为什么使用docker

 因为深刻理解到一句话：“这个程序可以在我的电脑运行”，但是就是在其他电脑上运行不上，

Docker为什么会出现

在产品开发过程中，环境的配置是十分麻烦的，比如一个项目（redis，MySQL），在不同的人手上，就要重新配置一遍环境，然后就想打包项目能不能带上环境安装打包个人感觉docker过程就像一个安卓应用从开发到可以在手机上运行的过程：在编写安卓应用的时候是用Java或者其他种类的语言来编写，容然后打包成为一个以.apk结尾的包，发布到应用商店，然后需要使用的人从应用商店下载这个以.apk结尾的安装包，安装就可以使用（Java代码在手机上是不可以运行的，但是通过一系列的打包成为在android环境中可以运行的apk安装包）流程：Java -- apk -- （应用商店）-- 个人下载使用apk -- 下载安装就可以使用所以docker的流程就像这样：（编写的项目代码 -- （env）需要的环境）-- 打包项目带上环境 (镜像（image))-- push到docker商店（docker hub) -- 下载我们发布的镜像 -- 直接运行（容器 container）就像docker的图标一样，采用隔离的机制，避免了在虚拟机中的端口冲突问题（在docker中可以可以使端口的映射来解决端口的问题） Docker的历史

2010年，美国的几个it年轻人，成立了一家公司dotcloud，是关于一些虚拟机有关的容器技术，他们将自己的容器化技术命名为docker，刚开始的时候docker并不出名，2013年通过开源，越来越多的人知道了docker的优点 2014年，docker 1.0 发布，因为十分的轻巧，所以非常火在容器化技术出现之前，都是使用的虚拟化技术，在windows中，安装一个vmware，可以虚拟出一个电脑或者多台电脑，但是笨重 vm：linux centos 原生镜像，隔离需要多个虚拟机一个虚拟机至少需要几个G，启动时间在分钟级 docker：隔离，镜像（最核心的环境可能只需要几M的内存，秒级启动） docker 网址：www.docker.com 在首页的最下面有关于docker的文档：https://docs.docker.com docker 仓库：https://hub.docker.com docker能做什么

比较docker和虚拟机的不同 ● 就像在上图中，关于虚拟机的原理，是在内核的基础上虚拟出我们需要的环境。我们需要分配内存，需要配置cpu，在上图中，有多个APP，但是他们的所需要的环境是不一样的，所以在配置环境的时候，将所有的环境配置在共同的lib中，造成了资源的浪费和冗余，以及端口之间的冲突。 ● 但是在docker中，docker 相对于虚拟机来说，不是在宿主机上虚拟出一套硬件后在虚拟出一个操作系统，而是在宿主机上直接运行docker容器中的进程，形成相应的容器，在容器之中运行自己的APP,每个容器之间相互隔离，都有一个属于自己的文件系统，互不影响，相对来说，docker的体积会更轻. ● ● docker中的镜像是分层的，比如上图中的Ubuntu刚开始是72.7 mb,但是自己可以在这个基础的版本上加入自己想要加入的东西，比如MySQL。关于docker

image(镜像): 就好像是一个模板，通过这个模板来创建容器，一个镜像可以创建多个容器，（最终的项目代码运行就是在容器中的），就像是基本类和由这个类new的对象，image就是基本类，然后new了几个对象，这些对象就像是container，实际上使用的就是这些新的对象 container（容器）通过镜像来创建，可以看做一合简易的Linux系统，基本操作：启动，停止，删除 (repository)仓库存放镜像的地方，默认是国外的docker hub Docker安装

docker网站里面有详细的步骤，推荐使用阿里云的镜像加速。使用docker version 查看是否安装成功使用 docker run hello-world 测试卸载docker 卸载依赖 yum remove docker-ce-cli containerd.io 卸载资源 rm -rf /var/lib/docker docker的默认工作路径了解一下镜像run hello-world流程在敲下run命名后，

底层原理

docker是怎么工作的？ docker是一个cs结构的系统，docker的守护进程运行在主机上，通过socket从客户端访问 DockerServer 接收到Docker-client的指令，就会执行这个命令

相比较虚拟机来说，docker的容器少了一个Hypervisor ,少了一个抽象层，所以，新建一个容器的时候，不需要像虚拟机一样重新加载一个操作系统内核，就避免了引导过程（就像以前的老电脑开机时候一行一行的显示状态码一样，这是个很长的过程），docker是利用宿主机的操作系统，容器内部机制容器内部的原理就大概像命名空间一样，在Linux操作系统中，有这么一个和命名空间类似的功能，将全局资源共享到进程中，如果将这些资源包装在命名空间中，使得一些资源只对同一命名空间的进程可见。就比如，我有一块磁盘，放在命名空间为PTD的命名空间中，那么在其他比如PSD的命名空间的进程就不可以查看或者访问我在命名空间为PTD中的磁盘。当然，PTD中的进程也不可以访问PSD 中的资源。为全局资源提供了一种虚拟化和隔离。 Docker，就是这样，每个容器在自己的‘命名空间’中运行，但是和其他容器一起使用操作系统的内核，隔离是因为内核知道根据命名空间分配相应的进程。 Docker的常用命令帮助命令

docker version 版本信息 docker info 显示docker的系统信息，包括镜像和容器的数量 docker 命令-- help 命令的帮助命令在 https://docs.docker.com 下面的 reference 有docker的全部命令镜像命令

docker images 查看本地的所有的镜像，有仓库名，版本信息，镜像ID，创建时间，镜像大小五个属性 docker search 搜索镜像 docker pull 下载镜像 docker rmi 删除镜像 docker rmi -f $(docker images -ap) 删除全部的镜像容器命令

新建一个容器并启动 docker run [option] image docker run --rm [images ]. 常用来测试，退出容器就会删掉容器 option 说明 --name='Name' 容器名字 MySQL01 mysql02 用来区分容器 -d 后台方式运行 -it 使用交互方式运行，进入容器查看内容 -p 指定容器的端口 -p 8080:8080 -p 主机端口：容器端口 -P 随机指定端口 docker ps 显示运行的容器退出容器 exit 直接容器停止并退出 Ctrl + p + q 不停止退出删除容器 docker rm 容器ID，不能删除正在运行的容器，如果强制删除，rm -f docker rm -f $(docker ps -aq) 全部删除启动和停止容器 docker start 容器ID 启动容器 docker restart 容器ID 重启容器 docker stop 容器ID 停止容器 docker kill 容器ID 强制停止容器 volume 使用docker volume --help查看使用幫助 step1： docker volume create direct_name step2 docker volume inspect direct_name #get volume location step3 docker run -d -v direct_name:/home/instance -p 5000:5000 --name rain alert:0.1 常用其他命令

后台启动容器 docker run -d 镜像名问题：使用docker ps 查看时候，发现容器停止了，因为docker使用后台运行，但是必须有一个前台进程，docker发现没有应用，就会自动停止，查看日志命令 docker logs shell docker run -d ubuntu /bin/bash -c "while true;do echo xiaogang;sleep 1;done" 为了使用logs命令，然后在启动ubuntu时候输出 docker logs -ft --tail 10 容器ID 查看容器中的进程信息 docker top [容器ID] 查看镜像的元数据 docker inspect [容器ID] 进入当前正在运行的容器 docker exec -it 容器ID 进入容器后开启一个新的终端 docker attach 容器ID 进入容器正在执行的终端，不会启动新的终端 docker rm -f $(docker ps -aq) 删除所有的容器拷贝文件到主机上 docker cp docker cp 容器名:/容器内文件地址 /主机地址 el: 将容器内部的test.java拷贝到主机上,将容器内部的home目录下的test.java拷贝到主机上的home目录下首先在进入容器内部创建或者找到拷贝的文件， docker attach 容器名进入容器 touch file（test.java） docker cp 容器ID ： / home/test.java /home 拷贝是一个手动过程，以后使用 -v volume卷的技术实现拷贝过程小结

一些例子

安装使用nginx和tomcat 平时使用nginx和tomcat时候的一些部署问题首先使用docker search 搜索相应的镜像，或者可以在docker的官网里面找到需要的版本，后根据需要下载然后使用docker run -d --name nginx03 -p 3344:80 nginx 创建相应的容器之后，暴露主机的3344端口给容器的80 端口最后使用docker exec -it nginx03 /bin/bash 进入创建的容器，比如在tomcat里面的WebApps里面是没有任何东西的，需要使用webapps.dist里面的ROOT里面的文件来实现相应的界面效果，使用curl localhost:端口号或者在浏览器里面输入主机 ip:端口号测试访问 docker镜像

镜像 images是一种轻量级可执行的独立软件包，打包运行环境和基于运行环境开发的软件，包含某个软件所需要的所有的内容，包括代码，库，环境变量和配置文件。联合文件系统是一种分层，轻量级并且高性能的文件系统，支持对文件系统的修改作为一次提交来一层层的叠加，将不同的目录挂载到同一个虚拟文件系统下，镜像可以通过分层来继承，但是没有父镜像一说，更多说的是基础镜像，可以根据一个基础的镜像来制作具体应用的镜像理解：所有的镜像都起源于一个基础的镜像，当进行修改或者增加新的镜像时候，就会在当前镜像之上，增加新的镜像层比如说，基于Linux创建一个新的镜像，这是第一层，然后添加Python包，这就是第二层，就是这样一层一层的增加，在不断的增加新的镜像层时候，最后的镜像始终是当前所有镜像的组合多个Container可以共享基础Image存储，节省存储空间；快速部署 – 如果要部署多个Container，Base Image可以避免多次拷贝，实现快速部署。因为多个Container共享Image，提高多个Container中的进程命中缓存内容的几率。

容器数据卷

数据，在创建一个容器过程中，如果容器被删除，数据就会丢失。那么实现数据持久化就是一个问题。方式1：直接使用命令挂载 docker run -it -v 主机目录：容器目录

使用docker inspect 容器id 例子：使用MySQL镜像创建相应的容器之后，如果容器被删除，那么数据库里面的相应数据也会被删除，使用数据卷挂载的技术，使容器的数据在外部也可以进行相应的操作，相当于备份。 docker run -d -p 3310:3306 -v /home/mysql/conf:/etc/mysql/conf.d -v /home/mysql/data:/var/lib/mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 --name mysql01 mysql 在这一行中 -d 表示后台运行容器 -v 进行容器和宿主机之间的挂载 -p 实现端口的暴露 --name 如果要根据一个镜像启动多个容器，那么可以使用--name 对不同的容器之间进行区分

具名和匿名挂载

三种挂载方式： -v 容器内路径 #匿名挂载 -v 卷名：容器内路径 #具名挂载 -v /主机路径：容器内部路径 #指定路径挂载相应的，在挂载路径后面加上ro或者rw ，表示onlyread和readwrite，只读和可读可写 DockerFile 是用来构建docker镜像的文件，命令参数脚本。构建步骤： 1、编写一个dockerfile文件 2、docker build构建一个镜像 3、docker run 运行镜像 4、docker push 发布镜像（dockershub 阿里云镜像仓库）官方的镜像中，很多都是基础版本，所以我们需要自己制作自己的镜像 dockerfile构建过程

基础知识：每个关键字都是大写的字母执行顺从上倒下井号表示注释每个指令都会创建提交一个新的镜像层，每一行命令都是一层

dockerfile是面向开发的，发布项目，做镜像，就需要dockerfile文件， docker镜像成为交付的标准。必须要掌握。 dockerfile：构建文件，定义了一切的步骤，源代码 dockerimage:通过dockerfile构建生成的镜像，最终发布和运行的产品 docker容器：容器就是镜像运行起来提供服务 dockerfile的指令

通过使用这些指令，来写自己的镜像

例子：创建一个自己的nginx FROM NGINX MAINTAINER Raindaigang344@163.com ENV MYPATH /usr/local WORKDIR $MYPATH RUN yum -y install vim RUN yum -y install net-tools EXPOSE 80 CMD echo $MYPATH CMD echo "----end----" CMD /bin/bash 通过这个编写的文件构建镜像 docker build-f dockerfile文件路径 -t 镜像名：[tag] 使用docker history 查看更改历史提交自己的镜像

使用方法和git一样 1、在hub docker https://hub.docker.com/上面注册自己的账号在本地使用docker login -u 登录会要求输入自己的密码 2、使用docker push 镜像名发送到自己的仓库提交到阿里云镜像仓库

1、登录阿里云，创建相应的仓库和命名空间 2、相应的步骤阿里云上有小结

在上图中，使用dockerfile制作一个镜像，命令是docker build 镜像名使用docker run 启动一个容器使用docker push 发送到远端仓库，使用start stop restart 启动停止重启容器使用 docker pull 从远端仓库拉取相应的镜像，使用 docker save -o 压缩镜像，使用 docker load 解压缩镜像，tag是镜像的标签，在发布镜像时候会给镜像加上相应的版本，使用docker commit 提交新的镜像（假设我们在docker中运行了一个Tomcat容器，我们在tomcat容器中做了一些我们自定义的修改，然后我们这个修改的tomcat容器进行commit，这样我们就形成了一个新的自定义镜像）命令是docker commit -m="提交的描述信息" -a="作者" 容器id 要创建的目标镜像名:[标签名] 关于docker的操作上满这幅图中做了详细的解释 docker 网络

在Linux中，每启动一个docker 容器，都会分配一个IP地址，所有的容器在不指定网络的情况下，都是docker 0路由的，

容器内部的网卡信息

docker 使用的是Linux的桥接技术，宿主机中是一个docker的容器网桥容器中的网卡都是成对出现的，evth-pair 就是一对虚拟的设备接口，一端连着协议，一端连着彼此，利用这个特性，连接各种虚拟设备， port # 查看映射端口对应的容器内部源端口 pause # 暂停容器 ps # 猎户容器列表 pull # 从docker镜像源服务器拉取指定镜像或者库镜像 push # 推送指定镜像或者库镜像至docker源服务器 restart # 重启运行的容器 rm # 移除一个或多个容器 rmi # 移除一个或多个镜像（无容器使用该镜像才可删除，否则需要删除相关容器才可继续或 -f 强制删除） run # 创建一个新的容器并运行一个命令 save # 保存一个镜像为一个 tar 包【对应 load】 search # 在 docker hub 中搜索镜像 start # 启动容器 stop # 停止容器 tag # 给源中镜像打标签 top # 查看容器中运行的进程信息 unpause # 取消暂停容器 version # 查看 docker版本号 wait # 截取容器停止时的退出状态值一些基本的命令。 docker images 查看本地镜像 docker run -d --name 容器名（可以是多个） -p 宿主机端口：容器端口容器名上一句命令主要是用在部署服务器上面，在一个容器中运行多个服务

自定义网络查看所有的docker 网络

网络模式 bridge 桥接模式。默认 none 不配置网络 host. share network with host Container 容器网络联通测试 docker run -d -P --nama tomcat01 tomcat docker run -d -P --name tomcat01 --net bridge tomacat

自定义网络

bridge

docker network create --driver bridge --subnet 192.168.0.0/16 --geteway 192.168.0.1 mynet root@xiaogang:~# docker network create --driver bridge --subnet 192.168.0.0/16 --gateway 192.168.0.1 mynet c99b09dcc450d3ab2d2f6a8bb81c4a5afa0f17d42cfa5718aa5e1a8a5e9e3642 root@xiaogang:~#

root@xiaogang:~# docker network ls NETWORK ID NAME DRIVER SCOPE 4c696778bfab bridge bridge local db42b2ce883e host host local c99b09dcc450 mynet bridge local 0f13dfc2aac3 none null local root@xiaogang:~#

网络连通

测试 docker01 dao 自定义网络之间的容器连通

root@xiaogang:~# docker network connect mynet tomcat01

将tomcat01 加入到mynet网段中一个容器两个IP

部署redis集群 docker network create redis --subnet 172.38.0.0/16 for port in $(seq 1 6); do echo "Creating directory for node-${port}" mkdir -p /mydata/redis/node-${port}/conf if [ $? -eq 0 ]; then echo "Directory created successfully" else echo "Failed to create directory" exit 1 fi

echo "Creating redis.conf for node-${port}" touch /mydata/redis/node-${port}/conf/redis.conf if [ $? -eq 0 ]; then echo "redis.conf created successfully" else echo "Failed to create redis.conf" exit 1 fi

echo "Writing configuration to redis.conf" cat << EOF > /mydata/redis/node-${port}/conf/redis.conf port 6379 bind 0.0.0.0 cluster-enabled yes cluster-config-file nodes.conf cluster-node-timeout 5000 cluster-announce-ip 172.38.0.1${port} cluster-announce-port 6379 cluster-announce-bus-port 16379 appendonly yes EOF if [ $? -eq 0 ]; then echo "Configuration written successfully" else echo "Failed to write configuration" exit 1 fi done

创建容器的脚本

docker run -p 6371:6379 -p 16371:16379 --name redis-1 \ -v /mydata/redis/node-1/data:/data \ -v /mydata/redis/node-1/conf/redis.conf:/etc/redis/redis.conf \ -d --net redis --ip 172.38.0.11 redis redis-server /etc/redis/redis.conf

docker run -p 6372:6379 -p 16372:16379 --name redis-2 \ -v /mydata/redis/node-2/data:/data \ -v /mydata/redis/node-2/conf/redis.conf:/etc/redis/redis.conf \ -d --net redis --ip 172.38.0.12 redis redis-server /etc/redis/redis.conf

docker run -p 6373:6379 -p 16373:16379 --name redis-3 \ -v /mydata/redis/node-3/data:/data \ -v /mydata/redis/node-3/conf/redis.conf:/etc/redis/redis.conf \ -d --net redis --ip 172.38.0.13 redis redis-server /etc/redis/redis.conf

docker run -p 6374:6379 -p 16374:16379 --name redis-4 \ -v /mydata/redis/node-4/data:/data \ -v /mydata/redis/node-4/conf/redis.conf:/etc/redis/redis.conf \ -d --net redis --ip 172.38.0.14 redis redis-server /etc/redis/redis.conf

docker run -p 6375:6379 -p 16375:16379 --name redis-5 \ -v /mydata/redis/node-5/data:/data \ -v /mydata/redis/node-5/conf/redis.conf:/etc/redis/redis.conf \ -d --net redis --ip 172.38.0.15 redis redis-server /etc/redis/redis.conf

docker run -p 6376:6379 -p 16376:16379 --name redis-6 \ -v /mydata/redis/node-6/data:/data \ -v /mydata/redis/node-6/conf/redis.conf:/etc/redis/redis.conf \ -d --net redis --ip 172.38.0.16 redis redis-server /etc/redis/redis.conf

创建集群 redis-cli --cluster create 172.38.0.11:6379 172.38.0.12:6379 172.38.0.13:6379 172.38.0.14:6379 172.38.0.15:6379 172.38.0.16:6379 --cluster-replicas 1

redis-cli --cluster create 172.38.0.11:6379 172.38.0.12:6379 172.38.0.13:6379 172.38.0.14:6379 172.38.0.15:6379 172.38.0.16:6379 --cluster-replicas 1

Performing hash slots allocation on 6 nodes... Master[0] -> Slots 0 - 5460 Master[1] -> Slots 5461 - 10922 Master[2] -> Slots 10923 - 16383 Adding replica 172.38.0.15:6379 to 172.38.0.11:6379 Adding replica 172.38.0.16:6379 to 172.38.0.12:6379 Adding replica 172.38.0.14:6379 to 172.38.0.13:6379 M: e7700cf1bea4a79a1613dcf5f6fd046607738a74 172.38.0.11:6379 slots:[0-5460] (5461 slots) master M: 1133afbd48c55cb7dde887a5438dc59d1e7038a2 172.38.0.12:6379 slots:[5461-10922] (5462 slots) master M: 741b4a8ac77cd79b7a09f42310ef2771dd2e9adb 172.38.0.13:6379 slots:[10923-16383] (5461 slots) master S: 4a53d12a49b2b4d5a3f8b7cacd6c267d4076eae4 172.38.0.14:6379 replicates 741b4a8ac77cd79b7a09f42310ef2771dd2e9adb S: 9c336e0b3bd3c6804a3f09bc75561fa7722a87ad 172.38.0.15:6379 replicates e7700cf1bea4a79a1613dcf5f6fd046607738a74 S: fe6c4a3d6fc34330a9ac70ac251c6f83bf1fa32e 172.38.0.16:6379 replicates 1133afbd48c55cb7dde887a5438dc59d1e7038a2 Can I set the above configuration? (type 'yes' to accept): yes Nodes configuration updated Assign a different config epoch to each node Sending CLUSTER MEET messages to join the cluster Waiting for the cluster to join . Performing Cluster Check (using node 172.38.0.11:6379) M: e7700cf1bea4a79a1613dcf5f6fd046607738a74 172.38.0.11:6379 slots:[0-5460] (5461 slots) master 1 additional replica(s) M: 741b4a8ac77cd79b7a09f42310ef2771dd2e9adb 172.38.0.13:6379 slots:[10923-16383] (5461 slots) master 1 additional replica(s) S: fe6c4a3d6fc34330a9ac70ac251c6f83bf1fa32e 172.38.0.16:6379 slots: (0 slots) slave replicates 1133afbd48c55cb7dde887a5438dc59d1e7038a2 S: 4a53d12a49b2b4d5a3f8b7cacd6c267d4076eae4 172.38.0.14:6379 slots: (0 slots) slave replicates 741b4a8ac77cd79b7a09f42310ef2771dd2e9adb M: 1133afbd48c55cb7dde887a5438dc59d1e7038a2 172.38.0.12:6379 slots:[5461-10922] (5462 slots) master 1 additional replica(s) S: 9c336e0b3bd3c6804a3f09bc75561fa7722a87ad 172.38.0.15:6379 slots: (0 slots) slave replicates e7700cf1bea4a79a1613dcf5f6fd046607738a74 [OK] All nodes agree about slots configuration. Check for open slots... Check slots coverage... [OK] All 16384 slots covered.

redis-cli -c

127.0.0.1:6379> cluster info cluster_state:ok cluster_slots_assigned:16384 cluster_slots_ok:16384 cluster_slots_pfail:0 cluster_slots_fail:0 cluster_known_nodes:6 cluster_size:3 cluster_current_epoch:6 cluster_my_epoch:1 cluster_stats_messages_ping_sent:73 cluster_stats_messages_pong_sent:79 cluster_stats_messages_sent:152 cluster_stats_messages_ping_received:74 cluster_stats_messages_pong_received:73 cluster_stats_messages_meet_received:5 cluster_stats_messages_received:152 127.0.0.1:6379> cluster nodes 741b4a8ac77cd79b7a09f42310ef2771dd2e9adb 172.38.0.13:6379@16379 master - 0 1740718606000 3 connected 10923-16383 fe6c4a3d6fc34330a9ac70ac251c6f83bf1fa32e 172.38.0.16:6379@16379 slave 1133afbd48c55cb7dde887a5438dc59d1e7038a2 0 1740718606000 2 connected 4a53d12a49b2b4d5a3f8b7cacd6c267d4076eae4 172.38.0.14:6379@16379 slave 741b4a8ac77cd79b7a09f42310ef2771dd2e9adb 0 1740718607863 3 connected e7700cf1bea4a79a1613dcf5f6fd046607738a74 172.38.0.11:6379@16379 myself,master - 0 1740718606000 1 connected 0-5460 1133afbd48c55cb7dde887a5438dc59d1e7038a2 172.38.0.12:6379@16379 master - 0 1740718607000 2 connected 5461-10922 9c336e0b3bd3c6804a3f09bc75561fa7722a87ad 172.38.0.15:6379@16379 slave e7700cf1bea4a79a1613dcf5f6fd046607738a74 0 1740718607000 1 connected 127.0.0.1:6379> 127.0.0.1:6379> set a b -> Redirected to slot [15495] located at 172.38.0.13:6379对应的容器redis-3停掉 OK 172.38.0.13:6379> get a Error: Server closed the connection 172.38.0.13:6379> exit

redis-cli -c

在这一步之前将172.38.0.13:6379对应的容器redis-3停掉

127.0.0.1:6379> get a -> Redirected to slot [15495] located at 172.38.0.14:6379 "b"

会发现在172.38.0.14:6379中拿到数据

172.38.0.14:6379> cluster info cluster_state:ok cluster_slots_assigned:16384 cluster_slots_ok:16384 cluster_slots_pfail:0 cluster_slots_fail:0 cluster_known_nodes:6 cluster_size:3 cluster_current_epoch:7 cluster_my_epoch:7 cluster_stats_messages_ping_sent:458 cluster_stats_messages_pong_sent:452 cluster_stats_messages_meet_sent:1 cluster_stats_messages_auth-req_sent:5 cluster_stats_messages_sent:916 cluster_stats_messages_ping_received:447 cluster_stats_messages_pong_received:458 cluster_stats_messages_fail_received:1 cluster_stats_messages_auth-ack_received:2 cluster_stats_messages_received:908 172.38.0.14:6379> cluster nodes 4a53d12a49b2b4d5a3f8b7cacd6c267d4076eae4 172.38.0.14:6379@16379 myself,master - 0 1740718819000 7 connected 10923-16383 fe6c4a3d6fc34330a9ac70ac251c6f83bf1fa32e 172.38.0.16:6379@16379 slave 1133afbd48c55cb7dde887a5438dc59d1e7038a2 0 1740718818855 2 connected 9c336e0b3bd3c6804a3f09bc75561fa7722a87ad 172.38.0.15:6379@16379 slave e7700cf1bea4a79a1613dcf5f6fd046607738a74 0 1740718818554 1 connected e7700cf1bea4a79a1613dcf5f6fd046607738a74 172.38.0.11:6379@16379 master - 0 1740718819858 1 connected 0-5460 741b4a8ac77cd79b7a09f42310ef2771dd2e9adb 172.38.0.13:6379@16379 master,fail - 1740718720566 1740718718000 3 connected 1133afbd48c55cb7dde887a5438dc59d1e7038a2 172.38.0.12:6379@16379 master - 0 1740718820561 2 connected 5461-10922 172.38.0.14:6379> get a "b" 172.38.0.14:6379>