
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。
RabbitMQ Cluster Operator 镜像为官方提供的 Kubernetes Operator 实现,旨在简化 Kubernetes 环境中 RabbitMQ 集群的部署、运维与生命周期管理。通过自定义资源定义(CRD)和控制器,该镜像可自动化处理 RabbitMQ 集群的创建、扩展、升级、故障恢复等操作,适用于需要在容器编排平台中运行高可用消息队列服务的场景。
1. 安装 CRD 与 Operator
通过官方 manifest 部署自定义资源定义及 Operator 控制器:
bashkubectl apply -f https://github.com/rabbitmq/cluster-operator/releases/latest/download/cluster-operator.yml
2. 创建 RabbitMQ 集群
RabbitMQCluster 自定义资源文件(示例:rabbitmq-cluster.yaml):yamlapiVersion: rabbitmq.com/v1beta1 kind: RabbitMQCluster metadata: name: my-rabbitmq-cluster spec: replicas: 3 # 集群节点数量 resources: requests: cpu: 500m memory: 1Gi limits: cpu: 1000m memory: 2Gi service: type: ClusterIP # 服务暴露类型(可选 NodePort/LoadBalancer) rabbitmq: version: "3.12.0" # RabbitMQ 版本 persistence: storageClassName: "standard" # 持久化存储类 size: "10Gi" # 存储容量
bashkubectl apply -f rabbitmq-cluster.yaml
3. 验证部署状态
bash# 查看 RabbitMQ 集群自定义资源 kubectl get rabbitmqclusters # 查看集群 Pod kubectl get pods -l app.kubernetes.io/name=my-rabbitmq-cluster # 查看集群服务 kubectl get services my-rabbitmq-cluster
通过 RabbitMQCluster 资源的 spec 字段可配置集群核心参数,主要包括:
| 参数路径 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
spec.replicas | 集群节点数量 | 3 |
spec.rabbitmq.version | RabbitMQ 版本 | 最新稳定版 |
spec.resources | CPU/内存资源限制与请求 | 无默认限制 |
spec.service.type | 服务暴露类型 | ClusterIP |
spec.persistence | 持久化存储配置 | 禁用 |
spec.ssl | TLS 加密配置 | 禁用 |
spec.users | 自定义用户与权限 | 仅默认管理员 |
spec.persistence)以防止数据丢失kubectl exec 进入节点执行数据备份http://<pod-ip>:15692/metrics 接口实现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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