关于对docker run --link的理解

原文:关于对docker run --link的理解

前言

在实践中，自己会遇到2个容器之间互相访问通信的问题，这个时候就用到了docker run --link选项。自己也花了一段时间泡官网研究了--link的用法，把自己对--link的理解分享下。注意！docker官方已不推荐使用docker run --link来链接2个容器互相通信，随后的版本中会删除--link，但了解其原理，对如何使2个容器之间互相通信还是有帮助的。

1. docker run --link的作用

docker run --link可以用来链接2个容器，使得源容器（被链接的容器）和接收容器（主动去链接的容器）之间可以互相通信，并且接收容器可以获取源容器的一些数据，如源容器的环境变量。

--link的格式：

--link <name or id>:alias

其中，name和id是源容器的name和id，alias是源容器在link下的别名。

eg：

源容器

docker run -d --name selenium_hub selenium/hub

创建并启动名为selenium_hub的容器。

selenium_hub容器

接收容器

docker run -d --name node --link selenium_hub:hub selenium/node-chrome-debug

创建并启动名为node的容器，并把该容器和名为selenium_hub的容器链接起来。其中：

--link selenium_hub:hub

selenium_hub是上面启动的1cbbf6f07804容器的名字，这里作为源容器，hub是该容器在link下的别名（alias），通俗易懂的讲，站在node容器的角度，selenium_hub和hub都是1cbbf6f07804容器的名字，并且作为容器的hostname，node用这2个名字中的哪一个都可以访问到1cbbf6f07804容器并与之通信（docker通过DNS自动解析）。我们可以来看下：

进入node容器：

docker exec -it node /bin/bash

[email protected]:~# ping selenium_hub
PING hub (172.17.0.2) 56(84) bytes of data.
64 bytes from hub (172.17.0.2): icmp_seq=1 ttl=64 time=0.184 ms
64 bytes from hub (172.17.0.2): icmp_seq=2 ttl=64 time=0.133 ms
64 bytes from hub (172.17.0.2): icmp_seq=3 ttl=64 time=0.216 ms

[email protected]:~# ping hub
PING hub (172.17.0.2) 56(84) bytes of data.
64 bytes from hub (172.17.0.2): icmp_seq=1 ttl=64 time=0.194 ms
64 bytes from hub (172.17.0.2): icmp_seq=2 ttl=64 time=0.218 ms
64 bytes from hub (172.17.0.2): icmp_seq=3 ttl=64 time=0.128 ms

可见，selenium_hub和hub都指向172.17.0.2。

2. --link下容器间的通信

按照上例的方法就可以成功的将selenium_hub和node容器链接起来，那这2个容器间是怎么通信传送数据的呢？另外，前言中提到的接收容器可以获取源容器的一些信息，比如环境变量，又是怎么一回事呢？

源容器和接收容器之间传递数据是通过以下2种方式：

  • 设置环境变量
  • 更新/etc/hosts文件
2.1 设置环境变量
  1. 当使用--link时，docker会自动在接收容器内创建基于--link参数的环境变量：

docker会在接收容器中设置名为<alias>_NAME的环境变量，该环境变量的值为：

<alias>_NAME=/接收容器名/源容器alias

我们进入node容器，看下此环境变量：

docker exec -it node /bin/bash
seluser@c4cc05d832e0:/$ env | grep -i hub_name
HUB_NAME=/node/hub

可见，确实有名为HUB_NAME=/node/hub的环境变量存在。

另外，docker还会在接收容器中创建关于源容器暴露的端口号的环境变量，这些环境变量有一个统一的前缀名称：

<name>PORT<port>_<protocol>

其中：

<name>表示链接的源容器alias

<port>是源容器暴露的端口号

<protocol>是通信协议：TCP or UDP

docker用上面定义的前缀定义3个环境变量：

<name>PORT<port>_<protocol>ADDR

<name>PORT<port><protocol>PORT

<name>PORT<port><protocol>_PROTO

注意，若源容器暴露了多个端口号，则每1个端口都有上面的一组环境变量（包含3个环境变量），即若源容器暴露了4个端口号，则会有4组12个环境变量。

查看selenium/hub的Dockerfile，可见只暴露了4444端口号：

EXPOSE 4444

我们进入node容器，看这些此环境变量：

docker exec -it node /bin/bash
seluser@c4cc05d832e0:/$ env | grep -i HUB_PORT_4444_TCP_
HUB_PORT_4444_TCP_PROTO=tcp
HUB_PORT_4444_TCP_ADDR=172.17.0.2
HUB_PORT_4444_TCP_PORT=4444

可见，确实有3个以<name>PORT<port><protocol>为前缀的环境变量存在。

另外，docker还在接收容器中创建1个名为<alias>_PORT的环境变量，值为源容器的URL：源容器暴露的端口号中最小的那个端口号。

我们进入node容器，看下此环境变量：

docker exec -it node /bin/bash
seluser@c4cc05d832e0:/$ env | grep -i HUB_PORT=
HUB_PORT=tcp://172.17.0.2:4444

可见，此环境变量的确存在。

  1. 接收容器还会获取源容器暴露的环境变量，这些变量包括：
  • 源容器Dockerfile中ENV标签设置的环境变量
  • 源容器用docker run命令创建，命令中包含的 -e或--env或--env-file设置的环境变量

docker会在接收容器中创建一些环境变量，这些环境变量是的值是关于源容器本身的环境变量的值。这些环境变量的定义格式为：

<alias>ENV<name>

查看selenium/hub的Dockerfile，可见Dockerfile中ENV标签设置的环境变量有：

# As integer, maps to "maxSession"
ENV GRID_MAX_SESSION 5
# In milliseconds, maps to "newSessionWaitTimeout"
ENV GRID_NEW_SESSION_WAIT_TIMEOUT -1
# As a boolean, maps to "throwOnCapabilityNotPresent"
ENV GRID_THROW_ON_CAPABILITY_NOT_PRESENT true
# As an integer
ENV GRID_JETTY_MAX_THREADS -1
# In milliseconds, maps to "cleanUpCycle"
ENV GRID_CLEAN_UP_CYCLE 5000
# In seconds, maps to "browserTimeout"
ENV GRID_BROWSER_TIMEOUT 0
# In seconds, maps to "timeout"
ENV GRID_TIMEOUT 30
# Debug
ENV GRID_DEBUG false

我们进入selenium_hub容器，看下这些环境变量：

root@ubuntu:~# docker exec -it selenium_hub /bin/bash
[email protected]1cbbf6f07804:/$ env | grep -i grid_
GRID_DEBUG=false
GRID_TIMEOUT=30
GRID_CLEAN_UP_CYCLE=5000
GRID_MAX_SESSION=5
GRID_JETTY_MAX_THREADS=-1
GRID_BROWSER_TIMEOUT=0
GRID_THROW_ON_CAPABILITY_NOT_PRESENT=true
GRID_NEW_SESSION_WAIT_TIMEOUT=-1

我们再进入node容器，看下node容器中关于selenium_hub的<alias>ENV<name>环境变量：

docker exec -it node /bin/bash
seluser@c4cc05d832e0:/$ env | grep -i hub_env
HUB_ENV_GRID_DEBUG=false
HUB_ENV_GRID_TIMEOUT=30
HUB_ENV_DEBCONF_NONINTERACTIVE_SEEN=true
HUB_ENV_GRID_CLEAN_UP_CYCLE=5000
HUB_ENV_GRID_MAX_SESSION=5
HUB_ENV_TZ=UTC
HUB_ENV_GRID_JETTY_MAX_THREADS=-1
HUB_ENV_DEBIAN_FRONTEND=noninteractive
HUB_ENV_GRID_BROWSER_TIMEOUT=0
HUB_ENV_GRID_THROW_ON_CAPABILITY_NOT_PRESENT=true
HUB_ENV_GRID_NEW_SESSION_WAIT_TIMEOUT=-1

可见，selenium_hub容器中的GRID_* 环境变量均在node容器中被创建，只不过名称变为HUB_ENV_GRID_* 而已。

环境变量的注意事项

注意，接收容器环境变量中存储的源容器的IP，不会自动更新，即，若源容器重启，则接收容器环境变量中存储的源容器的IP很可能就失效了。所以，docker官方建议使用/etc/hosts来解决上述的IP失效问题。

2.2 更新/etc/hosts文件

docker会将源容器的host更新到目标容器的/etc/hosts中：

我们再进入node容器，查看node容器中的/etc/hosts文件的内容：

docker exec -it node /bin/bash
seluser@c4cc05d832e0:/$ cat /etc/hosts
127.0.0.1   localhost
::1 localhost ip6-localhost ip6-loopback
fe00::0 ip6-localnet
ff00::0 ip6-mcastprefix
ff02::1 ip6-allnodes
ff02::2 ip6-allrouters
172.17.0.2  hub 1cbbf6f07804 selenium_hub
172.17.0.3  c4cc05d832e0

其中172.17.0.3是node容器的ip，并使用node容器的容器id作为host name。另外，源容器的ip和hostname也写进来了，172.17.0.2是selenium_hub容器的ip，hub是容器在link下的alias，后面是hub容器的容器id。

如果重启了源容器，接收容器的/etc/hosts会自动更新源容器的新ip。

总结

在--link标签下，接收容器就是通过设置环境变量和更新/etc/hosts文件来获取源容器的信息，并与之建立通信和传递数据的。

在docker的后续版本中，会取消docker run中的--link选项，但了解其如何在2个容器之间建立通信的原理是非常有用的，因为这有助于理解如何用官方推荐的所有容器在同一个network下来通信的方法，以及用docker-compose来链接2个容器来通信的方法。

9月初就用--link方法连接了seleniumhub和seleniumnode容器，但是不明白--link的作用，最近花了几天时间读官方文档，终于算搞清楚了，也把自己的理解在这里分享下。

原文地址：https://www.cnblogs.com/lonelyxmas/p/12200679.html

时间： 2024-11-02 15:50:05

关于对docker run --link的理解的相关文章

深入理解docker的link机制

https://yq.aliyun.com/articles/55912 摘要: 什么是docker的link机制 同一个宿主机上的多个docker容器之间如果想进行通信,可以通过使用容器的ip地址来通信,也可以通过宿主机的ip加上容器暴露出的端口号来通信,前者会导致ip地址的硬编码,不方便迁移,并且容器重启后ip地址会改变,除非使用固定的ip,后者的通信方式比较单一,只能依靠监听在暴露出的端口的进程来进行有限的通信.通过docker的link机制可以通过一个name来和另一 什么是docker

docker run with zabbix3.0

docker run \ -d \ --name zabbix-db \ -v /backups:/backups \ --volumes-from zabbix-db-storage \ --env="MARIADB_USER=zabbix" \ --env="MARIADB_PASS=my_password" \ --env="TZ=Asia/Shanghai" \ zabbix/zabbix-db-mariadb docker run \

docker run option

Usage: docker run [OPTIONS] IMAGE [COMMAND] [ARG...] Run a command in a new container Options: --add-host value Add a custom host-to-IP mapping (host:ip) (default []) -a, --attach value Attach to STDIN, STDOUT or STDERR (default []) --blkio-weight va

Docker使用Link在容器之间建立连接

原文链接:Docker使用Link在容器之间建立连接 在使用Docker的时候我们会常常碰到这么一种应用,就是我需要两个或多个容器,其中某些容器需要使用另外一些容器提供的服务.比如这么一种情况:我们需要一个容器来提供mysql的数据库服务,而另外两个容器作为客户端来连接使用mysql数据库服务.下面我们就来看看Docker是怎样通过Link来实现这种功能的. 1. 这里我们首先创建两个容器image,一个用来模拟mysql数据库,另外一个使用mysql的client来模拟一些使用mysql服务的

docker run java官方镜像默认自动退出的问题解决办法

这几天准备在配置新版本的测试环境,因为之前的也是用docker跑tomcat,但是现在新办法直接砍掉一部分tomcat,直接用java来跑依赖包.这对我们运维来说就蛋疼了,确实是没有用docker直接跑jar包的经验,网上搜了一堆零零碎碎的资料,最后到底还是跑起来了,具体实现还需要完善,今天先写一些下来记录一下,以免再碰到此类问题. 交代一下具体背景情况: 1.jar包在普通环境上的运行脚本已经写好,jar包也已经做好,统一归档到一个目录下面几个分支目录. 2.用的是官方java的alpine-

Docker run执行流详解（以volume，network和libcontainer为线索）

通常我们都习惯了使用Docker run来执行一个Docker容器,那么在我们执行Docker run之后,Docker到底都做了什么工作呢?本文通过追踪Docker run(Docker 1.9版本)的执行流程,借由对volume,network和libcontainer的使用和配置的介绍,对Docker run的原理进行了详细解读. 首先,用户通过Docker client输入docker run来创建被运行一个容器.Docker client主要的工作是通过解析用户所提供的一系列参数后,分

docker run命令详解 转

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 Usage: docker run [OPTIONS] IMAGE [COMMAND] [ARG...]     -a, --attach=[]            登录容器(以docker run -d启动的容器)     -c, --cpu-shares=0         设置容器CPU权重,在CPU共享场景使

Docker container link

container和container进行"沟通",官方称linking containers together! 最为常见的是首先运行一个web container,和运行一个db container,让web container link db container; 通过link,在2个container间建立了一个网络通道(bridge),而且db container 只需要知道上一个container的alias和开放的端口号即可: 举例: 先启动一个db container:

docker run命令详解及示例(二)

docker run Usage: docker run [OPTIONS] IMAGE [COMMAND] [ARG...] Run a command in a new container 上接博文:docker run命令详解及示例(一) --link --link=[]        Add link to another container 用于连接两个容器. 启动容器1:web docker run --name web -d -p 22 -p 80 -itwebserver:v1