外部访问容器
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。
-P 标记时
Docker 会随机映射一个 49000~49900 的端口到内部容器开放的网络端口。
-p 标记时
则可以指定要映射的端口,并且,在一个指定端口上只可以绑定一个容器。支持的格式有
ip:hostPort:containerPort
ip::containerPort
hostPort:containerPort
映射所有接口地址
使用 hostPort:containerPort 格式本地的 5000 端口映射到容器的 5000 端口
$ sudo docker run -d -p 5000:5000 training/webapp python app.py
此时默认会绑定本地所有接口上的所有地址。
映射到指定地址的指定端口
可以使用 ip:hostPort:containerPort 格式指定映射使用一个特定地址,比如 localhost 地址 127.0.0.1
$ sudo docker run -d -p 127.0.0.1:5000:5000 training/webapp python app.py
映射到指定地址的任意端口
使用 ip::containerPort 绑定 localhost 的任意端口到容器的 5000 端口,本地主机会自动分配一个端口
$ sudo docker run -d -p 127.0.0.1::5000 training/webapp python app.py #还可以使用 udp 标记来指定 udp 端口 $ sudo docker run -d -p 127.0.0.1:5000:5000/udp training/webapp python app.py
查看映射端口配置
使用 docker port 来查看当前映射的端口配置,也可以查看到绑定的地址
$ docker port <container>
注意:
容器有自己的内部网络和 ip 地址(使用 docker inspect 可以获取所有的变量,Docker 还可以有一个可变的网络配置。)
-p 标记可以多次使用来绑定多个端口,例如
$ sudo docker run -d -p 5000:5000 -p 3000:80 training/webapp python app.py
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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