


Cara menggunakan Docker untuk pemantauan kontena dan analisis prestasi
Cara menggunakan Docker untuk pemantauan kontena dan analisis prestasi
Ikhtisar:
Docker ialah platform kontena yang popular, Dengan mengasingkan aplikasi dan pakej bergantungnya, aplikasi boleh dijalankan dalam bekas bebas. Walau bagaimanapun, apabila bilangan kontena bertambah, pemantauan kontena dan analisis prestasi menjadi semakin penting. Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan cara menggunakan Docker untuk pemantauan kontena dan analisis prestasi, dan menyediakan beberapa contoh kod khusus.
- Gunakan alatan pemantauan kontena Docker sendiri
Docker menyediakan beberapa alatan pemantauan kontena terbina dalam yang boleh melihat status dan penunjuk prestasi kontena dengan mudah.
1.1 Perintah Docker Stats
Arahan Docker Stats boleh digunakan untuk melihat penggunaan sumber bekas dalam masa nyata, termasuk CPU, memori, rangkaian dan cakera, dsb.
Kod contoh:
docker stats [container_name]
1.2 Perintah Docker Top
Arahan Docker Top boleh melihat proses dan penggunaan sumber yang berjalan di dalam bekas.
Kod sampel:
docker top [container_name]
- Gunakan alat pihak ketiga untuk pemantauan kontena
Selain alat pemantauan yang disertakan dengan Docker, terdapat beberapa alat pihak ketiga yang boleh Memantau dan menganalisis prestasi kontena secara lebih komprehensif.
2.1 cAdvisor
cAdvisor ialah alat pemantauan kontena sumber terbuka yang boleh menyediakan petunjuk penggunaan sumber dan prestasi kontena.
Kod sampel:
① Pasang cAdvisor
docker run -d --name=cadvisor --privileged=true -p 8080:8080 -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock google/cadvisor:latest
② Lihat maklumat pemantauan cAdvisor #🎜🎜🎜##🎜
2.2 Prometheushttp://localhost:8080
,可以查看监控信息。
2.2 Prometheus
Prometheus是一个开源的监控系统,可以通过配置进行容器监控,并提供可视化的监控面板。
示例代码:
① 安装Prometheus
git clone https://github.com/prometheus/prometheus.git cd prometheus make build
② 配置Prometheus
在Prometheus的配置文件prometheus.yml中添加以下内容:
scrape_configs: - job_name: 'docker' metrics_path: '/metrics' static_configs: - targets: ['<docker_host>:<exporter_port>']
③ 启动Prometheus
./prometheus --config.file=prometheus.yml
④ 查看Prometheus的监控面板
打开浏览器,输入http://localhost:9090
,可以查看监控面板。
- 容器性能分析
除了监控容器的状态和性能指标,还可以对容器进行性能分析,以找出性能瓶颈和进行优化。
3.1 使用Docker的stats API获取容器的性能指标
Docker提供了stats API,可以获取容器的性能指标。
示例代码:
import docker client = docker.from_env() container = client.containers.get('container_id') stats = container.stats(stream=False) print(stats)
3.2 使用FlameGraph进行容器的性能分析
FlameGraph是一个开源的性能分析工具,可以根据CPU使用情况生成火焰图,帮助定位性能问题。
示例代码:
① 安装FlameGraph
git clone https://github.com/brendangregg/FlameGraph.git
② 执行性能分析
docker run -d --name=performance_container <image> docker cp ./FlameGraph/perf-map-agent/build/lib/linux-x64/libperfmap.so performance_container:/tmp/libperfmap.so docker exec -it performance_container /bin/bash cd /tmp perf record -F 99 -e cpu-clock -g -- /usr/bin/java -agentpath:/tmp/libperfmap.so ... perf script | stackcollapse-perf.pl | flamegraph.pl > flamegraph.svg
打开浏览器,输入http://localhost:8080/flamegraph.svg
Prometheus ialah sistem pemantauan sumber terbuka yang boleh memantau bekas melalui konfigurasi dan menyediakan panel pemantauan visual.
Contoh kod:
- #🎜🎜#Analisis Prestasi Bekas#🎜🎜#Selain memantau status dan penunjuk prestasi bekas, anda juga boleh melakukan analisis prestasi pada bekas untuk mengenal pasti kesesakan prestasi dan mengoptimumkan. #🎜🎜##🎜🎜##🎜🎜#3.1 Gunakan API statistik Docker untuk mendapatkan penunjuk prestasi bekas #🎜🎜#Docker menyediakan API statistik untuk mendapatkan penunjuk prestasi kontena. #🎜🎜##🎜🎜#Kod contoh: #🎜🎜#rrreee#🎜🎜#3.2 Menggunakan FlameGraph untuk analisis prestasi kontena #🎜🎜#FlameGraph ialah alat analisis prestasi sumber terbuka yang boleh menjana graf nyalaan berdasarkan penggunaan CPU cari isu prestasi. #🎜🎜##🎜🎜#Contoh kod: #🎜🎜##🎜🎜#① Pasang FlameGraph#🎜🎜#rrreee#🎜🎜#② Lakukan analisis prestasi#🎜🎜#rrreee🎜 dan masukkan pelayar code>http://localhost:8080/flamegraph.svg, anda boleh melihat graf nyalaan yang dihasilkan. #🎜🎜##🎜🎜#Kesimpulan: #🎜🎜#Melalui pengenalan di atas, anda boleh mempelajari cara menggunakan Docker untuk pemantauan kontena dan analisis prestasi. Sama ada anda menggunakan alatan Docker sendiri atau alatan pihak ketiga, anda boleh melihat status dan penunjuk prestasi kontena dengan mudah. Pada masa yang sama, melalui analisis prestasi kontena, kesesakan prestasi boleh dikenal pasti dan dioptimumkan untuk meningkatkan kestabilan dan prestasi aplikasi. #🎜🎜#
Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan Docker untuk pemantauan kontena dan analisis prestasi. 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



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

Perbandingan prestasi rangka kerja Java yang berbeza: Pemprosesan permintaan REST API: Vert.x adalah yang terbaik, dengan kadar permintaan 2 kali SpringBoot dan 3 kali Dropwizard. Pertanyaan pangkalan data: HibernateORM SpringBoot adalah lebih baik daripada Vert.x dan ORM Dropwizard. Operasi caching: Pelanggan Hazelcast Vert.x lebih unggul daripada mekanisme caching SpringBoot dan Dropwizard. Rangka kerja yang sesuai: Pilih mengikut keperluan aplikasi Vert.x sesuai untuk perkhidmatan web berprestasi tinggi, SpringBoot sesuai untuk aplikasi intensif data, dan Dropwizard sesuai untuk seni bina perkhidmatan mikro.

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.

Teknik berkesan untuk mengoptimumkan prestasi berbilang benang C++ termasuk mengehadkan bilangan utas untuk mengelakkan perbalahan sumber. Gunakan kunci mutex ringan untuk mengurangkan perbalahan. Optimumkan skop kunci dan minimumkan masa menunggu. Gunakan struktur data tanpa kunci untuk menambah baik keselarasan. Elakkan sibuk menunggu dan maklumkan urutan ketersediaan sumber melalui acara.

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.

Apabila membangunkan aplikasi berprestasi tinggi, C++ mengatasi bahasa lain, terutamanya dalam penanda aras mikro. Dalam penanda aras makro, kemudahan dan mekanisme pengoptimuman bahasa lain seperti Java dan C# mungkin berprestasi lebih baik. Dalam kes praktikal, C++ berprestasi baik dalam pemprosesan imej, pengiraan berangka dan pembangunan permainan, dan kawalan langsungnya terhadap pengurusan memori dan akses perkakasan membawa kelebihan prestasi yang jelas.

Cara terbaik untuk menjana nombor rawak dalam Go bergantung pada tahap keselamatan yang diperlukan oleh aplikasi anda. Keselamatan rendah: Gunakan pakej matematik/rand untuk menjana nombor pseudo-rawak, sesuai untuk kebanyakan aplikasi. Keselamatan tinggi: Gunakan pakej crypto/rand untuk menjana bait rawak selamat secara kriptografi, sesuai untuk aplikasi yang memerlukan rawak yang lebih kuat.

Mengikut penanda aras, untuk aplikasi kecil dan berprestasi tinggi, Quarkus (permulaan pantas, memori rendah) atau Micronaut (TechEmpower cemerlang) adalah pilihan yang ideal. SpringBoot sesuai untuk aplikasi bertindan penuh yang besar, tetapi mempunyai masa permulaan dan penggunaan memori yang lebih perlahan.
