
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。
本镜像包含一个轻量的RabbitMQ生产者应用,基于Java 11和Maven 3.6.3构建,核心功能是向RabbitMQ的hello队列发送指定数量的消息,适用于快速验证RabbitMQ服务的消息接收能力或学习消息队列基础使用。
hello队列发送自定义数量的消息可通过以下环境变量调整应用参数:
NUM_OF_MESSAGES: 需要发送的消息数量(默认值:10)RABBITMQ_HOST: RabbitMQ服务的IP或域名(默认值:localhost)RABBITMQ_PORT: RabbitMQ服务的端口(默认值:5672)bashdocker run -e RABBITMQ_HOST=192.168.1.100 -e NUM_OF_MESSAGES=50 docker.xuanyuan.run/nakamasato/rabbitmq-producer
yamlversion: '3.8' services: rabbitmq: image: rabbitmq:3.12-management ports: - "5672:5672" # 消息通信端口 - "***:***" # 管理界面端口 volumes: - rabbitmq_data:/var/lib/rabbitmq producer: image: nakamasato/rabbitmq-producer environment: - RABBITMQ_HOST=rabbitmq - NUM_OF_MESSAGES=100 depends_on: - rabbitmq volumes: rabbitmq_data:
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