1.dockerԴ?源码?????
2.技术系列开源之DrawDocker源码略读（一）
3.浅析源码 golang kafka sarama包(一)如何生产消息以及通过docker部署kafka集群with kraft
4.安全干货DockerCVE-2018-6552
5.DockerMySQL 源码构建 Docker 镜像（基于 ARM 64 架构）
6.Docker 源码分析

dockerԴ??????

       深入探究Dify源码，揭示RAG核心机制的剖析关键环节

       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。源码因此，剖析针对私有化部署的源码Dify，我结合前端配置和实现流程，剖析c源码 findpeaks详细解析了技术细节，源码旨在帮助调整知识库配置或进行定制化开发。剖析

       Docker私有化部署技术方案

       本文重点聚焦于Dify docker私有化部署的源码默认技术方案，特别是剖析使用Dify和Xinference的GPU环境部署。若想了解更多，源码可查阅Dify与Xinference的剖析集成部署教程。

       RAG核心流程详解

       Extractor：负责原始文件内容的源码提取，主要在api/core/rag/extractor/extract_processor.py中实现。剖析分为Dify默认解析和Unstructured解析，源码后者可能涉及付费，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，向量库的检测微信被删源码软件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，燃烧意志手游源码下载由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。人像分割小程序源码网站工具栏包含菜单、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。

浅析源码 golang kafka sarama包(一)如何生产消息以及通过docker部署kafka集群with kraft

       本文将深入探讨Golang中使用sarama包进行Kafka消息生产的过程，以及如何通过Docker部署Kafka集群采用Kraft模式。首先，我们关注数据的生产部分。

       在部署Kafka集群时，我们将选择Kraft而非Zookeeper，通过docker-compose实现。集群中，理解LISTENERS的含义至关重要，主要有几个类型：

       Sarama在每个topic和partition下，会为数据传输创建独立的goroutine。生产者操作的上海教学直播系统源码在哪起点是创建简单生产者的方法，接着维护局部处理器并根据topic创建topicProducer。

       在newBrokerProducer中，run()方法和bridge的匿名函数是关键。它们反映了goroutine间的巧妙桥接，通过channel在不同线程间传递信息，体现了goroutine使用的精髓。

       真正发送消息的过程发生在AsyncProduce方法中，这是数据在三层协程中传输的环节，虽然深度适中，但需要仔细理解。

       sarama的架构清晰，但数据传输的核心操作隐藏在第三层goroutine中。输出变量的使用也有讲究：当output = p.bridge，它作为连接内外协程的桥梁；output = nil则关闭channel，output = bridge时允许写入。

安全干货DockerCVE--

       cve--

       此漏洞未有公开分析，唯一的参考是长亭在滴滴安全大会的PPT，信息简略，仅在完成利用后发现一些未注意到的细节。漏洞基于条件竞争，主要影响未修复版本的is_same_as函数，通过特殊方法使其不执行正常逻辑，继续往下执行。

       源码分析

       展示了is_same_as源码，以及修复前后版本的对比。apport源码位于2..9版本，追踪源码找到更改过的pid进入get_pid_info，贴出源码。

       apport为ubuntu程序，用于处理程序崩溃信息，配置文件如/sys/kernel/core_pattern影响生成core文件的命名方式。核心是确定生成的core文件路径，以及内核coredump.c传入的参数。

       核心配置文件为/sys/kernel/core_uses_pid，值为1代表生成的core文件带.pid，0代表不带。同时，/proc/sys/kernel/pid_max限制最大pid值，影响核心循环计数。logrotate配置用于日志管理。

       在Ubuntu .中，apport与漏洞版本差异大，选择替换整个apport文件。遇到程序不运行问题，可能涉及core_pattern配置。通过日志分析发现入参多了一个%E，删去后程序恢复正常。

       逃逸步骤

       利用条件竞争绕过分支，首先kill对应pid，然后通过大量fork等待创建进程，占用pid。利用docker内进程路径控制物理机中core生成路径。生成core前检查ulimit -c，限制core文件大小，设置ulimit -c unlimited。

       逃逸第二步

       通过logrotate定时任务触发执行core中的指令，将想运行的指令写成字符串形式，保存在core文件中。使用logrotate格式编写命令，确保成功执行。手动触发logrotate命令，监听对应端口以获取返回结果。

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。

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。