Docker容器监控及日志管理实现过程解析

当Docker部署规模变大后,需要对容器进行监控,一般Docker自带几个监控子命令ps、top和stats,然后是现在流行的开源监控工具Prometheus

Docker自带的监控子命令ps

docker ps ,列出容器,方便查看当前的运行的容器,以下是命令语法与参数
语法

docker ps [OPTIONS]

OPTIONS说明:

  • -a :显示所有的容器,包括未运行的。
  • -f :根据条件过滤显示的内容。
  • --format :指定返回值的模板文件。
  • -l :显示最近创建的容器。
  • -n :列出最近创建的n个容器。
  • --no-trunc :不截断输出。
  • -q :静默模式,只显示容器编号。
  • -s :显示总的文件大小。

输出详情介绍:

  • CONTAINER ID: 容器 ID。
  • IMAGE: 使用的镜像。
  • COMMAND: 启动容器时运行的命令。
  • CREATED: 容器的创建时间。
  • STATUS: 容器状态。

状态有7种:

  • created(已创建)
  • restarting(重启中)
  • running(运行中)
  • removing(迁移中)
  • paused(暂停)
  • exited(停止)
  • dead(死亡)

PORTS: 容器的端口信息和使用的连接类型(tcp\udp)。

NAMES: 自动分配的容器名称。

新版的Docker提供了一个新命令docker container ls,其作用和用法与docker container ps完全一致。不过ls的含义可能比ps更准确,所以推荐使用。

top

如果想知道某个容器运行了哪些进程,可以执行docker container top 命令,如下所示:

命令后面还可以跟上linux操作系统ps命令的参数来显示特定的信息,比如-au,这样docker container top [容器名称] -au执行结果如下所示:

stats

docker container stats 用于显示每个容器各种资源的使用情况

默认会显示一个实时变化的列表,展示每个容器的cpu的使用率,内存和可用空间等。

如果容器启动的时候没有特别指定内存limit,stats命令这里会显示host内存的总量,但是这不意味着每个容器都能使用这么多内存
除此之外,docker container stats命令还会显示容器网络和磁盘的IO数据,可以再stats命令后面指定容器的名称来显示某些容器的数据

Docker logs

默认配置下 Docker 的日志功能。

对于一个运行的容器,Docker 会将日志发送到 容器的 标准输出设备(STDOUT)和标准错误设备(STDERR),STDOUT 和 STDERR 实际上就是容器的控制台终端。

如果要查看容器的日志,有两种方法:

attach 到该容器。

用 docker logs 命令查看日志。

ttach 的方法在实际使用中不太方便,因为:

只能看到 attach 之后的日志,以前的日志不可见。

退出 attach 状态比较麻烦(Ctrl+p 然后 Ctrl+q 组合键),一不小心很容器将容器杀掉(比如按下 Ctrl+C)。

查看容器日志推荐的方法是用 docker logs 命令。

如下所示:

dokcer logs能够打印自容器启动以来的完整日志,并且-f参数可以继续打印出新产生的日志,效果与linux的tail -f一样

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • Docker 容器内存监控原理及应用

    Docker 容器内存监控 linux内存监控 要明白docker容器内存是如何计算的,首先要明白linux中内存的相关概念. 使用free命令可以查看当前内存使用情况. [root@localhost ~]$ free total used free shared buffers cached Mem: 264420684 213853512 50567172 71822688 2095364 175733516 -/+ buffers/cache: 36024632 228396052 Sw

  • python脚本监控docker容器

    本文实例为大家分享了python脚本监控docker容器的方法,供大家参考,具体内容如下 脚本功能: 1.监控CPU使用率 2.监控内存使用状况 3.监控网络流量 具体代码: #!/usr/bin/env python # --*-- coding:UTF-8 --*-- import sys import tab import re import os import time from docker import Client import commands keys_container_st

  • golang实现对docker容器心跳监控功能

    自己写的go程序放到线上本来编译成二进制扔上去就行啦,但是怀着一颗docker的心,最终还是将它放到docker容器中运行起来了,运行起来也ok,一个最小容器64M,统一管理起来也方便,但是毕竟是个线上长驻内存的服务程序,万一跑挂了怎么办,如何才能监控它,直接上go代码,网上代码,略微做了下注释,但实测过,真实有效: package main import ( "encoding/json" "errors" "flag" "fmt&q

  • 详解Docker容器可视化监控中心搭建

    概述 一个宿主机上可以运行多个容器化应用,容器化应用运行于宿主机上,我们需要知道该容器的运行情况,包括 CPU使用率.内存占用.网络状况以及磁盘空间等等一系列信息,而且这些信息随时间变化,我们称其为时序数据,本文将实操 如何搭建一个可视化的监控中心 来收集这些承载着具体应用的容器的时序信息并可视化分析与展示! 动手了,动手了... 准备镜像 adviser:负责收集容器的随时间变化的数据 influxdb:负责存储时序数据 grafana:负责分析和展示时序数据 部署Influxdb服务 可以将

  • 使用Grafana 展示Docker容器的监控图表并设置邮件报警规则(图解)

    一.Docker 容器监控报警方式 接着上篇文章的记录,看到grafana的版本已经更新到4.2了,并且在4.0以后的版本中,加入了Alert Notifications 功能,这样在对容器 监控完,可以加入报警规则.根据官网介绍,报警方式也有很多种,常见的Email.Slack即时通讯.webhook等. 本篇记录的是邮件的报警设置.环境和上篇基本一致,都是在Docker 平台测试环境下,另外本篇使用的grafana容器的版本是用的 dockerhub上最新版本,该版本为grafana/gra

  • 基于spring-boot和docker-java实现对docker容器的动态管理和监控功能[附完整源码下载]

    docker简介 Docker 是一个开源的应用容器引擎,和传统的虚拟机技术相比,Docker 容器性能开销极低,因此也广受开发者喜爱.随着基于docker的开发者越来越多,docker的镜像也原来越丰富,未来各种企业级的完整解决方案都可以直接通过下载镜像拿来即用.因此docker变得越来越重要. 本文目的 本文通过一个项目实例来介绍如果通过docker对外接口来实现对docker容器的管理和监控. 应用场景: 对服务器资源池通过docker进行统一管理,按需分配资源和创建容器,达到资源最大化利

  • zabbix监控docker容器状态【推荐】

    前言:前段时间在部署zabbix,有个需求就是需要监控容器的状态 也就是cpu 内存 io的占用,于是就自己写了一个脚本,以及模板,在这里分享一下 嘿嘿 : ) 废话我也就不多说,直接开始 首选,zabbix_agentd 配置  vim /usr/local/zabbix/etc/zabbix_agentd.conf UserParameter=docker.discovery,/usr/local/zabbix/script/docker.py UserParameter=docker.[*

  • Docker容器监控及日志管理实现过程解析

    当Docker部署规模变大后,需要对容器进行监控,一般Docker自带几个监控子命令ps.top和stats,然后是现在流行的开源监控工具Prometheus Docker自带的监控子命令ps docker ps ,列出容器,方便查看当前的运行的容器,以下是命令语法与参数 语法 docker ps [OPTIONS] OPTIONS说明: -a :显示所有的容器,包括未运行的. -f :根据条件过滤显示的内容. --format :指定返回值的模板文件. -l :显示最近创建的容器. -n :列

  • Docker 容器监控原理及 cAdvisor的安装与使用说明

    生产环境中监控容器的运行状况十分重要,通过监控我们可以随时掌握容器的运行状态,做到线上隐患和问题早发现,早解决. 所以今天我就和你分享关于容器监控的知识(原理及工具 cAdvisor). 虽然传统的物理机和虚拟机监控已经有了比较成熟的监控方案,但是容器的监控面临着更大的挑战,因为容器的行为和本质与传统的虚拟机是不一样的,总的来说,容器具有以下特性: 容器是短期存活的,并且可以动态调度 容器的本质是进程,而不是一个完整操作系统 由于容器非常轻量,容器的创建和销毁也会比传统虚拟机更加频繁 Docke

  • 详解利用ELK搭建Docker容器化应用日志中心

    概述 应用一旦容器化以后,需要考虑的就是如何采集位于Docker容器中的应用程序的打印日志供运维分析.典型的比如SpringBoot应用的日志 收集.本文即将阐述如何利用ELK日志中心来收集容器化应用程序所产生的日志,并且可以用可视化的方式对日志进行查询与分析,其架构如下图所示: 架构图 镜像准备 镜像准备 ElasticSearch镜像 Logstash镜像 Kibana镜像 Nginx镜像(作为容器化应用来生产日志) 开启Linux系统Rsyslog服务 修改Rsyslog服务配置文件: v

  • Docker容器数据卷原理及使用方法解析

    什么是容器数据卷 如果数据都在容器中,一旦容器删除,数据就会丢失! eg : mysql容器删了,就是我们常说的删库跑路. 需求:数据可以持久化,即时删掉容器,我们的数据还在 容器直接可以有一个数据共享的技术!Docker容器产生的数据,同步到本地! 这就是卷技术!目录的挂载,将我们容器的目录挂载到linux上面! 总结:卷技术就是为了实现数据的持久化和同步操作,容器间也是可以数据共享的 使用数据卷 方式一:直接使用命令来挂载 -v # 命令 docker run -it -v 主机的目录:容器

  • 基于IOC容器实现管理mybatis过程解析

    SqlSessionFactory是mybatis的基础中的基础,必须实例! 逻辑思路: 减少代码冗余,需要封装mybatisAPI. 可以注册SqlSessionFactoryBean,来完成SqlSessionFactory的实例化. 它的实例化需要(依赖)"mybatis-config.xml"文件, 其中有三大抽象:1.数据源:2.别名:3.注册mapper 可以把依赖(作为属性)注入(DI)到SqlSessionFactoryBean中, 来完成SqlSessionFacto

  • SpringBoot logback日志框架使用过程解析

    一.基本知识说明 SpringBoot默认使用logback作为日志框架 ,所以引入起步依赖后就可以直接使用logback,不需要其他依赖. SpringBoot会默认加载classpath:logback.xml或者classpath:logback-spring.xml 作为日志的配置文件,在springboot项目中可以直接把日志配置文件放在resources目录下. 简单使用时也可以不使用日志配置文件,将日志相关的配置直接放在application.yml中,如下 #日志设置 loggi

  • Springboot日志开启SLF4J过程解析

    一.日志 1.配置日志级别 日志记录器(Logger)的行为是分等级的.如下表所示: 分为:OFF.FATAL.ERROR.WARN.INFO.DEBUG.ALL 默认情况下,spring boot从控制台打印出来的日志级别只有INFO及以上级别,可以配置日志级别 # 设置日志级别 logging.level.root=WARN 这种方式只能将日志打印在控制台上 二.Logback日志 spring boot内部使用Logback作为日志实现的框架. Logback和log4j非常相似,如果你对

  • Hibernate基于ThreadLocal管理Session过程解析

    1.为什么要使用ThreadLocal管理Session session是线程不安全的,因此在多线程环境下,session对象不能为共享对象 把Session写成局部变量虽然可以解决线程安全问题,但是每次运行都要打开及关闭session对象,导致性能受影响 如果直接调用调用sessionfactory.openSession方法,则无法在业务层获取session对象 2.ThreadLocal管理Session的配置 2.1.方式一 通过自定义工具类实现 package com.yl.utils

  • Docker内网穿透frp部署实现过程解析

    1.创建配置文件目录 cd /home目录 mkdir frp 最后的目录结构: 2.创建服务端配置文件 vi frps.ini [common] bind_port = 17000 token = myToken vhost_http_port = 10080 vhost_https_port = 10443 dashboard_port = 17500 dashboard_user = admin dashboard_pwd = admin tcp_mux = true max_pool_c

随机推荐