docker容器重新启动一段时间后自动关闭

可能是由于容器内部应用程序崩溃或者容器内存不足等原因导致的。你可以查看容器的日志，找到关闭原因。另外，也可以通过设置容器的重启策略来解决这个问题。例如，使用命令 `docker run --restart=always` 来让容器自动重启。如果问题仍然存在，可以考虑优化应用程序或者增加容器内存等措施。

相关问题

docker 关闭容器重新启动

要关闭一个运行中的 Docker 容器，可以使用 `docker stop` 命令。例如：

docker stop <容器名称或容器 ID>

要重新启动一个已经关闭的 Docker 容器，可以使用 `docker start` 命令。例如：

docker start <容器名称或容器 ID>

需要注意的是，`docker stop` 命令会向容器发送一个 SIGTERM 信号，等待一段时间后再发送一个 SIGKILL 信号强制关闭容器。如果想要立即强制关闭容器，可以使用 `docker kill` 命令。例如：

docker kill <容器名称或容器 ID>

docker容器启动太短

### 解决方案

对于Docker容器启动时间过短的问题，可以通过几种方法来延长或调试容器的生命周期。

#### 修改`Dockerfile`

为了防止容器立即退出，在构建阶段可以在`Dockerfile`中调整入口点命令。具体来说，更改`ENTRYPOINT`或`CMD`指令为执行一个长时间运行的任务，比如使用`tail -f /dev/null`这样的命令[^1]：

FROM base_image
...
ENTRYPOINT ["tail", "-f", "/dev/null"]

这样做可以让容器保持活动状态而不自动终止，从而便于进一步的操作和诊断。

#### 使用无限睡眠策略

另一种常见的做法是在容器配置文件（如Compose文件中的服务定义）里指定一条让进程持续等待的命令，例如设置`command: ["sleep", "infinity"]`[^3]。这种方法同样能够阻止容器快速结束其生命期，并允许开发者有机会通过其他方式访问内部环境来进行必要的排查工作。

#### 调试工具与技术

当需要更深入地了解为什么某个特定的应用程序会在短时间内关闭时，则可能需要用到一些专门设计用于辅助开发人员解决问题的技术手段。例如，如果应用程序依赖于SSH协议的话，可以考虑开启并暴露相应的端口以便远程登录到正在运行的服务实例内进行实时监控；另外还可以利用日志记录功能收集更多关于异常行为的信息作为后续分析的基础资料[^4]。

#### 实际操作案例展示

假设有一个基于CUDA 11.6版本创建出来的深度学习模型训练平台镜像kevinchina/deeplearning:sd_base_cuda116clip7，在实际部署过程中发现该实例总是迅速崩溃而无法正常运作下去。此时可以根据上述提到的方法之一——即在构建新映像之前先编辑源码仓库里的`Dockerfile`文档，将默认启动项替换成长驻型任务，然后再重新编译打包成新的可分发单元供测试用途[^2]:

# 更新后的Dockerfile片段
CMD ["tail", "-f", "/dev/null"]

# 构建更新后的镜像
docker build -f Dockerfile -t kevinchina/deeplearning:debug .

完成以上步骤之后再尝试启动这个经过改造处理过的副本应该就能够看到预期的效果了：它会一直停留在那里直到人为干预为止，期间便有了充足的时间去探究根本原因所在。