
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。
mCaptcha/cache 是一个基于Redis的模块,核心功能是实现漏桶算法(Leaky Bucket Algorithm),用于流量控制和请求速率限制。该模块可无缝集成到Redis服务器中,为分布式系统提供高效、可扩展的请求频率管理能力,适用于API限流、服务保护等场景。
bashdocker pull mcaptcha/cache
bash# 启动Redis并加载mCaptcha/cache模块 docker run -d \ --name redis-with-mcaptcha-cache \ -p 6379:6379 \ redis:latest \ redis-server --loadmodule /path/to/mcaptcha_cache.so [配置参数]
注:实际使用时需将
/path/to/mcaptcha_cache.so替换为模块在容器内的实际路径,具体可参考GitHub项目文档。
yamlversion: '3' services: redis: image: redis:latest ports: - "6379:6379" volumes: - ./mcaptcha_cache.so:/usr/local/lib/redis/modules/mcaptcha_cache.so command: redis-server --loadmodule /usr/local/lib/redis/modules/mcaptcha_cache.so bucket_capacity=100 leak_rate=10
| 参数名 | 描述 | 默认值 |
|---|---|---|
bucket_capacity | 漏桶容量(最大可容纳请求数) | 100 |
leak_rate | 漏出速率(单位时间内允许通过的请求数) | 10/秒 |
time_unit | 漏出速率的时间单位(支持秒、分钟等) | second |
加载模块后,可通过Redis CLI执行以下命令:
bash# 检查模块是否加载成功 redis-cli MODULE LIST | grep mcaptcha_cache # 对指定键应用漏桶限流 redis-cli MCAPTCHA_CACHE_INCR my_key
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。
来自真实用户的反馈,见证轩辕镜像的优质服务