【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mytv源码怎么录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。ionic视频模版源码分为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object 类查看源码系统开销,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架构的商城app免费源码最终服务交付形式。
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,收付款源码开发环境,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。
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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。
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安全干货DockerCVE--
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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。
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