docker images -f "label=com.example.version" 1. before (<image-name>[:<tag>],<image id>or<image@digest>) 显示给定的镜像之前创建的镜像 docker images --filter "before=4b6a6e0cf6c1" 1. since (<image-name>[:<tag>],<image id>or<image@digest>) 显示给定的镜像之后创建的镜像 docker ima...
1. 确定基础镜像 首先你需要确定使用的基础镜像,可以选择一个包含glibc的基础镜像,比如centos。 2. 下载glibc安装包 下载glibc的安装包,可以从gnu官网中获取最新版本的安装包。 3. 编写Dockerfile 创建一个Dockerfile,指定基础镜像为centos,并在其中添加安装glibc的步骤。 # 使用centos作为基础镜像FROMcentos# 将glibc...
Alpine C库 Docker镜像docke hub说明 Debian12上安装podman 后期工作 Alpine包查询 防走丢 glibc和musl libc的区别 g++和gcc是GNU编译器集合中的两个组件,g++是GNU C++编译器,gcc是GNU C语言编译器。 这两个编译器都使用glibc作为标准C库,glibc是GNU操作系统的标准C库,为支持C程序提供了许多函数和服务。 简单说...
docker build -t my-custom-image . 这个命令将使用Dockerfile中的指令来构建一个名为my-custom-image的新镜像。在构建过程中,Docker会自动下载Ubuntu基础镜像,并按照Dockerfile中的指令安装新版本的GLIBC。 当镜像构建完成后,我们就可以使用它来运行我们的应用程序了。通过运行以下命令,我们可以启动一个新的Docker容器...
我们将以Alpine Linux为基础镜像进行演示,因为Alpine Linux是一个轻量级的Linux发行版,非常适合用作Docker容器的基础镜像。 1. 更新Alpine Linux的软件包索引 首先,我们需要在Dockerfile中使用RUN指令来更新Alpine Linux的软件包索引。这可以确保我们安装的软件包是最新的,并且与Alpine Linux的版本兼容。 FROM alpine:...
四 编写构建镜像脚本 root@k8s-harbor-01:/data/dockerfile/system/alpine-glibc# cat build-command.sh#!/bin/bashdocker build -t 192.168.174.120/baseimages/alpine_glibc-base:3.15 .#docker push 192.168.174.120/baseimages/alpine_glibc-base:3.15 ...
docker stop dockerexecdocker cp docker inspect docker --help docker run --help ... 实际操作: ubuntu:16.04 sudo docker pull ubuntu:16.04 sudo docker images# 使用镜像 ubuntu:16.04 创建容器 ub16, 同时将本地目录 /opt, /home 挂载到容器中# 若不需要挂载,则不添加即可。(更改配置,需要将容器保存为...
docker build -it myimage/alpine_glibc:3.6 . AI代码助手复制代码 在基础镜像上构建sun jdk 8镜像 alpine glibc jdk 8的Dockerfile内容如下: FROM myimage/alpine_glibc:3.6 MAINTAINER"tongqiang<tongqiangyin@gmail.com>"ENV JAVA_VERSION 8 ENV JAVA_UPDATE 151 ...
构建镜像:使用Docker命令构建镜像,并指定所需的Glibc版本。 运行容器:使用Docker命令运行容器,并在容器中运行应用程序。 4. 使用兼容层 兼容层(如Patchelf)是一种在运行时修改ELF可执行文件的技术,使其可以在不同版本的Glibc上运行。通过使用兼容层,我们可以在不修改源代码的情况下解决Glibc不兼容问题。 要使用兼容层...
我们是团队是统一做的基础镜像,找相关的同学做了dockerfile from的升级。 发布部署&观察 这此真的舒服了~ 总结 探究了glibc的工作原理之后,发现相比jemalloc的内存使用上确实存在高碎片率的问题,但是本次问题的根本还是在应用层面没有正确的关闭流加剧的堆外内存的泄露。