docker 报错
1. 查看原因
docker logs nexus
2. 报错原因
OpenJDK 64-Bit Server VM warning: INFO: os::commit_memory(0x00000000e7000000, 419430400, 0) failed; error=‘Cannot allocate memory' (errno=12) # # There is insufficient memory for the Java Runtime Environment to continue. # Native memory allocation (mmap) failed to map 419430400 bytes for committing reserved memory. # An error report file with more information is saved as: # /opt/sonatype/nexus/hs_err_pid1.log
补充知识：Docker 安装运行 ElasticSearch 遇到的问题！
在创建 6.4.3版本的 ES 以后启动发现过了一会 ES 自动退出了。
原因好像是 ES 的默认分配的内存太大了。进程被自动杀死了。
所以以下我来记录下这坑：
使用ES工具类索引时运行测试方法时报错
org.elasticsearch.transport.ConnectTransportException: [][192.168.235.9300] connect_timeout[30s]
发现使用SpringBoot 2.x的版本导入的ES的包与Docker 上安装的 ES 版本不兼容的问题。
SpringBoot 2.1.3版本引入的Spring-Data-ES包为：3.1.5
Docker安装的ES版本为：5.6.12
查看官方文档的适配关系：
发现 3.1.X 对应需要ES 6.2.2版本以上
我项目整合的ES的Jar包为6.4.3
然后我们在Docker 安装 6.4.3版本的 ES
我们使用 Docker 中国官方镜像加速：
# docker pull registry.docker-cn.com/library/elasticsearch:6.4.3
下载完毕后我们创建容器并启动：
//列出本地所有镜像 # docker images REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE registry.docker-cn.com/library/rabbitmq 3-management 92682ab7dca0 12 days ago 212MB registry.docker-cn.com/library/elasticsearch 6.4.3 01e5bee1e059 4 months ago 795MB registry.docker-cn.com/library/elasticsearch latest 5acf0e8da90b 5 months ago 486MB
由于ES版本在 5.0 以后默认分配的内存是 2G 创建Docker启动时需要 1G 所以我们可以参数上设置它的环境变量：
也可以更改对应的 jvm.options 配置
我们创建运行 6.4.3 的ES
# docker run -e ES_JAVA_OPTS="-Xms256m -Xmx256m" -d -p 9201:9200 -p 9301:9300 --name ES02 01e5bee1e059
然后出现了下列情况以后，ES 容器自动停止了。：
OpenJDK 64-Bit Server VM warning: Option UseConcMarkSweepGC was deprecated in version 9.0 and will likely be removed in a future release.
[2019-03-06T03:29:17,534][INFO ][o.e.n.Node ] [] initializing ...
[2019-03-06T03:29:17,680][INFO ][o.e.e.NodeEnvironment ] [gV0jbyu] using [1] data paths, mounts [[/ (rootfs)]], net usable_space [13.6gb], net total_space [16.9gb], types [rootfs]
[2019-03-06T03:29:17,681][INFO ][o.e.e.NodeEnvironment ] [gV0jbyu] heap size [247.6mb], compressed ordinary object pointers [true]
[2019-03-06T03:29:17,690][INFO ][o.e.n.Node ] [gV0jbyu] node name derived from node ID [gV0jbyuBSrmiqJJ8p524XA]; set [node.name] to override
[2019-03-06T03:29:17,691][INFO ][o.e.n.Node ] [gV0jbyu] version[6.4.3], pid[1], build[default/tar/fe40335/2018-10-30T23:17:19.084789Z], OS[Linux/3.10.0-957.5.1.el7.x86_64/amd64], JVM["Oracle Corporation"/OpenJDK 64-Bit Server VM/10.0.2/10.0.2+13]
[2019-03-06T03:29:17,691][INFO ][o.e.n.Node ] [gV0jbyu] JVM arguments [-Xms1g, -Xmx1g, -XX:+UseConcMarkSweepGC, -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=75, -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly, -XX:+AlwaysPreTouch, -Xss1m, -Djava.awt.headless=true, -Dfile.encoding=UTF-8, -Djna.nosys=true, -XX:-OmitStackTraceInFastThrow, -Dio.netty.noUnsafe=true, -Dio.netty.noKeySetOptimization=true, -Dio.netty.recycler.maxCapacityPerThread=0, -Dlog4j.shutdownHookEnabled=false, -Dlog4j2.disable.jmx=true, -Djava.io.tmpdir=/tmp/elasticsearch.GVv4IesY, -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError, -XX:HeapDumpPath=data, -XX:ErrorFile=logs/hs_err_pid%p.log, -Xlog:gc*,gc+age=trace,safepoint:file=logs/gc.log:utctime,pid,tags:filecount=32,filesize=64m, -Djava.locale.providers=COMPAT, -XX:UseAVX=2, -Des.cgroups.hierarchy.override=/, -Xms256m, -Xmx256m, -Des.path.home=/usr/share/elasticsearch, -Des.path.conf=/usr/share/elasticsearch/config, -Des.distribution.flavor=default, -Des.distribution.type=tar]
[2019-03-06T03:29:22,164][INFO ][o.e.p.PluginsService ] [gV0jbyu] loaded module [aggs-matrix-stats]
.
.
.
[2019-03-06T03:29:26,129][WARN ][o.e.d.s.ScriptModule ] Script: returning default values for missing document values is deprecated. Set system property '-Des.scripting.exception_for_missing_value=true' to make behaviour compatible with future major versions.
[2019-03-06T03:29:30,804][INFO ][o.e.x.s.a.s.FileRolesStore] [gV0jbyu] parsed [0] roles from file [/usr/share/elasticsearch/config/roles.yml]
[2019-03-06T03:29:31,986][INFO ][o.e.x.m.j.p.l.CppLogMessageHandler] [controller/62] [Main.cc@109] controller (64 bit): Version 6.4.3 (Build 7a0781676dd492) Copyright (c) 2018 Elasticsearch BV
[2019-03-06T03:29:32,929][INFO ][o.e.d.DiscoveryModule ] [gV0jbyu] using discovery type [zen]
[2019-03-06T03:29:34,282][INFO ][o.e.n.Node ] [gV0jbyu] initialized
[2019-03-06T03:29:34,283][INFO ][o.e.n.Node ] [gV0jbyu] starting ...
[2019-03-06T03:29:34,625][INFO ][o.e.t.TransportService ] [gV0jbyu] publish_address {172.17.0.2:9300}, bound_addresses {0.0.0.0:9300}
[2019-03-06T03:29:34,656][INFO ][o.e.b.BootstrapChecks ] [gV0jbyu] bound or publishing to a non-loopback address, enforcing bootstrap checks
ERROR: [1] bootstrap checks failed
[1]: max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144]
[2019-03-06T03:29:34,721][INFO ][o.e.n.Node ] [gV0jbyu] stopping ...
[2019-03-06T03:29:34,760][INFO ][o.e.n.Node ] [gV0jbyu] stopped
[2019-03-06T03:29:34,760][INFO ][o.e.n.Node ] [gV0jbyu] closing ...
[2019-03-06T03:29:34,778][INFO ][o.e.n.Node ] [gV0jbyu] closed
[2019-03-06T03:29:34,780][INFO ][o.e.x.m.j.p.NativeController] Native controller process has stopped - no new native processes can be started
输出了一下错误日志，大致翻译了一下看到了这句话：
[1]: max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144]
说是 最大虚拟内存区 vm.max_map_count 设置的 65530 太低，至少要增加到 262144
网上百度了一下设置方法：
# sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144
然后我们再来启动 ES
# docker start ES02
过一会我们再来查看它的状态：
# docker ps -a CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES bdaed6794ca6 5acf0e8da90b "/docker-entrypoint.…" 5 minutes ago Exited (130) 6 seconds ago ES01 7d2dcc5512ee 01e5bee1e059 "/usr/local/bin/dock…" 3 hours ago Up 15 minutes 0.0.0.0:9201->9200/tcp, 0.0.0.0:9301->9300/tcp ES02 d372501cc505 92682ab7dca0 "docker-entrypoint.s…" 4 days ago Exited (0) 22 hours ago myrabbitmq
发现是正常启动的以后我们来访问一下 http 对应的端口：
http://192.168.235.128:9201/
发现我们安装的 6.4.3 版本的 ES 就没有问题了。
以上这篇docker 报错 Exited (1) 4 minutes ago的原因分析就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。