如何向 Docker 容器传递参数

我们在运行 docker 镜像时希望能用下面的命令向容器传递命令行参数

docker run <image-name> <command> arg1 arg2
docker run <image-name> arg1 arg2

其实只有第一种形式,紧随镜像名后那个总是一个命令,其后才是参数。如果要向 docker 容器传递参数时,Dockerfile 该如何写,这就有必要稍稍了解一下 Dockerfile 中  CMD 和 ENTRYPOINT 这两个指令,并且它们有 exec 和 shell 两种格式的写法。详情请见上篇 Dockerfile 中命令的两种书写方式的区别

对于一个 docker 镜像,我们可以这么来理解  ENTRYPOINT 与 CMD 的关系

  1. 如果没有定义 ENTRYPOINT, CMD 将作为它的 ENTRYPOINT
  2. 定义了 ENTRYPOINT 的话,CMD 只为 ENTRYPOINT 提供参数
  3. CMD 可由 docker run <image> 后的命令覆盖,同时覆盖参数

对于 #1 和  #2 更精致的理解是容器运行的最终入口由 ENTRYPOINT 和实际的 CMD 拼接而成。ENTRYPOINT 和 CMD 需转换为实际镜像中的 exec 格式来拼接,合并后的第一个元素是命令,其余是它的参数。 阅读全文 >>

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Dockerfile 中命令的两种书写方式的区别

最早的初衷是要研究一下运行 Docker 容器时如何向其传递参数,却冷不防掉入了另一个深渊,不得不关心起 Dockerfile 中命令(包括 RUN, CMD 和 ENTRYPOINT) 的两种不同写法上的区别。

所以呢,先要稍稍了解一下 Dockerfile 中 RUN, CMD, ENTRYPOINT 这三个指令

  1. RUN 执行命令并创建新的镜像层,常用于安装软件包。可以多个,为避免创建过多的镜像层,我们尽量把命令合在一起,用分号或 &&。它与容器运行期无关。
  2. CMD 设置容器启动后默认执行的命令及其参数,但 CMD 能够在启动容器时被覆盖。多个 CMD 只有最后一个是有效的
  3. ENTRYPOINT 配置容器启动时运行的命令。多个  ENTRYPOINT 也是只有最后一个有效

关于以上三个命令的区别,这儿有篇文章讲得很清楚 RUN vs CMD vs ENTRYPOINT - 每天5分钟玩转 Docker 容器技术(17),此处也照搬了些文字。

RUN, CMD 和  ENTRYPOINT 都支持两种写法,即 exec 和 shell 格式,见 Dockerfile reference #ENTRYPOINT 对这两种方式的解释。RUN 只影响如何构建镜像,所以镜像中不保留 RUN 命令。CMD 和 ENTRYPOINT 都可以在运行容器时执行命令,这里不讲述它们间的区别,而要说的是它们所支持的 exec 和  shell 两种格式的写法。此篇以 ENTRYPOINT 为例说明两种格式的区别,CMD 类似。 阅读全文 >>

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AWS SQS 队列的 DLQ 设置与行为

和 Lambda 类似,AWS 的  SQS 队列也提供了 DLQ(Dead Letter Queue) 来支持重试功能,可以设定某一个消息在接收多次重新变得可见后进入到另一个 SQS 队列中。比如说队列 user-id-queue,设定了它的 Redrive Policy 为三次接收后转入到另一个 SQS 队列 user-id-dlq, 就会显示为

Maximum Receives 3
Dead Letter Queue arn:aws:sqs:us-east-1:<account_id>:user-id-dlq

在运用 SQS 的 DLQ 之前首先要理解 SQS 中消息的几个概念
  1. Message Available:  SQS 客户端可以获取到的消息, 即 Visible Messages
  2. Messages in Flight: 消息被 SQS 收取了之后,由 Available 转为 In Flight, 该状态的消息不能被客户端接收到
  3. Visibility Timeout:  消息停留在 In Flight 状态的时间, 如果在 Timeout 之前未删除这个消息,该消息重新变为 Available 状态

我们可以设置 SQS 队列的默认 Visibility Timeout 大小,也可以在代码中收取消息时指定这个值。

所以我们能够在集群环境中应用 SQS 的这个特性让多个节点同时监听单个 SQS 队列,基本上保证每个节点处理各自不同的消息。有一种例外就是:假设我们设置了 Visibility Timeout 是 30 秒,客户端 1 获取到消息后,消息变为 In Flight 状态,但 30 秒后仍然在处理过程中,此时消息回到 Avilable 状态,客户端 2 也能获取到该消息,这也会造成单条消息的重复处理。解决的办法之一是适当延长 Visibility Timeout 的时间,给予第一个客户端更充分的处理时间。 阅读全文 >>

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unmi.cc 博客大事记

写下此篇流水纯粹是为了重拾那些零星的记忆,只能建立起一个模糊的脉络,找不回具体的时间点了,现在也是试着能否从某些日志里寻回些线索来。本篇日志最早创建于 2014 年 2 月份,中间偶有修改,却一直在草稿箱里静静的躺着。终于又时隔多年首次放出一篇非技术文出来。

1. 开始的开始,2001 年工作起,进入一个几乎完全陌生的程序世界。为了奋力从大海洋中汲取营养,大跃进的方式学习,并坚持在笔记本上面现在看来像是抄写一样的记笔记,不觉几年功夫,工工整整,满满的记载了四五本笔记本。还有看到那些好的东西也爱打印下来,其实打印出来的东西与它在网络上是一回事,没完整看的还是没看完,写下来了可不一样。这样记笔记的习惯其实也是工作之后的事情,上学期间最爱在课本上记东西。

2. 到后来是网络的盛行,也是信息量的爆炸的时代,再系统再全的书籍也无法与 Google 相比了。所以大概是 2005 年想到了在 QQ 空间里记了三五篇,一块娱乐之地上记录这些东西格调十分不搭。

3. 找到了第一个真正意义上的 BSP,那就是 blogcn.com,它现在完全变样了。QQ 上的几篇只需要复制到编辑框保存就行,那应该是  2006 年的事情。blogcn 是个综合性的 BSP,不好玩,代码高亮用工具保存成的带样式的 HTML 代码,好像也只在这里折腾了一年多时光,到  2007 吧,继续寻租。 阅读全文 >>

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Groovy 的多重赋值和方法的多返回值

追溯到刚开始学习 Groovy 还是在  2008 年,距今 2018 年有九年半余,曾记下几篇 Groovy 的日志。那时学习 Groovy 并无明确的目的,只因它是脚本语言, 可用来快速验证 Java API。曾经 BeanShell 芸花一现,JRuby 和 Jython 总是别人家的语言照搬而来的。而 Scala,Nashorn(jjs), JShell 更是后来的事,唯有 Groovy 写起来很亲切,完全不懂 Groovy 都没关系,直接上 Java。

现如今之所以重新勾搭上了 Groovy 是因为它仍然坚挺着,在 SoupUI(ReadyAPI) 和 Jenkins 中获得了重视,倒不是因为 Gradle。先前 Groovy 在 Spring 框架中的地位估计要被如今的 Kotlin 取而代之。

好了,回顾完后进入正题,关于 Groovy 如何进行多重赋值,以及延伸到方法返回多个值的情形。这里所说的多重赋值不是指用连等号来同时赋为一个值,

def a = b = c = 100   //不是说的这个

而是指同时对多个变量一步到位的赋成不同的值,要实现这个必须用到 List 类型。看下面一个基本例子(GroovyConsole) 阅读全文 >>

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Scala 自身类型(self-type) 解析

Scala 有一个自身类型(self-type) 的东西,由来已久,居然今天才发现。如果一个类或 trait 指明了 self-type 类型(包括类和特质),它的子类型或是对象也必须是相应的类型。它产生的效果与继承(或 mixin) 颇有几分相似。self-type 的语法是 this 的别名: 某一类型(class 或 trait), 直接看一个例子:

上面 this: User => 中的 this 只是一个别名,可以是 self 或任何有效标识(如  abc: User),这里使用 this 等于未指定别名,与原本的 this 重叠了。如果声明为非 this 的话则可以这么用 阅读全文 >>

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Akka Actor: 从最简单的例子开始

Akka 是什么?它提供了 JVM 上的 Actor 编程模型 -- 同时兼顾了并发与分布式。它由 Scala 编写的,替代了 Scala 本身的 Actor。Actor 视线程为重量级的资源,能够以少量的内存胜任更高的并发,类似的东西有纤程,协程。有一个数据对比是同样的 1GB 内存,可以创建 2.7M 个 Actor, 而线程只能创建 4096 个,仅供参考,当然 Java 也是会基于线程池来执行的。

Actor 增加了程序的灵活性,并减轻了复杂度(标准的赞美之辞)。

所谓 Action 编程模型兼顾并发与分布,是由于让你编程时可以不用考虑线程,线程配置成为部署的范畴; Actor 之间通信只能发送异步消息,Actor 可以分布在同一 JVM, 不同 JVM, 或是不同物理机器上。

因为 《Akka IN ACTION》中提供了第一个例子起点着实有点高,所以网上找来了一个了解 Akka Actor 的最简单例子,来自于 Simple Scala Akka Actor examples (Hello, world examples)。并非纯属翻译,主要是为了练手,所以不完全一致: 阅读全文 >>

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并发(Concurrent) 与并行(Parallel) 的区别

刚开始阅读 《Akka IN ACTION》这本书,刚开始是对 Revolution 这个词翻译成中文是革命 感到诧异,因为革命 通俗来讲就是 杀人 的意思。至于 Revolution 英文解释不深究了,只是感叹何以颠覆性的变化就一定要杀人吗?

也由此引出了编程中经常面对的 Concurrent(名词为:Concurrency) 和 Parallel(名词为:Parallelism) 这两个词,基本上是认为它们是同一个意思。其实不然,下面慢慢道来。

如果从英文字典对它们的解释也没有多大区别,差不多都是说同是发生,但字面上 Parallel 多了一个平行的意思。所以在中文上,在计算机领域我们约定的翻译是

  • Concurrent(Concurrency)  --  并发
  • Parallel(Parallelism)           --  并行

比如在多线程环境中它们的区别具体体现在:

并发:多个任务在同一个 CPU 核上按细分的时间片轮流(交替)执行,从逻辑上来看那些任务是同时执行。针对 CPU 内核来说,任务仍然是按细粒度的串行执行。也难怪在 Java 5 中新加的并发 API 的包名是 java.uti.concurrent阅读全文 >>

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Java 8 根据属性值对列表去重

对列表的去重处理,Java 8 在 Stream 接口上提供了类似于 SQL 语句那样的 distinct() 方法,不过它也只能基于对象整体比较来去重,即通过 equals/hashCode 方法。distinct 方法的功效与以往的 new ArrayList(new HashSet(books)) 差不多。用起来是

List<Book> unique = book.stream().distinct().collect(Collectors.toList())

并且这种去重方式需要在模型类中同时实现 equals 和 hashCode 方法。

回到实际项目中来,我们很多时候的需求是要根据对象的某个属性来去重。比如接下来的一个实例,一个 books 列表中存在 ID 一样,name 却不同的 book, 我们认为这是重复的,所以需要根据 book 的 id 属性对行去重。在 collect 的时候用到的方法是 collectinAndThen(...), 下面是简单代码: 阅读全文 >>

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JVM 上的 Lisp 方言 Clojure 1.9

还是从 OSChina 网站上得知 Clojure 1.9 在  2017 年 12 月发布的,时值这么久才开始真正去了解一下这个新版本。距离上一个版本 1.8 的发布时间(2016 年 1  月), 大概两年才出一个版本,而且总的说来 Clojure 1.9 并没有带来多大惊喜。

唯一能带来点喜气的也就是 Clolure 有了自己的命令行工具了,再也无需寄身于 Leiningen(一个 Clojure 构建工具,相当于 sbt 之于 Scala) 的篱笆之下了。以 Mac OS 平台为例,以前试图用 brew 来直接安装 clojure 的时候会提示找不到 clojure, 建议安装 leiningen.

$ brew install clojure

在 Clojure 1.9 出来之前,上面的命令会得到如下提示信息

Error: No available formula with the name "clojure"
Clojure isn't really a program but a library managed as part of a
project and Leiningen is the user interface to that library.

To install Clojure you should install Leiningen:
brew install leiningen
and then follow the tutorial:
https://github.com/technomancy/leiningen/blob/stable/doc/TUTORIAL.md

所以那时候不得不用 阅读全文 >>

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