docker容器连接另一个redis容器配置_redis depends_on_Noah1995的博客

depends_on

在使用 Compose 时，最大的好处就是少打启动命令，但是一般项目容器启动的顺序是有要求的，如果直接从上到下启动容器，必然会因为容器依赖问题而启动失败。
例如在没启动数据库容器的时候启动了应用容器，这时候应用容器会因为找不到数据库而退出，为了避免这种情况我们需要加入一个标签，就是 depends_on，这个标签解决了容器的依赖、启动先后的问题。
容器会先启动 redis 服务，最后才启动 web 服务：

links

这个标签解决的是容器连接问题，与Docker client的--link一样效果，会连接到其它服务中的容器。

在项目容器中使用redis

broker_url = "redis://:123456@redis:6379/14"
redis_client = redis.Redis(host='redis', password='123456', port=6379)
redis_client = redis.StrictRedis(host='redis', password='123456', port=6379)

docker容器连接另一个redis容器配置docker-compose.yml 配置:depends_on在使用 Compose 时，最大的好处就是少打启动命令，但是一般项目容器启动的顺序是有要求的，如果直接从上到下启动容器，必然会因为容器依赖问题而启动失败。例如在没启动数据库容器的时候启动了应用容器，这时候应用容器会因为找不到数据库而退出，为了避免这种情况我们需要加入一个标签，就是 depends_on，这个标签解决了容器的依赖、启动先后的问题。容器会先启动 redis 服务，最后才

Docker 容器连接前面我们实现了通过网络端口来访问运行在 docker 容器内的服务。容器中可以运行一些网络应用，要让外部也可以访问这些应用，可以通过 -P 或 -p 参数来指定端口映射。下面我们来实现通过端口连接到一个 docker 容器。网络端口映射我们创建了一个 python 应用的容器。 runoob@runoob:~$ docker run -d -P training/webapp python app.py fce072cc88cee71b1cdceb57c2821d054a4a59f67da6b416fceb5593f059fc6d 另外，我们可以指定容器绑

之前做了一个项目，需要在容器内访问宿主机提供的 Redis 服务（这是一个比较常见的应用场景哈），常规方案： ① 主机网络（ docker run --network=host）：完全应用主机网络堆栈，在容器内localhost就是指向宿主机 ② 网桥网络（ docker run --network=bridge）: 这也是 docker 容器默认的网络通信模式，容器内localhost 指向的是容器自身，不能使用 localhost 访问宿主机上localhost:6379承载的 Redis 服务。 docker 会默认建立 docker 0 网桥；网桥有一个网关ip，有一个子网段；网桥

前面我们实现了通过网络端口来访问运行在 docker 容器内的服务。容器中可以运行一些网络应用，要让外部也可以访问这些应用，可以通过 ``-P`` 或 ``-p`` 参数来指定端口映射。下面我们来实现通过端口连接到一个 docker 容器。

2.在解压得到的目录下执行 docker build . 得到镜像 3.执行 docker run --name redis -p 30379:30379 -d b6954e42b430 redis -server my redis .conf 服务就启动成功啦！！！ 4. 连接 redis ，机器ip:30379 密码rdsCqXMuD1foJk!

在容器中设置静态ip，这似乎又是一个过时的老话题，但是在讨论群中仍然有朋友为此感到困惑。我致力于解决这些小问题和在使用中容器落地的问题。为此，我又写了这篇文章来描述容器中使用静态ip，和不使用静态ip link的技巧。在正式配置 docker -compose之前，我们需要先了解link，因为在我看来在容器中使用固定ip是件没有必要的事情，使用ip只是我们脑中长久的一个使用习惯。而在 docker 中link已经帮我们解决了这个麻烦事，并提供了更简单的方式。那么，通常来讲，在这个问题上产生疑问的，必...

Do you want to continue? [Y/n] Y Setting up redis -server (5:4.0.9-1) ... Job for redis -server.service failed because a timeout was exceeded. See "systemctl s...

场景：使用 docker -compose.yml 安装RAP2的时候，往往需要链接现在已有的数据库，这时候需要将官方的配置文件稍作修改将配置文件后面的 redis 和mysql全部注释将services中的 depends _on 配置全部注释将delos下的链接地址修改一下，如图以下是完整的配置 # mail@dongguochao.com # llitfkitfk@gmail.com # chibing.fy@alibaba-inc.com version: "3" def decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): t = threading.Thread(target=func, args=args, kwargs=kwargs) t.setDaemon(True) # 设置主线程技术子线程立刻结束 t.start() t.join(interval) # 主线程阻塞等待interval秒 if t.is_alive() and callback: return threading.Timer(0, callback).start() # 立即执行回调函数 else: return kwargs['res'] return wrapper return decorator @time_out(20, callback_func) def task3(hh, res=None): print('**********task3****************') for i in range(3): time.sleep(1) print(i) print(hh) res["res"] = 'hello' print(task3('参数', res=_func_res)) [/code] python 实现超时退出的三种方式 Noah1995: 用Queue对象在函数里put结果装饰器return的时候取或者传个可变对象进去结果在函数里修改装饰器return的时候取 python 实现超时退出的三种方式 shuish0071: 子线程退出有个bug，如果原函数有返回值，使用子线程超时装饰器，原函数即使正常运行也会拿不到返回值 [code=python] import time import threading from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed def callback_func(msg): print('超时回调', msg) def time_out(interval, callback=None): def decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): t = threading.Thread(target=func, args=args, kwargs=kwargs) t.setDaemon(True) # 设置主线程技术子线程立刻结束 t.start() t.join(interval) # 主线程阻塞等待interval秒 if t.is_alive() and callback: return threading.Timer(0, callback, args=[args[0], ]).start() # 立即执行回调函数,callback函数接收被装饰的函数的第一个参数，即hh else: return return wrapper return decorator @time_out(2, callback_func) def task3(hh): print('**********task3****************') for i in range(3): time.sleep(1) print(hh) return 'task3' @time_out(2, callback_func) def task4(hh): print('***** [/code] python 实现超时退出的三种方式 shuish0071: 搞定了，还是自身对装饰器不熟悉啊，哈哈[code=python] def thread_time_out(interval, callback=None): def decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): t = threading.Thread(target=func, args=args, kwargs=kwargs) t.setDaemon(True) # 设置主线程技术子线程立刻结束 t.start() t.join(interval) # 主线程阻塞等待interval秒 if t.is_alive() and callback: return threading.Timer(0, callback, args=[args[0], ]).start() # 立即执行回调函数 else: return return wrapper return decorator [/code]