28 天前 / KevinYan
挺早以前在我写过一篇用 Docker 搭建 LNMP 开发环境的文章：用 Docker 搭建 Laravel 开发环境，里面详细介绍了将nginx、 mysql 和 php 三个容器用 docker-compose 编排成 LNMP 开发环境的步骤，今天来说说怎么用 Docker 快速搭建 Go 语言项目的开发环境。 因为靠 Go 本身自带的标准库就能实现高性能的 HTTP 服务器，不熟悉的同学买它，呃说错了，看它：深入学习用 Go 编写 HTTP 服务器。所以用 Docker 构建 Go 的开发环境比构建 LNMP 开发环境要简单很多，如果没有太多定制化要求甚至都不用写 Dockerfile 自己构建镜像，直接使用官方的 golang 镜像即可。
43 天前 / Bloomingroses
这篇文章主要讲讲 docker 中镜像有关的知识，将涉及到下面几个方面： docker images 命令的使用 docker 和 registry 交互的过程，pull 命令到底做了什么 docker storage driver aufs 的格式和实际的组织结构 Dockerfile 原语和 docker 镜像之间的关系 作者：cizixs 时间：2016-04-06 原文链接： https://cizixs.com/2016/04/06/docker-images/ 简介 docker 镜像代表了容器的文件系统里的内容，是容器的基础，镜像一般是通过 Dockerfile 生成的 docker 的镜像是分层的...
47 天前 / kafeidou
前言 logstash 是一个开源的日志统一处理数据收集器，属于 ELK 中的 L,在日志收集领域应用广泛。 docker 默认的日志驱动是 json-file,每一个容器都会在本地生成一个 /var/lib/docker/containers/containerID/containerID-json.log,而日志驱动是支持扩展的，本章主要讲解的是使用 logstash 收集 docker 日志。 docker 是没有 logstash 这个驱动的，但是可以通过 logstash 的 gelf input 插件收集 gelf 驱动的日志。 前提 docker 了解 logstash 配置 docker-compose 准备配置文件 docker-compose.yml version: '3.7' x-logging: &default-logging driver...
51 天前 / SharpChain
微服务架构中的单个服务独立自治，互为依赖。犹如军队中的各个小队，所有的小队需要进行统一调配和管理，所以各服务需向注册中心报备信息，即服务注册。文章 Spring-Cloud 服务注册中心中已经介绍了注册中心相关内容，续接前文，介绍如何进行服务注册以及如何使用 Docker 布署等。 服务依赖Spring Cloud 中的注册中心以及服务注册等相关内容均是依赖 netflix，不同类型依赖于不同的 Jar 包，从而实现整体架构。相对于注册中心来说，服务注册区别并不大，而且依赖内容也基本相同，下面是其依赖文件build.gradle。
56 天前 / 江米小枣tonylua
原文：https://codefresh.io/containers/docker-anti-patterns/ 容器已经遍地开花。即便你尚未认定 Kubernetes 才是未来之选，单为 Docker 自身添枝加叶也非常容易。容器现在可以同时简化部署和 CI/CD 管道 (https://thenewstack.io/docker-based-dynamic-tooling-a-frequently-overlooked-best-practice/)。 官方的Docker 最佳实践(https://docs.docker.com/develop/develop-images/dockerfile_best-practices/) 页面高度技术化并且更多地聚焦于 Dockerfile 的结构而非通常如何使用容器的基本信息。
62 天前 / 江米小枣tonylua
原文：http://progressivecoder.com/docker-multi-stage-build-for-running-react-application-on-nginx-server/ Docker 多阶段构建（Multi-Stage）是一种创建生产环境 Docker 镜像的极佳途径。 如果你是一位 Docker 新手，强烈推荐你先阅读“理解 Docker 基础”一文 (http://progressivecoder.com/understanding-the-basics-of-docker/)。另一篇“从头为 NodeJS 应用创建 Dockerfile” (http://progressivecoder.com/creating-a-dockerfile-for-nodejs-application-from-scratch/) 也很有意思。
79 天前 / ???米?开?朗?基?杨???
点击 "阅读原文" 可以获得更好的阅读体验。 前言 Linux Namespace 是 Linux 提供的一种内核级别环境隔离的方法。用官方的话来说，Linux Namespace 将全局系统资源封装在一个抽象中，从而使 namespace 内的进程认为自己具有独立的资源实例。这项技术本来没有掀起多大的波澜，是容器技术的崛起让他重新引起了大家的注意。 Linux Namespace 有如下 6 个种类： 分类系统调用参数相关内核版本 Mount namespacesCLONE_NEWNSLinux 2.4.19[1]UTS namespacesCLONE_NEWUTSLinux 2.6.19[2]IPC namespacesCLONE_NEWIPCLinux 2.6.19[3]PID namespacesCLONE_NEWPIDLinux...
84 天前 / 噶牛爱尚
写文章Dockerfile最佳实践网易游戏基础架构平台游戏热爱者2 人赞同了该文章 帆仔16年入职网易，先后负责过多个重要手游项目；关注自动化、容器、云等方向；在容器领域，docker 公司提出的容器镜像已经成为目前容器打包交付的事实标准。构建镜像需要编写 Dockerfile，如何编写一个优雅的 Dockerfile 呢？在 Docker 公司的官方文档中给出了一篇 Best practices for writing Dockerfiles。 （https://g.126.fm/03ncYHS） 本文在此基础上做了一些删减，力图让大家在短时间内写出一份不错的 Dockerfile。
97 天前 / 涯之叶
文中所称Docker中的特权容器是指有host主机中root权限的容器，此类容器允许普通容器中无法访问的资源。特权容器的一个例子就是在Docker container中运行的Docker daemon，另一个例子是需要直接硬件访问的容器。最初，Docker-in-Docker的引入就是为了Docker的开发。但目前有很多运行特权容器的不同用例，比如在开源自动化服务器Jenkins中的自动持续集成(Continuous Integration)和交付(CI/CD)任务。但运行特权容器并不能保证其安全性。下面介绍下攻击者如何运行特权不安全的容器来获取后门。
100 天前 / luoxn28
戳蓝字「TopCoder」关注我们哦！ 学习Docker，首先需要了解Docker基本概念，然后就开始“动手”了（也就是敲Docker命令）。Docker命令较多，这里笔者总结下常用的Docker命令，方便小伙伴们查阅。 Docker是基于go语言开发，底层技术（Linux下）主要基于cgroups、namespace以及联合文件技术实现的一种进程级别的轻量级虚拟化解决方案。由于Docker进程隔离独立于宿主机上其他进程，因此也称为容器，Docker在容器的基础上，进行了更进一步的封装，从文件系统、网络到进程隔离等，极大简化了容器的创建管理维护工作，降低了开发者使用门槛...
111 天前 / 姬野
一、攻击Docker容器-场景在上一篇文章中攻击和审计Docker容器01，介绍了Docker容器的基础知识，在本篇文章中，我们将介绍通过攻击容器从而访问主机的系统，数据和资源。 主要有以下几种攻击场景： 1、攻击容器的Capabilities（Capability 能力限制） 2、攻击不安全的数据卷挂载 3、攻击运行环境的错误配置 4、利用docker secrets 错误配置 什么是Docker Escape？通过利用Docker漏洞，弱点使攻击者能够绕过容器运行时的各种限制获取主机的权限、数据和资源。
116 天前 / Fundebug
Docker是目前最具代表性的容器技术之一，对云计算及虚拟化技术产生了颠覆性的影响。本文对Docker容器在应用中可能面临的安全问题和风险进行了研究，并将Docker容器应用环境中的安全机制与相关解决方案分为容器虚拟化安全、容器安全管理、容器网络安全三部分进行分析。 一、从虚拟化安全到容器安全1、传统虚拟化技术虚拟化技术是实现硬件基础设施资源的充分利用、合理分配和有效调度的重要技术手段。例如，在基于OpenStack的典型IaaS服务中，云服务提供商可通过搭建设备集群建立资源池，并将服务器、存储和网络等底层资源进行弹性虚拟化提供给租户。
120 天前 / 大数据学徒
为了方便学习和开发，我写了一个 Dockerfile，把常见的大数据相关软件都装了进去并且做了基本的配置，目前各个组件都可以正常使用，欢迎大家使用和反馈，我会长期维护，觉得有用请 Star。 目前包含的组件有：Hadoop、Hive (on Tez)、Hue、Spark、Flink、Zookeeper、Kafka、MySQL 镜像 Docker Hub 地址：https://hub.docker.com/repository/docker/iamabug1128/bdp 项目 Github 地址：https://github.com/iamabug/BigDataParty 电脑端阅读：https://www.jianshu.com/p/026a9c810262 或 https://juejin.im/post/5def2b92f265da33e82bb4b8 内容提要：...