


Cara menggunakan Docker untuk pemantauan kontena dan pengendalian penggera
Cara menggunakan Docker untuk pemantauan kontena dan pemprosesan penggera
1 Pengenalan
Dengan aplikasi teknologi kontena yang meluas Pemantauan dan pengendalian penggera telah menjadi semakin penting. Docker kini merupakan salah satu platform pengurusan kontena yang paling popular Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Docker untuk pemantauan kontena dan pemprosesan penggera, dan memberikan contoh kod khusus.
2. Monitor Docker containers
- Gunakan Docker Stats API
Docker Stats API ialah API yang disediakan oleh Docker untuk mendapatkan statistik kontena. Kami boleh mendapatkan pelbagai penunjuk bekas dan memantaunya dengan memanggil API ini.
Contoh kod khusus adalah seperti berikut:
import docker client = docker.DockerClient(base_url='unix://var/run/docker.sock') def monitor_container(container_id): container = client.containers.get(container_id) stats = container.stats(stream=False) print(stats) if __name__ == '__main__': monitor_container('CONTAINER_ID')
- Menggunakan Prometheus dan cAdvisor
Prometheus ialah sistem pemantauan sumber terbuka digunakan untuk cAdvisor memantau alat bekas. Menggabungkan kedua-dua alat ini, kami boleh mencapai pemantauan komprehensif kontena.
Contoh kod khusus adalah seperti berikut:
Pertama, kita perlu memasang dan memulakan Prometheus dan cAdvisor. Kemudian tambahkan kandungan berikut pada fail konfigurasi Prometheus prometheus.yml
:
scrape_configs: - job_name: 'cadvisor' scrape_interval: 5s static_configs: - targets: ['cadvisor:8080']
Seterusnya, gunakan pustaka klien yang disediakan oleh Prometheus dalam Python untuk bertanya dan memproses data pemantauan bekas. Contoh kod khusus adalah seperti berikut:
from prometheus_api_client import PrometheusConnect prometheus = PrometheusConnect(url='http://localhost:9090') def get_container_cpu_usage(container_id): query = 'sum(rate(container_cpu_usage_seconds_total{container_label_com_docker_swarm_service_id="%s"}[5m]))' % (container_id) result = prometheus.custom_query(query) return result['data']['result'] if __name__ == '__main__': container_id = 'CONTAINER_ID' cpu_usage = get_container_cpu_usage(container_id) print(cpu_usage)
3. Pemprosesan penggera
- Gunakan Docker Stats API dan amaran e-mel
Gunakan Container Stats API memantau data , dan melaksanakan pemprosesan penggera mengikut ambang yang kami tetapkan. Jika penunjuk tertentu bekas melebihi ambang yang ditetapkan, kami boleh menghantar mesej penggera melalui e-mel.
Contoh kod khusus adalah seperti berikut:
import docker import smtplib from email.mime.text import MIMEText client = docker.DockerClient(base_url='unix://var/run/docker.sock') def monitor_container(container_id): container = client.containers.get(container_id) stats = container.stats(stream=False) # 检查某个指标是否超过阈值,这里以CPU使用率为例 cpu_usage = stats['cpu_stats']['cpu_usage']['total_usage'] cpu_limit = stats['cpu_stats']['cpu_usage']['percpu_usage'].size cpu_usage_percent = cpu_usage / cpu_limit * 100 if cpu_usage_percent > 80: send_alert_email(container_id, cpu_usage_percent) def send_alert_email(container_id, cpu_usage_percent): msg = MIMEText('容器 %s 的CPU使用率超过80%%,当前使用率为%.2f%%' % (container_id, cpu_usage_percent), 'plain', 'utf-8') msg['Subject'] = '容器告警' msg['From'] = 'alert@example.com' msg['To'] = 'admin@example.com' server = smtplib.SMTP('smtp.example.com') server.login('username', 'password') server.sendmail('alert@example.com', ['admin@example.com'], msg.as_string()) server.quit() if __name__ == '__main__': monitor_container('CONTAINER_ID')
- Menggunakan Prometheus dan Alertmanager
Prometheus menyediakan komponen yang dipanggil Alendingmanager untuk tidak memproses dan menghantar makluman Kami boleh menggunakannya untuk memantau penunjuk kontena dan menghantar pemberitahuan penggera yang sepadan mengikut peraturan yang ditetapkan.
Contoh kod khusus ditinggalkan.
4. Ringkasan
Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan Docker untuk pemantauan kontena dan pemprosesan penggera serta memberikan contoh kod khusus. Pemantauan kontena dan pengendalian penggera adalah sangat penting untuk memastikan kestabilan dan kebolehpercayaan pengendalian kontena Saya harap artikel ini akan membantu anda.
Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan Docker untuk pemantauan kontena dan pengendalian penggera. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Seni bina sistem teragih PHP mencapai kebolehskalaan, prestasi dan toleransi kesalahan dengan mengedarkan komponen yang berbeza merentasi mesin yang disambungkan ke rangkaian. Seni bina termasuk pelayan aplikasi, baris gilir mesej, pangkalan data, cache dan pengimbang beban. Langkah-langkah untuk memindahkan aplikasi PHP ke seni bina yang diedarkan termasuk: Mengenal pasti sempadan perkhidmatan Memilih sistem baris gilir mesej Mengguna pakai rangka kerja mikroperkhidmatan Penggunaan kepada pengurusan kontena Penemuan perkhidmatan

Jawapan: Perkhidmatan mikro PHP digunakan dengan HelmCharts untuk pembangunan tangkas dan kontena dengan DockerContainer untuk pengasingan dan kebolehskalaan. Penerangan terperinci: Gunakan HelmCharts untuk menggunakan perkhidmatan mikro PHP secara automatik untuk mencapai pembangunan tangkas. Imej Docker membenarkan lelaran pantas dan kawalan versi perkhidmatan mikro. Piawaian DockerContainer mengasingkan perkhidmatan mikro dan Kubernetes mengurus ketersediaan dan kebolehskalaan bekas. Gunakan Prometheus dan Grafana untuk memantau prestasi dan kesihatan perkhidmatan mikro, serta mencipta penggera dan mekanisme pembaikan automatik.

Penjelasan dan Panduan Pemasangan Terperinci untuk Pinetwork Nodes Artikel ini akan memperkenalkan ekosistem pinetwork secara terperinci - nod pi, peranan utama dalam ekosistem pinetwork, dan menyediakan langkah -langkah lengkap untuk pemasangan dan konfigurasi. Selepas pelancaran Rangkaian Ujian Blockchain Pinetwork, nod PI telah menjadi bahagian penting dari banyak perintis yang aktif mengambil bahagian dalam ujian, bersiap sedia untuk pelepasan rangkaian utama yang akan datang. Jika anda tidak tahu kerja pinet, sila rujuk apa itu picoin? Berapakah harga untuk penyenaraian? Penggunaan PI, perlombongan dan analisis keselamatan. Apa itu Pinetwork? Projek Pinetwork bermula pada tahun 2019 dan memiliki syiling pi cryptocurrency eksklusifnya. Projek ini bertujuan untuk mewujudkan satu yang semua orang boleh mengambil bahagian

Terdapat banyak cara untuk memasang DeepSeek, termasuk: Menyusun dari Sumber (untuk pemaju berpengalaman) menggunakan pakej yang dikompilasi (untuk pengguna Windows) menggunakan bekas docker (untuk yang paling mudah, tidak perlu bimbang tentang keserasian) Dokumen rasmi dengan berhati -hati dan menyediakannya sepenuhnya untuk mengelakkan masalah yang tidak perlu.

Gunakan aplikasi Java EE menggunakan bekas Docker: Cipta Fail Docker untuk mentakrifkan imej, bina imej, jalankan bekas dan petakan port, dan kemudian akses aplikasi dalam penyemak imbas. Contoh aplikasi JavaEE: REST API berinteraksi dengan pangkalan data, boleh diakses pada localhost selepas penggunaan melalui Docker.

Jawapan: Gunakan PHPCI/CD untuk mencapai lelaran pantas, termasuk menyediakan saluran paip CI/CD, ujian automatik dan proses penggunaan. Sediakan saluran paip CI/CD: Pilih alat CI/CD, konfigurasikan repositori kod dan tentukan saluran paip binaan. Ujian automatik: Tulis ujian unit dan penyepaduan dan gunakan rangka kerja ujian untuk memudahkan ujian. Kes praktikal: Menggunakan TravisCI: Pasang TravisCI, tentukan saluran paip, dayakan saluran paip dan lihat hasilnya. Laksanakan penyampaian berterusan: pilih alatan pengerahan, tentukan saluran paip pengerahan dan automatik penggunaan. Faedah: Meningkatkan kecekapan pembangunan, mengurangkan ralat dan memendekkan masa penghantaran.

1. Mula-mula, selepas membuka antara muka, klik butang ikon sambungan di sebelah kiri 2. Kemudian, cari lokasi bar carian di halaman sambungan yang dibuka 3. Kemudian, masukkan perkataan Docker dengan tetikus untuk mencari pemalam sambungan 4 . Akhir sekali, pilih pemalam sasaran dan klik kanan Hanya klik butang pasang di sudut bawah

Seni bina perkhidmatan mikro menggunakan rangka kerja PHP (seperti Symfony dan Laravel) untuk melaksanakan perkhidmatan mikro dan mengikut prinsip RESTful dan format data standard untuk mereka bentuk API. Perkhidmatan mikro berkomunikasi melalui baris gilir mesej, permintaan HTTP atau gRPC dan menggunakan alatan seperti Prometheus dan ELKStack untuk pemantauan dan penyelesaian masalah.
