docker在linux系統(tǒng)上邊下載鏡像速度緩慢的問題及解決
更新時間：2024年04月29日 11:45:11 作者：灰灰的996
這篇文章主要介紹了docker在linux系統(tǒng)上邊下載鏡像速度緩慢的問題及解決,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助,如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教
docker在linux系統(tǒng)上邊下載鏡像速度緩慢問題
我們在Linux系統(tǒng)上裝docker 啟動docker后 ，下載我們所需要的鏡像去創(chuàng)建容器時
由于docker的默認(rèn)是從國外的倉庫里邊去下載我們所需要的鏡像的
所以我們當(dāng)我們?nèi)ハ螺d一個幾百MB的文件的時候可能都會需要幾個小時
介紹幾種提高我們下載鏡像的方法
第一種方法是將我們下載地址改成國內(nèi)倉庫地址，這樣就不需要從遠(yuǎn)程下載，下載速度就不會這么緩慢了：
在linux系統(tǒng)中docker默認(rèn)存放下載地址的配置文件是、/etc/docker/daemon.json 下邊
第一步打開我們daemon.json的vim編輯器
vi /etc/docker/daemon.json
打開之后 ，為docker的默認(rèn)鏡像下載地址
{
“registry-mirrors":["https://registry.docker-cn.com"]
}我們需要將這個地址換為國內(nèi)阿里云的地址，并配上加速器;
每個人都可以在阿里云開源上邊獲取自己的加速器。獲取加速器的連接如下https://dev.aliyun.com
進(jìn)入之后點擊鏡像搜索：左側(cè)的鏡像加速器 點進(jìn)去
這段代碼中只需要將大括號里邊的鏡像地址編輯到我們的/etc/docker/daemon.json
后邊跟前邊是執(zhí)行命令，為了將我們的地址被docker 識別到；
{
"registry-mirrors": ["https://p6y1j625.mirror.aliyuncs.com"]
}
加速器就配置完成了?。?/p>
總結(jié)
以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
相關(guān)文章
這篇文章主要介紹了Docker 自動部署tomcat詳解的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下2016-11-11
本文主要介紹了Docker容器編譯LNMP，使用Docker容器基于centos鏡像分別制作nginx鏡像，mysql鏡像和php鏡像使用編譯安裝的方式，具有一定的參考價值，感興趣的可以了解一下2021-12-12
這篇文章主要介紹了使用docker部署一個簡單的c/c++程序的方法，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2020-10-10
這篇文章主要介紹了CentOS 6.5 制作可以ssh登錄的Docker鏡像，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們可以參考一下2017-05-05
這篇文章主要介紹了Ubuntu19無法安裝docker源問題，本文通過實例代碼給大家講解的非常詳細(xì)，具有一定的參考借鑒價值,需要的朋友可以參考下2019-11-11
這篇文章主要介紹了理解Docker（2）：Docker 鏡像詳細(xì)介紹， 鏡像(image)是動態(tài)的容器的靜態(tài)表，有需要的可以了解下。2016-11-11
這篇文章主要介紹了docker之docker-machine用法詳解，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2020-11-11
這篇文章主要介紹了Docker?隔離與限制原理，對于?Docker?等大多數(shù)?Linux?容器來說，Cgroups?技術(shù)是用來制造約束的主要手段，而?Namespace?技術(shù)則是用來修改進(jìn)程視圖的主要方法，下文相關(guān)介紹,需要的朋友可以參考一下2022-04-04
如何在Docker容器內(nèi)外互相拷貝數(shù)據(jù)
本篇文章主要介紹了如何在Docker容器內(nèi)外互相拷貝數(shù)據(jù)，小編覺得挺不錯的，現(xiàn)在分享給大家，也給大家做個參考。一起跟隨小編過來看看吧2016-12-12
Docker?容器跨主機通信?overlay的詳細(xì)步驟
Overlay網(wǎng)絡(luò)通過VXLAN技術(shù)創(chuàng)建虛擬網(wǎng)絡(luò),實現(xiàn)不同主機上容器的邏輯連接,支持跨主機通信,具有擴展性、隔離性和靈活性,適用于大規(guī)模容器化部署2024-10-10