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1.Docker 源码分析
2.dify+ollama构建本地大模型平台
3.39套实战教程KubernetesK8s CKA认证实战（完整版）BAT大厂基于K8s构建企业容器云平台
4.如何学习Docker
5.eBPF/Ftrace 双剑合璧：no space left on device 无处遁形
6.程序员macos有哪些必装软件?源码

Docker 源码分析

       本文旨在解析Docker的核心架构设计思路，内容基于阅读《Docker源码分析》系文章后，分析整理的下载核心架构设计与关键部分摘抄。Docker是源码Docker公司开源的基于轻量级虚拟化技术的容器引擎项目，使用Go语言开发，分析遵循Apache 2.0协议。下载c 请假系统源码Docker提供快速自动化部署应用的源码能力，利用内核虚拟化技术（namespaces及cgroups）实现资源隔离与安全保障。分析相比虚拟机，下载Docker容器运行时无需额外的源码系统开销，提升资源利用率与性能。分析

       Docker迅速获得业界认可，下载包括Google、源码Microsoft、分析VMware在内的下载领导者支持。Google推出Kubernetes提供Docker容器调度服务，Microsoft宣布Azure支持Kubernetes，VMware与Docker合作。Docker在分布式应用领域获得万美元的C轮融资。

       Docker的架构主要由Docker Client、Docker Daemon、Docker Registry、Graph、Driver、libcontainer以及Docker container组成。

Docker Client：用户通过命令行工具与Docker Daemon建立通信，发起容器管理请求。

Docker Daemon：后台运行的系统进程，接收并处理Docker Client请求，通过路由与分发调度执行相应任务。

Docker Registry：存储容器镜像的仓库，支持公有与私有注册。

Graph：存储已下载镜像，并记录镜像间关系的数据库。

Driver：驱动模块，游戏仓库源码实现定制容器执行环境，包括graphdriver、networkdriver和execdriver。

libcontainer：库，使用Go语言设计，直接访问内核API，提供容器管理功能。

Docker container：Docker架构的最终服务交付形式。

       架构内各模块功能如下：

Docker Client：用户与Docker Daemon通信的客户端。

Docker Daemon：后台服务，接收并处理请求，执行job。

Graph：存储容器镜像，记录镜像间关系。

Driver：实现定制容器环境，包括管理、网络与执行驱动。

libcontainer：库，提供内核访问，实现容器管理。

Docker container：执行容器，提供隔离环境。

       核心功能包括从Docker Registry下载镜像、创建容器、运行命令与网络配置。

       总结，通过Docker源码学习，深入了解其设计、功能与价值，有助于在分布式系统实现中找到与已有平台的契合点。同时，熟悉Docker架构与设计思想，为云计算PaaS领域带来实践与创新启发。

dify+ollama构建本地大模型平台

       Dify是底指标源码一个开源的LLM应用开发平台，提供直观的界面和强大的功能，包括AI工作流、RAG管道、Agent、模型管理和可观测性，旨在帮助用户从原型到生产流程快速搭建。您可以在GitHub上找到Dify的代码库。

       核心功能包括：

       工作流：在画布上构建和测试功能强大的AI工作流程，利用所有集成功能。

       全面的模型支持：无缝集成数百种专有/开源LLMs及数十种推理提供商和自托管解决方案，覆盖GPT、Mistral、Llama3等。

       Prompt IDE：直观界面用于制作提示、比较模型性能及为聊天应用添加文本转语音等额外功能。

       RAG Pipeline：广泛支持从文档摄入到检索，提供PDF、PPT等常见文档格式的文本提取。

       Agent智能体：基于LLM函数调用或ReAct定义创建，提供超过种内置工具，如谷歌搜索、DELL·E、Stable Diffusion和WolframAlpha。

       LLMOps：跟踪和分析应用程序日志与性能，持续改进提示、数据集和模型。

       后端即服务：Dify所有功能都带有API，方便集成到您的业务流程中。

       OLLAMA是一个LLM加速服务化应用，主要用于模型服务，作者通过一系列文章详细介绍了其部署、使用过程以及与CodeGPT结合的案例。OLLAMA支持Mistral-7B、Gemma-7B等模型。奇妙海洋源码

       部署DIFY步骤如下：

       克隆DIFY源代码至本地。

       使用一键启动命令启动DIFY容器。

       访问本地DIFY服务，根据需要调整配置。

       在DIFY中设置模型供应商时，确保输入OLLAMA宿主机地址（/

       BTW: 熟读docker文档

       -- 0 0

       tuxknight

       æ¥¼ä¸Šå„位说的都很好，我再补充一点：

       æ‰¾ä»½ç›¸å…³çš„实习工作

       -- 0 0

       lancer

       å·¥ä½œå’Œç ”究是两个方向我个人认为，工作需要通过你的实际效能为企业带来经济效益，而研究的话可以专注某个点。但是研究离不开工作，因为工作可以让你更好的理会技术带来的价值，以及如何提供更好的服务，用户使用场景需要那些技术的突破。有了这些认识，然后更加专注的研究某个技术点，这样或许可以说技术和商业是分不开的。

       -- 0 0

       ç»¿å‰‘色影

       docker现在十分火热，值得学习一下。

eBPF/Ftrace 双剑合璧：no space left on device 无处遁形

       在生产环境中，我们遇到了创建容器时“no space left on device”的问题，磁盘使用空间和inode的状况都显示正常。常规的排查方式无法定位问题，那么是否有快速且通用的方法来找出问题的根源？本文是通过eBPF和Ftrace在单独环境中进行问题分析和定位的记录，希望能为遇到类似情况的读者提供参考。

       当在机器上运行`docker run`命令时，系统会提示“no space left on device”，这表明在overlay mount过程中磁盘空间不足。使用`df -Th`命令检查磁盘空间情况，磁盘使用率仅为%。接下来，通过`df -i`查看inode的使用情况，overlay文件系统的inode使用率仅为7%。此时，我们可能怀疑是否存在文件被删除但句柄未被释放，导致inode泄露。为了验证这一假设，我们执行了`lsof | grep deleted`，但结果为空，意味着没有找到被删除但仍被使用的文件。

       在常规排查方法都失效的情况下，我们尝试了eBPF（BCC工具集基于eBPF技术开发）和Ftrace的组合应用，以期快速定位问题。首先，我们利用BCC提供的系统调用跟踪工具`syscount-bpfcc`，通过错误码来快速确定问题。在时间允许的情况下，我们推荐从源代码逐步分析定位问题，Python来访 源码这不仅能解决问题，还能深入学习。

       在内核中搜索报错信息，我们可以直接在`include/uapi/asm-generic/errno-base.h`文件中找到与错误相关的定义。接着，利用`syscount-bpfcc`工具过滤返回`ENOSPC`错误的系统调用，我们发现`mount`系统调用返回了`ENOSPC`错误。通过参数`-P`按进程聚合显示，我们得知`dockerd`后台进程调用了`mount`系统调用并返回了错误。

       进一步跟踪错误的具体位置，我们使用了Ftrace中的`function_graph`跟踪器。通过使用`funcgraph`工具，我们能够获取到`__arm_sys_mount`函数中调用的主要子流程函数。在内核函数调用过程中，如果遇到错误，内核通常会直接跳转到错误相关的清理函数逻辑中，这里我们关注`path_mount`函数，以深入分析可能的问题。

       在确认问题主要出现在`count_mounts`函数中后，我们通过源代码分析函数的主流程逻辑，确定问题是由`sysctl_mount_max`配置值过低引起，这是通过`/proc/sys/fs/mount-max`设置的。通过将此值调整为默认值，我们成功解决了问题。

       本次问题排查的思路不仅适用于“no space left on device”的情况，也适用于其他场景下的问题分析和排查。同时，将此思路作为源码阅读和分析内核代码时的补充工具，能有效提升问题定位的效率。希望本文能为读者提供有用的参考，如果发现文中的错误或有更好的案例，欢迎留言交流。

程序员macos有哪些必装软件?

       Mac系统因其流畅的运行和强大的处理能力，受到程序开发者们的广泛欢迎。本期将为大家推荐作为软件开发者在Mac上必备的软件。推荐的软件包括：

       1、Homebrew：Mac系统的第三方包管理器，更新速度快，软件包丰富。但更新系统后，可能需要重新配置一些软件。推荐安装命令：`brew install package`。国内使用可能较慢，可通过更改源解决。

       2、Google Chrome：在浏览器选择上，Google Chrome因其优秀的代码调试和插件使用体验，被广大开发者推崇。

       3、Webstorm：推荐前端编辑器，无需安装和配置大量插件，提供了一切所需功能。虽然需要付费，但网上有破解版本。

       4、Python + PyCharm：AI领域的热门语言，配合PyCharm可以提高开发效率。使用Anaconda和pip时注意国内镜像源。

       5、IntelliJ IDEA：Java开发集成环境，提供智能代码生成、项目重构等功能，提高开发效率。

       6、Visual Studio Code：轻量级且功能强大的源代码编辑器，适合编写Web和云应用程序。

       7、Sublime Text：功能强大的代码编辑器，提供Python插件、完整的Python API、Goto功能等。

       8、iTerm2：替换默认终端的首选工具，提供分割面板、快捷键增强、优化的搜索等功能。

       9、Navicat Premium：数据库管理工具，支持多类型资料库的管理。

       、Docker Desktop：设置资源限制，配置Docker引擎，提供日志查看和容器管理功能。

       、Dash：API文档浏览器，离线搜索API，提供丰富的编程语言和框架文档。

       、JProfiler：帮助开发者分析和优化Java代码的工具。

       、Parallels Desktop：虚拟机软件，可以在Mac上运行Windows应用程序。

       、Typora：专业的Markdown编辑器，集成编辑与预览功能。

       、uTools：集成了快速启动、取色、翻译等功能的系统增强软件。

       、Microsoft Remote Desktop：Mac上的远程桌面控制软件，方便管理Windows平台的程序。

       、Redis Desktop Manager：可视化工具，支持跨平台使用。

       、Alfred：提高工作效率的快速启动工具，集成了多种快捷操作功能。

       、MAMP Pro：简化Web开发环境搭建，支持Macintosh、Apache、MySQL和PHP。

       、Xcode：苹果系开发工具，适合开发苹果相关软件，提供命令行工具和开源软件支持。

使用Docker Stack部署应用

       理解Docker Stack部署应用的流程，首先需要认识到Stack是Docker中的高级版本，旨在集成到Docker中，管理和控制应用程序的生命周期。Stack位于Docker应用层次结构的顶层，构建于服务之上，服务又由容器组成。本书将以AtSea商店应用为例，深入探讨如何使用Docker Stack部署应用。

       AtSea商店应用托管在GitHub的dockersamples/atsea-sample-shop库中，遵循Apache 2.0许可协议。应用的复杂度适中，既不过于复杂以至难以全面解释，又包含了多服务架构、认证和安全技术。应用架构图展示了其由5个服务、3个网络、4个密钥以及3组端口映射构成的结构。

       在Stack文件中定义了应用及其依赖。文件通常被称作Stack文件，它定义了应用和服务、网络、密钥等要素。Stack文件由4种顶级关键字组成：version（用于指定Compose文件格式版本，至少为3.0）、services（列出构成当前应用的服务）、networks（列出必需的网络）和secrets（定义应用使用的密钥）。

       Stack文件中的服务、网络和密钥等元素是应用的描述性文件，有助于弥合开发和运维之间的隔阂。通过分析Stack文件的细节，可以深入了解应用的结构和依赖关系。

       部署应用时，首先检查并创建网络，然后定义服务、密钥等元素。应用代码通常由多个目录和源码文件组成，其中的关键文件是docker-stack.yml。此文件定义了应用及其依赖关系，包括服务、网络、密钥等。

       Stack文件中定义了服务、网络和密钥等元素，并且通过version关键字指定文件格式的版本。默认情况下，网络采用overlay驱动，且在创建应用服务之前，网络会先于服务和密钥被创建。网络定义了应用所需的连接环境，密钥用于加密数据层，确保应用的安全性。

       在部署应用时，网络会先被创建，然后服务、密钥等元素会基于这些网络进行定义和部署。应用的部署通常包括创建网络、定义服务、挂载密钥等步骤。服务定义了镜像、端口、密钥、网络等元素，网络定义了应用的连接环境，而密钥则用于加密数据层，确保应用的安全性。

       部署应用后，可以通过检查网络、服务的状态来确认部署是否成功。应用的维护和管理可通过修改Stack文件来实现，遵循声明式的方式进行应用的更新和管理，确保应用状态与Stack文件定义保持一致。正确地删除Stack需通过docker stack rm命令执行，注意其不进行二次确认。

       总之，通过Docker Stack部署应用的过程涉及网络、服务、密钥等元素的定义和部署，确保应用安全、高效地运行。深入理解Stack文件的结构和应用的部署过程，对于高效管理和维护Docker应用至关重要。

docker和docker应用程序的区别

       å¦‚果你是数据中心或云计算IT圈子的人，这一年多来应该一直在听到普通的容器、尤其是Docker，关于它们的新闻从未间断过。Docker1.0在今年6月发布后，声势更是达到了前所未有的程度。

       åŠ¨é™ä¹‹æ‰€ä»¥è¿™ä¹ˆå¤§ï¼Œå°±æ˜¯å› ä¸ºè®¸å¤šå…¬å¸åœ¨ä»¥æƒŠäººçš„速度采用Docker。在今年7月的开源大会（OSCon）上，我遇到了早已将服务器应用程序从虚拟机（VM）转移到容器的无数企业。的确，Docker公司主管服务和支持的副总裁James Turnbull在会上告诉我，其中有三家大银行一直在使用Docker的测试版，现已在生产环境中使用Docker。对任何早期技术来说，这无疑是极大的充满自信的举动，要知道它在安全至上的金融界几乎闻所未闻。

       ä¸Žæ­¤åŒæ—¶ï¼ŒDocker这项开源技术不仅仅是红帽和Canonical等Linux巨头眼里的宠儿。微软等专有软件公司也在热烈拥抱Docker。

       é‚£ä¹ˆï¼Œä¸ºä»€ä¹ˆå¤§å®¶éƒ½è¿½æ§å®¹å™¨å’ŒDocker呢？James Bottomley是Parallels公司的服务器虚拟化首席技术官，也是一位知名的Linux内核开发人员。他向我解释，Hyper-V、KVM和Xen等虚拟机管理程序都“基于虚拟化硬件仿真机制。这意味着，它们对系统要求很高。”

       ç„¶è€Œï¼Œå®¹å™¨å´ä½¿ç”¨å…±äº«çš„操作系统。这意味着它们在使用系统资源方面比虚拟机管理程序要高效得多。容器不是对硬件进行虚拟化处理，而是驻留在单单一个Linux实例上。这反过来意味着，你可以“丢弃没有用的.9%的虚拟机垃圾，剩下一个小巧简洁的胶囊式容器，里面含有你的应用程序，”Bottomley如是说。

       æ®Bottomley声称，因此，借助经过全面调优的容器系统，你就可以在同一硬件上拥有数量比使用Xen虚拟机或KVM虚拟机多出四到六倍的服务器应用实例。

       æ˜¯ä¸æ˜¯è§‰å¾—听起来很不错？毕竟，你可以让服务器运行多得多的应用程序。那么，为什么之前没有人做过呢？实际上，之前有人做过。容器其实是个旧概念。

       å®¹å™¨å¯ä»¥è¿½æº¯åˆ°è‡³å°‘å¹´å’ŒFreeBSD Jails。甲骨文Solaris也有一个类似概念，名为Zones；Parallels、谷歌和Docker等公司一直在致力于研发诸如OpenVZ和LXC（Linux容器）之类的开源项目，旨在让容器运行起来顺畅又安全。

       çš„确，很少有人知道容器，但大多数人多年来一直在使用容器。谷歌就有自己的开源容器技术lmctfy（Let Me Contain That For You，意为“让我容纳你的程序”）。只要你使用谷歌的某项功能：比如搜索、Gmail、Google Docks或无论其他什么，就分配了一个新的容器。

       ç„¶è€Œï¼ŒDocker建立在LXC的基础上。与任何容器技术一样，就该程序而言，它有自己的文件系统、存储系统、处理器和内存等部件。容器与虚拟机之间的区别主要在于，虚拟机管理程序对整个设备进行抽象处理，而容器只是对操作系统内核进行抽象处理。

       è¿™åè¿‡æ¥æ„å‘³ç€ï¼šè™šæ‹Ÿæœºç®¡ç†ç¨‹åºèƒ½åšå®¹å™¨åšä¸äº†çš„一件事就是，使用不同的操作系统或内核。所以，举例说，你可以使用微软Azure，同时运行Windows Server的实例和SUSE Linux企业级服务器的实例。至于Docker，所有容器都必须使用同样的操作系统和内核。

       å¦ä¸€æ–¹é¢ï¼Œå¦‚果你只是想让尽可能多的服务器应用实例在尽可能少的硬件上运行，可能不大关心运行多个操作系统虚拟机。要是同一应用程序的多个副本正是你需要的，那么你会喜欢上容器。

       æ”¹ç”¨Docker这一举措有望每年为数据中心或云计算服务提供商节省数千万美元的电力和硬件成本。所以难怪它们在一窝蜂地尽快采用Docker。

       Docker带来了之前技术所没有的几个新特点。第一是，与之前的方法相比，Docker让容器部署和使用起来更容易、更安全。此外，由于Docker与其他容器领域的巨擘进行了合作，包括Canonical、谷歌、红帽和Parallels，共同开发其关键的开源组件libcontainer，它为容器带来了迫切需要的标准化。

       ä¸Žæ­¤åŒæ—¶ï¼Œå¹¿å¤§å¼€å‘人员可以使用Docker封装、交付和运行任何应用程序，应用程序成为轻型的、可移植的、自给自足的LXC容器，可以在任何地方运行。正如Bottomley告诉我，“容器让你立即享有应用程序可移植性。”

       å¸‚场研究公司 Research的资深分析师Jay Lyman补充道：“企业组织力求以一种高效、标准化、可重复的方式，让应用程序和工作负载更易于移植和分发，而有时很难做到这点。正如GitHub通过共享源代码来促进合作和创新那样，Docker Hub、Official Repos和商业支持也在帮助众多企业通过改进封装、部署和管理应用程序的方式，应对这个难题。”

       æœ€åŽä½†å¹¶éžæœ€ä¸é‡è¦çš„，Docker容器易于部署到云端。正如Ben Lloyd Pearson在opensource.com上写道：“Docker采用了一种特别的方式，以便可以整合到大多数DevOps（开发运营）应用程序当中，包括Puppet、Chef、Vagrant和Ansible，或者可以独自使用，以管理开发环境。主要卖点是，它简化了通常由另外这些应用程序执行的好多任务。具体来说，有了Docker，人们就可以搭建与活动服务器一模一样的本地开发环境，从同一个主机运行多个开发环境（每个开发环境有独特的软件、操作系统和配置），在新的或不同的服务器上测试项目，以及让任何人都可以在设置一模一样的情况下处理同一项目，无论本地主机环境怎样。”

       ç®€è€Œè¨€ä¹‹ï¼ŒDocker能为你做的事情就是：相比其他技术，它能让更多数量的应用程序在同一硬件上运行；它让开发人员易于快速构建可随时运行的容器化应用程序；它大大简化了管理和部署应用程序的任务。总而言之，我能理解作为一项企业级技术，Docker为何一下子蹿红。我只是希望它不负众望，否则外头会有一些忧心忡忡的CEO和CIO。