1.【Docker】MySQL 源码构建 Docker 镜像（基于 ARM 64 架构）
2.Docker源码安装附内网镜像安装演示
3.Docker 源码分析
4.纯干货！源码构建Dockfile镜像的使用十三个最佳实践点
5.深入 Dify 源码，洞察 Dify RAG 核心机制
6.技术系列开源之DrawDocker源码略读（一）

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

       基于 ARM 架构，源码为避免MySQL版本变化带来的使用额外成本，本文将指导你如何从头构建MySQL 5.7.的源码Docker镜像。首先，使用逆天源码我们从官方镜像的源码Dockerfile入手，但官方仅提供MySQL 8.0以上版本的使用ARM镜像，因此需要采取特殊步骤。源码

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

       在ARM环境中安装必要的源码依赖

       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

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，levels mod 源码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。乞讨网站源码

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。

纯干货！构建Dockfile镜像的十三个最佳实践点

       编写.dockerignore文件

       在构建镜像时，Docker需要准备上下文，将所有需要的文件收集到进程中。默认上下文包含Dockerfile目录中的所有文件，但实际上并不需要.git目录、.vscode目录、.idea目录等内容。.dockerignore文件的用法与.gitignore类似，可以忽略一些不需要的文件，有效加快构建时间并减少Docker镜像大小。

       样例:

       一个容器只运行单个应用

       从技术角度讲，可以在Docker容器中运行多个进程，但这样做会让你非常痛苦。因此，建议为每个应用构建单独的Docker镜像。

       选择合适的基础镜像

       合适的基础镜像如scratch、busybox、alpine、distroless等，有助于减少镜像大小。找软件源码较小的镜像表示无用程序更少，提高了安全性。

       将多个RUN指令合并为一个

       Docker镜像是分层的，重要知识点包括：现在，将所有RUN指令合并为一个。同时删除apt-get upgrade，因为它会使镜像构建非常不确定。记住，只能将变化频率相同的指令合并在一起，如将node.js安装与npm模块安装放在一起。

       基础镜像和生产镜像的标签不要使用latest

       当镜像没有指定标签时，默认使用latest。这可能导致镜像更新时构建失败。若确实需要最新版基础镜像，使用latest标签；否则，最好指定明确的镜像标签。

       样例：

       每个RUN指令后删除多余文件

       更新apt-get源后，下载、解压并安装软件包，这些文件在运行应用时不需要保存在Docker镜像中。删除它们可以减少镜像大小。

       样例：

       在Dockerfile中删除/var/lib/apt/lists/目录中的文件（由apt-get update生成）。

       设置WORKDIR和CMD

       WORKDIR指令可以设置默认目录，即运行RUN、CMD、ENTRYPOINT指令的地方。CMD指令设置容器创建时执行的默认命令，应将命令写入数组中。

       样例：

       使用ENTRYPOINT时，用exec启动命令（可选）

       在使用entrypoint的脚本中，要使用exec命令运行应用。不使用exec，容器关闭时SIGTERM信号会被bash脚本进程吞没。exec命令启动的进程可以取代脚本进程，确保所有信号正常工作。

       相比ADD，优先使用COPY

       COPY指令用于简单文件拷贝，ADD指令则可以下载远程文件和解压压缩包，相对复杂。

       样例:

       设置默认的网页源码zhuaqu环境变量，映射端口和数据卷

       运行Docker容器时可能需要环境变量。在Dockerfile中设置默认环境变量。同时，应在Dockerfile中设置映射端口和数据卷。

       样例:

       ENV指令指定的环境变量在容器中可用。构建镜像时需要指定的变量，使用ARG指令。

       使用LABEL设置镜像元数据

       使用LABEL指令为镜像设置元数据，例如创建者或描述。弃用了MAINTAINER指令，外部程序如nvidia-docker可能需要com.nvidia.volumes.needed等元数据。

       样例:

       一个镜像可以有多个label。尽可能将多个label合并到一个LABEL指令中，避免构建出低效镜像。

       添加HEALTHCHECK

       运行容器时，使用--restart always选项，当容器崩溃时Docker守护进程会重启容器。HEALTHCHECK指令可以周期性检查容器健康状况，指定命令返回0表示正常，返回1表示异常。

       样例：

       当请求失败时，curl --fail命令返回非0状态。

       合理调整COPY和RUN的顺序

       应将变化最少的部分放在Dockerfile的前面，充分利用镜像缓存。

       样例：

       源代码经常变化，每次构建镜像时都需要重新安装NPM模块。因此，先拷贝package.json，然后安装NPM模块，最后拷贝其余源代码。这样即使源代码变化，也不需要重新安装NPM模块。

       参考文档

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 这九个不同的应用场景，你都用到了吗？

       Docker 是一个开源的容器引擎，能够为任何应用创建轻量级、可移植、自给自足的容器。开发者与系统管理员可以在笔记本上编译测试通过的容器，批量部署于生产环境，包括虚拟机、裸机、OpenStack 集群、云端、数据中心等基础应用平台。容器完全使用沙箱机制，相互之间无任何接口。本文将介绍 Docker 的九种用法，以提升生产力。

       1. 本地依赖（Local Dependency）

       在本地系统快速尝试 Magento 或使用 MySQL？或是尝试大部分开源项目？使用 Docker 可以节省大量时间。它能提升开发效率，快速搭建开发环境。

       2. 搭建环境（Build Environment）

       如果希望构建源码，但发现没有合适的环境，使用 Docker 是个不错的选择。它能将运行环境和配置放入代码中，部署时可在不同环境中使用，降低硬件要求与应用环境之间的耦合度。

       3. 微服务（Microservices）

       微服务架构将一个整体式应用拆分为松耦合的单个服务。使用 Docker 将每个服务打包为镜像，并用 docker-compose 模拟生产环境。虽然实践初期可能费时费力，但长远来看，将产生巨大的生产力。

       4. 自动测试（Automated testing）

       如何编写自动化的集成测试用例？在 Docker 中运行测试用例，将测试用例与镜像紧密运行，编写测试用例时将具有优势。

       5. 部署过程（Deployment process）

       使用 Docker 镜像进行自我部署。许多主流的主机提供商支持托管 Docker，只需设置 Docker，并在指定端口运行镜像。

       6. 持续部署（Continuous Deployment）

       Docker 适合持续集成/持续部署，使用 Docker，持续部署变得简单，新镜像将重新开始。

       7. 多租户环境（Multi-tenancy）

       Docker 在多租户应用中，可以避免关键应用的重写。使用 Docker 为每个租户的应用层多个实例创建隔离环境，简单且成本低廉。

       8. 来自一台机器的多个 APP（Multiple apps from one machine）

       Docker 可管理单台机器上的所有服务。使用文件夹挂载为每个基于数据的 Docker 镜像保留数据。

       9. 扩容 QPS（Scaling QPS）Docker 通过创建另一个容器轻松进行水平扩展。在遇到高峰流量时，Docker 可帮助解决问题，只需添加更多机器并增加负载均衡器背后的容器数量。

OpenIM原创IM服务端docker、源码、集群部署 非常实用

       Open-IM是由IM技术专家打造的开源的即时通讯组件，具备高性能、轻量级、易扩展等特点。开发者通过集成Open-IM组件，并私有化部署服务端，可以快速将即时通讯和实时网络能力集成到自身应用中，确保业务数据的安全性和私密性。

       创始团队由IM高级架构师、weixin IM/WebRTC专家团队组成，致力于用开源技术创造服务价值，打造轻量级、高可用的IM架构。开发者只需简单调用SDK，即可在应用内构建多种即时通讯及实时音视频互动场景。

       作为核心业务数据，IM的安全性至关重要。OpenIM开源以及私有化部署让企业能更放心使用。在IM云服务商收费高企的今天，如何让企业低成本、安全、可靠接入IM服务，是OpenIM的历史使命，也是我们前进的方向。

       了解更多原创文章：如果您有兴趣可以在文章结尾了解到更多关于我们的信息，期待着与您的交流合作。

       如图所示，表示正常启动。

       Open-IM-Server依赖五大开源组件：Etcd、MySQL、MongoDB、Redis、Kafka，在使用源码部署Open-IM-Server前，请确保五大组件已安装。如果没有安装以上组件，建议使用上文的docker部署。

       1.克隆项目2.修改config.yaml，配置五大组件的连接参数

       保存config.yaml退出即可。

       每种RPC数量默认为1，如果需要调整RPC数量，修改config.yaml中的配置项rpcport对应的port信息，port个数代表对应rpc服务的进程数。比如openImUserPort: [,]表示本机会启动两个open_im_user，port分别为,

       如图所示，表示正常启动。

       本小节主要讲解通过源码方式如何部署Open-IM-Server集群。

       （1）在集群的每台机器（比如A、B两台机器）上执行源码部署。

       （2）A、B机器都提供了IM能力，在nginx做一个路由转发即可。

       OpenIM github开源地址：

       OpenIM官网：

       OpenIM官方论坛：

       我们致力于通过开源模式，为全球企业/开发者提供简单、易用、高效的IM服务和实时音视频通讯能力，帮助开发者降低项目的开发成本，并让开发者掌控业务的核心数据。