Docker Swarm端口映射重复显示问题分析与解决方案
在Docker Swarm环境中,用户近期报告了一个关于端口映射显示异常的问题。当服务部署在多个Overlay网络时,docker ps命令输出的端口映射信息会出现重复显示的情况,每个暴露的端口会被列出(网络数量+1)次。这个问题在Docker Engine 28.0.1版本中不存在,但在28.0.4版本中出现。
问题现象
用户在使用Docker Swarm部署服务时发现,当服务连接到多个Overlay网络并暴露多个端口时,docker ps命令的输出会显示重复的端口映射条目。例如,一个服务连接到4个网络并暴露4个端口,每个端口会被列出5次(4个网络+1)。
通过docker inspect命令检查容器配置时发现,问题出在API返回的端口映射数据上。在28.0.4版本中,NetworkSettings.Ports字段会为每个端口返回多个重复的映射条目,而在28.0.1版本中则正常返回单个条目。
问题根源
经过分析,这个问题与Docker Swarm模式下端口映射的处理逻辑有关。当服务连接到多个Overlay网络时,端口映射信息会被错误地复制多次。这可能是由于28.0.x版本中引入的某些网络相关改动导致的。
解决方案
对于遇到此问题的用户,可以采取以下临时解决方案:
- 暂时回退到Docker Engine 28.0.1版本
- 通过脚本过滤
docker ps输出中的重复端口信息 - 直接使用
docker inspect获取准确的端口映射信息
Docker官方团队已经确认了这个问题,并正在开发修复补丁。预计在下一个版本中会解决这个显示问题。
最佳实践建议
在使用Docker Swarm部署服务时,建议:
- 定期检查Docker版本更新说明,了解已知问题
- 在生产环境升级前,先在测试环境验证新版本
- 使用声明式的docker-compose文件定义服务,而不是依赖命令行输出
- 对于关键服务,考虑使用服务发现机制而不是直接依赖端口映射
这个问题虽然不影响实际的网络通信功能,但会影响管理工具对端口映射信息的解析。用户在自动化脚本中处理端口信息时需要特别注意这一点。
总结
Docker Swarm作为容器编排工具,其网络功能一直在不断演进。这次的问题提醒我们,在复杂的网络环境下,端口映射的处理需要更加谨慎。随着修复版本的发布,这个问题将得到解决,但同时也提醒开发者需要关注版本间的行为差异。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
yuanrongopenYuanrong runtime:openYuanrong 多语言运行时提供函数分布式编程,支持 Python、Java、C++ 语言,实现类单机编程高性能分布式运行。Go051
MiniCPM-SALAMiniCPM-SALA 正式发布!这是首个有效融合稀疏注意力与线性注意力的大规模混合模型,专为百万级token上下文建模设计。00
ebook-to-mindmapepub、pdf 拆书 AI 总结TSX01