Docker迁移以及环境变量问题

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Docker迁移以及环境变量问题。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

问题一描述

将docker容器通过docker export命令打包,传输到另外的服务器,再通过docker import命令导入后,发现原来docker容器中的环境变量失效了。

解决方案

1. 【无效方案】直接在docker容器中通过export命令设置环境变量。

export LD_LIBRARY_PATH=/home/shared/TensorRT-8.2.4.2/lib:/usr/local/nvidia/lib:/usr/local/nvidia/lib64

显然,export命令配置的环境变量只能临时生效,重新进入容器后环境变量失效。

2. 【无效方案】在docker容器的/etc/profile中配置环境变量。

a. 在docker容器中,在/etc/profile的末尾添加环境变量配置:

export LD_LIBRARY_PATH=/home/shared/TensorRT-8.2.4.2/lib:/usr/local/nvidia/lib:/usr/local/nvidia/lib64

b. 然后执行环境变量刷新:

source /etc/profile

在/etc/profile中配置环境变量是令环境变量永久生效的通用做法,但对于docker,这一做法失败了,表现为,重新进入docker后,环境变量失效,并且重启docker容器同样无效。

3. 【有效方案】在docker容器的/root/.bashrc中配置环境变量。

在docker容器中,在/root/.bashrc的末尾添加环境变量配置:

export LD_LIBRARY_PATH=/home/shared/TensorRT-8.2.4.2/lib:/usr/local/nvidia/lib:/usr/local/nvidia/lib64

重新进入容器,可以发现环境变量保持生效。

4. 【有效方案】该方案为方案2的改进版。

在docker容器的/etc/profile中配置环境变量,然后在/etc/bash.bashrc或/etc/bashrc中增加环境变量刷新命令。

a. 在docker容器中,在/etc/profile的末尾添加环境变量配置:

export LD_LIBRARY_PATH=/home/shared/TensorRT-8.2.4.2/lib:/usr/local/nvidia/lib:/usr/local/nvidia/lib64

b. 在/etc/bash.bashrc或/etc/bashrc的文件末尾增加环境变量刷新命令:

source /etc/profile

问题二描述

将docker容器通过docker export命令打包,传输到另外的服务器,再通过docker import命令导入后,发现在docker容器外部无法执行docker容器中的命令,而原始的,export之前的docker,则不存在此问题。

例如:在docker容器中,可以正常执行python、ll等命令,但在dockers外部,则会出现command not found错误。

docker exec gpu21 /bin/bash -c"ll"

/bin/bash: ll: command not found

docker exec gpu21 /bin/bash -c "cd/home/server && ./start.sh"

/bin/bash: python: command not found

解决方案

1. 【有效方案】直接在docker容器中对应的脚步中通过export命令设置环境变量。

简单分析可以认为,在docker容器中,bash能够正常找到执行程序,而在docker外部,bash找不到执行程序,所以还是环境变量的PATH变量的问题,并且是PATH变量的值在容器中是正确的,而在容器外部调用bash执行命令时,PATH变量失效。

暂时能想到的解决方案是,直接在docker中需要执行的脚本里边再次设定环境变量。例如,对于以下执行需求:

docker exec gpu21 /bin/bash -c "cd/home/server && ./start.sh"

/bin/bash: python: command not found

我们可以直接进入容器,查看PATH变量的值:

echo $PATH

/root/anaconda3/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin

以及查看在容器外部执行时PATH变量的值:

docker exec gpu21 /bin/bash -c "echo$PATH"

/usr/local/cuda-11.2/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:/usr/games:/usr/local/games:/snap/bin

可以发现两者并不一致,这也正是问题所在。我们可以改写start.sh脚本,在脚本的开始处添加设置环境变量的内容,使得在容器外部时PATH变量的值与docker容器内部一致。

在start.sh文件的开头处添加以下内容:

exportPATH=/root/anaconda3/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin

再次在容器外部执行start.sh,发现可以成功执行了:

docker exec gpu21 /bin/bash -c "cd/home/server && ./start.sh"

终极解决方案

在传递docker镜像时,请避免使用

docker export

命令;请改用

docker save

命令,已避免可能出现的环境变量问题。

两者区别在于:

docker export命令针对容器执行,对应的,导入命令为:

docker import

docker save命令针对镜像执行,对应的,导入命令为:

docker load

容器迁移步骤

以如下容器为例:

b379e350987d vsr_trt "/bin/bash" 6 weeks ago Up 6 weeks enhancefox

容器名称为enhancefox,其镜像为vsr_trt,迁移镜像的操作步骤如下:

1. 通过容器创建新的镜像。

如果容器在原镜像的基础之上有变更,需提交变更,创建一个新版本的镜像。

docker commit enhancefox vsr_trt:20230215

这里我们将容器enhancefox在通过原镜像vsr_trt创建之后可能产生的变更进行提交,创建版本号为20230215的新镜像。

2. 保存镜像。

docker save vsr_trt:20230215 > /home/vsr_trt_20230215_save.tar

3. 传递镜像和容器。

将保存的镜像传递至新的服务器,在新的服务器上执行:

scp -P 22 dancen@10.17.1.11:/home/vsr_trt_20230215_save.tar/home/vsr_trt_20230215_save.tar

打包容器相关文件等:

cd /mnt/data

tar -czvf enhancefox.tar enhancefox

scp -P 22 dancen@10.17.1.11:/mnt/data/enhancefox.tar/mnt/data/enhancefox.tar

4. 导入镜像并创建容器。

在新服务器上导入镜像:

docker load -i /home/vsr_trt_20230215_save.tar

解压容器相关文件等:

cd /mnt/data

tar -xvf enhancefox.tar

创建新容器:

docker run -itd --gpus all --ipc=host--network host -p 9501:9501 -v /mnt/data/enhancefox:/home/server -v/etc/timezone:/etc/timezone -v /etc/localtime:/etc/localtime --name enhancefoxvsr_trt:20230215

问题三描述


非交互方式执行docker容器中的命令失败。

在进入docker后,执行命令一切正常:
docker exec -it …
但以非交互方式执行docker命令时,执行命令“command not found”:
docker exec container /bin/bash -c "python …"

解决方案


这同样是一个环境变量问题。
查看docker中用户目录下的.bashrc文件,在文档前面几行就会看到如下一行内容:
[ -z "$PS1" ] && return

PS1是交互式SHELL的命令提示符,在非交互式的情况下,该值为空。本行的意思是,如果是非交互式的调用shell,则返回不再继续往下执行,即后面的环境变量设置都将不被执行。

将改行注释掉以后,能够成功以非交互方式执行docker容器中的命令。
 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-676016.html

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