
如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具,协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题,请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可:
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求:
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前,不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式,不推荐豆包 AI;Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接,或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链,可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新,复制内容可能过期,建议定期检查。
cadvisor(Container Advisor)是由Google开发的开源容器监控工具,用于收集、聚合和导出运行中容器的资源使用情况和性能数据。它能够监控容器的CPU、内存、磁盘I/O、网络等资源使用情况,并提供实时数据和历史统计信息,支持多种数据导出方式。
使用以下命令快速部署cadvisor容器:
bashsudo docker run \ --volume=/:/rootfs:ro \ --volume=/var/run:/var/run:rw \ --volume=/sys:/sys:ro \ --volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \ --publish=8080:8080 \ --detach=true \ --name=cadvisor \ zxsylph/cadvisor:latest
参数说明:
--volume=/:/rootfs:ro:只读挂载主机根文件系统,用于获取系统级信息--volume=/var/run:/var/run:rw:读写挂载/var/run目录,用于访问容器运行时信息--volume=/sys:/sys:ro:只读挂载/sys目录,用于获取系统硬件和内核信息--volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro:只读挂载Docker数据目录,用于监控Docker容器--publish=8080:8080:将容器的8080端口映射到主机的8080端口,用于访问Web界面--detach=true:后台运行容器--name=cadvisor:指定容器名称为cadvisor部署完成后,通过以下地址访问cadvisor的Web界面:
http://<主机IP>:8080
Web界面提供容器列表、资源使用详情、历史数据图表等功能。
修改端口映射
如需修改访问端口,可调整--publish参数,例如映射到主机的9090端口:
--publish=9090:8080
数据导出配置
cadvisor支持通过命令行参数配置数据导出,例如导出到Prometheus:
bashsudo docker run \ --volume=/:/rootfs:ro \ --volume=/var/run:/var/run:rw \ --volume=/sys:/sys:ro \ --volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \ --publish=8080:8080 \ --detach=true \ --name=cadvisor \ zxsylph/cadvisor:latest \ -storage_driver=prometheus \ -storage_driver_host=prometheus:9090
创建docker-compose.yml文件:
yamlversion: '3' services: cadvisor: image: zxsylph/cadvisor:latest container_name: cadvisor ports: - "8080:8080" volumes: - /:/rootfs:ro - /var/run:/var/run:rw - /sys:/sys:ro - /var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro restart: always
使用以下命令启动:
bashdocker-compose up -d
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本,请访问 标签列表页面。
来自真实用户的反馈,见证轩辕镜像的优质服务
以下是 zxsylph/cadvisor 相关的常用 Docker 镜像,适用于 不同场景 等不同场景: