으며 독점적 인 Cryptocurrency Pi Coin을 소유하고 있습니다. 이 프로젝트는 모든 사람이 참여할 수있는 사람을 만드는 것을 목표로합니다.

Docker 컨테이너를 사용하여 사전 컴파일 된 패키지 (Windows 사용자의 경우)를 사용하여 소스 (숙련 된 개발자)를 컴파일하는 것을 포함하여 DeepSeek를 설치하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 공식 문서는 신중하게 문서를 작성하고 불필요한 문제를 피하기 위해 완전히 준비합니다.

PHP 개발에서 캐싱 메커니즘은 자주 액세스하는 데이터를 메모리나 디스크에 임시 저장하여 데이터베이스 액세스 횟수를 줄여 성능을 향상시킵니다. 캐시 유형에는 주로 메모리, 파일 및 데이터베이스 캐시가 포함됩니다. 캐싱은 내장 함수나 캐시_get() 및 Memcache와 같은 타사 라이브러리를 사용하여 PHP에서 구현할 수 있습니다. 일반적인 실제 응용 프로그램에는 쿼리 성능을 최적화하기 위한 데이터베이스 쿼리 결과 캐싱과 렌더링 속도를 높이기 위한 페이지 출력 캐싱이 포함됩니다. 캐싱 메커니즘은 웹사이트 응답 속도를 효과적으로 향상시키고, 사용자 경험을 향상시키며, 서버 부하를 줄입니다.

Docker 컨테이너를 사용하여 Java EE 애플리케이션 배포: Dockerfile을 생성하여 이미지를 정의하고, 이미지를 빌드하고, 컨테이너를 실행하고, 포트를 매핑한 다음, 브라우저에서 애플리케이션에 액세스합니다. 샘플 JavaEE 애플리케이션: REST API는 Docker를 통해 배포한 후 localhost에서 액세스할 수 있는 데이터베이스와 상호 작용합니다.

1. 먼저 인터페이스를 연 후 왼쪽의 확장 아이콘 버튼을 클릭합니다. 2. 열린 확장 페이지에서 검색창 위치를 찾습니다. 3. 그런 다음 마우스로 Docker라는 단어를 입력하여 확장 플러그인을 찾습니다. 4 마지막으로 대상 플러그인을 선택하고 오른쪽을 클릭합니다. 하단에 있는 설치 버튼을 클릭하면 됩니다.

C++에서 STL 컨테이너를 정렬하는 방법: sort() 함수를 사용하여 std::Vector와 같은 컨테이너를 제자리에 정렬합니다. 순서가 지정된 컨테이너 std::set 및 std::map을 사용하면 삽입 시 요소가 자동으로 정렬됩니다. 사용자 정의 정렬 순서의 경우 문자열 벡터를 알파벳순으로 정렬하는 것과 같은 사용자 정의 비교기 클래스를 사용할 수 있습니다.

C++STL에서 가장 일반적인 컨테이너 유형은 Vector, List, Deque, Set, Map, Stack 및 Queue입니다. 이러한 컨테이너는 동적 배열, 이중 연결 목록, 키 및 값 기반 연관 컨테이너와 같은 다양한 데이터 스토리지 요구 사항에 대한 솔루션을 제공합니다. 실제로 STL 컨테이너를 사용하여 학생 성적을 저장하는 등 데이터를 효율적으로 구성하고 액세스할 수 있습니다.

C++를 사용하여 기계 학습 모델 배포: 컨테이너 및 클라우드에 대한 모범 사례 컨테이너화와 클라우드 배포는 기계 학습 모델 배포, 이식성, 확장성 및 유지 관리 용이성을 제공하기 위한 모범 사례가 되었습니다. 이 문서에서는 C++를 사용하여 컨테이너와 클라우드에 기계 학습 모델을 배포하기 위한 모범 사례를 살펴보고 실제 사례를 제공합니다. 컨테이너 사용의 이점 컨테이너 이식성: 컨테이너 패키지 코드와 해당 종속성을 함께 사용하여 모든 환경에서 실행할 수 있습니다. 격리: 컨테이너는 호스트 시스템에서 모델을 격리하여 잠재적인 문제로부터 모델을 보호합니다. 경량: 컨테이너는 가상 머신보다 가볍고 더 빠르게 시작됩니다. Docker를 사용하여 컨테이너 이미지를 생성하여 컨테이너 이미지 빌드: FROMtensorflow/tensorf
