
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。
Nomad Autoscaler 是 HashiCorp 推出的自动扩缩容工具,专为与 Nomad 调度器集成设计,用于根据预定义策略动态调整 Nomad 作业(Jobs)或客户端节点(Client Nodes)的数量。本镜像为开发(dev)版本,适用于开发、测试环境验证功能;生产环境应使用官方稳定镜像(https://hub.docker.com/r/hashicorp/nomad-autoscaler%EF%BC%89%E3%80%82
主要用途:
job:read、job:update、node:read、node:updatebash# 拉取开发版本(本镜像) docker pull docker.xuanyuan.run/hashicorp/nomad-autoscaler:dev # 生产环境建议使用稳定版 # docker pull docker.xuanyuan.run/hashicorp/nomad-autoscaler:latest
4.3.1 简易启动(连接本地 Nomad 集群)
bashdocker run -d \ --name nomad-autoscaler-dev \ -e NOMAD_ADDR=http://host.docker.internal:4646 \ # Nomad API 地址(宿主机地址) -v $(pwd)/policies:/etc/nomad-autoscaler/policies # 挂载扩缩策略文件目录 hashicorp/nomad-autoscaler:dev
4.3.2 带 ACL 和 TLS 配置的启动
bashdocker run -d \ --name nomad-autoscaler-dev \ -e NOMAD_ADDR=https://nomad-server:4646 \ # Nomad 集群 HTTPS 地址 -e NOMAD_TOKEN=your-nomad-acl-token \ # Nomad ACL Token -e NOMAD_TLS_INSECURE=false \ # 启用 TLS 证书验证 -e NOMAD_CACERT=/etc/nomad/tls/ca.pem \ # TLS CA 证书路径 -v $(pwd)/tls:/etc/nomad/tls \ # 挂载 TLS 证书目录(包含 ca.pem、client.pem、client-key.pem) -v $(pwd)/policies:/etc/nomad-autoscaler/policies \ # 挂载策略文件目录 -v $(pwd)/plugins:/etc/nomad-autoscaler/plugins \ # 挂载外部插件目录(如 Prometheus 插件) hashicorp/nomad-autoscaler:dev \ --config /etc/nomad-autoscaler/config.hcl # 自定义配置文件路径
yamlversion: '3.8' services: nomad-autoscaler: image: docker.xuanyuan.run/hashicorp/nomad-autoscaler:dev container_name: nomad-autoscaler-dev restart: unless-stopped environment: - NOMAD_ADDR=http://nomad-server:4646 # Nomad 集群 API 地址 - NOMAD_TOKEN=${NOMAD_TOKEN} # 从环境变量注入 Nomad ACL Token - LOG_LEVEL=info # 日志级别(trace/debug/info/warn/error) - EVALUATION_INTERVAL=10s # 策略评估间隔(默认 10s) volumes: - ./policies:/etc/nomad-autoscaler/policies:ro # 只读挂载策略文件目录 - ./config.hcl:/etc/nomad-autoscaler/config.hcl:ro # 自定义配置文件 - ./plugins:/etc/nomad-autoscaler/plugins:ro # 插件目录 networks: - nomad-network # 连接到 Nomad 集群所在网络 networks: nomad-network: external: true # 假设 Nomad 集群使用外部网络
4.5.1 环境变量
| 变量名 | 描述 | 默认值 |
|---|---|---|
NOMAD_ADDR | Nomad 集群 API 地址 | http://127.0.0.1:4646 |
NOMAD_TOKEN | Nomad ACL Token(若集群启用 ACL) | 空 |
NOMAD_TLS_INSECURE | 是否禁用 TLS 证书验证(开发环境临时使用,生产环境需设为 false) | false |
NOMAD_CACERT | TLS CA 证书文件路径 | 空 |
NOMAD_CLIENT_CERT | TLS 客户端证书文件路径 | 空 |
NOMAD_CLIENT_KEY | TLS 客户端密钥文件路径 | 空 |
LOG_LEVEL | 日志级别 | info |
AUTOSCALER_CONFIG | 配置文件路径(覆盖默认配置) | /etc/nomad-autoscaler/config.hcl |
4.5.2 核心配置文件(config.hcl)
配置文件使用 HCL 格式,支持详细参数定义,示例:
hcl# 全局配置 log_level = "debug" # 日志级别 plugin_dir = "/etc/nomad-autoscaler/plugins" # 插件目录 evaluation_interval = "10s" # 策略评估间隔 # Nomad 连接配置 nomad { address = "https://nomad-server:4646" token = "your-nomad-acl-token" tls { ca_cert = "/etc/nomad/tls/ca.pem" # CA 证书路径 cert = "/etc/nomad/tls/client.pem" # 客户端证书路径 key = "/etc/nomad/tls/client-key.pem" # 客户端密钥路径 insecure = false # 启用证书验证 } } # 指标采集器配置(Prometheus 示例) metrics "prometheus" { driver = "prometheus" config = { address = "http://prometheus:9090" # Prometheus 地址 timeout = "10s" # 超时时间 } } # 扩缩目标配置(Nomad 作业) target "nomad_job" { driver = "nomad_job" } # 扩缩目标配置(节点池) target "nomad_node_pool" { driver = "nomad_node_pool" }
4.5.3 扩缩策略文件
策略文件定义具体扩缩规则,存放于挂载的 policies 目录(如 /etc/nomad-autoscaler/policies/example-job.hcl),示例:
hcl# Nomad 作业水平扩缩策略示例 scaling "job" { enabled = true min = 2 # 最小实例数 max = 10 # 最大实例数 policy { cooldown = "2m" # 扩缩后冷却时间(避免抖动) evaluation_interval = "30s" # 策略评估间隔 # 基于 Nomad 原生 CPU 指标的检查规则 check "cpu_usage" { source = "nomad" # 指标源(nomad/prometheus/etc.) query = <<EOF sum(nomad_client_allocation_cpu_usage_percent{job_id=~"^example-job$"}) / count(nomad_client_allocation_cpu_usage_percent{job_id=~"^example-job$"}) EOF strategy "target" { target_value = 70.0 # 目标 CPU 使用率(70%) } } # 基于 Prometheus 自定义指标的检查规则(如请求量) check "request_count" { source = "prometheus" query = "sum(rate(http_requests_total{job=\"example-job\"}[5m]))" strategy "threshold" { upper_bound = 1000 # 上限阈值(超过则扩容) lower_bound = 200 # 下限阈值(低于则缩容) step_up = 1 # 每次扩容增加实例数 step_down = 1 # 每次缩容减少实例数 } } } }
docker logs -f nomad-autoscaler-devnomad-autoscaler policy list(需配置 Nomad 连接)policies 目录下的策略文件,Autoscaler 会自动加载(默认每 60s 检查更新)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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