
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。
本镜像为ayannah/activemq的分叉版本,针对OpenShift环境优化,基于Java 7运行ActiveMQ 5.4.3开源消息中间件,提供可靠的异步消息传递能力,支持消息队列与主题模式,适用于分布式系统与微服务架构。
-Xms512M -Xmx1G镜像声明/var/lib/activemq为数据卷,建议挂载外部存储以持久化消息数据。
Docker Run命令
bash# 基础部署 docker run --name activemq-instance -p 61616:61616 -p 8161:8161 -d ddmlu/activemq-openshift # 带内存配置的部署 docker run --name activemq-instance -e ACTIVEMQ_OPTS_MEMORY="-Xms512M -Xmx1G" -p 61616:61616 -p 8161:8161 -d ddmlu/activemq-openshift
Docker Compose示例
yamlversion: '3' services: activemq: image: ddmlu/activemq-openshift ports: - "61616:61616" - "8161:8161" environment: - ACTIVEMQ_OPTS_MEMORY=-Xms512M -Xmx1G volumes: - ./activemq-data:/var/lib/activemq
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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