
如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具,协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题,请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可:
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求:
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前,不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式,不推荐豆包 AI;Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接,或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链,可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新,复制内容可能过期,建议定期检查。
一个跨多个Docker容器运行的简单分布式应用。
下载适用于Mac或Windows的Docker Desktop。Docker Compose将自动安装。在Linux上,请确保您拥有最新版本的Compose。
Linux栈使用Python、Node.js、.NET Core(或可选Java),Redis作为消息队列,Postgres作为存储。
如果您使用Windows版Docker Desktop,可以通过切换到Linux容器来运行Linux版本,或运行Windows容器版本。
在当前目录中运行:
docker-compose up
应用将运行在http://localhost:5000,结果页面在http://localhost:5001。
或者,如果您想在Docker Swarm上运行,首先确保您有一个swarm。如果没有,请运行:
docker swarm init
创建swarm后,在当前目录运行:
docker stack deploy --compose-file docker-stack.yml vote
应用的另一个版本使用基于Nano Server的Windows容器。此栈运行在.NET Core上,使用NATS作为消息队列,https://github.com/pingcap/tidb%E4%BD%9C%E4%B8%BA%E5%AD%98%E5%82%A8%E3%80%82
您可以通过以下命令从源代码构建:
docker-compose -f docker-compose-windows.yml build
然后使用以下命令运行应用:
docker-compose -f docker-compose-windows.yml up -d
或者在Windows swarm中,运行
docker stack deploy -c docker-stack-windows.yml vote
应用将运行在http://localhost:5000,结果页面在http://localhost:5001。
k8s-specifications文件夹包含投票应用服务的yaml规范文件。
首先创建vote命名空间:
$ kubectl create namespace vote
运行以下命令创建部署和服务对象:
$ kubectl create -f k8s-specifications/ deployment "db" created service "db" created deployment "redis" created service "redis" created deployment "result" created service "result" created deployment "vote" created service "vote" created deployment "worker" created
投票界面将在集群的每个主机的31000端口上可用,结果界面在31001端口上可用。
!架构图
投票应用每个客户端仅接受一次投票。如果已从某个客户端提交投票,则不会再记录该客户端的投票。
这并不是一个架构完善、设计完美的分布式应用示例……它只是一个简单示例,展示了您可能会遇到的各种类型的组件和语言(队列、持久化数据等),以及如何在Docker中进行基本处理。
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本,请访问 标签列表页面。
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