服務存儲設計模式：Cache-Aside模式
Cache-Aside模式一種常用的緩存方式，通常是把數據從主存儲加載到KV緩存中，加速后續的訪問。在存在重復度的場景，Cache-Aside可以提升服務性能，降低底層存儲的壓力，缺點是緩存和底
隨著 Docker 使用的增加，用戶希望從 shell 以外的編程語言調用 Docker。從 Python 使用 Docker 的一種流行方法是使用docker-py。這個庫取得了巨大的成功，甚至docker-compose是用 Python 編寫的，并利用了 docker-py。
docker-py 的目標不是復制 Docker 客戶端（用 Golang 編寫），而是與 Docker Engine HTTP API 對話。Docker 客戶端極其復雜，很難用另一種語言復制。因此，Docker 客戶端中的許多功能無法在 docker-py 中使用。有時用戶有時會感到沮喪，因為 docker-py 的行為與 CLI 不完全一樣。
今天，我們將介紹一個由來自 Docker 社區的 Gabriel de Marmiesse 構建的新項目：Python-on-whales。這個項目的目標是在 Docker CLI 和 Python 庫之間建立一對一的映射。我們通過與 Docker CLI 通信而不是直接調用 Docker Engine HTTP API 來做到這一點。
如果需要調用Docker命令行，使用Python-on-whales。而如果需要直接調用Docker引擎，使用docker-py。
在這篇文章中，我們將了解一些在 docker-py 中不可用但在 Python-on-whales 中可用的功能：
1.使用 Docker buildx 構建
2.使用 docker stack 部署到 Swarm
3.使用 Compose 部署到本地引擎
首先下載 Python-on-whales
pip install python-on-whales
Docker Build
這里我們構建一個 Docker 鏡像。Python-on-whales 默認使用 buildx 并實時為您提供輸出。
使用 docker stack 部署到 Swarm
在這里，我們在本地 Swarm 上部署了一個簡單的Swarmpit堆棧。你得到一個 Stack 對象，它有幾個方法：remove(), services(), ps().
使用 Compose 部署到本地引擎
本文鏈接：http://www.tebozhan.com/showinfo-119-2507-0.html使用 Python-on-whales 從 Python 調用 Docker CLI
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