麒麟Docker 在实际应用场景中可能会让人感到配置及存储方面有些麻烦，尤其是在碰到“麒麟Docker 很大”的问题时。本文记录了我们在解决这个问题的过程，从环境配置到部署方案，力求提供一个全面的解决思路。
环境配置
在进行任何操作之前，我们首先需要配置合适的环境。为了确保准备工作的顺利进行，可以使用以下流程：
flowchart TD
A[开始环境配置] --> B[安装Docker]
A --> C[配置网络]
B --> D[拉取麒麟镜像]
C --> D
D --> E[确认安装成功]
E --> F[开始编译及调优]
以下是环境配置过程中的Shell代码示例：
# 安装 Docker
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y docker.io
# 启动 Docker 服务
sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker
# 配置 Docker 网络
docker network create my_network
# 拉取麒麟镜像
docker pull my_kirin_image
编译过程
准备工作后，我们进入编译环节。在这个过程中，我们将使用甘特图来展示每个阶段的时间安排。
gantt
title 编译时程
dateFormat YYYY-MM-DD
section 下载依赖
下载: done, des1, 2023-10-01, 3d
section 编译
编译: active, des2, 2023-10-04, 2d
section 测试
测试: after des2, 1d
section 打包
打包: after des3, 1d
在编译过程中，我们的比较公式如下：
[ \text{编译耗时} = \text{依赖下载时间} + \text{编译时间} + \text{测试时间} ]
我们还可以通过以下的序列图，展示编译流程中的各个步骤：
sequenceDiagram
participant Developer
participant Docker
Developer->>Docker: 拉取麒麟镜像
Docker->>Developer: 镜像下载完成
Developer->>Docker: 开始编译
Docker-->>Developer: 编译完成
参数调优
为了提高性能，我们进行了参数调优。可以使用桑基图来直观展示资源分配情况。
sankey-beta
A[内存占用] -->|20%| B[主进程]
A -->|30%| C[辅助进程]
A -->|50%| D[缓存]
在参数调优过程中使用的内核参数如下：
| 参数 | 当前值 | 优化值 |
|---|---|---|
| max_map_count | 65530 | 262144 |
| vm.swappiness | 60 | 10 |
| fs.file-max | 2097154 | 10000000 |
通过调整下列参数获得的性能优化效果代码：
# 调整内存分配
sysctl -w vm.swappiness=10
sysctl -w vm.max_map_count=262144
定制开发
在调优完成后，我们进行了定制开发，使用类图展示类之间的关系。
classDiagram
class DockerManager {
+startContainer()
+stopContainer()
+getStatus()
}
class KirinImage {
+build()
+push()
}
DockerManager --|> KirinImage : manages
代码扩展片段示例：
class DockerManager:
def start_container(self, image_name):
# 启动容器的逻辑
pass
def stop_container(self, container_id):
# 停止容器的逻辑
pass
性能对比
经过调优与定制开发后，我们进行了性能对比，通过 LaTeX 矩阵记录了各个指标变化。
gantt
title 性能对比
dateFormat YYYY-MM-DD
section 调优前
CPU使用率: done, des1, 2023-10-01, 3d
section 调优后
CPU使用率: active, des2, 2023-10-05, 2d
指标公式如下：
[ \text{性能提升} = \frac{\text{调优后性能} - \text{调优前性能}}{\text{调优前性能}} \times 100% ]
基准测试代码示例如下：
# 基准测试指令
docker run --rm my_kirin_image /usr/bin/benchmark_tool
部署方案
最后，我们制定了一个部署方案，使用 Git 图展示版本演进。
gitGraph
commit
branch develop
commit
branch feature/optimization
commit
checkout develop
merge feature/optimization
commit
checkout main
merge develop
实施以上方案将有效降低“麒麟Docker 很大”的问题，提高整体性能及资源使用率。整个解决过程不仅为我们提供了重要的经验，也为将来的类似问题打下了基础。
