985研一学习日记 - 2024.11.9

一个人内耗，说明他活在过去；一个人焦虑，说明他活在未来。只有当一个人平静时，他才活在现在。

日常

1、起床6:00

2、健身2h

3、LeetCode刷了3题

1. 加油站
   1. 局部最优：从start出发，如果curSum始终大于0，则说明可以继续，但当curSum小于0时，说明从start到curIndex上的所有点开始出发不会绕一圈，则从start+1开始出发，然后如果 total >= cost 则一定存在一个可以绕一圈的站，故遍历所有站，计算curSum，当小于0时更改start，结束后的start就是从当前可以到末尾的站，然后判断total 是否 > cost，如果是的则说明从start可以到达所有
   2. 局部最优：当前累rest[i]的和curSum一旦小于0，起始位置至少要是i+1，因为从i之前开始一定不行。全局最优：找到可以跑一圈的起始位置
2. 分发糖果
   1. 必须单独一边遍历，无法同时满足两边，先满足左边，再满足右边，且要保证两边均满足，故在从右向左遍历时，要使得元素同时满足左右两边
   2. 先从前向后遍历，如果当前孩子评分大于左边则分发糖果数比左边+1，否则分发最少1个，此时保证了满足从前向后的遍历
   3. 然后从后向前遍历，如果当前评分大于右边时，则此时要满足左右两边，故 取当前分发(满足左边) 和 右边分发数+1 的最大值，从而满足左右两边；当小于右边时，只需要满足左边即可
3. 账单找零
   1. 因为固定只可收5、10、20元，故只有三种情况，分别判断即可
   2. 只需要维护一个数组分别存放当前已经收到的零钱数，然后遍历bills，当遇到5元时，直接收下，并记录5元+1；当遇到10元时，判断有没有5元，没有则直接返回false，否则5元-1,10元+1；当遇到20元时，要优先判断是否有10和5元，没有时再判断是否有3个5元
   3. 关键是当遇到20元时，一定要优先使用10+5去找零，因为10元只可以找零20，而5元还可以找零10元，故优先使用10元去找零
   4. 遍历整个bills，三种情况分别判断，并记录当前的零钱数，5元直接收下，10元判断有没有5元零钱，20元时一定先用10元找零，然后再用5元找零，因为10只可以找零20，而5元还可以找零10元

4、复盘22:00

不复盘等于白学！！！

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学习和感想

1、Docker学习

1. Docker-compose容器编排：NB!

1. 是什么
   1. 负责实现对Docker容器集群(多个)的快速编排，即容器的启动顺序以及加载条件
   2. 需要定义一个YAML格式配置文件 docker-compose.yml，写好多个容器之间的调用关系
   3. 此时通过执行该docker-compose.yml配置文件就可以快速 启动/关闭 容器集群
2. 能干嘛：对Docker容器集群快速编排部署
   1. 通过配置docker-compose.yml配置文件，写好各个容器的调用关系，此时就可以一键 启动/关闭 容器集群，实现容器集群的快速编排部署
   2. 通过一个docker-compose.yml配置文件对容器集群(一组管理容器定义为一个项目)进行快速编排部署
   3. 在不使用docker-compose时，此时启动一个完整的业务可能要多个容器共同实现，而且各个容器之间也有依赖调用关系，要自己手动docker run 来运行各个容器，就会很麻烦，故引入了docker-compose来实现容器集群(工程)的快速编排
   4. 通过设置一个docker-compose.yml配置文件，在文件中配置各个容器镜像的调用关系以及启动顺序，然后通过docker-compose up 命令一键启动整个工程中的所有容器
3. 去哪下
   1. 不是Docker自带的，要下载Docker-compose项目到Linux中，去官网自己下载，然后根据操作进行配置
   2. docker-compose不是docker自带的，要去官网下载到docker中才可以使用
   3. docker-compose官网
4. Compose核心概念：一个文件+两个要素(服务+工程)
   1. 一个文件：docker-compose.yml：配置各个容器的调用关系
   2. 两个要素：服务（一个个容器实例） 和工程（一组关联容器组成的完整业务单元，在yml文件中定义） ![[PastedImage/Pasted image 20241108184812.png]]
5. Compose使用3步骤：构建容器镜像、编写docker-compose.yml、一键启动
   1. 先创建各个容器的镜像文件
   2. 编写docker-compose.yml文件对各个容器服务的调用关系进行编排形成一个工程
   3. 然后通过 docker-compose up 启动 docker-compose.yml 配置文件，实现容器集群的快速部署，等价于一次运行了多个docker run命令来开启docker容器集群，且在docker-compose.yml配置run的参数
6. Compose常用命令
   1. Docker-compose可以在docker-compose.yml文件中对多个容器服务的调用关系和启动顺序进行配置，然后快速部署
7. Compose编排复杂微服务
   1. docker-compose.yml文件
   1. 通过在docker-compose.yml目录下执行 docker-compose up 来一键启动同一个工程下的所有项目，通过docker-compose stop 来关闭所有服务
   2. 同一个docker-compose.yml文件中配置的服务会当作同一个工程，此时如果自定义了网络，则各个服务之间就可以直接通过服务名进行通信，不需要通过容器名或者IP地址， 由自定义网络自动维护服务名与IP地址的映射
   3. 当写完docker-compose.yml文件后通过 docker-compose config -q 来检查是否存在语法问题**，如果没有输出说明没有问题
   4. 执行docker-compose命令时，必须在docker-compose.yml文件目录下执行，常用命令如下 ![[Pasted image 20241109095759.png]]
   5. DockerCompose工具可以实现项目工程容器集群的快速编排，通过在docker-compose.yml文件中编写各个服务的调用关系以及启动参数，然后直接docker-compose up docker-compose.yml 文件就可以实现容器的一键部署，或者使用 -d 使得全部容器后台运行 ![[PastedImage/Pasted image 20241109092518.png]]
   6. 在docker-compose.yml文件中，服务若不指定container-name，则会默认生成一个容器名，且如果在docker-compose.yml中配置了自定义网络模式，则容器就可以通过配置文件中的服务名来进行通信
   7. 自定义网络自动维护了IP地址和容器名的映射，此时在容器内通过容器名就可以实现容器间的通信，此时就可以在微服务的配置文件中，设置通过容器名来访问对应的服务
   2. 用compose前
   1. 查找数据时，如果redis没有则双检加锁去MySQL中查找，然后回写到redis中；更新时先更新MySQL再删除redis，此时不需要回写；查找回写更新不回写
   2. 此时对于一个工程(同一个docker-compose.yml文件中的服务)中的所有容器服务，必须按照调用关系以及启动顺序分别使用docker run 启动各个容器以实现完整的业务
   3. 此时可以是工程正常运行，但容器的先后启动顺序是固定的，必须先启动Redis+MySQL才可以启动微服务，且每个容器服务都要使用docker run 进行启动，而且每次都要配置参数和端口映射，而且要在微服务中配置访问Redis和MySQL的IP地址，且是固定的，而bridge默认模式是为每个容器随机动态分配一个未被占用的IP地址，所以IP地址可能会变化导致无法成功部署![[PastedImage/Pasted image 20241109091315.png]]
   4. 让微服务容器以host模式启动使用宿主机的网络配置，然后Redis容器和MySQL容器均与宿主机实现端口映射，此时微服务就可以直接通过端口号访问启动的Redis和MySQL服务，或者MySQL和Redis与宿主机实现端口映射，此时微服务就直接访问宿主机的端口即可
   3. 用compose后
   1. 引入Compose之后，只需要在docker-compose.yml文件中编写各个容器服务的调用关系和启动参数配置，然后使用 docker-compose up 命令启动配置文件，就可以实现整个业务的运行
   2. 而且使用自定义网络模式 --network myBridge 来实现IP地址和容器名的自动映射

2. Docker轻量级可视化工具Portainer

1. 是什么
   1. 是Docker轻量化可视化工具，是一个独立的工具，相当于把docker命令封装为可视化界面
   2. 将命令行操作通过图形化展示，Portainer是一个镜像，仍在Docker中以容器的方式运行，且设置为 --restart always 使得每次Docker启动时均会启动，从而实现Docker的监控
   3. 也就是将Docker的命令行操作通过图形化的方式进行实现，在Docker中运行对应的镜像后直接在浏览器访问网址即可进入图形化界面
2. 安装
   1. Portainer工具也是一个Docker容器，要下载镜像然后在docker容器中运行，然后设置端口映射，通过访问宿主机的IP来访问服务，通过9000端口访问可视化界面
   2. 在运行docker镜像时，可以设置多个 -p 端口映射，且 –restart=always 表示每次docker重启时该容器均会重启
3. 常用操作
   1. docker system df 可以查看当前docker中的所有容器和镜像等信息，图形化界面就是对命令和结果进行图形化展示
   2. –restart 参数是指当docker重启时该容器的操作，always表示该容器会随着docker重启
   3. 因为要使用Portainer实时监控Docker，故在启动Portainer时要使用 --restart always 表示随着Docker重新启动，此时就可以实现随时使用Portainer监控Docker

3. Docker重量级监控工具CIG

1. Docker原生监控统计命令
   1. docker stats：查看各个容器占用内存和CPU等信息，但是当容器过多时使用命令行就很不直观，而且数据是实时的，无法进行持久化，也无法过线预警
   2. docker system df 可以查看Docker中所有镜像和容器的信息，以及docker stats可以查看Docker中CPU和内存占用信息，但信息都是实时的，且命令行方式很难观测且无法持久化和预警，故使用CIG实现Docker数据收集并持久化然后进行界面展示并进行预警
   3. CAdvisor实现Docker内存和CPU数据的收集，但只可以展示2分钟的数据，故使用InfluxDB时序数据库来保存CAdvisor收集到的数据，然后在Granfana中对InfulxDB存储的数据进行可视化界面展示
   4. 每一个都是镜像，都可以运行在Docker中，因为是相互配合，故可以使用docker-compose对其配置为同一个工程，然后在启动时一同启动，并且设置为 --restart always 每次重启时均会启动
2. 是什么：重量级监控
   1. CAdvisor+InfluxDB+Granfana
   2. 可以对任何数据进行监控，相对于Portainer更加强大
   3. CAdvisor-监控收集：收集docker容器信息，但默认只存储2分钟
   4. InfluxDB-存储数据：持久化CAdvisor收集的数据，时序数据库
   5. Granfana-展示图表：支持图表权限控制和预警
3. Compose容器编排运行CIG
   1. 为CIG三个服务创建一个docker-compose.yml配置文件形成一个工程，一键启动三个服务
   2. 创建docker-compose.yml配置文件后，先使用 docker-compose config -q 查看语法是否有问题
   3. docker-compose命令必须在docker-compose.yml所在的目录下执行，否则找不到配置文件
   4. docker-compose命令启动的容器服务如果没有指定name，则会自动使用 目录名+服务名-1 对其进行命名
4. 测试
   1. CAdvisor用来数据收集，其只会保持2分钟的数据，故要进行持久化，在配置时设置link到InfluxDB时序数据库上
   2. InfluxDB对Cadvisor收集的数据进行持久化，配置时要设置保存的数据库为 cadvisor
   3. Granfana图形化展示界面，要进行配置，选择influxDB作为数据源并设置面板显示，因为三者使用Compose进行编排，故可以直接通过服务名进行访问

4. 总结

1. Docker三要素：镜像、容器、仓库
2. Docker五大网络模式：bridge(默认)、host、none、container、自定义
3. 注意
   1. docker run 时可以使用 -v 实现容器数据卷挂载，此时宿主机是绝对路径，且不指定容器路径时，默认会挂载到 /var/lib/docker 目录下，此时可以实现两个目录的实时同步更新，且可以指定映射规则，默认是rw读写，而且数据卷不属于镜像，构建时不会将数据卷的更改构建进去；可以实现多个容器的共享；要指定宿主机的绝对路径；会一直维持到没有容器挂载；要开启权限才可以挂载–priviledge=true；可以同时写多个 -v，且在Dockerfile中通过Volume保留字进行配置，且ADD保留字是拷贝+解压，而且要指定宿主机的相对路径
   2. 当某个镜像创建的容器正在运行，则此时不可以删除该镜像，因为容器是在镜像的基础上创建一个容器层进行操作，而且可能会commit提交为进行的镜像，此时要以原来的镜像为base镜像，故容器正在运行时不可删除镜像
   3. 使用redis进行缓存时，如果redis查不到数据，使用双检加锁去MySQL中查找，且一定要回写进入redis，否则永远都是查不到；更新时先更新MySQL，然后删除Redis即可，不用回写，否则可能导致最终数据不一致

原文地址：https://blog.csdn.net/LiuYQi/article/details/143652422

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