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.的源码源码视频源码编译教程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金钻付费源码能力，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ce自带辅助源码数据库。

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，数字副图源码通过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。responsebody注解的源码在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。