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  cAdvisor (Container Advisor) 让容器用户能够了解其正在运行的容器的资源使用情况和性能特征。它是一个运行中的守护进程，负责收集、聚合、处理并导出正在运行的容器的相关信息。具体而言，对于每个容器，它会记录资源隔离参数、历史资源使用情况、完整历史资源使用情况的直方图以及网络统计数据。这些数据按容器和整机级别进行导出。 cAdvisor 原生支持 [Docker](https://github.com/docker/docker) 容器，并且应当能够开箱即用地支持几乎任何其他容器类型。我们致力于实现全面的支持，如果不是这样的话，请随时提出 issue。cAdvisor 的容器抽象基于 [lmctfy](https://github.com/google/lmctfy)，因此容器天然地具有层次嵌套关系。 #### 快速开始：在 Docker 容器中运行 cAdvisor 为了让你能通过 Docker 在自己的机器上快速试用 cAdvisor，我们提供了一个包含一切入门所需内容的 Docker 镜像。你可以运行单个 cAdvisor 来监控整台机器。只需运行： ``` VERSION=0.55.1 # use the latest release version from https://github.com/google/cadvisor/releases sudo docker run \ --volume=/:/rootfs:ro \ --volume=/var/run:/var/run:ro \ --volume=/sys:/sys:ro \ --volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \ --volume=/dev/disk/:/dev/disk:ro \ --publish=8080:8080 \ --detach=true \ --name=cadvisor \ --privileged \ --device=/dev/kmsg \ ghcr.io/google/cadvisor:$VERSION # for versions prior to v0.53.0, use gcr.io/cadvisor/cadvisor instead ``` cAdvisor 现在正在 `http://localhost:8080`（在后台）运行。此设置包含了 cAdvisor 需要观察的带有 Docker 状态的目录。 **注意**：如果你是在 CentOS、Fedora 或 RHEL 上运行（或者正在使用 LXC），请查看我们的[运行说明](docs/running.md)。 我们提供了关于在 Docker 之外独立运行 cAdvisor 的详细[说明](docs/running.md#standalone)。对于高级用例，cAdvisor 的[运行选项](docs/runtime_options.md)可能也会引起你的兴趣。如果你想构建自己的 cAdvisor Docker 镜像，请参阅我们的[部署](docs/deploy.md)页面。 对于 [Kubernetes](https://github.com/kubernetes/kubernetes) 用户，cAdvisor 可以作为 daemonset 运行。请参阅这些[说明](deploy/kubernetes)了解如何入门，以及如何对其进行 [kustomize](https://github.com/kubernetes-sigs/kustomize#kustomize) 以满足你的需求。 ## 构建与测试 请参阅[构建页面](docs/development/build.md)中更详细的说明。其中包含了构建和部署 cAdvisor Docker 镜像的说明。 ## 导出统计数据 cAdvisor 支持将统计数据导出到各种存储插件。请参阅[文档](docs/storage/README.md)获取更多详细信息和示例。 ## Web UI cAdvisor 通过其端口提供一个 Web UI： `http://:/` 请参阅[文档](docs/web.md)了解更多详情。 ## 远程 REST API 与客户端 cAdvisor 通过带有版本控制的远程 REST API 暴露其原始和处理后的统计数据。请参阅该 API 的[文档](docs/api.md)获取更多信息。 在 [client](client/) 目录中还有一个官方的 Go 客户端实现。请参阅[文档](docs/clients.md)获取更多信息。 ## 路线图 cAdvisor 旨在改善正在运行的容器的资源使用情况和性能特征。如今，我们负责收集这些信息并将其展示给用户。在我们的路线图中： - 提供关于容器性能的建议（例如：何时受到另一个容器的负面影响，何时没有获得所需的资源等）。 - 根据先前的建议自动调整容器的性能。 - 为集群调度器和编排层提供使用量预测。 ### 核心团队 * [@bobbypage, Google](https://github.com/bobbypage) * [@iwankgb, 独立](https://github.com/iwankgb) * [@creatone, 独立](https://github.com/creatone) * [@dims, VMWare](https://github.com/dims) * [@mrunalp, RedHat](https://github.com/mrunalp) ### 常见合作者 * [@haircommander, RedHat](https://github.com/haircommander) ### 荣誉成员 * [@dashpole, Google](https://github.com/dashpole) * [@dchen1107, Google](https://github.com/dchen1107) * [@derekwaynecarr, RedHat](https://github.com/derekwaynecarr)

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