# Docker 推送相同标签覆盖仓库的行为 在使用 Docker 进行容器化应用的构建与管理时,我们常常需要将镜像推送到远程仓库,以便进行分发和共享。当我们推送的镜像有相同的标签(tag)时,很多用户可能产生疑问:推送操作是否覆盖仓库中已有的镜像呢?本文将对此进行详细解读,并提供代码示例加以说明。 ## Docker 标签的基本概念 Docker 使用标签(tag)来标识镜像的版本。例
原创 8月前
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docker-镜像注册中心-nexus实践 文章目录docker-镜像注册中心-nexus实践前言nexus部署镜像推送镜像拉取其他参考 前言般情况下私有镜像是不会发布到公网仓库的,都是自己搭建私库,而docker官方的registry没有交互界面,使用起来略感尴尬,harbor虽然功能强大,交互友好,但感觉非常庞大,部署也相对复杂,这时发现nexus3已经支持docker仓库,果断用起来使用n
转载 2024-10-12 00:24:54
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# 理解 Docker Tag 及其覆盖行为 在容器化的世界里,Docker个非常重要的工具。Docker 容器帮助我们打包和部署应用,使得开发、测试和生产环境的配置更加致。在开发过程中,Docker Tag个经常遇到的概念,理解它的工作机制尤其重要。本文将详细解释 Docker tag 覆盖,并指导你如何使用它。 ## Docker Tag 的流程 首先,让我们概览
原创 2024-08-03 10:10:26
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# 如何实现“redis key 一样覆盖” ## 整件事情的流程 我们知道在Redis中,key是唯的,如果使用相同的key进行数据存储,后面的数据覆盖前面的数据。下面是整个流程的步骤表格: ```mermaid journey title Redis操作流程 section 了解Redis 开始->了解Redis: 学习Redis基本概念
原创 2024-03-04 07:06:14
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# Redis中的Key覆盖现象 ## 什么是Redis? Redis(Remote Dictionary Server)是种高性能的键值对数据库,作为内存数据库使用, 它以其极高的性能、丰富的数据结构和灵活的用法,在现代开发中得到了广泛应用。Redis支持多种数据类型,包括字符串、哈希、列表、集合、有序集合等,使得开发者能够高效地存储和操作复杂数据。 ## Redis中的Key 在Re
原创 9月前
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# Redis设置一样的key覆盖 ## 1. 引言 在使用Redis时,我们经常需要存储键值对数据。个常见的问题是,当我们存储相同的key时,会发生什么?是否覆盖原有的值?本文将详细介绍Redis中相同key的处理方式。 ## 2. Redis的数据结构 在开始之前,我们需要了解下Redis的数据结构。Redis是个基于内存的键值存储系统,支持多种数据类型,包括字符串(strin
原创 2024-02-16 06:17:35
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阅读文本大概需要3分钟。图片来源:HashMap 的实现原理:       HashMap基于Hash算法实现的,通过put(key,value)存储,get(key)来获取。当传入key时,HashMap根据key的hashCode() 计算出 hash 值,根据hash值将value 保存在bucket里。当计算出的hash值相同时,称之为hash冲突
# Docker Tags 的重要性及影响 在使用 Docker 进行容器化部署时,很多新手常常会问个问题:“如果 Dockertag一样,会有什么影响?”这个问题的答案其实蕴含了很多 Docker 使用的核心概念和最佳实践。本文将详细介绍 Docker tags 的重要性,应该如何使用以及不当使用标签可能带来的问题。 ## 什么是 Docker TagDocker Tag
原创 11月前
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1.redis缓存的补充当执行增删改操纵时必须保证缓存和数据库数据致性。--->删除缓存@Override public StudentinsertStudent(Student student) { int i = studentMapper.insert(student); return student; } @Override
转载 2023-09-26 20:15:13
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众所周知,Docker 始于2013年的 dotCloud,迄今刚刚七年,如果你刚好在圈中经历了2013-2015年这段早期岁月的话,自然应该知道,最初的 Docker = LXC + aufs,前者就是所谓的 Linux 容器了,而后者则是我今天要聊的镜像。千禧年:惊艳的 Live CD说到 Linux distro,除了做差异化的界面主题之外,核心差异般都在于:如何更方便地安装;如何更方便地
常用的 SQL 数据库的数据都是存在磁盘中的,虽然在数据库底层也做了对应的缓存来减少数据库的 IO 压力。 图片来自 Pexels由于数据库的缓存般是针对查询的内容,而且粒度也比较小,般只有表中的数据没有发生变动的时候,数据库的缓存才会产生作用。但这并不能减少业务逻辑对数据库的增删改操作的 IO 压力,因此缓存技术应运而生,该技术实现了对热点数据的高速缓存,可以大大缓解后端数据库
验证:$ docker images |grep cookdata test-cache 1.0.0 fededff87eb2 About a minute ago 6.2GB (base) [wuhf@aps ~]$ docker pull
转载 2023-05-24 15:02:52
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(以下在网上看过这篇文章写的挺好的,记在自己的电脑上,现发布供大家参考,感谢原创)1.HashMap概述HashMap是基于哈希表的Map接口的非同步实现。此实现提供所有可选的映射操作,并允许使用null值和null键。此类不保证映射的顺序,特别是它不保证该顺序恒久不变。 2.HashMap的数据结构 在java编程语言中,最基本的结构就是两种,个是数组,另外个是模拟指针(引用),所有的数据结
转载 7月前
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不知道是不是扯蛋,还是太菜...看上面的的话毫不关系是吧...自己看过点 关于 说session id 的 些文章, 貌似都是一样的...。以下内容个人理解, 请大家指正...我想自己举个例子大家想,人与人之间说话交流, 辨别你是小明还是小红。 第点 可能就是 外表(光),第二点就是说话的音色(空气)。上面的实例说明了件基本事实, 两个不同个体之间,判别对方,需要通过 至少种凭据 和 必
基本概念LiteIPC是OpenHarmony LiteOS-A内核提供的种新型IPC(Inter-Process Communication,即进程间通信)机制,为轻量级进程间通信组件,为面向服务的系统服务框架提供进程间通信能力,分为内核实现和用户态实现两部分,其中内核实现完成进程间消息收发、IPC内存管理、超时通知和死亡通知等功能;用户态提供序列化和反序列化能力,并完成IPC回调消息和死亡消
日升时奋斗,日落时自省 目录1、容器1.1、容器的生命周期1.1.1、容器OOM1.1.2、容器异常退出1.1.3、容器暂停1.2、容器命令1.2.1、创建容器1.2.2、启动容器1.2.3、容器日志1.2.4、容器交互1.2.5、容器停止1.2.6、扩展1.3、综合演示 2、存储卷2.1、简述2.2、存储卷分类2.3、管理卷2.3.1、-v挂载方式2.3.2、--mount挂
转载 7月前
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默认情况下,容器中的进程以 root 用户权限运行,并且这个 root 用户和宿主机中的 root 是同个用户。听起来是不是很可怕,因为这就意味着旦容器中的进程有了适当的机会,它就可以控制宿主机上的切!本文我们将尝试了解用户名、组名、用户 id(uid)和组 id(gid)如何在容器内的进程和主机系统之间映射,这对于系统的安全来说是非常重要的。说明:本文的演示环境为 ubuntu 16.04
转载 2023-07-19 13:42:53
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要说找工作遇到的奇葩事还真有个,其实也算不上奇葩,但是挺让我无语是真的,要不然怎能记到现在呢?记得那是2015年的时候找工作的事,当时老二还没有送幼儿园,就是打算送了的那种,那天,我领着她去找活那个经理应该当时40多了,看我抱着孩子去的,问我:“阿姨,这个漂亮的孩子是你外甥,还是孙女啊”我看了看孩子再看看他我说:“这个呀!是我小孙女”心里却在吐槽!哎呀!妈呀!就这眼神怎么当上经理的啊!我问了下,
原创 2021-12-15 14:52:10
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# Docker中的镜像构建和覆盖问题解决方案 作为名经验丰富的开发者,你把Docker作为个非常重要的工具来进行应用程序的开发和部署。而对于刚入行的小白来说,可能会对“docker build覆盖”这个问题感到困惑。在本文中,我将向你解释整个构建过程,并提供解决方案。 ## Docker镜像构建流程 首先,让我们看Docker镜像构建的整个流程。下面是个简单的表格来展示构建的
原创 2024-04-17 06:46:21
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# 如何实现“docker build 覆盖” ## 整体流程 为了解决这个问题,我们需要先了解Docker的build流程。下面是个简单的Docker build流程表格: | 步骤 | 描述 | | --- | --- | | 1 | 编写Dockerfile | | 2 | 执行`docker build`命令 | | 3 | Docker将会构建个新的镜像 | | 4 | 检
原创 2024-06-13 05:33:43
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