前面第二节,介绍了文件流类FileStream,本节要继续介绍其他流。那么什么是流?在.net程序中,涉及的输入和输出都是通过流来实现的。流是串行化设备的抽象表示,流以读/写字节的方式从存储器读/写数据。存储器是存储媒介,磁盘或内存都是存储器。正如除磁盘外还存在着多种存储器,除文件流之外也存在多种流,例如:网络流、内存流、缓存流等。类Stream及其派生类组成流的家族。如图3-12所示:
由于github网站速度太慢,可以采用码云上的代码路径: moby:https://gitee.com/mirrors/moby.git 开启Docker学习之路,需要脚踏实地,从源码开始;网上也有一些关于 Docker源码的学习的资料,但是分析的源码都是比较老的版本,所以这里就班门弄斧一下,将自己学习Docker的总结一下,也是方便自己复习; Goland代码配置: 在GOPATH的目录下:src/github.com /docker/: git clone https://gitee.com/mirrors/moby.git 然后在Goland中添加对应的目录:
本书是一本引导读者深入了解Docker实现原理的技术普及读物,主要目标是通过对Docker架构和源代码的详细讲解和解剖,帮助读者对Docker的底层实现有一个全面的理解。 作者通过大量的流程图和代码片段对Docker的架构、Docker的重要模块,特别是对Swarm、Machine和Compose这三个模块进行了详细介绍和深度剖析,无论是Docker的使用者还是开发者,通过阅读此书都可以对 Docker有更深刻的理解,能够更好的使用或者开发Docker。
文章来源: InfoQ推出了《Docker源码分析》系列文章。 本系列文章从源码的角度出发,详细介绍Docker的架构、Docker的运行以及Docker的卓越特性。本文是Docker源码分析系列的第一篇——Docker架构篇。 1.2 Docker版本信息 本文关于Docker架构的分析都是基于Docker的源码与Docker相应版本的运行结果,其中Docker为最新的1.2版本。 的源码并不是一个枯燥的过程,反而可以从中理解Docker架构的设计原理。 6 总结 本文从Docker 1.2的源码入手,分析抽象出Docker的架构图,并对该架构图中的各个模块进行功能与实现的分析,最后通过两个docker命令展示了Docker内部的运行。
这是在docker v1.10.3版本的使用过程中,使用convoy 作为volume driver,在一次docker volume remove失败时,使我不得不对docker volume 的源码做一次分析 当时考虑是 docker 缓存没有及时清理的问题,于是得去分析下相关代码。 ##docker volume create源码分析: ? 如果此时,convoy和docker daemon缓存信息不同步,则create操作不能如愿了。 ##docker volume remove源码分析: ? 如果此时convoy 中volume数据和docker daemon 缓存中volume数据不一致,也不会得到纠正。 ##docker volume list源码分析: ? 之后docker再收到删除该volume的请求时,docker会调用convoy删除,而convoy中已经没有这个volume了,于是向docker返回失败的信息,因而docker也返回失败。
比如是否设置了"always"呀 ├── runconfig ├── vendor # go的vendor机制 └── volume # volume相关 负责存储配置的一般都叫 xx Store Docker 的设计是单机的,不是分布式的 Docker的设计是Client-Server模式的,平时我们用的docker这个命令被分散到 https://github.com/docker/cli 这个仓库去了 从命令行进入 入口在 cmd/dockerd/docker.go: func newDaemonCommand() *cobra.Command { opts := newDaemonOptions FullTimestamp: true, }) // LCOW: Linux Containers On Windows. ref: https://blog.docker.com 那我们要找一个新的入口点去跟踪 代码,所以我选择 docker run。从 docker/cli 库翻了翻,发现最后是调用 containers/create 这样一个接口。
在原生 Python 中,如果我们想计算一个元素为数值型的可迭代对象中所有元素的和,可以使用 Python 内置的 sum 函数。在 NumPy 中不仅支持 Python 内置的 sum 函数,而且还提供了优化后的 numpy.sum。
Dockerfile 这里需要说明的是,该 Dockerfile 中是通过 yum 安装 mysql 服务,经过实测其指定的 yum 源也未提供 5.7.40 版本的 ARM 64 rpm文件,因此还需要使用源码自行编译生成 附 yum 源地址:https://repo.mysql.com/yum 2、编译源码生成 rpm 2.1、在 ARM 环境安装依赖 yum install -y cmake time libaio-devel zlib-devel \ cyrus-sasl-devel openldap-devel perl-Env gcc gcc-c++ make rpm-build autoconf perl-JSON 2.2、下载源码 -5.7.40-1.el7.src.rpm rpm -ivh mysql-community-minimal-5.7.40-1.el7.src.rpm 2.3、修改源码配置 cd /root/rpmbuild build_configurations/compiler_options.cmake tar -czvf mysql-5.7.40.tar.gz mysql-5.7.40 --remove-files 2.4、编译源码生成
命令,并且不匹配其它子命令时,则这个根命令将得到执行,也即打印docker命令的用法。 cmd.AddCommand(newDaemonCommand()) 将DaemonCommand添加为根命令的子命令,这样docker daemon命令即可启动docker daemon。 newDaemonCommand函数定义在cmd/docker/daemon_unix.go里。 Client命令行示例 这里我拿一个非常简单的子命令示例,来说明Docker客户端是如何运行的。 上面我仅分析了docker system info的执行过程,其它命令也很类似。
安装完成后执行以下命令检查docker版本: $ sudo docker --version 配置Docker < 此步骤可以跳过 > 使用Docker加速器 由于官网在国外,速度不是很理想,因此国内有推出加速服务 原来需要安装 ia32-libs,目前被以下三个库取代) >> $ sudo apt-get install lib32z1 lib32ncurses5 lib32bz2-1.0 添加编译Android源码需要的依赖 hours ago 971 MB ubuntu 14.04 b969ab9f929b 5 weeks ago 188 MB 使用镜像编译Android系统源码 1> 准备系统源码 在宿主机上,创建源码目录,如 /home/android 目录,并放入Android系统源码。 2> 挂载源码目录到docker容器中 $ docker run -it -v /home/android:/home/android 49df00985bd1 /bin/bash 3> 开始编译源码
如果您有其他想要了解的,欢迎私信联系我~ 背景介绍 接上篇,笔者完成公司 MySQL 适配 ARM 64 架构工作后,马上又着手推进 RocketMQ 适配 ARM 64 架构,同样由于 Docker alias dfimage="docker run -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock --rm alpine/dfimage" dfimage - 解决方案是:修改源码中 broker、client、openmessaging、remoting、tools 等 distribution 下的相关源码并重新编译。 4.9.4.tar.gz 2.3、编译源码生成 jar 包 tar -xzvf rocketmq-all-4.9.4.tar.gz cd rocketmq-rocketmq-all-4.9.4 # 修改以下源码文件中的超时时间为 4.9.4.jar ├── rocketmq-rocketmq-all-4.9.4.tgz ├── runbroker-customize.sh └── runserver-customize.sh docker
开发环境构建 Nebula Graph 依赖较多,且一些第三方库需本地编译安装,为了方便开发者本地编译项目源码, Nebula Graph 官方为大家提供了一个预安装所有依赖的 docker 镜像。 $ docker pull vesoft/nebula-dev 运行 Docker 并挂载 Nebula 源码目录到容器的 /home/nebula 目录 $ docker run --rm 容器之后,重新键入上述的命令,我们在 vesoft-inc/nebula-dev-docker 中提供了一个简单的 build.sh 脚本,可通过 . 使用 cmake 构建 Nebula 工程 docker> mkdir _build && cd _build docker> cmake .. && make -j2 docker> 修改后,点击 Apply & Restart 按钮, 重启 Docker。
1.工具介绍 docker-monitor-injector是携程开源的一个修正docker容器内监控数据的工具,通过劫持open,fopen等linux库函数,重算/proc/meminfo,/proc 下面将对其进行源码分析,并整理出各个数据的监控修正算法。 2.原理 图片描述 ? 3.函数调用关系 ? tot_ticks, rq_ticks); 6.参考项目 https://linuxcontainers.org/lxcfs/introduction/ https://github.com/CtripCloud/docker-monitor-injector
本文是基于docker 1.10.3版本的源码,对docker stats命令进行源码分析,看看docker stats命令输出的数据是从cgroups fs中怎么怎么计算出来的。 $ docker stats nginx-test |CONTAINER|CPU % |MEM USAGE / LIMIT|MEM %|NET I/O |BLOCK I/O | |---|---|--- client相关代码入口可参考:/docker/docker/api/client/stats.go#141 docker daemon相关代码入口可参考:/docker/docker/daemon/ daemon.go#1474 ##源码分析结果 ###Cpu数据: docker daemon会记录这次读取/sys/fs/cgroup/cpuacct/docker/[containerId]/cpuacct.usage /blkio/docker/[containerId]/blkio.io_service_bytes_recursive的值返回; 如果没有,就去读取/sys/fs/cgroup/blkio/docker
从源码的角度,NewDaemon函数的执行完成了Docker Daemon创建并加载daemon的任务,最终实现统一管理Docker Daemon的资源。 3. NewDaemon源码分析 Docker Daemon中NewDaemon的执行流程主要包含12个独立的步骤:处理配置信息、检测系统支持及用户权限、配置工作路径、加载并配置graphdriver、创建Docker NewDaemon具体实现 在《Docker源码分析》系列第三篇中,有一个重要的环节:使用goroutine加载daemon对象并运行。 Graphdriver用于完成Docker容器镜像的管理,包括存储与获取。 4.4.1. 创建graphdriver 这部分内容的源码位于. 由于在Docker架构中,网络是极其重要的一部分,因此Docker网络篇会安排在《Docker源码分析》系列的第六篇。 4.6.
代码清单3-8 int nTargetLen = N + 1; // 设置目标长度为总长度+1 int pBegin = 0; // 初始指针
Docker Daemon作为Docker架构中的主体部分,首先提供Server的功能使其可以接受Docker Client的请求; Engine执行Docker内部的一系列工作,每一项工作都是以一个Job 5.1 下载源码 Docker的源码是保存在github.com上的,目前已经更名为moby。 5.1.1 fork Docker的源码 首先通过之前注册的github的免费账户登录到github,搜索 moby 的仓库,Docker的源码都保存在github上。 如图 5-1-1所示: image.png 5.1.2 拉取fork的代码 在本地创建一个存储Docker源码的路径,用于提交修改的代码: librant@ubuntu:~/gowork 的源码提交修改后的代码时,就需要在新建的分支上修改,分支的名称可以根据具体的修改命名。
上一篇分析了Docker Client的源码运行逻辑,本篇接着分析Docker Daemon的运行逻辑。Docker Daemon的运行逻辑很复杂,大家看着来要有耐心了。 Docker Daemon的执行 Docker Daemon的入口在cmd/dockerd/docker.go,先看main函数。 与docker-containerd通信的模块源码在libcontainerd目录,这个目录里文件不是太多,简单来说就是提供了下列接口方法,供daemon程序调用以控制管理容器的运行。 总结 Docker Daemon的运行逻辑属于Docker的核心,它相关的组件很多,代码理起来很复杂,但如果仔细看还是能看明白它的条理的。 另外在看docker源码的过程中发现docker中有三块还是比较有意思的,这三块分别是:容器的创建与启动过程、镜像的存储过程、容器网络的创建过程。后面抽空将这三部分也写个文档分析一下。
基于docker v1.12的源代码,对docker engine v1.11中重构后的源码结构进行分析,涵盖dockerd, containerd, containerd-shim, runC。 / 注意,containerd和runc的源码并不直接在docker的源码中,而是已经拆分出来。 在docker编译的时候,会在github上拉取containerd和runc的源码并编译生成containerd和runc的二进制文件,包括docker-containerd、docker-containerd-shim 代码在docker的Dockerfile文件中: ? 同样,会从github上拉取runc的源码并编译生成runc的二进制文件docker-runc。代码在docker的Dockerfile中: ? ##docker1.12源码结构分析 dockerd和docker的主函数入口分别在cmd/dockerd和cmd/docker。首先来分析dockerd的启动流程。
1、在 GitHub 上查找 docker 的第一个 commit: -- docker 中间经过一次改名:moby https://github.com/moby/moby 当前最新提交: 图片 复制最新 after=4eb1c5bd52afa08595d9a082a9ba05c81f79be07+44186 这个链接就是 docker 的第一次提交 commit ID 信息: 图片 a27b4b8cb8e838d03a99b6d2b30f76bdaf2f9e5d