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该Docker镜像在arm64架构下不包含监控拦截器组件。

下载次数: 0状态:社区镜像维护者:cnfltraining仓库类型:镜像最近更新:5 个月前
让 AI 帮你使用轩辕镜像? · 展开查看说明

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。

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Docker镜像文档

镜像概述和主要用途

该Docker镜像为应用提供基础运行环境,通常包含监控拦截器以支持请求跟踪、性能指标采集等监控功能。请注意,在arm64架构版本中,监控拦截器组件未被包含,相关监控能力将不可用。主要用于部署对监控拦截器无强依赖的应用场景,或在非arm64架构环境中需使用监控功能的场景。

核心功能和特性

  • 基础运行支持:提供应用所需的基础运行环境,确保核心业务逻辑正常执行
  • 监控拦截能力(非arm64):在x86等非arm64架构下,包含完整监控拦截器,支持请求拦截、指标收集、日志增强等功能
  • 架构兼容性:支持x86_64和arm64双架构部署,自动适配不同硬件环境

使用场景和适用范围

适用场景

  • 需在x86架构环境中使用监控拦截功能的应用部署
  • 对监控拦截器无依赖的arm64架构应用部署
  • 需要跨架构统一部署策略的应用场景

不适用场景

  • 必须在arm64架构下使用监控拦截功能的场景
  • 对监控指标采集有强依赖的arm64环境部署

使用方法和配置说明

前提条件

  • Docker Engine 20.10+
  • 目标主机架构为x86_64或arm64

镜像拉取

bash
# 自动匹配当前架构
docker pull [镜像仓库地址]/[镜像名]:latest

# 手动指定x86_64架构(含监控拦截器)
docker pull --platform linux/amd64 [镜像仓库地址]/[镜像名]:latest

# 手动指定arm64架构(不含监控拦截器)
docker pull --platform linux/arm64 [镜像仓库地址]/[镜像名]:latest

容器运行

x86_64架构(含监控拦截器)

bash
docker run -d \
  --name app-container \
  --platform linux/amd64 \
  -p 8080:8080 \
  [镜像仓库地址]/[镜像名]:latest

说明:此模式下监控拦截器自动启用,可通过镜像默认监控端口(通常为9090)访问指标数据

arm64架构(不含监控拦截器)

bash
docker run -d \
  --name app-container \
  --platform linux/arm64 \
  -p 8080:8080 \
  [镜像仓库地址]/[镜像名]:latest

说明:此模式下监控相关端口不会开放,应用仅提供基础功能

注意事项

  • 部署前需确认目标架构及对监控功能的需求,避免架构选择错误导致功能缺失
  • arm64架构下启动后,应用日志中会显示"monitoring-interceptors not loaded"提示,属正常现象
  • 如需在arm64架构下实现监控,需额外部署独立监控代理或使用第三方监控方案

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 node-webserver-avro 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/cnfltraining/node-webserver-avro:<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 cnfltraining/node-webserver-avro:<标签>

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