1.代码审计之远程调试方法介绍
2.Docker源码安装附内网镜像安装演示
3.DockerMySQL 源码构建 Docker 镜像（基于 ARM 64 架构）
4.MySQL 调试环境搭建：VSCode + Docker
5.StarRocks Docker 开发环境搭建指南
6.深入 Dify 源码，源码洞察 Dify RAG 核心机制
代码审计之远程调试方法介绍
在进行代码审计时，调试远程调试成为了高效验证漏洞存在的源码关键工具。本文将介绍几种远程调试方法，调试旨在减少环境搭建的源码时间成本，加快审计流程。调试sq网站源码 Docker远程调试：Docker为远程调试提供了一种省时的源码选择。以数据可视化工具DataEase为例，调试我们首先需要在Docker容器内导出完整jar文件。源码在IDEA中新建项目并添加jar依赖，调试解压后将文件添加至依赖关系中。源码接着配置IDEA环境进行远程调试，调试通过复制Docker启动命令，源码稍作修改添加调试参数，调试实现与IDEA的源码通信。若已有源码，直接在IDEA设置调试配置即可。 修改配置文件的调试：针对需要修改容器内配置文件的情况，以Elasticsearch为例。在DockerDesktop中，编辑配置文件以添加IDEA中的jvm调试参数。同时，通过docker参数将容器内端口转发至IDEA监听端口，确保调试过程中的通信。 Vscode远程调试：配合Remote SSH插件，Vscode支持远程连接服务器进行调试。新建远程连接并打开代码目录，设置断点后启动调试。需在launch.json文件中配置解释器路径，以实现正常调试。 GoLand远程调试：GoLand提供强大的Go语言开发环境，远程调试前需准备对应源码，并通过Run>Edit Configurations添加远程调试配置。远程服务器上安装dlv，使用其启动目标文件并触发断点，完成调试。vc颜色识别源码 Eclipse远程调试：Eclipse作为Java开发的主流工具，可通过插件支持远程调试。部署war包至远程服务器，开启相应端口，修改catalina.sh文件以添加调试端口参数。配置远程调试参数，连接服务器并设置断点，实现正常调试。 通过这些远程调试方法，代码审计人员能够更高效地运行代码，验证漏洞，从而加速审计进程。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、/var/log/messages/运行日志或直接使用dockerd命令查看错误信息，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拉取镜像的时候需要网络，但是项目部署一般都是在内网。内网访问不了外网，所以需要在外网环境下把需要的镜像拉取下来打包，然后拷贝到内网，载入到内网的docker
1.在外网机器上拉取mysql镜像，可以看到外网的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版本变化带来的额外成本，本文将指导你如何从头构建MySQL 5.7.的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源缺少该版本的网页生成pdf源码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。MySQL 调试环境搭建：VSCode + Docker
搭建 MySQL 调试环境，选择基于 Docker 的 CentOS 环境，结合 VSCode 和 gdb 是一个不错的选择。以下步骤详细介绍了如何实现这一目标。
首先，下载并安装 Docker Desktop。进入 Docker Desktop 设置，允许宿主机目录映射到容器中，设置为 /opt/data/docker。然后，在宿主机执行命令，创建并运行 Docker 容器，连接容器中的 MySQL 时需要进行端口映射。
安装 VSCode 扩展，包含宿主机 Docker 扩展和容器中需要的 C/C++ 扩展以及 CMake Tools 扩展。使用 VSCode 连接到之前创建的 Docker 容器，通过 C/C++ 扩展配置调试。
为了准备编译，首先使用命令进入 mysql 容器，然后执行下载源码和安装依赖的命令。在容器中进行编译，创建 .vscode 目录并新建 settings.json 文件，设置 cmake.parallelJobs 控制并发线程数，以加快编译速度。如果遇到编译错误，可以调整 cmake.parallelJobs 值或在 Docker Desktop 中增加容器资源。
进行 CMake 配置，生成 Makefile 文件。股东分红系统源码选择编译器，如果配置过程中出现错误，解决错误后删除 CMakeCache.txt 文件，重新执行 CMake 配置步骤。编译服务端和客户端可执行程序，使用 CMake：生成目标命令。
环境初始化完成后，使用 VSCode 调试。首先创建 launch.json 文件，配置调试参数。启动调试后，通过容器中的 mysql 客户端可执行程序连接 MySQL，然后在代码中设置断点并执行 SQL，利用 gdb 命令查看运行时信息和调用栈。
通过 VSCode + Docker 调试 MySQL，可以实现高效、直观的代码调试，解决在 Mac 上使用 gdb 调试时的不顺畅问题。希望本文的介绍对搭建 MySQL 调试环境的读者有所帮助，如果在搭建过程中遇到问题，欢迎在留言区交流分享解决方案。
StarRocks Docker 开发环境搭建指南
在构建StarRocks Docker开发环境时，首先需要了解StarRocks与Apache Doris之间的关联，因为它们有共同的起源。Doris的开发环境搭建相对简单，FE部分使用Java，通过IDEA进行开发环境配置，即使在Mac M1上也能运行。然而，BE部分由C++编写，编译thirdparty可能是个挑战，因此Docker成为统一开发环境的选择。
在选择Docker开发的利弊时，优点包括镜像的维护和时效性，通过GitHub仓库d/starrocks-docker-dev:main获取，水果超市java源码其默认ssh配置为root用户，密码为xxx，端口为。Dockerfile允许修改ssh密码、端口和gcc-mold的clone地址。务必在本地设置~/.m2目录存储Maven下载的jar包和StarRocks源码目录，以保持代码和依赖的持久性。
要开始使用，执行sudo docker pull命令拉取镜像，启动时请确保不要改动映射到容器的特定路径，如/root/starrocks和/root/.m2。FE调试通过修改start_fe.sh脚本中的启动命令，启用IDEA的远程Debug功能，端口号为。BE调试则需替换start_be.sh脚本，开启tui模式的gdb，或者使用gdbserver结合Clion的Remote GDB功能。
关于调试，FE和BE的具体步骤已在上述脚本中给出。最后，对于镜像问题或改进意见，欢迎反馈。
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。技术系列开源之DrawDocker源码略读（一）
本文由神州数码云基地团队整理撰写，若需转载，请注明出处。本文将简要解析开源图形化工具“神笔马良”（DrawDocker）的设计引擎和设计试图视角功能，以供后续开发者参考。分析基于年月日的master分支代码，读者应依据实际情况进行判断。
项目包含侧栏、画布和右侧格式栏，以及上方工具栏。侧栏提供搜索图形、便笺本、自定义Kubeapps组件栏、更多图形按钮等功能。其中，搜索图形功能通过关键字实现，由Sidebar对象的addSearchPalette方法控制。便笺本功能则用于保存临时图形模板，自定义Kubeapps组件栏则能展示并生成自定义应用组件。Kubeapps应用组件栏显示所有应用组件模板，通过读取kubeappsPalette.json文件的数据，创建包含图形、应用名、chart名和chart地址等信息的应用组件。
创建新的组件栏需新增添加面板方法，并在初始化时调用。更多图形方法位于MoreShapesDialog中，新建的组件栏需添加至条目中才能在“更多图形”中显示。自定义属性或格式图形模板需在shapes和stencils目录下创建相应文件。
画布部分主要由mxGraph对象实现，提供选中、获得样式等功能。右侧格式栏提供绘图、样式、文本、调整图形和安装参数栏，依据选中状态动态显示。样式栏显示图形属性及其值，若为Kubeapps图形，显示应用名、安装状态等。安装参数栏显示安装或删除按钮等。工具栏包含菜单、撤销、重做、删除、重命名、保存、语言等功能，通过Actions、EditorUi等对象实现。
如需改进安装功能，可在Actions对象中修改或定义新动作，甚至在AppController.java文件中调整。项目已开源在GitHub，有兴趣的开发者可自行探索和优化。
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。
使用docker安装qemu-user-static(附制作镜像源码)
使用 Docker 安装 QEMU-USER-STATIC 解决跨架构模拟问题
背景：在一些发行版上可能缺乏或提供过时的 QEMU-USER-STATIC 版本，导致在特定架构下的使用不便。利用内核的 binfmt_misc 功能，通过 Docker 容器实现 QEMU-USER-STATIC 的安装，解决发行版支持不足的问题。
传统方案仅支持 x 架构下的模拟，对于其他架构如 ARM 或 RISC-V 的模拟支持有限。为此，作者设计了 xfan/qemu-user-static 项目，旨在提供更广泛的架构支持。
项目优势：基于 Ubuntu 的广泛架构支持，构建容器镜像，无需特定系统即可在容器中全局启用 QEMU-USER-STATIC 功能。目前支持多种主机架构，依赖于 Ubuntu 软件包的架构支持。
使用方法：通过 Docker 镜像安装 QEMU-USER-STATIC，实现跨架构的程序模拟，如在 x_ 下模拟 ARM 或 MIPS 架构的 busybox，或在 ARM 上执行 RISC-V 容器。
构建脚本获取：访问相应页面获取构建脚本，实现自定义和扩展容器镜像功能。
