1.Docker源码安装附内网镜像安装演示
2.DockerMySQL 源码构建 Docker 镜像（基于 ARM 64 架构）
3.容器服务的阅读源码源码深入应用及原理剖析（4）带你了解Docker Compose
4.学习Docker哪本书最好
5.使用 Docker 搭建 Calibre-Web 在线书库
6.Docker 源码分析
Docker源码安装附内网镜像安装演示
系统版本要求源码包下载
官网下载地址（download.docker.com/lin...）
我这里已docker-...tgz该版本做演示
1.下载源码包文件到本地
2.通过远程连接工具（xShell、SecureCRT等将源码包文件上载到服务器自定义目录）
3.解压文件
4.配置docker为service服务
5.添加可执行权限
注：如遇到启动不成功可通过状态查询、分析/var/log/messages/运行日志或直接使用dockerd命令查看错误信息，阅读源码源码如还解决不了建议服务器重启一下在运行docker启动命令
6.配置镜像加速
7.检查安装版本内网下载镜像
注：使用docker pull拉取镜像的分析时候需要网络，但是阅读源码源码项目部署一般都是在内网。内网访问不了外网，分析python项目源码加密运行所以需要在外网环境下把需要的阅读源码源码镜像拉取下来打包，然后拷贝到内网，分析载入到内网的阅读源码源码docker
1.在外网机器上拉取mysql镜像，可以看到外网的分析docker已经拉取了镜像。
2.将镜像打包成tar压缩包
3.将打包好的阅读源码源码mysql镜像包通过远程工具下载到本地
4.拷贝到内网linux服务器并载入docker
docker基础命令使用（扩展）下载镜像：(hub.docker.com/search/官网镜像地址)
docker pull [IMAGE_NAME]:[TAG] #命令格式
docker pull mysql:8.0 #下载mysql8.0镜像（不指定默认下载最新版本）
查看当前镜像版本
docker -v #查看当前安装版本
docker version #查看版本信息
docker info #查看系统信息
docker images #查看当前镜像
docker search 镜像名 #搜索镜像
镜像、容器删除
docker rm 容器ID
docker rm 容器名字
docker rmi 镜像ID
docker rmi 镜像名
docker rmi -f 镜像ID #强制删除
创建网络及数据卷
docker volume create +数据卷名称
docker volume list #查看当前数据卷信息
docker network create -d bridge +网络名称
docker network ls #查看当前网络
docker inspect containername +id #查看容器的分析hash值
启动、关闭容器
docker stop $(docker ps -a | awk '{ print $1}' | tail -n +2) #关闭所有容器
docker start $(docker ps -a | awk '{ print $1}' | tail -n +2) #开启所有容器
杂
docker inspect 容器ID （使用该命令重点关注容器ip） #查看容器/镜像元数据
docker exec #在运行的阅读源码源码容器中执行命令
docker exec -it 容器ID /bin/bash #以交互模式开启伪终端
DockerMySQL 源码构建 Docker 镜像（基于 ARM 架构）
基于 ARM 架构，为避免MySQL版本变化带来的分析额外成本，本文将指导你如何从头构建MySQL 5.7.的阅读源码源码Docker镜像。首先，我们从官方镜像的Dockerfile入手，但官方仅提供MySQL 8.0以上版本的ARM镜像，因此需要采取特殊步骤。 步骤一，使用dfimage获取MySQL 5.7.的原始Dockerfile，注意其原文件中通过yum安装的逻辑不适用于ARM，因为官方yum源缺少该版本的ARM rpm。所以，你需要:在ARM环境中安装必要的依赖
下载源码并安装
修改源码配置以适应ARM架构
编译源码生成rpm文件，结果存放在/root/rpmbuild/RPMS/aarch目录
构建镜像的Dockerfile、docker-entrypoint.sh脚本（解决Kylin V兼容性问题，会在后续文章详细说明）以及my.cnf文件是ATR 指标源码构建过程中的关键组件。虽然原Dockerfile需要调整以消除EOF块的报错，但整个过程需要细心处理和定制化以适应ARM平台。容器服务的深入应用及原理剖析（4）带你了解Docker Compose
一、Docker Compose简介
1.什么是compose
Docker-compose 是一个定义和运行多个 Docker 应用的工具，你可以使用YMAL文件来配置你的服务，然后使用docker-compose 命令，创建和启动、编排所有你配置的服务。
2.compose可以在任何工作环境中使用，生产环境，开发环境，持续集成等等。
3.从logo上可以看出来, 它就是一个管理容器的工( zhang )具( yu ), 我们可以方便的使用它来管理我们的Docker容器, 可以极大程度的简化命令行的复杂操作。
二、Docker Compose 安装
版本：1..0-rc4
1.安装
看到版本信息，说明安装成功。
2.卸载
常见问题： 如果安装完成后，查看版本频繁报错，如下 Cannot open self /usr/local/bin/docker-compose or archive /usr/local/bin/docker-compose.pkg 可使用下面的解决方案 1、切换到/usr/local/bin，删除之前的下载/docker-compose 2、切换到/usr/local/bin执行下面的命令 wget github.com/docker/compo... 3、下载完毕后重命名为docker-compose mv docker-compose-Linux-x_ docker-compose 4、赋权限 5、查看版本成功
三、Compose 核心概念与常用命令
1.Compose 核心概念
模板文件
即 project 包含 service ，service 包含 container
2.Compose模板文件介绍
Compose模板文件格式
Docker Compose 使用 YAML 文件来定义多服务的算卦街 源码应用。
Docker Compose 默认使用文件名 docker-compose.yml。当然，也可以使用 -f 参数指定具体文件
官方提供了一个 yaml Docker Compose 配置文件的标准例子 提示：可以用 .yml 或 .yaml 作为文件扩展名
version：指定 docker-compose.yml 文件的写法格式
replicas
指定运行容器的数量
update_config
mode
replicated 如果服务是replicated（默认)，需要指定运行的容器数量
restart_policy 重启策略
配置容器的重新启动，代替restart
卷标设置与查看
挂载方式对比： 绝对路径：直接挂载到本地，比较直观，但需要管理本地的路径 卷标：简洁，但你不知道数据存在本地什么位置
网络定义
目的：实现网络隔离
docker network create --subnet=..0.0/ frontend
Docker Compose版本
3.Compose常用命令
常用命令汇总
1) docker-compose up
用于部署一个 Compose 应用。 默认情况下该命令会读取名为 docker-compose.yml 或 docker-compose.yaml 的文件。
当然用户也可以使用 -f 指定其他文件名。通常情况下，会使用 -d 参数令应用在后台启动。
2) docker-compose start
启动
3) docker-compose stop
停止 Compose 应用相关的所有容器，但不会删除它们。 被停止的应用可以很容易地通过 docker-compose restart 命令重新启动。
4) docker-compose rm
用于删除已停止的 Compose 应用
它会删除容器和网络，但是不会删除卷和镜像。
5) docker-compose restart
重启已停止的 Compose 应用。 如果用户在停止该应用后对其进行了变更，那么变更的内容不会反映在重启后的应用中
这时需要重新部署应用使变更生效。
6) docker-compose ps
用于列出 Compose 应用中的各个容器。 输出内容包括当前状态、容器运行的命令以及网络端口。
7) docker-compose down
停止并删除运行中的 Compose 应用。 它会删除容器和网络，但是不会删除卷和镜像
8) docker-compose logs web
9) docker-compose build
当你改变本地代码之后，先执行 docker-compose build 构建新的99商源码镜像，然后执行 docker-compose up -d 取代运行中的容器
四、Docker Compose 工作原理
1.Compose 的一次调用流程
1) 首先，用户执行 docker-compose up 命令调用命令行中的启动方法
2) 然后，如果当前宿主机已经存在与该应用对应的容器，docker-compose 则进行行为逻辑判断。如果用户指定可以重新启动已有服务，docker-compose 就会执行 service 模块的容器重启方法，否则就直接启动已有容器。这两种操作的区别在于前者会停止旧的容器，创建并启动新的容器，并把旧容器移除掉。
3) 最后，contaier 模块会调用 docker-py 客户端来执行向 docker daemon 发起创建容器的 POST 请求。
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学习Docker哪本书最好
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提取码:1r9gDocker视频|走进Docker|从Docker到CaaS（一）Docker集群管理介绍|从Docker到CaaS（三）Kubernetes|从Docker到CaaS（六）微服务与CaaS|从Docker到CaaS（二）Docker 容器管理工具|从 Docker 到 CaaS（五）灵雀云部署 Docker 容器|
使用 Docker 搭建 Calibre-Web 在线书库
Calibre 是一款功能强大的电子书库管理工具，支持书籍的便捷管理和格式转换。Calibre-Web 则提供在线访问书库、发送书籍至Kindle、使用阅读器访问书库等服务。python源码注解本篇文章将介绍如何使用 Docker 或源码部署 Calibre-Web。
在使用 Docker 部署 Calibre-Web 之前，需要先安装 Docker。可以通过官方文档中的安装方法完成，包括安装依赖、添加阿里镜像源、列出可用版本以及安装最新版本等步骤。安装成功后，使用命令启动 Docker，并运行 Docker 镜像。
为了部署 Calibre-Web，需要查看可用的 Docker 镜像。常用的镜像有两个选项：technosoft/calibre-web 和 linuxserver/calibre-web。前者自带电子书转换功能，但镜像较大，有 1.5G 左右；后者较为轻量，无电子书转换功能。部署时，还需确保防火墙开放 端口。
创建并运行 Docker 容器，使用命令 `docker run`，并指定参数如 `-d`（后台运行）、`-p`（端口映射）、`-v`（挂载存储卷）等。创建过程中，会从 GitHub 下载文件，速度较慢。当出现 “Launching Calibre-Web” 时，表明服务启动完成。
对于不希望使用 Docker 的情况，可以使用源码部署 Calibre-Web。首先，需要安装 Python3 环境，并从指定链接下载 Calibre-Web 源码。解压后，使用 `pip install -r requirements.txt` 下载必要的包和模块。接着，确保防火墙开放 端口，并启动服务。
完成部署后，通过浏览器访问 Calibre-Web，使用默认用户 `admin` 和密码 `admin` 登录。系统会提示选择数据库位置，将 `metadata.db` 文件（可通过安装的 Windows 版本的 Calibre 创建得到）拷贝到 `/calibre/books/` 目录下，并修改权限。默认情况下，上传书籍的权限被关闭，需要在设置中进行修改。此外，还可以从已有的 Calibre 书库导入书籍或使用 IP:/opds 方式添加书库。
部署 Calibre-Web 后，可以通过 Zhihu On VSCode 等工具进行创作和发布。
Docker 源码分析
本文旨在解析Docker的核心架构设计思路，内容基于阅读《Docker源码分析》系文章后，整理的核心架构设计与关键部分摘抄。Docker是Docker公司开源的基于轻量级虚拟化技术的容器引擎项目，使用Go语言开发，遵循Apache 2.0协议。Docker提供快速自动化部署应用的能力，利用内核虚拟化技术（namespaces及cgroups）实现资源隔离与安全保障。相比虚拟机，Docker容器运行时无需额外的系统开销，提升资源利用率与性能。Docker迅速获得业界认可，包括Google、Microsoft、VMware在内的领导者支持。Google推出Kubernetes提供Docker容器调度服务，Microsoft宣布Azure支持Kubernetes，VMware与Docker合作。Docker在分布式应用领域获得万美元的C轮融资。
Docker的架构主要由Docker Client、Docker Daemon、Docker Registry、Graph、Driver、libcontainer以及Docker container组成。
Docker Client：用户通过命令行工具与Docker Daemon建立通信，发起容器管理请求。
Docker Daemon：后台运行的系统进程，接收并处理Docker Client请求，通过路由与分发调度执行相应任务。
Docker Registry：存储容器镜像的仓库，支持公有与私有注册。
Graph：存储已下载镜像，并记录镜像间关系的数据库。
Driver：驱动模块，实现定制容器执行环境，包括graphdriver、networkdriver和execdriver。
libcontainer：库，使用Go语言设计，直接访问内核API，提供容器管理功能。
Docker container：Docker架构的最终服务交付形式。
架构内各模块功能如下：
Docker Client：用户与Docker Daemon通信的客户端。
Docker Daemon：后台服务，接收并处理请求，执行job。
Graph：存储容器镜像，记录镜像间关系。
Driver：实现定制容器环境，包括管理、网络与执行驱动。
libcontainer：库，提供内核访问，实现容器管理。
Docker container：执行容器，提供隔离环境。
核心功能包括从Docker Registry下载镜像、创建容器、运行命令与网络配置。
总结，通过Docker源码学习，深入了解其设计、功能与价值，有助于在分布式系统实现中找到与已有平台的契合点。同时，熟悉Docker架构与设计思想，为云计算PaaS领域带来实践与创新启发。
深入 Dify 源码，洞察 Dify RAG 核心机制
深入探究Dify源码，揭示RAG核心机制的关键环节 在对Dify的完整流程有了初步了解后，发现其RAG检索效果在实际部署中不尽如人意。因此，针对私有化部署的Dify，我结合前端配置和实现流程，详细解析了技术细节，旨在帮助调整知识库配置或进行定制化开发。Docker私有化部署技术方案
本文重点聚焦于Dify docker私有化部署的默认技术方案，特别是使用Dify和Xinference的GPU环境部署。若想了解更多，可查阅Dify与Xinference的集成部署教程。RAG核心流程详解
Extractor：负责原始文件内容的提取，主要在api/core/rag/extractor/extract_processor.py中实现。分为Dify默认解析和Unstructured解析，后者可能涉及付费，通常Dify解析更为常用。
Cleaner：清洗解析内容，减少后续处理负担，主要基于规则进行过滤，用户可在前端进行调整。
Splitter：文件分片策略，Dify提供自动和自定义两种，影响检索效果。
Retrieval：Dify支持多种检索模式，包括关键词检索和向量数据库检索，向量库的选择对效果有很大影响。
Rerank：对检索结果进行排序，配置Top K和score阈值，但存在设计上的不足。
总结与优化建议
Dify的RAG服务提供了基础框架，但性能优化空间大。通过调整配置，特别是针对特定业务场景，可以改善检索效果。对RAG效果要求高的用户，可能需要进行定制化的二次开发和优化。
