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。
本镜像为官方sysbench Docker镜像,基于openEuler构建,由openEuler CloudNative SIG维护。sysbench是一款基于LuaJIT的可编写脚本多线程基准测试工具,最常用于数据库基准测试,也可创建不涉及数据库服务器的任意复杂工作负载。本仓库可免费使用,无每用户速率限制。
每个sysbench Docker镜像的标签由sysbench版本和基础镜像版本组成,具体信息如下:
| 标签 | 当前版本 | 支持架构 |
|---|---|---|
| 1.0.20-oe2403sp1 | sysbench 1.0.20 基于 openEuler 24.03-LTS-SP1 | amd64, arm64 |
根据需求选择对应的{Tag},从Docker拉取openeuler/sysbench镜像:
bashdocker pull openeuler/sysbench:{Tag}
可启动带交互式shell的容器来使用sysbench:
bashdocker run -it --rm openeuler/sysbench:{Tag} bash
测量CPU在多线程负载下可执行的算术运算(计算素数)能力。
示例:
bashsysbench cpu --cpu-max-prime=20000 --threads=4 run
参数说明:
--cpu-max-prime=20000:定义要计算的最大素数,值越高CPU负载越重--threads=4:工作线程数,可根据物理CPU核心数设置run:执行测试通过持续读写内存块来测量系统内存带宽。
示例:
bashsysbench memory --memory-block-size=1M --memory-total-size=10G run
参数说明:
--memory-block-size=1M:每次读写的内存块大小,默认1k--memory-total-size=10G:总数据传输量,值越大结果越稳定run:执行测试如有任何问题或需要使用特定功能,请在openeuler-docker-images提交issue或pull request。
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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