zoukankan      html  css  js  c++  java
  • Docker网络基础

    大量的互联网应用服务包括多个服务组件,这往往需要多个容器之间通过网络通信进行相互配合。

    Docker目前提供了映射容器端口到宿主主机容器互联机制来为容器提供网络服务。

    端口映射实现访问容器:

    在启动容器的时候,如果不指定对应参数,在容器外部是无法通过网络来访问容器内的网络应用和服务的。

    从外部访问容器应用:

    当容器中运行一些网络应用,要让外部访问这些应用时,可以通过-P或-p参数来指定端口映射。当使用-P标记时,Docker会随机映射49000~49900中的端口至容器内部开放的网络端口。

    小写-p则可以指定要映射的端口,并且,在一个指定端口上只可以绑定一个容器。支持的格式有:

    • ip:hostPort:containerPort
    • ip::containerPort
    • hostPort:containerPort

    映射所有接口地址:

    使用hostPort:containerPort格式将本地5000端口映射到容器5000端口(之前创建私有仓库的例子):

    这时默认会绑定本地所有接口上的所有地址。可以多次使用-p参数从而映射多个端口。

    映射到指定地址的指定端口:

    可以使用ip:hostPort:containerPort格式指定映射使用一个特定地址,比如locakhost地址127.0.0.1。

    映射到指定地址的任意端口:

    可以使用ip::containerPort格式帮顶localhost的任意端口到容器的5000端口,本地主机会自动分配一个端口:

    可以使用udp标记来指定udp端口:

    查看端口映射配置:

    可以使用docker port命令来查看当前映射的端口配置,也可以查看绑定的地址:

    容器有自己的内部网络和IP地址(使用docker inspect + ID可以获取所有变量值)。

    容器互联实现容器间通信:

    容器的连接(linking)系统是除了端口映射外另一种可以与容器中应用进行交互的方式。他会在源和接收容器之间创建一个隧道,接受容器可以看到源容器指定的信息。

    容器互联:

    使用–link参数可以让容器之间安全的进行交互。

    比如创建一个数据库容器:

    让后创建一个容器,并将这个容器连接到dbserver容器:

    因为要连接的容器并没有启动,所以建立完容器之后会报错,这里只是演示–link,请忽略。

    –link参数的格式为–link name:alias,其中name是要链接的容器的名称,alias是这个连接的别名。

    可以用docker ps 命令查看连接情况。

    这样Docker两个容器之间创建了一个安全隧道而不需要开放外部端口,避免了数据库端口到外部网络上。

    Docker通过两种方式为容器公开连接信息:

    • 环境变量
    • 更新/etc/hosts文件

    可以使用env命令来查看容器的环境变量。

    Docker目前采用了Linux系统自带的网络系统来实现对网络服务的支持,这既可以利用现有成熟的技术提供稳定的支持,又可以实现快速的高性能转发。

    转自:梦续代码

  • 相关阅读:
    leetcode231 2的幂 leetcode342 4的幂 leetcode326 3的幂
    leetcode300. Longest Increasing Subsequence 最长递增子序列 、674. Longest Continuous Increasing Subsequence
    leetcode64. Minimum Path Sum
    leetcode 20 括号匹配
    算法题待做
    leetcode 121. Best Time to Buy and Sell Stock 、122.Best Time to Buy and Sell Stock II 、309. Best Time to Buy and Sell Stock with Cooldown 、714. Best Time to Buy and Sell Stock with Transaction Fee
    rand7生成rand10,rand1生成rand6,rand2生成rand5(包含了rand2生成rand3)
    依图
    leetcode 1.Two Sum 、167. Two Sum II
    从分类,排序,top-k多个方面对推荐算法稳定性的评价
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/zhangmingcheng/p/5745733.html
Copyright © 2011-2022 走看看