Se ho degli script che eseguono i comandi di esecuzione della finestra mobile in parallelo, il motore della finestra mobile sembra gestire questi comandi in serie. Poiché l'esecuzione di un'immagine minima del contenitore con "docker run" richiede circa 100 ms per iniziare, significa che i comandi di emissione in parallelo per l'esecuzione di 1000 container richiedono il motore docker 100 ms x 1000 = 100 se quasi 2 minuti? C'è qualche motivo per cui il motore docker è seriale anziché parallelo? Come fanno le persone a aggirare questo?Can Docker Engine avvia i contenitori in parallelo
risposta
Come si aggira la gente?
un/Essi non iniziano 1000 contenitori contemporaneamente b/se lo fanno, potrebbe utilizzare un cluster management system like docker swarm per gestire tutte le fasi di c/fanno funzionare 1000 contenitori, in anticipo per prendere in considerazione l'ora di inizio.
Veramente parallelizzare docker run
comando potrebbe essere difficile considerare alcuni di quelli di comando potrebbe dipendere da altri contenitori da creare/iniziato prima (come un docker run --volumes-from=xxx
)
Grazie. Il caso d'uso che sto considerando per Docker riguarda la sostituzione di un sistema legacy di applicazioni binarie che coinvolge una buona quantità di operazioni di exec fork nel codice c che avvia al volo nuovi processi. Sto cercando di avere un'idea delle giunture corrette per introdurre in modo incrementale Docker senza impantanarsi nel sistema. – Mike
@Mike è possibile raggruppare questi fork tra più contenitori oppure è necessario disporre di un contenitore per un processo biforcato? – VonC
Penso che farà parte dell'atto di bilanciamento. Un bilancio di quanto lavoro da fare in ogni istanza del contenitore. C'è una separazione logica molto bella quando si lavora in contenitori che è un nuovo vantaggio e sto cercando di riconciliare il processo 1 per contenitore con quanto lavoro mettiamo in un singolo processo. – Mike
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Sembra che containerd offre alcuni singola velocità di avvio ospite ... https: //containerd.tools/?mkt_tok=eyJpIjoiTldGbE1EbG1ORGMzTWpFNSIsInQiOiJBR0dhcVJjbENWYnphdDJzRWhLZGcxWXJZS2dndzJNMThaTXdcL1crWU94Y2dXTVhzK05walJlZmNEcHlISHQyWmJWVWw3ZzdKVjZmODArMmljUFM4eGlLbmJkRmJZanJYbG5wVU1PVDg3S3M9In0%3D – Mike