高性能Docker

高性能Docker pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业出版社
作者:【美】艾伦•埃斯皮诺萨(Allan Espinosa)
出品人:博文视点
页数:144
译者:陈杰 杨峰 夏彬
出版时间:2016-9
价格:69.00元
装帧:
isbn号码:9787121289637
丛书系列:
图书标签:
  • Docker
  • devops
  • 运维
  • 计算机
  • docker
  • DEV
  • 计算科学
  • 微服务
  • Docker
  • 容器化
  • DevOps
  • 微服务
  • 性能优化
  • 系统架构
  • Linux
  • 网络
  • 存储
  • 安全
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具体描述

《高性能Docker》共分8 章,旨在帮助读者改善其Docker 工作流,并保证应用在生产环境中顺利进行。

《高性能Docker》中简单回顾了Docker 是如何工作的。除了Docker 的基础知识外,读者还会学到如何优化Docker基础架构和大规模应用。《高性能Docker》最后讲解的如何在基础架构中部署监控和故障排除系统,更是可以让读者更好地将学到的Docker 的特性、概念等运用到实践中。

如果你对于管理Docker 服务和Linux 文件系统有充分的理解,并希望优化你的Docker 容器,那《高性能Docker》将非常适合你。

《深度学习:理论与实践》 图书简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的深度学习知识体系,从理论基础到前沿应用,力求构建一座连接抽象数学概念与实际工程实践的坚实桥梁。我们深知,深度学习领域知识更新极快,因此本书在强调核心理论扎实性的同时,也紧密结合当前工业界和学术界的热点,确保内容的深度与广度兼备。 第一部分:基石——数学与机器学习回顾 在深入探索复杂的神经网络架构之前,本书首先为读者夯实必要的数学基础。我们不会将这部分内容冗余地堆砌教科书上的定义,而是聚焦于深度学习模型运行所必需的数学工具集。 第1章:线性代数在数据表示中的核心作用 本章详细剖析了向量空间、矩阵分解(如SVD、特征值分解)在数据降维、特征提取中的实际应用。特别地,我们会深入探讨张量(Tensor)的概念,它是现代深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)中数据处理的基本单位,并通过实例展示如何用张量运算高效地表达高维数据结构。重点解析了矩阵的秩、伪逆等概念如何影响模型的稳定性和可解性。 第2章:概率论与信息论的视角 深度学习本质上是关于不确定性建模的过程。本章从贝叶斯视角重新审视统计学习,引入了最大似然估计(MLE)和最大后验估计(MAP)在参数估计中的作用。信息论部分则聚焦于熵、交叉熵和KL散度,阐释它们作为损失函数和衡量模型分布拟合优度的内在原理。我们还会介绍变分推断(Variational Inference)的基本思想,为理解变分自编码器(VAE)做铺垫。 第3章:优化理论与基础梯度下降 本章是连接理论与实践的关键。我们不仅会推导一阶导数和二阶导数在优化中的意义,还将细致分析梯度下降(GD)、随机梯度下降(SGD)的收敛性分析。更重要的是,我们会详细介绍动量(Momentum)、自适应学习率方法(如AdaGrad、RMSProp、Adam)的推导过程和各自的优缺点,解释为什么在实际应用中,Adam及其变体成为首选的优化器。 第二部分:核心结构——神经网络的构建与训练 本部分将系统地介绍构成现代深度学习系统的基本构建模块和训练范式。 第4章:基础感知器与多层网络 从最简单的线性分类器出发,逐步引入激活函数(Sigmoid, Tanh, ReLU及其变体)的选择对模型非线性表达能力的影响。重点剖析反向传播(Backpropagation)算法的数学推导,这被视为深度学习的“电力系统”。本章通过手动计算小规模网络的梯度,帮助读者真正理解链式法则在层间信息流动中的机制。 第5章:深度前馈网络的设计与正则化 随着网络深度的增加,过拟合成为主要挑战。本章系统介绍解决过拟合的多种策略:L1/L2正则化、Dropout机制的原理与实践、早停法(Early Stopping)。此外,我们还将深入讨论批标准化(Batch Normalization, BN)和层标准化(Layer Normalization)的作用,解释它们如何解决内部协变量偏移问题,并显著加速训练过程。 第6章:卷积神经网络(CNN):空间特征的提取 CNN是计算机视觉的基石。本章详细介绍卷积层的数学操作、感受野的概念。重点分析池化层(Pooling)、分组卷积(Grouped Convolution)和空洞卷积(Dilated Convolution)的结构创新及其带来的性能提升。我们将剖析经典的CNN架构(如LeNet, VGG, ResNet, Inception)的设计哲学,特别是残差连接(Residual Connection)如何克服深层网络的梯度消失问题。 第7章:循环神经网络(RNN)与序列建模 针对自然语言处理、语音识别等序列任务,本章聚焦于RNN。从基础的Elman/Jordan网络开始,逐步引入长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)的内部结构和门控机制。我们还会探讨序列模型中的“梯度爆炸”问题,以及如何使用梯度裁剪(Gradient Clipping)进行有效控制。 第三部分:前沿拓展与模型优化 本部分探讨当前深度学习研究的热点领域,并提供模型优化与部署的实用技术。 第8章:注意力机制与Transformer架构 注意力机制被誉为近年来最重要的模型创新之一。本章将详细解释自注意力(Self-Attention)的计算过程,包括Q、K、V矩阵的构建。随后,我们将全面解析Transformer架构,重点分析其多头注意力(Multi-Head Attention)的设计,以及编码器-解码器堆叠结构在序列到序列任务中的威力。 第9章:生成模型:从VAE到GAN 生成模型是深度学习能力的重要体现。本章首先介绍变分自编码器(VAE)的潜在空间表示和重参数化技巧。随后,深入探讨生成对抗网络(GAN)的博弈论基础,包括判别器和生成器的目标函数,以及如何应对模式崩溃(Mode Collapse)等训练难题。 第10章:迁移学习与预训练模型 在资源有限的场景下,迁移学习是高效利用知识的关键。本章详细阐述微调(Fine-tuning)和特征提取两种迁移策略。我们将重点分析BERT、GPT系列模型在预训练阶段采用的掩码语言模型(MLM)和下一句预测(NSP)等任务,以及如何将这些预先训练好的强大模型适应于特定下游任务。 第11章:模型部署与效率优化 理论模型必须转化为可运行的系统。本章关注模型推理阶段的优化: 量化(Quantization):介绍从浮点数到低精度整数表示(如INT8)的转换技术,及其对速度和内存占用的影响。 模型剪枝(Pruning):探讨非结构化和结构化剪枝方法,以去除冗余参数。 模型编译与加速框架:简要介绍ONNX、TensorRT等用于模型优化和加速部署的工具链。 结论 本书的最终目标是培养读者不仅能熟练使用现有深度学习框架,更能理解其背后的数学原理和工程权衡,从而有能力设计、调试和创新下一代深度学习模型。我们相信,通过系统学习本书内容,读者将能够自信地驾驭复杂的AI项目,从理论的深海中汲取营养,将其应用于解决现实世界中的难题。

作者简介

Allan Espinosa 是一名生活在东京的DevOps 从业者,他是很多分布式系统工具的活跃的开源贡献者,比如Docker 和Chef。Allan 维护了若干个流行的开源软件的Docker镜像,这些镜像甚至比开源团体的官方发布版还要流行。

在他的职业生涯中,Allan 还管理过一些大型分布式系统,包含生产环境中的数百到数千台服务器。他在不同的平台上构建了很多大规模应用,从美国的大型超级计算中心到日本的生产环境企业系统。

目录信息

前言 ....................................................................................................XI
1 准备Docker 宿主机 ................................................................................... 1
准备一个Docker 宿主机 ......................................................................................................1
使用Docker 镜像 ..................................................................................................................2
编译Docker 镜像 ............................................................................................................. 3
推送Docker 镜像到资源库 ............................................................................................. 4
从资源库中拉取Docker 镜像 ......................................................................................... 6
运行Docker 容器 ..................................................................................................................7
暴露容器端口 ................................................................................................................... 7
发布容器端口 ................................................................................................................... 9
链接容器 ........................................................................................................................ 11
交互式容器 ..................................................................................................................... 12
小结 ...............................................................................................14
2 优化Docker 镜像 .................................................................................... 15
降低部署时间 .....................................................................................................................15
改善镜像编译时间 ..........................................................................................................18
采用registry 镜像 .......................................................................................................... 19
复用镜像层 ..................................................................................................................... 21
减小构建上下文大小 ..................................................................................................... 28
使用缓存代理 ................................................................................................................. 29
减小Docker 镜像的尺寸 ...............................................................................................32
链式指令 ..................................................................................................... 32
分离编译镜像和部署镜像 ............................................................................................. 34
小结 ..................................................................................................................37
3 用Chef 自动化部署Docker ..................................................................... 39
配置管理简介 ..................................................................................................................39
使用Chef ........................................................................................................................40
注册Chef 服务器 ........................................................................................................... 41
搭建工作站 ..................................................................................................................... 43
启动节点 ................................................................................................................... 45
配置Docker 宿主机 ..........................................................................................................47
部署Docker 容器 ..............................................................................................................51
可选方案 ...................................................................................................................55
小结 .....................................................................................................................56
4 监控Docker 宿主机和容器 ...................................................................... 57
监控的重要性 ....................................................................................................................57
收集数据到Graphite .........................................................................................................58
生产系统中的Graphite .................................................................................................. 63
用collectd 监控 .................................................................................................................63
收集Docker 相关数据 ................................................................................................... 65
在ELK 栈中整合日志 ......................................................................................................69
转发Docker 容器日志 ......................................................................................................72
其他监控和日志方案 .........................................................................................................75
小结 .........................................................................................................................76
5 性能基准测试 ........................................................................................... 77
配置Apache JMeter ...........................................................................................................77
部署一个简单应用 ......................................................................................................... 78
安装JMeter ..................................................................................................................... 81
生成性能负载 .....................................................................................................................82
在JMeter 中生成测试计划 ............................................................................................ 83
分析基准测试结果 .............................................................................................................84
检查JMeter 运行结果 .................................................................................................... 85
在Graphite 和Kibana 中观察性能 ............................................................................... 87
性能调优 ..................................................................................................................91
增加并发 .......................................................................................................91
运行分布式测试 ............................................................................................................. 92
其他性能基准工具 ........................................................................................................... 93
小结 ......................................................................................................................94
6 负载均衡 .................................................................................................. 95
准备Docker 宿主机集群 ...................................................................................................95
使用Nginx 来做负载均衡 .................................................................................................97
水平扩展Docker 应用 .....................................................................................................100
零停机部署 ................................................................................................................... 101
其他负载均衡器 ................................................................................................................105
小结 ....................................................................................................................106
7 容器的故障检测和排除 .......................................................................... 107
检查容器 ...............................................................................................................107
从外部调试 .......................................................................................................................111
追踪系统调用 ............................................................................................................... 111
分析网络数据包 ........................................................................................................... 114
观察块设备 ................................................................................................................... 116
故障检测和排除工具 ........................................................................................................119
小结 .....................................................................................................................120
8 应用到生产环境 ..................................................................................... 121
Web 运维 ..................................................................................................................121
使用Docker 支持Web 应用 ........................................................................................... 123
部署应用 ................................................................................................................... 124
扩展应用 ............................................................................................................... 125
更多阅读资料 .......................................................................................................... 126
小结 ........................................................................................................ 126
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

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用户评价

评分☆☆☆☆☆

说实话,我一开始还有点犹豫,市场上关于Docker的书汗牛充栋,大多都是千篇一律的入门教程,我实在不想再浪费时间去学习那些我已经了然于胸的基础命令了。然而,这本书的独特视角——专注于“高性能”——彻底征服了我。它将性能优化拆解成了多个维度,比如资源隔离的精度、镜像构建的效率、以及运行时日志处理的开销等,这些都是日常运维中经常被忽略却又至关重要的细节。我个人对书中关于多阶段构建(Multi-stage Builds)的性能对比分析印象最为深刻,作者通过精确的基准测试展示了如何通过优化Dockerfile的编写顺序和基础镜像的选择,将最终镜像的体积和构建时间压缩到极致。这对于那些追求CI/CD流水线极致效率的团队来说,简直是无价之宝。读完这部分,我立即着手优化了我们项目中十几个核心服务的Dockerfile,打包时间平均缩短了近30%,这种立竿见影的效果,让人对作者的专业度肃然起敬。它不仅仅是教你“怎么做”,更重要的是解释了“为什么这样做会更快”。

评分☆☆☆☆☆

初拿到这本册子的时候,那种厚重感就告诉我这不是一本轻松的读物,它更像是一份为资深工程师准备的“性能调优圣经”。我最喜欢它那种硬核的文风,没有过多的寒暄和废话,直奔主题,仿佛作者就在我身边手把手地教我如何深入内核层面去理解容器的运行机制。书中关于网络性能的章节简直是教科书级别的存在,它详尽地解析了`bridge`模式、`host`模式乃至更底层的`macvlan`的性能损耗曲线,并给出了在微服务架构下实现低延迟通信的最佳实践。我记得有一次,我们团队在部署一个需要大量跨容器通信的AI模型服务时遇到了瓶颈,试遍了各种应用层优化都收效甚微,后来在书里找到了关于CNI插件选择和IPtables规则优化的章节,茅塞顿开。作者对Linux内核参数与Docker运行时环境交互的阐述极其深刻,特别是关于cgroup v2的性能优势分析,让我彻底理解了为什么现代系统应该逐步迁移。这本书的深度,绝对能让那些认为Docker只是“打包工具”的工程师们大跌眼镜,它真正教会你如何把Docker变成一个高效、可控的生产力引擎。

评分☆☆☆☆☆

坦白说,这本书的阅读门槛并不低,它假设读者已经对Linux系统内核、虚拟化技术有一定的基础认知,但这恰恰是我最欣赏它的地方。它没有为了降低门槛而牺牲深度。我尤其欣赏作者在探讨容器化对应用程序性能影响时所采取的辩证态度。比如,书中深入探讨了JIT编译语言(如Java/Go)在容器启动“预热期”可能遇到的性能抖动问题,并给出了基于`systemd`和Docker Compose的定制化启动策略。这种对细微性能差异的捕捉和优化,体现了作者极高的技术敏感度。读完后,我深刻体会到,想把Docker用好,就必须理解它底层调度的逻辑。这本书像一把手术刀,精准地切开了高性能系统构建中的那些“看不见的”损耗,并教会你如何去修复它们。它不是那种读完就束之高阁的参考资料,而是会让你在每一次进行新的架构设计或性能调优任务时,都会不自觉地去翻阅、去印证的案头宝典。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就散发着一种沉稳而专业的味道,那种深邃的蓝色调和简洁的排版,一下子就抓住了我的注意力。我本来对Docker的了解仅限于基础的容器化概念,但在翻阅了这本书的目录后,我立刻感受到了一种强烈的求知欲。它不像市面上那些泛泛而谈的入门指南,而是直指核心,探讨如何在实际生产环境中榨干Docker的每一分性能潜力。我特别欣赏作者在序言中对“性能瓶颈分析”的独到见解,他没有简单地罗列工具,而是深入剖析了I/O、网络和内存管理这三大块在Docker环境下的特殊性。比如,关于存储驱动的选择,书中花了相当大的篇幅去对比OverlayFS和Btrfs在不同负载下的表现差异,那种细致入微的数据支撑,让人不得不信服。特别是对于如何优化Docker守护进程的配置,书里给出的那些“秘籍”级别的参数调整建议,我回去立刻在我的测试环境中进行了复现,效果立竿见影,原本某个高并发场景下的延迟波动问题得到了极大的改善。这本书绝不是那种读完就束之高阁的“装饰品”,而是真正能在项目实战中随时拿出来翻阅的“工具书”,它的价值在于提供了一套系统化的、可落地的性能优化思维框架。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和案例的实用性,是我在众多技术书籍中少有的体验。它没有那种空洞的理论说教,而是大量的实际故障排查和性能调优的“剧本”。我记得书中有一个关于解决Docker容器内CPU Throttling问题的完整案例,从如何通过`pidstat`和Docker原生工具定位到Cgroup限制,再到如何动态调整CPU份额的步骤,写得极其详尽且富有条理。对于我这种经常需要在高负载集群中处理突发性能问题的运维人员来说,这简直就是一份“灾难恢复手册”。更难得的是,作者并没有局限于Docker本身,而是将容器技术置于一个更广阔的云原生生态中去考量,例如如何配合Kubernetes的QoS策略来确保关键容器的性能优先级。这种宏观与微观相结合的视角,让读者在解决具体问题的同时,也能构建起更稳固的架构理解。这本书的价值在于,它让你从一个被动响应问题的角色,转变为一个主动设计高性能系统的架构师。

评分☆☆☆☆☆

比较薄,还可以的

评分☆☆☆☆☆

比较薄,还可以的

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买了三本送盆友。 书讲的比较全面,从构建镜像到部署生成环境 全都有讲到,并针对每一个环节中的优化操作均有讲解,包含了很多实际场景中的小技巧,对得起 “高性能” 这三个字了~

评分☆☆☆☆☆

docker比较早的版本,但是可以感觉到作者的思路还是很清楚的,确实有认真思考和实践过.一下工具虽然可能不用了,大体还是有点收获的.

评分☆☆☆☆☆

比较薄,还可以的