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bubblesoftapps/bubbleupnpserver

bubblesoftapps

官方多架构BubbleUPnP Server镜像,基于OpenJDK Java运行时构建,提供UPnP/DLNA媒体服务及Chromecast转码等功能。

9 次收藏下载次数: 0状态:社区镜像维护者:bubblesoftapps仓库类型:镜像最近更新:1 年前
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BubbleUPnP Server 官方Docker镜像文档

镜像概述与主要用途

BubbleUPnP Server官方多架构Docker镜像基于OpenJDK Java运行时构建,支持多种硬件架构(如amd64、arm64、arm、386等)。该镜像提供UPnP/DLNA媒体服务功能,支持媒体流的转发、转码与跨设备共享,尤其针对Chromecast设备提供GPU硬件加速转码支持。镜像分为默认版本(含GPU转码组件)和nogpu标签版本(不含GPU转码组件,体积更小),适用于不同场景需求。

核心功能与特性

  • 多架构支持:兼容amd64、arm64、arm、386等主流硬件架构。
  • Java运行时:基于OpenJDK Java 17+运行时,确保服务稳定运行。
  • GPU转码支持:
    • Intel QSV(Tiger Lake及以上处理器,通过libvpl实现)
    • VA-API(AMD/NVIDIA GPU,支持Chromecast视频转码)
    • NVIDIA GPU(amd64架构,需额外配置权限)
  • 轻量化选项:提供nogpu标签镜像,移除GPU转码组件,体积减少约50%。
  • 数据持久化:配置文件、日志、缓存文件可存储在主机目录,支持容器更新/重建后数据保留。
  • 灵活配置:通过环境变量USER_JVM_ARGS自定义JVM参数(如内存限制)。
  • 健康检查:内置健康检查机制,支持自定义HTTP端口。

使用场景与适用范围

  • 家庭媒体中心:构建UPnP/DLNA媒体服务,实现跨设备(电视、音响、手机等)媒体流共享。
  • 轻量化部署:无需GPU转码时,使用nogpu镜像减少资源占用。
  • 硬件加速需求:通过Intel/NVIDIA/AMD GPU实现高效Chromecast视频转码。
  • 跨架构环境:在ARM(如树莓派)、x86等不同硬件平台部署统一服务。

使用方法与配置说明

1. 镜像拉取

  • 默认版本(含GPU转码组件):
    bash
    docker pull bubblesoftapps/bubbleupnpserver
    
  • nogpu版本(不含GPU转码组件,体积更小):
    bash
    docker pull bubblesoftapps/bubbleupnpserver:nogpu
    

2. 基础运行命令

bash
docker run -d \
  --name bubbleupnpserver \
  -p 58050:58050 \  # 默认HTTP端口
  -v /path/on/host:/opt/bubbleupnpserver/data \  # 数据持久化(可选)
  bubblesoftapps/bubbleupnpserver

3. 高级配置

  • 自定义JVM参数(如限制内存):
    bash
    docker run -d \
      --name bubbleupnpserver \
      -e USER_JVM_ARGS="-Xmx256m" \  # 限制JVM最大内存256MB
      -p 58050:58050 \
      bubblesoftapps/bubbleupnpserver
    
  • GPU支持配置(以NVIDIA为例): 需添加--group-add参数确保容器访问GPU设备权限,具体配置参考官方文档。

4. Docker Compose配置

参考官方文档提供的可配置docker-compose.yml,支持数据持久化、GPU权限等高级设置。

更新日志

2025年1月17日

  • 修复amd64镜像中AMD GPU的VA-API功能异常问题(用于Chromecast视频转码)。

2025年1月2日

  • 更新基础系统至openSUSE TW20241224
  • 更新Java至OpenJDK v17.0.13
  • 更新x86_64架构FFmpeg至v7.1,编译依赖更新,支持VA-API 1.22.0
  • 文档新增NVIDIA部分--group-add参数说明(对应docker-compose.yml配置),确保容器有权限访问GPU设备。

2024年2月12日

  • 重写官方文档,请查阅重要信息
  • 新增可配置docker-compose.yml,支持Docker Compose部署(见文档)
  • 支持数据文件(配置、日志、缓存)存储在主机目录,实现容器更新/重建后数据持久化(见文档配置方法)
  • 移除ffmpeg setuid root配置,改用--group-add Docker选项允许容器访问GPU设备(见文档)
  • amd64架构添加libmfx-gen1_2包,支持Intel Tiger Lake及以上处理器的QSV功能
  • 更新ffmpeg使用libvpl替代 deprecated的libmfx,确保Intel Tiger Lake及以上处理器QSV支持
  • 修复因缺少awk导致的健康检查异常
  • 基础系统更新至openSUSE TW20240112,OpenJDK更新至v17.0.10

2024年1月16日

  • 新增NVIDIA GPU Chromecast转码支持(amd64架构),参考官方文档的NVIDIA专项部署说明
  • 新增bubblesoftapps/bubbleupnpserver:nogpu镜像,不含Chromecast GPU转码组件,体积减少50%,适用于无需转码场景
  • 移除冗余python依赖,减小镜像体积
  • 基础系统更新至openSUSE TW20240112

2023年12月18日

  • 基础系统更新至openSUSE TW20231217,OpenJDK更新至v17.0.9,VA-API更新至v1.20
  • amd64架构FFmpeg更新至v6.1,编译依赖最新VA-API(libva)v1.20及其他依赖,支持主机libva版本≤1.20的系统QSV和VA-API功能
  • amd64镜像中ffmpeg以setuid root方式运行,确保容器内可访问/dev/dri设备(用于Intel QSV、VA-API的Chromecast GPU转码),修复部分系统中硬件转码权限问题(如/dev/dri设备仅限root或video组访问);BubbleUPnP Server Java进程仍以非特权用户运行

2022年8月18日

  • 基础系统更新至openSUSE TW20220817,OpenJDK更新至v11.0.16,VA-API更新至v1.15
  • amd64架构FFmpeg更新至v5.0,编译依赖VA-API v1.15
  • 新增通过环境变量USER_JVM_ARGS自定义JVM参数,可在docker create或docker run时通过-e设置(例:限制最大内存256MB:-e USER_JVM_ARGS="-Xmx256m")
  • 修复使用-webContextPath命令行选项时健康检查失效问题
  • 文档新增说明:如何禁用容器运行时的周期性磁盘写入(适用于Docker/镜像存储在机械硬盘的场景,避免阻止硬盘休眠)

2022年2月12日

  • arm64、arm、386架构镜像FFmpeg更新至v5.0

2022年2月8日

  • 镜像更新至OpenJDK 11.0.14
  • amd64架构FFmpeg更新至v5.0
  • 修复健康检查在配置文件中自定义HTTP端口(非默认58050)时的兼容性问题
  • 文档更新configuration.xml编辑指南

2021年8月17日

  • 修复VA-API功能异常(Chromecast转码)

2021年7月26日

  • 镜像更新至OpenJDK 11.0.12

2021年4月28日

  • 镜像更新至OpenJDK 11.0.11

2021年4月12日

  • 镜像包含更新的启动器(参考update40更新日志),修复服务软重启时的崩溃和内存泄漏问题

注意事项

  • 详细使用说明(含GPU配置、数据持久化等)请参考官方文档。
  • 无需GPU转码时,推荐使用nogpu标签镜像以减小体积和资源占用。
  • 容器运行前确保主机目录权限正确(如需数据持久化),避免权限不足导致文件读写失败。

镜像拉取方式

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。

轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 bubbleupnpserver 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/bubblesoftapps/bubbleupnpserver:<标签>

使用方法:

  • 登录认证方式
  • 免认证方式

DockerHub 原生拉取命令

docker pull bubblesoftapps/bubbleupnpserver:<标签>

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