Dockerlocalhost錯誤與airflow鏡像（Windows10）。

我正在嘗試使用docker運行一個airflow鏡像。不久前，它還能正常作業。然而，我在沒有使用 docker 的情況下在 localhost 上運行了其他應用程式（使用 VisualStudio），之后當我重新運行我的 airflow 時，localhost 不再作業了。

我試著重新安裝Docker和AirFlow影像，但沒有成功。

我正在使用Apache網站上提供的Airflow 2.1.4 docker imagem。

我的AirFlow被設定為運行在localhost:8080。是否有辦法知道另一個應用程式是否在使用8080？

我不知道我可以在這里發布什么必要的資訊來澄清我的問題。我相信檢查是否有其他應用程式系結在localhost:8080上運行（無論是visual studio的一個實體還是docker本身）可以解決這個問題。但如何做到這一點呢？

我的docker-compose.yaml檔案：

# 許可給Apache軟體基金會（ASF），根據一個
# 或更多的貢獻者許可協議。 請參閱NOTICE檔案
# 與本作品一起分發，以獲得更多資訊
# 關于著作權所有權。 ASF根據Apache許可協議將此檔案
#根據Apache許可證，2.0版（"許可證"）向你授權。
# "許可證"）；除非遵守許可證的規定，否則你不得使用此檔案。
# 許可證。 你可以在以下網址獲得一份許可證的副本
#
# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# 除非適用法律要求或以書面形式同意。
#根據許可證分發的軟體是在一個
# "按原樣 "分發，沒有任何明示或暗示的保證或條件。
# 種類，無論是明示還是暗示。 請參閱許可證中的
# 許可證下的權限和限制的具體語言
#在許可證下。
#

# CeleryExecutor的基本Airflow集群配置，包括Redis和PostgreSQL。
#
# 警告：該配置是用于本地開發的。請不要在生產部署中使用它。
#
# 該配置支持使用環境變數或.env檔案進行基本配置
# 支持以下變數。
#
# AIRFLOW_IMAGE_NAME - 用于運行Airflow的Docker鏡像名稱。
# 默認：apache/airflow:2.1.4
# AIRFLOW_UID - Airflow容器中的用戶ID
# 默認值：50000
# AIRFLOW_GID - Airflow容器中的組ID
# 默認值：0
#
# 這些配置在獨立測驗/在測驗/試運行模式下運行Airflow的情況下非常有用
#
# _AIRFLOW_WWW_USER_USERNAME - 管理員賬戶的用戶名（如果要求的話）。
# 默認：airflow
# _AIRFLOW_WWW_USER_PASSWORD - 管理員賬戶的密碼(如果要求的話)。
# 默認為：airflow
# _PIP_ADDITIONAL_REQUIREMENTS - 啟動所有容器時要添加的額外PIP要求。
# 默認為：''

# 隨意修改這個檔案以適應你的需要。
---
版本。"3"
x-airflow-common: &airflow-common
  # 為了添加自定義依賴或升級供應商軟體包，你可以使用你的擴展鏡像。
  # 注釋鏡像行，將你的Docker檔案放在你放置docker-compose.yaml的目錄中
  # 并取消注釋下面的 "build "行，然后運行`docker-compose build`來構建鏡像。
  image: ${AIRFLOW_IMAGE_NAME:-apache/airflow:2.1.4}。
  # build: .
  環境：&airflow-common-env
    AIRFLOW__CORE__EXECUTOR: CeleryExecutor
    AIRFLOW__CORE__SQL_ALCHEMY_CONN: postgresql psycopg2://airflow:airflow@postgres/airflow
    AIRFLOW__CELERY__RESULT_BACKEND: db postgresql://airflow:airflow@postgres/airflow
    AIRFLOW__CELERY__BROKER_URL: redis://:@redis:6379/0
    airflow__core__fernet_key: ""
    AIRFLOW__CORE__DAGS_ARE_PAUSED_AT_CREATION: "true"
    airflow__core__load_examples: "true"。
    AIRFLOW__API__AUTH_BACKEND: "airflow.api.ah.backend.basic_auth"
    _pip_additional_requirements: ${_pip_additional_requirements:-}。
  卷。
    - ./dags:/opt/airflow/dags
    - ./logs:/opt/airflow/logs
    - ./plugins:/opt/airflow/plugins
  用戶。"${AIRFLOW_UID:-50000}:${AIRFLOW_GID:-0}"
  depends_on: &airflow-comm-depends-on
    redis。
      condition: service_healthy
    postgres。
      condition: service_healthy

服務。
  postgres:
    image: postgres:13
    環境。
      POSTGRES_USER: airflow
      POSTGRES_PASSWORD: airflow
      POSTGRES_DB: airflow
    卷。
      - postgres-db-volume:/var/lib/postgresql/data
    健康檢查。
      測驗。["CMD", "pg_isready", "-U", "airflow"]
      間隔。5s
      重試。5
    重新啟動：總是

  redis:
    image: redis:latest
    曝光。
      - 6379
    健康檢查。
      測驗。["CMD", "redis-cli", "ping"]
      間隔時間。5s
      timeout: 30s
      重試。50
    重新啟動：總是

  airflow-webserver。
    <<。*airflow-common
    命令：webserver
    埠。
      - 5000:8080
    健康檢查。
      測驗。["CMD", "curl", "--fail", "http://localhost:5000/health"]
      間隔時間: 10s
      超時。10s
      重試。5
    重新啟動: 總是
    depends_on:
      <<。*airflow-comm-depends-on
      airflow-init:
        條件：服務已完成_成功

  airflow-scheduler:
    <<: *氣流-共性
    命令：調度器
    健康檢查。
      測驗。
        [
          "CMD-SHELL",
          'airflow jobs check --job-type SchedulerJob --hostname "${HOSTNAME}',
        ]
      間隔：10s
      超時。10s
      重試。5
    重新啟動: 總是
    depends_on:
      <<。*airflow-comm-depends-on
      airflow-init:
        條件：服務已完成_成功

  airflow-worker:
    <<: *airflow-common
    命令：Celery worker
    健康檢查。
      測驗。
        - "CMD-SHELL"
        - 'celery --app airflow.executors.celery_executor.app inspect ping -d "celery@$${HOSTNAME}"
      間隔：10s
      超時。10s
      重試。5
    環境。
      <<。*airflow-comm-env
      # 需要正確處理芹菜作業器的溫控關閉。
      # 見 https://airflow.apache.org/docs/docker-stack/entrypoint.html#signal-propagation
      dumb_init_setsid: "0"
    重新啟動: 總是
    depends_on:
      <<。*airflow-common-depends-on
      airflow-init:
        條件：服務已完成_成功

  氣流啟動。
    <<: *氣流-共性
    輸入點。/bin/bash
    # yamllint disable rule:line-length
    命令。
      - -c
      - |
        function ver() {
          printf "dddd" $${1//./ }
        }
        airflow_version=$$(gosu airflow airflow version)
        airflow_version_comparable=$$(ver $${airflow_version})
        min_airflow_version=2.1.0
        min_airflow_version_comparable=$$(ver ${min_airflow_version})
        如果（（airflow_version_comparable < min_airflow_version_comparable ））；那么
          回聲
          echo -e "33[1;31mERROR!!: 太老的Airflow版本${airflow_version}！e[0m"
          echo "支持的最小Airflow版本。${min_airflow_version}。只能使用這個版本或更高的版本！"
          回聲
          退出 1
        fi
        if [[ -z "${AIRFLOW_UID}"]; then
          echo
          echo -e "33[1;33mWARNING!!: AIRFLOW_UID沒有設定！e[0m"
          echo "如果你是在Linux上，你應該按照下面的指示來設定"
          echo "AIRFLOW_UID和AIRFLOW_GID環境變數，否則檔案將被root擁有。"
          echo "對于其他作業系統，你可以通過手動創建.env檔案來擺脫警告："
          echo " 參見：https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/start/docker.html#setting-the-right-airflow-user"
          echo
        fi
        one_meg=1048576
        mem_available=$$(($$(getconf _PHYS_PAGES) * $$$(getconf PAGE_SIZE) / one_meg))
        cpus_available=$$(grep -cE 'cpu[0-9] ' /proc/stat)
        disk_available=$$(df / | tail -1 | awk '{print $$4}' )
        warning_resources="false"
        如果(( mem_available < 4000 )) ; 那么
          回聲
          echo -e "33[1;33mWARNING!!: 沒有足夠的記憶體供Docker.e[0m "使用。
          echo "至少需要4GB的記憶體。你有$$(numfmt --to iec $$((mem_available * one_meg))"
          echo
          warning_resources="true"
        fi
        如果（（cpus_available < 2 ））；那么
          回聲
          echo -e "33[1;33mWARNING!!: 沒有足夠的CPUS可用于Docker.e[0m"
          echo "建議至少使用2個CPU。你有${cpus_available}"
          回聲
          warning_resources="true"
        fi
        if (( disk_available < one_meg * 10 )); then
          回聲
          echo -e "33[1;33mWARNING!!: 沒有足夠的磁盤空間給Docker.e[0m"
          echo "建議至少有10GB的空間。你有$$(numfmt --to iec $$((disk_available * 1024 ))"
          echo
          warning_resources="true"
        fi
        如果 [[ $${warning_resources} == "true"]; 那么
          回聲
          echo -e "33[1;33mWARNING!!: 你沒有足夠的資源來運行Airflow（見上文）！e[0m"
          echo "請按照說明增加可用資源量："
          echo " https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/start/docker.html#before-you-begin"
          echo
        fi
        mkdir -p /sources/logs /sources/dags /sources/plugins
        chown -R "${AIRFLOW_UID}:${AIRFLOW_GID}" /sources/{logs,dags,plugins}。
        exec /entrypoint airflow version
    # yamllint enable rule:line-length
    環境。
      <<。*airflow-comm-env
      _AIRFLOW_DB_UPGRADE: "true"
      _AIRFLOW_WWW_USER_CREATE: "true"
      _AIRFLOW_WWW_USER_USERNAME: ${_AIRFLOW_WWW_USER_USERNAME:-airflow}。
      _AIRFLOW_WWW_USER_PASSWORD: ${_AIRFLOW_WWW_USER_PASSWORD:-airflow}。
    用戶。"0:${AIRFLOW_GID:-0}"
    卷。
      - .:/sources

  airflow-cli:
    <<。*airflow-common
    組態檔。
      - debug
    環境。
      <<: *airflow-comm-env
      connection_check_max_count: "0"
    # 入口問題的解決方法。參見：https://github.com/apache/airflow/issues/16252
    命令。
      - bash
      - -c
      - 氣流

  花。
    <<。*airflow-common
    命令: celery flower
    埠。
      - 5555:5555
    健康檢查。
      測驗。["CMD", "curl", "--fail", "http://localhost:5555/"]
      間隔時間: 10s
      timeout: 10s
      重試。5
    重新啟動: 總是
    depends_on:
      <<。*airflow-comm-depends-on
      airflow-init:
        條件：服務已成功完成

卷。
  postgres-db-volume。

我的airflow webserver日志：

我在windows 10上使用Docker desktop。

我的docker容器-ps的螢屏顯示，localhost被系結在8080運行不健康

編輯：

uj5u.com熱心網友回復：

要檢查所有已經在docker中運行的容器，你可以運行下面的命令，檢查是否有人在使用8080埠：

通常情況下，所有與網路開發有關的東西都默認部署在80/8080/443/8443上，所以這里最好的解決方法是將你的docker容器的埠系結改為與8080不同的埠。

如果你使用 "docker "命令，你會看到類似"-p local_port:container_port "的選項，你可以為 "local_port "設定另一個埠，以便不把容器8080系結到你的本地8080。這樣，你就可以讓一切都運行起來了

為了幫助你，我們至少需要你的作業系統向你發送一個有效的命令，以檢查你是否有任何使用8080埠的行程，以及你如何喚醒你的docker鏡像（引數、命令、docker-compose...）

uj5u.com熱心網友回復：

你的服務器的日志顯示

FileNotFoundError: [Errno 2] 沒有這樣的檔案或目錄。 '/opt/airflow/logs/scheduler/2021-09-20'

而且

PermissionError: [Errno 13] 權限被拒絕。 '/opt/airflow/logs/scheduler'

。

你的編譯檔案包含

卷。
    - ./dags:/opt/airflow/dags
    - ./logs:/opt/airflow/logs
    - ./plugins:/opt/airflow/plugins
  用戶。"${AIRFLOW_UID:-50000}:${AIRFLOW_GID:-0}"

這意味著你所有的容器都在共享你主機上的幾個檔案夾，并且以環境變數AIRFLOW_UID的任何用戶身份運行。可能發生了兩件事中的一件--

docker inspect --format='{{json .State.Health}}' dags_airflow-webserver_1

0curl。(7) 連接到本地主機5000埠失敗：連接被拒絕
"