Docker-Magento项目中的docker-stats脚本问题分析与修复
问题背景
在Docker-Magento项目中,bin/docker-stats脚本用于监控容器资源使用情况。近期该脚本在执行时出现了"Error response from daemon: page not found"的错误提示。这个问题源于一次针对shellcheck规范的代码修改,导致脚本行为发生了变化。
问题分析
该问题的根本原因是脚本中对docker stats命令的参数传递方式不当。在修复shellcheck警告时,将原本的docker stats $container_ids修改为了docker stats "$container_ids",这种引号包裹的方式会导致所有容器ID被当作一个整体参数传递,而非多个独立参数。
技术细节
-
错误现象:当使用引号包裹容器ID变量时,Docker CLI会将这些ID视为一个整体,尝试查找名为"container1 container2..."的单个容器,自然会导致"page not found"错误。
-
正确用法:在shell脚本中,当需要将多个参数传递给命令时,应该避免对整个变量加引号,这样shell会自动进行单词分割(word splitting),将变量内容拆分为多个参数。
-
shellcheck兼容性:虽然不加引号的方式能正常工作,但会触发shellcheck的SC2086警告("Double quote to prevent globbing and word splitting")。这是一个典型的shell脚本编写时需要权衡的情况。
解决方案
项目维护者最终采用了以下修复方案:
docker stats $container_ids
这种写法:
- 解决了"page not found"错误
- 恢复了脚本原有功能
- 虽然会触发shellcheck警告,但在这种特定场景下是必要的
功能演进讨论
在问题解决过程中,还引发了关于脚本输出格式的讨论。最初版本只显示CPU和内存使用情况,而修复后的版本会显示更全面的容器信息,包括:
- 容器ID和名称
- CPU使用率
- 内存使用量和限制
- 网络I/O
- 块I/O
- 进程数
经过讨论,项目决定后续将脚本输出简化为仅显示CPU和内存信息,因为这些是开发者最关心的核心指标,其他信息对于日常开发监控来说可能过于冗余。
最佳实践建议
- 在编写shell脚本时,要特别注意变量引用的场景
- 对于需要传递多个参数的情况,要谨慎使用引号
- 当shellcheck警告与实际需求冲突时,可以添加注释说明原因
- 监控脚本的输出应该聚焦于关键指标,避免信息过载
这个案例很好地展示了在软件开发中,规范检查工具与实际需求之间可能存在的冲突,以及如何做出合理的权衡决策。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00