1.【Docker】MySQL 源码构建 Docker 镜像（基于 ARM 64 架构）
2.深入 Dify 源码，源码研究洞察 Dify RAG 核心机制
3.Docker 源码分析
4.容器服务的源码研究深入应用及原理剖析（4）带你了解Docker Compose
5.技术系列开源之DrawDocker源码略读（一）
6.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

【Docker】MySQL 源码构建 Docker 镜像（基于 ARM 64 架构）

       基于 ARM 架构，为避免MySQL版本变化带来的源码研究额外成本，本文将指导你如何从头构建MySQL 5.7.的源码研究Docker镜像。首先，源码研究我们从官方镜像的源码研究隐私政策网址源码Dockerfile入手，但官方仅提供MySQL 8.0以上版本的源码研究ARM镜像，因此需要采取特殊步骤。源码研究

       步骤一，源码研究使用dfimage获取MySQL 5.7.的源码研究原始Dockerfile，注意其原文件中通过yum安装的源码研究逻辑不适用于ARM，因为官方yum源缺少该版本的源码研究ARM rpm。所以，源码研究你需要:

       在ARM环境中安装必要的源码研究依赖

       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

       构建镜像的源码研究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。

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。小程序 源码工具分为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。

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配资系统 源码系统开销，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架构的源码时代的学费最终服务交付形式。

       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。

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，socket编程c源码开发环境，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。

       PS：如果本文对您有帮助，请关注我们的公众号：黑马 架构师还有B站号：博学谷（持续更新优质技术讲解视频） 欢迎和我们一起讨论学习哦 ^-^ ~

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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。

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。

如何学习Docker

       å¦‚何学习Docker

       å¯¹äºŽåœ¨æ ¡å­¦ç”Ÿè€Œè¨€ï¼Œåº”该如何去学习docker？毕竟学校没有具体的应用需求作为引导，所以应该如何去研究Docker？还有，Docker的源代码有没有必要去研究？

       é¦–先我说明下，我是一位在浙江大学VLIS实验室云计算项目组的学生，使用过Docker，研究过Docker及其源码，也定制过Docker。

       å¯¹äºŽå­¦ç”Ÿå¦‚何学习Docker，我认为首先要看一下学生个人的知识背景、能利用的资源资源、以及个人兴趣和发展方向。

       1.学习Docker，如果没有云计算的基本知识，以及内核的基本知识，那么学习并理解起来会稍吃力。作为容器，Docker容器的优势在哪，不足在哪，最好了解容器的实现是怎样的（简单了解）；拥有镜像管理，Docker又该如何体现软件开发，集成，部署，发布，再迭代的软件生命周期管理优势。以上两点我认为最为关键，有这两方面的认识势必会对之后的工作帮助巨大。

       2.关于学习资源，起码的硬件设施总是要有的。Docker及其生态的发展很快，不使用纯理论肯定收效甚微。另外，资源还包括Docker官方，各大电子媒体平台，技术论坛，开源社区等，往往大拿的观点能点破自己的困惑，或者让自己知道哪方面的认识还很欠缺，以及让自己少走很多的弯路。

       3.个人兴趣的话，归结为强扭的瓜不甜。起码应该认同Docker的设计价值，以及Docker的未来潜力，当然有依据的批判Docker并带动大家的思考，也是深切关注的表现。

       4.个人发展方向，我认为如果需要把Docker当作软件生命周期管理工具的话，那用好Docker最为重要，API及命令的理解与使用是必需的。如果专注系统设计方面，那么除Docker以上的知识与经验之外，若有Docker源码的学习与理解，那么这些肯定会让你的Docker水平提高一个层次。

       -- 8 0

       xds

       å­¦ä¹ Docker，最大的好处是跟进新技术发展方向。我觉得在校生应该没有多少硬性需求在Docker的研究上，这也是为什么学校没做具体应用要求的原因。最实际的做法是看一些Docker使用案例，自己实践出一些经验应该会再以后的社会实践中起到作用。

       ç ”究docker的源代码，应该到你下定决心从事云计算方面的事业或者研究，那么你就需要以研究者的身份去做仔细的源码分析的工作。

       -- 3 0

       åˆ˜å‹ƒGTDer

       æˆ‘作为参加工作的过来人来说，我认为只有你真正参加工作后，在工作中学习跟有意义，毕竟Docker知识云计算其中的一个软件平台而已，说不来等你毕业了，新的技术出现Docker不一定是唯一选择。

       ä½œä¸ºå­¦ç”Ÿäº†è§£æ–°æŠ€æœ¯ç¡®å®žæ— å¯åŽšéžï¼Œä¸€å®šè¦èƒ½æŠŠç†è®ºè½¬åŒ–为生产力才是正道。

       -- 3 0

       9lives - 爱生活，爱云计算。

       å­¦ä¹ ä»»ä½•ä¸€ä¸ªå¼€æºæ–°æŠ€æœ¯ï¼Œé¦–先问自己几个问题：

       1. 为什要学习它？

       2. 学习它需要了解哪些相关知识点？

       3. 如何快速学习？

       4. 该技术的使用场景是什么？

       æ‹¿æˆ‘个人的学习经验来举例（本人之前比较了解OpenStack）

       ä¸ºä»€è¦å­¦ä¹ docker？

       å›žç­”：

       docker是轻量级虚拟化技术，docker使linux容器技术的应用更加简单和标准化

       docker的速度很快,容器启动时毫秒级的

       docker将开发和运维职责分清

       docker解决了依赖地狱问题

       docker支持几乎所有操作系统

       docker有着飞速发展的生态圈

       å¾ˆå¤šIT巨头逐渐加入和支持

       å­¦ä¹ å®ƒéœ€è¦äº†è§£å“ªäº›ç›¸å…³çŸ¥è¯†ç‚¹ï¼Ÿ

       å›žç­”：

       äº‘计算概念相关（restapi, 微服务，OpenStack）

       Linux 系统管理（软件包管理，用户管理，进程管理等）

       Linux 内核相关（Cgroup, namespace 等）

       Linux 文件系统和存储相关（AUFS，BRFS,devicemapper 等）

       Linux 网络（网桥，veth,iptables等）

       Linux安全相关（Appmor,Selinux 等）

       Linux进程管理（Supervisord,Systemd etc)

       Linux容器技术（LXC等）

       å¼€å‘语言（Python, GO,Shell 等）

       3.如何快速学习？

       å›žç­”：个人体会最好有一个实际的需求或项目来边实践边学习，入门可以参考（第一本docker书）写的不错，非常适合入门。除此之外，阅读牛人的blog比如官方blog /

       BTW: 熟读docker文档

       -- 0 0

       tuxknight

       æ¥¼ä¸Šå„位说的都很好，我再补充一点：

       æ‰¾ä»½ç›¸å…³çš„实习工作

       -- 0 0

       lancer

       å·¥ä½œå’Œç ”究是两个方向我个人认为，工作需要通过你的实际效能为企业带来经济效益，而研究的话可以专注某个点。但是研究离不开工作，因为工作可以让你更好的理会技术带来的价值，以及如何提供更好的服务，用户使用场景需要那些技术的突破。有了这些认识，然后更加专注的研究某个技术点，这样或许可以说技术和商业是分不开的。

       -- 0 0

       ç»¿å‰‘色影

       docker现在十分火热，值得学习一下。

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。