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。
本镜像已迁移至 quay.io/debezium/zookeeper。
Zookeeper 是分布式协调与共识服务,在Debezium中被Kafka用于协调各Kafka broker的可用性和职责。其可靠性通过多Zookeeper进程集群实现,因采用仲裁机制,生产环境通常需奇数个节点(3或5个)。
Debezium是分布式平台,可将现有数据库转换为事件流,使应用能快速响应数据库行级变更。它构建于Kafka之上,提供Kafka Connect兼容连接器以监控特定数据库管理系统。Debezium将数据变更历史记录到Kafka日志,确保应用停止重启后可消费所有遗漏事件,保障事件处理的准确性和完整性。
运行Debezium需Zookeeper、Kafka及Debezium连接器服务。简单评估和实验可在单主机运行所有服务;生产环境需多实例部署以确保性能、可靠性、复制和容错,可通过OpenShift等平台管理多主机Docker容器。但Kafka在Docker容器中运行有局限性,高吞吐量场景建议按Kafka文档在专用硬件上部署。
本镜像用于运行Kafka broker所需的一个或多个Zookeeper实例。单实例场景默认配置通常足够(适合评估和演示),多实例需通过环境变量配置。
使用以下命令启动Zookeeper实例:
bash$ docker run -it --name zookeeper -p 2181:2181 -p 2888:2888 -p 3888:3888 debezium/zookeeper
zookeeper的容器,前台运行并附加控制台以显示输出和错误信息。-it替换为-d,日志可通过docker logs查看:
bash$ docker logs --follow --name zookeeper
连接运行中的Zookeeper实例并显示状态:
bash$ docker run -it --rm debezium/zookeeper status
--rm确保容器立即删除,可多次执行。启动Zookeeper命令行界面(CLI)连接运行中的实例:
bash$ docker run -it --rm debezium/zookeeper cli
--rm确保容器立即删除,可多次执行。SERVER_ID1(仅适用于非复制、非容错的单节点独立服务器)。SERVER_COUNT1(仅适用于单节点独立服务器)。LOG_LEVELINFO(默认)、WARN、ERROR、DEBUG、TRACE。容器暴露以下标准Zookeeper端口,可通过Docker选项映射到主机不同端口:
Zookeeper数据、日志和配置需通过卷挂载持久化,避免容器停止后数据丢失。
/zookeeper/data(数据存储)和/zookeeper/txns(事务日志)。/zookeeper/logs(同时输出到标准输出供Docker日志查看)。/zookeeper/conf,存储Zookeeper配置文件。以下是 debezium/zookeeper 相关的常用 Docker 镜像,适用于 不同场景 等不同场景:
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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