
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KEDA(Kubernetes Event-Driven Autoscaling)的外部扩展器,针对Celery Redis Broker提供负载驱动的自动扩缩容能力。它解决了传统队列长度扩缩的滞后问题,通过负载指标提前调整worker数量,更好地应对峰值负载场景。
(活跃任务+队列长度)/可用worker的负载指标触发扩缩,避免队列堆积。@celeryd_init.connect将信息注入心跳;KCS_WORKER_QUEUE_MAP映射worker hostname到队列和并发。| 名称 | 描述 | 默认值 |
|---|---|---|
| KCS_LOG_LEVEL | 日志级别(panic/fatal/error/warn/info/debug/trace) | info |
| KCS_WORKER_STALE_TIME | 标记worker失效的时间(秒) | 10 |
| KCS_WORKER_CLEANUP_INTERVAL | 清理失效worker的间隔(秒) | 5 |
| KCS_WORKER_QUEUE_MAP | 手动映射格式:标识符:队列1,队列2:并发;... | - |
| KCS_REDIS_TYPE | Redis类型(standalone/sentinel) | standalone |
| KCS_REDIS_SERVER | Redis地址(host:port,多地址用逗号分隔) | localhost:6379 |
| KCS_REDIS_DB | Redis数据库编号 | 0 |
| KCS_REDIS_PASSWORD | Redis密码 | - |
| KCS_REDIS_TLS_ENABLED | 是否启用TLS连接 | False |
bashdocker run -d -p 6000:6000 \ -e KCS_LOG_LEVEL=info \ -e KCS_REDIS_SERVER=redis-host:6379 \ -e KCS_WORKER_QUEUE_MAP="email-worker:emails:1;notifications-worker:notifications:2" \ jerbob92/keda-celery-scaler:latest
1. 扩展器Deployment
yamlapiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: keda-celery-autoscaler labels: component: keda-celery-autoscaler spec: replicas: 1 selector: matchLabels: component: keda-celery-autoscaler template: metadata: labels: component: keda-celery-autoscaler spec: containers: - name: keda-celery-autoscaler image: "jerbob92/keda-celery-scaler:latest" env: - name: KCS_LOG_LEVEL value: "info" - name: KCS_REDIS_SERVER value: "redis-service.default.svc.cluster.local" - name: KCS_WORKER_QUEUE_MAP value: "email-worker:emails;notifications-worker:notifications" ports: - containerPort: 6000 name: scaler-port
2. 扩展器Service
yamlapiVersion: v1 kind: Service metadata: name: keda-celery-autoscaler spec: ports: - port: 6000 targetPort: scaler-port name: scaler-port selector: component: keda-celery-autoscaler
3. KEDA ScaledObject
yamlapiVersion: keda.sh/v1alpha1 kind: ScaledObject metadata: name: email-worker-scaler spec: scaleTargetRef: name: email-worker pollingInterval: 5 cooldownPeriod: 300 minReplicaCount: 5 maxReplicaCount: 15 triggers: - type: external metadata: scalerAddress: "keda-celery-autoscaler.default.svc.cluster.local:6000" queue: "emails" scaleLoadValue: "70" # 负载达70%时扩缩 metricType: Value
本镜像基于MIT许可证开源。
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