docker redis设置账户密码

时间: 2023-07-17 09:57:59 浏览: 185
要在Docker中设置Redis的账户密码,你需要按照以下步骤进行操作: 1. 首先,创建一个Dockerfile,内容如下: ```Dockerfile FROM redis:latest # 将你的密码替换为你想要的密码 ENV REDIS_PASSWORD your_password CMD ["redis-server", "--requirepass", "${REDIS_PASSWORD}"] ``` 2. 构建Docker镜像。在终端中,导航到包含Dockerfile的目录,并运行以下命令: ``` docker build -t my-redis . ``` 这将构建一个名为"my-redis"的Docker镜像。 3. 运行Redis容器。在终端中,运行以下命令: ``` docker run -d --name my-redis-container -p 6379:6379 my-redis ``` 这将在后台运行一个名为"my-redis-container"的Redis容器,并将主机的6379端口映射到容器内部的6379端口。 现在,你的Redis容器已经设置了密码保护。你可以使用以下命令连接到Redis并进行验证: ``` redis-cli -h localhost -p 6379 ``` 当提示输入密码时,输入你在Dockerfile中设置的密码("your_password")即可。 请注意,这种方式只适用于开发和测试环境。在生产环境中,你应该采取其他安全措施来保护你的Redis实例。
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dockercompose中设置redis密码和mysql密码

### 配置 Redis 和 MySQL 的密码 #### Redis 密码配置 为了在 Docker Compose 中为 Redis 设置密码,在 `docker-compose.yml` 文件中的服务定义部分添加环境变量 `REDIS_PASSWORD` 并指定其值。对于 Redis 7.2.3 版本,可以通过自定义的 `redis.conf` 来实现更详细的配置。 ```yaml version: '3' services: redis: image: 'redis:7.2.3' ports: - "6379:6379" volumes: - ./conf/redis.conf:/usr/local/etc/redis/redis.conf command: ["redis-server", "/usr/local/etc/redis/redis.conf"] environment: REDIS_PASSWORD: my_redis_password ``` 需要注意的是,当使用特定版本的 Redis 容器镜像时,应确保所使用的配置文件与该版本兼容[^2]。另外,还需修改 `./conf/redis.conf` 文件来启用认证机制: ```bash requirepass my_redis_password ``` 这行命令告诉 Redis 使用给定字符串作为客户端连接所需验证的密码。 #### MySQL 密码配置 同样地,在同一个 `docker-compose.yml` 文件里可以为 MySQL 数据库设置 root 用户和其他用户的密码。下面的例子展示了如何完成这项工作: ```yaml version: '3' services: db: image: 'mysql:8.0' restart: always environment: MYSQL_ROOT_PASSWORD: my_root_password MYSQL_DATABASE: example_db MYSQL_USER: user_name MYSQL_PASSWORD: user_password volumes: - ${DOCKER_VOLUME_DIRECTORY:-.}/mysql/conf/my.cnf:/etc/mysql/my.cnf - mysqldata:/var/lib/mysql volumes: mysqldata: ``` 这里不仅指定了根用户 (`MYSQL_ROOT_PASSWORD`) 及普通数据库账户(`MYSQL_USER`, `MYSQL_PASSWORD`) 的凭证信息,还利用了之前提到的方式挂载了一个外部配置文件用于进一步定制化 MySQL 行为[^3]。

将redis推送到dockerhub

要将Redis推到Docker Hub,首先需要在本地安装Redis的Docker镜像。可以通过在终端或命令行中运行以下命令来轻松拉取Redis镜像: ``` docker pull redis ``` 然后,在Docker Hub的网站上,创建一个账号并登录。接下来,可以使用命令行或终端,通过以下命令登录到Docker Hub: ``` docker login ``` 输入Docker Hub的账号和密码即可登录成功。之后,使用以下命令将Redis镜像打上DockerHub的标签: ``` docker tag redis [你的Docker Hub账户名]/redis ``` 其中,”标签名”即为你的Docker Hub账户名。最后,使用以下命令将标签打上后的Redis镜像推送到Docker Hub上: ``` docker push [你的Docker Hub账户名]/redis ``` 等待几分钟后,镜像便推送到了Docker Hub上。其他用户可以直接从Docker Hub上拉取这个Redis镜像来使用。
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内容概要:本文介绍了一种使用PyTorch构建的深度学习模型,该模型结合了一个包含一个隐藏层的全连接神经网络(FCN)和一个卷积神经网络(CNN)。模型用于解决CIFAR-10数据集中猫狗图片的二分类问题。文章详细描述了从数据预处理到模型架构设计、融合方式选择、损失函数设定以及训练和测试流程。实验证明,模型的有效性和融合的优势得到了显著体现。 适用人群:面向具有一定机器学习和Python编程基础的研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标:本项目的目的是提供一种可行的猫狗分类解决方案,同时帮助研究者深入了解两类网络的工作机制及其协作的可能性。 其他说明:文中不仅展示了完整的代码片段,还讨论了多种改进方向如结构优化、预处理策略、超参数调节、引入正则化技术等。 本项目适合有兴趣探究全连接网路与卷积网络结合使用的从业者。无论是初学者想要加深对这两类基本神经网络的理解还是希望找到新的切入点做相关研究的专业人士都可以从中受益。 此资源主要用于指导如何用Python(借助于PyTorch框架)实现针对特定分类任务设计的人工智能系统。它强调了实验的设计细节和对关键组件的选择与调优。 此外,作者还在最后探讨了多个可用于改善现有成果的方法,鼓励大家持续关注并试验不同的改进措施来提升模型性能。

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