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我在创建 Docker 容器时遇到了一些困难。我修改了一些代码，将 EMC Isilon 的指标导入到 InfluxDB 数据库中，以便在 Grafana 中使用。我设法让代码在容器中运行，但在初始执行后，容器立即以代码 0 退出。我正在动态学习 Docker，所以很可能我遗漏了一些明显的东西（请温柔，绝对听取建议，但如果事情非常明显，请不要把我拆散）。我知道链接是禁忌，但我将链接到原始文章和使用的 git repo（让我知道是否有更好的方法来处理它）。

文章： https ://community.emc.com/blogs/keith/2017/01/26/isilon-data-insights-connector--do-it-yourself-isilon-monitoring

Git 回购： https ://github.com/Isilon/isilon_data_insights_connector

我已经尝试在我配置的 docker-compose 服务上设置 stdin_open 和 tty 。不幸的是，这是我在网上找到的唯一可能使容器在执行后保持运行的东西。

[码头工人撰写]

  isilonscan:
    stdin_open: true
    tty: true
    build:
      args:
        - http_proxy=http://*****:3128
      context: ./Isilonscan/isilonscan-context
      dockerfile: Dockerfile
    volumes:
      - ./Isilonscan/isilonscan-data:/opt/isilon_data_insights_connector
      - ./Isilonscan/isi_data_insights_d.cfg:/opt/isilon_data_insights_connector/isi_data_insights_d.cfg
    depends_on:
      - influxdb
    command: ["python", "/opt/isilon_data_insights_connector/isi_data_insights_d.py", "start", "--config=/opt/isilon_data_insights_connector/isi_data_insights_d.cfg"]

[Dockerfile]

FROM python:2
WORKDIR /usr/src/app
COPY isilon-exporter /opt/isilon_data_insights_connector
RUN apt-get install git && \
cd /opt && \
git clone https://github.com/Isilon/isilon_data_insights_connector.git && \
cd ./isilon_data_insights_connector && \
#pip install --upgrade pip && \
#pip install --upgrade setuptools && \
pip install -r requirements.txt && \
apt-get remove git -y && \
apt-get clean all -y
ENTRYPOINT ["python", "/opt/isilon_data_insights_connector/isi_data_insights_d.py", "start", "--config=/opt/isilon_data_insights_connector/isi_data_insights_d.cfg"]

预期：代码应该在新行上运行并结束。每 30 秒（或配置的时间间隔），容器应轮询 Isilon 以获取指标并将它们保存在 InfluxDB（不同的容器）中。

实际：在启动 docker-compose up 时，它会写入正确执行每个步骤的输出，然后到达末尾并以代码 0 退出。检查 docker ps 表明它实际上不再运行。

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2 回答 2

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container码头工人可以退出的原因有很多。例如被OOM杀手杀死等。

由于您container将退出报告为优雅退出（返回代码为0）。运行您的脚本的进程很可能isi_data_insights_d.py已经停止，因为它已经执行了所有必需的代码。

由于您的脚本中没有任何东西可以运行.py，因此进程退出导致容器也退出。

保持容器活动的诀窍是保持主进程繁忙。也就是说，脚本/程序不能退出。

您可以做的是用 a 包装整个代码，loop然后要求进程sleep运行一段时间，然后再醒来以再次执行相同的代码。

或者，您可以使用进程监控程序，supervisord或者您可以编写另一个 python 脚本来协调脚本之间的执行。至于后者，subprocesslib 可能是一个很好的帮助。

于 2019-01-25T10:46:45.960 回答
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可能不是最好的解决方案，但我最终使用bash -c在 docker-compose 文件中的命令选项上运行多个命令。最后，我跑了tail -f /path/to/logfile。似乎暂时有效，至少在我找到更好的解决方案之前。可能会联系原始开发人员，看看他们是否愿意将 docker 信息添加到他们的东西中，以便让任何想要部署它的人更容易。他们可能能够修改他们的代码以在容器中更好地运行。

于 2019-01-25T20:36:07.510 回答