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1.【Docker】MySQL 源码构建 Docker 镜像（基于 ARM 64 架构）
2.Docker 源码分析
3.OpenIM原创IM服务端docker、程序源码、源码源码集群部署 非常实用
4.容器服务的程序深入应用及原理剖析（4）带你了解Docker Compose
5.深入 Dify 源码，洞察 Dify RAG 核心机制

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

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

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

       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pvp王者视频源码能力，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重采样算法源码数据库。

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，域名转发程序源码通过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。

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。影视采集源码cpa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。

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，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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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。