Docker引擎28.1.0-rc.1版本深度解析与功能前瞻
Docker作为当今最流行的容器化技术平台,其核心引擎的每次更新都备受开发者关注。本文将深入剖析Docker引擎28.1.0-rc.1候选版本带来的重要改进与创新特性,帮助开发者提前了解这一重要版本的技术演进方向。
核心功能增强
本次发布的候选版本在多个核心功能模块进行了显著优化。最引人注目的是新增了docker bake子命令,作为docker buildx bake的别名,这为构建多架构镜像提供了更简洁的操作方式。同时,docker image inspect命令新增了--platform标志,使得开发者能够直接查看多平台镜像中特定平台的详细信息,这在处理跨平台镜像时尤为实用。
在镜像管理方面,修复了docker load命令无法保留被替换镜像的问题,同时改进了docker images --tree命令的显示逻辑,现在默认会隐藏未标记和悬空镜像,使输出结果更加清晰。对于大型系统,特别优化了docker stats命令在高CPU核心数机器上的性能表现。
网络子系统改进
网络功能作为Docker的核心组件,本次更新重点修复了多个关键问题。修复了Swarm容器主机端口映射在docker ps和docker inspect中重复显示的问题,解决了"Bridge port not forwarding"错误导致的容器网络连接失败问题。同时改进了默认桥接网络中容器链接(--link)的移除机制。
网络端点跟踪机制得到增强,显著降低了网络删除时错误返回"has active endpoints"的概率。当确实存在活动端点时,错误信息现在会包含具体端点名称,极大提升了问题诊断效率。
安全与稳定性提升
在安全方面,修复了rootless Docker在缺少ip_tables内核模块主机上的安装问题。防火墙处理机制得到优化,解决了firewalld重载后可能导致iptables规则异常保留的问题。私有仓库交互方面,修复了docker pull/push命令在特定情况下的失败问题。
containerd镜像存储后端获得多项改进:修复了BuildKit构建时image tag事件未触发的问题,增强了远程仓库错误处理能力,并新增了对非层镜像blob的拉取进度显示。
API与开发者体验
API版本升级至v1.49,新增了多项功能端点。/image/{name}/json接口新增platform参数支持多平台镜像查询,/info端点现在会返回防火墙后端配置信息。同时废弃了多个过时API字段,包括AllowNondistributableArtifactsCIDRs和多个*Commit.Expected字段。
Go SDK方面进行了多项清理工作,移除了多个已弃用的类型别名和字段,包括PortOpt、ConfigOpt等。pkg/atomicwriter被标记为废弃,建议迁移至github.com/moby/sys/atomicwriter。
系统兼容性与打包更新
本次更新扩展了对新发行版的支持,新增了Debian "Trixie"、Fedora 42和Ubuntu "Plucky Puffin"的官方包支持。运行时环境升级至Go 1.23.8,Docker Compose同步更新至v2.35.0版本。
总结展望
Docker 28.1.0-rc.1候选版本在网络稳定性、镜像管理和安全方面做出了重要改进,同时通过API和命令行工具的增强提升了开发者体验。这些变化体现了Docker项目持续优化核心架构、提升生产环境可靠性的发展方向。对于即将升级的用户,建议特别关注网络子系统的改进和废弃API的迁移工作,以确保平滑过渡到这个重要版本。
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
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
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
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00