Linux 如何自动更新Docker实例之间共享的计数器 我有一个简单的C++服务（API端点），每次调用API时都会增加计数器。当调用者向计数器发送数据时，计数器必须递增1，并将计数器的值返回给调用者

当服务被停靠时，事情变得更加复杂。当同一服务的两个实例运行时，必须以原子方式进行添加，即计数器值存储在数据库中，每个docker实例必须获取锁获取旧值，添加一个，返回调用方并解锁

当实例是同一台Linux机器上的进程时，我们使用共享内存来高效地锁定、读取、写入和解锁共享数据，性能得到了认可。然而，当我们使用dockers和数据库时，性能很低。结果正常，但性能较低

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停靠属性实例之间执行上述操作的规范方式是什么？容器化进程是否有“共享内存”功能

您的案例数据库似乎需要开销。您只需要一些具有共享密钥锁支持的分布式轻量级密钥值存储。以下是一些候选人：

• etcd（）
• 领事（尤其是）
• redis（）

启用容器之间的共享内存访问：

IPC设置（--IPC）

--ipc=”“

：设置容器的ipc模式

“容器：”

：重用另一个容器的IPC命名空间

“主机”

：在容器内使用主机的IPC命名空间

默认情况下，所有容器都启用了IPC命名空间

IPC（POSIX/SysV IPC）命名空间提供了命名共享 内存段、信号量和消息队列

共享内存段用于加速进程间通信 以内存速度通信，而不是通过管道或 网络堆栈。共享内存通常由数据库和应用程序使用 定制（通常为C/OpenMPI、C++/使用boost库）高 科学计算和金融的性能应用 服务业。如果将这些类型的应用程序分为 多个容器，您可能需要共享 容器

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提供了一些关于其用法的演示。

我遇到了一个类似的问题，决定从头开始

唯一快速发展的是域套接字。所以我创建了一个小型c程序，它在一个域套接字上侦听，在一个共享卷/套接字上侦听

请参阅gitlab.com上的工作概念

counter.c

执行任务，监听sockets/count.sock并 在接收到数据报中的单个字符时：

• “+”：它将增加计数并将计数作为u_int64_t返回
• “0”：重置计数并将0值作为u\u int64\t返回
• “=”：以u_int64_t的形式返回计数，不带增量
• “-”：使用1递减计数，并将计数作为u_int64_t返回

对于概念测试：

• 计数器--interval=1000000

  =>启动计数器

• 测试\u计数器--重复=100000个应力

  =>向插座发送100k请求

• 测试\计数器重置

  将计数器设置为0

• test\u计数器——quiet——strip result

  返回不带

  的计数器\n

• test\u counter[count]

  递增计数器并返回结果

构建了2个docker容器：

count

&

test

为了进行测试，我在gitlab runner中使用了docker-compose.yml：

my-test:
    image: dockregi.gioxa.com/dgoo2308/dockersocket:test
    links:
    - counter
    entrypoint:
    - /test_counter
    - --repeats=${REPEATS}
    - --timeout=200
    - stress
volumes:
- './sockets:/sockets'

counter:
    image: dockregi.gioxa.com/dgoo2308/dockersocket:count
    volumes:
    - './sockets:/sockets'
    entrypoint:
    - /counter
    - --start_delay=100
    - --interval=${TARGET}

要开始测试，请执行以下操作：

mkdir sockets
docker-compose pull --parallel
docker-compose up -d
docker-compose scale my-test=$SCALE

概念测试成功！！！看

空腔：

对于客户端实现，客户端套接字不能绑定为自动，但需要指定一个名称，请参阅测试中的“我们使用主机名”，映射到同一/sockets卷中。

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此外，它们对于每个客户端都需要不同。

concur.io取决于进程和KV存储之间的http通信。这将引入延迟，不是吗？通常来说，与共享内存和单个主机相比，是的，但实际上，延迟远低于使用数据库。与@Vyacheslav的想法相关，您可以使用容器来存储数据。建立一个docker网络，将每个容器放在同一个网络上，以便于访问和服务发现。是的，忘了它，但它也相对轻量级。添加到答案中。您是否需要始终准确计算请求数？让每个容器跟踪本地，然后让另一个进程偶尔聚合它们（例如，作为Prometheus或Grafana度量）可能更容易。任何时候都要精确计数，即我不能依赖“本地”数据。让我们假设这个计数器是一个银行帐户的更新，即我不能定期更新钱。你在这里问的可能是一个简化的情况。它在规模上应该如何表现？@ovanes，实际上这就是问题所在。多个进程必须共享一个公共源，并且还应根据源的值进行同步。为了扩展，共享值的最佳/规范方法是什么？然后可以使用x86指令fetch和add来增加计数器。这是否意味着docker映像位于同一主机（同一内核）上？。如果docker容器位于不同的机器上，它是否工作？共享内存仅适用于同一机器上的容器。如果必须同步在不同计算机上运行的容器，则无法避免网络访问。这是否要求docker映像位于同一主机上？域套接字意味着我们在同一个“kermel”是的，它需要在同一个主机上这在正常情况下是不可能的。生产中的容器将位于不同的主机中。