Docker Archives - 原立方 https://www.atomic-cube.cn/category/docker/ 技术栈的流动-从零到∞ Sun, 10 May 2026 13:14:05 +0000 zh-Hans hourly 1 https://wordpress.org/?v=7.0 本地安装Minikube部署Kubernetes环境 https://www.atomic-cube.cn/apple-chip%e5%ae%89%e8%a3%85minikube/ https://www.atomic-cube.cn/apple-chip%e5%ae%89%e8%a3%85minikube/#respond Wed, 29 Apr 2026 23:20:00 +0000 https://www.atomic-cube.cn/?p=1685 Minikube 是一个工具，它为本地环境提供了一种轻量化的 Kubernetes&nbs […]

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]]> Minikube 是一个工具，它为本地环境提供了一种轻量化的 Kubernetes 集群实现。通过 Minikube，用户可以在本地机器上快速启动并运行一个 Kubernetes 环境，用来学习、测试和开发。Minikube支持Kubernetes的所有主要功能，包括Dashboard、DNS、容器运行时（如Docker、containerd、CRI-O）等。这种本地化的 Kubernetes 环境主要为开发者提供了便捷，不再需要花费额外的精力去搭建和维护一个庞大的远程集群。

1.安装 Docker Desktop

作为官方推荐的容器化平台，安装Docker Desktop能让你顺利使用Docker驱动。

  • 下载与安装：访问 Docker 官网，我使用的是Mac M2，需要下载适用于 Apple Chip 的安装包并进行安装。
  • 启动与验证：安装完成后，启动 Docker Desktop，并确保它在后台正常运行，状态显示为 Running。

2. 安装 Minikube 和 kubectl

使用 Homebrew 可以一键安装这两个核心工具。

使用 Homebrew 安装：在终端中执行以下命令：

brew install kubectl
brew install minikube


验证安装：运行以下命令，确认版本信息能正常输出：

kubectl version --client
minikube version

3. 启动你的 Kubernetes 集群

启动命令是最关键的一步。对于国内的网络环境，强烈建议配置阿里云的镜像加速，这能显著提升启动速度和成功率。

推荐方案：使用 Docker 驱动 + 阿里云镜像/dl.k8s.io加速：使用以下命令启动 Minikube：

docker配置使用国内镜像源后，可直接运行：
minikube start --driver=docker

可以手动指定其他源，可尝试多次下载：
minikube start --driver=docker --kubernetes-version='v1.35.1' --binary-mirror='https://dl.k8s.io'

如出现下载失败或者下载超时，可采用以下方式彻底清除现有集群和缓存，然后重新执行上面的命令进行下载：
minikube delete --all --purge
rm -rf ~/.minikube   # 可选，彻底清理残留配置

4.验证并开始使用

minikube status
kubectl get nodes

如果看到节点状态为 Ready，就说明你的单节点 Kubernetes 集群已经成功运行了。

5. (可选) 启用 Minikube 插件

Minikube 提供了许多插件来扩展功能，最常用的是仪表盘（Dashboard）。

启用仪表盘 (Dashboard)：执行以下命令，浏览器将自动打开 Kubernetes 的 Web UI 界面，方便你直观地管理集群。

minikube addons enable dashboard
启用可能会失败：
# 拉取 dashboard 镜像
docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/dashboard:v2.7.0

# 拉取 metrics-scraper 镜像
docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/metrics-scraper:v1.0.8

将拉取下来的国内镜像，标记为 Kubernetes 期望的官方镜像名：
docker tag registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/dashboard:v2.7.0 kubernetes/dashboard:v2.7.0

docker tag registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/metrics-scraper:v1.0.8 kubernetes/metrics-scraper:v1.0.8

删除失败的 Pod，让它们重新创建
kubectl delete pod -n kubernetes-dashboard --all

kubectl get pods -n kubernetes-dashboard

minikube dashboard


更多插件：执行 minikube addons list 可以查看所有可用插件，例如 ingress 用于管理入站网络流量。

🧪 测试集群：部署一个 Nginx 应用

为了验证集群功能，可以尝试部署一个简单的 Nginx 应用。

  1. 创建 Nginx Deployment：
kubectl create deployment nginx --image=nginx:alpine

2.创建一个 Service 来暴露应用：

kubectl expose deployment nginx --type=NodePort --port=80

3.获取访问地址：运行以下命令获取服务的访问 URL，然后在浏览器中打开它，就能看到 Nginx 的欢迎页面了。

minikube service nginx --url

4.清理测试资源：测试完成后，可以删除 Deployment 和 Service 来释放资源。

kubectl delete service nginx
kubectl delete deployment nginx

常用 Minikube 命令
停止集群: minikube stop (保留数据，释放 CPU/内存)
暂停集群: minikube pause (快速暂停)
删除集群: minikube delete (彻底删除数据)
查看 Dashboard: minikube dashboard (打开 Web 界面)
查看插件列表: minikube addons list

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]]> https://www.atomic-cube.cn/apple-chip%e5%ae%89%e8%a3%85minikube/feed/ 0 轻量级 Git 神器 Gitea：从安装到使用一篇就够 https://www.atomic-cube.cn/%e8%bd%bb%e9%87%8f%e7%ba%a7-git-%e7%a5%9e%e5%99%a8-gitea%ef%bc%9a%e4%bb%8e%e5%ae%89%e8%a3%85%e5%88%b0%e4%bd%bf%e7%94%a8%e4%b8%80%e7%af%87%e5%b0%b1%e5%a4%9f/ https://www.atomic-cube.cn/%e8%bd%bb%e9%87%8f%e7%ba%a7-git-%e7%a5%9e%e5%99%a8-gitea%ef%bc%9a%e4%bb%8e%e5%ae%89%e8%a3%85%e5%88%b0%e4%bd%bf%e7%94%a8%e4%b8%80%e7%af%87%e5%b0%b1%e5%a4%9f/#respond Sun, 19 Apr 2026 01:55:56 +0000 https://www.atomic-cube.cn/?p=1459 只需 1 个二进制文件、150MB 内存，就能在服务器上拥有一个功能完备的 Git 代码托管平台。

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]]> Gitea 是什么？

Gitea 是一个用 Go 语言编写的轻量级自托管 Git 服务，目标是“极易安装、运行快速、体验良好”。它集成了代码托管、Issue 跟踪、Pull Request、Wiki、CI/CD 等核心功能，界面风格和操作逻辑与 GitHub 高度相似，学习成本几乎为零。

它的最大亮点是 极致的轻量：

一个真实的迁移案例显示：团队从 GitLab 切换到 Gitea 后，内存占用从 10GB 骤降到约 600MB。这意味着即使在 1 核 2G 的轻量云服务器或树莓派上，它也能流畅运行。

https://about.gitea.com/products/gitea

https://github.com/go-gitea/gitea

三步部署：Docker 快速上手

推荐使用 Docker Compose 部署，5 分钟就能跑起来。

第一步：创建项目目录

mkdir -p /data/gitea && cd /data/gitea

第二步：编写 docker-compose.yml

version: "3"

services:
  server:
    image: gitea/gitea:latest
    container_name: gitea
    environment:
      - USER_UID=1000
      - USER_GID=1000
    restart: always
    volumes:
      - ./gitea:/data
      - /etc/timezone:/etc/timezone:ro
      - /etc/localtime:/etc/localtime:ro
    ports:
      - "3000:3000"
      - "222:22"

💡 说明：此配置使用 SQLite 作为数据库，无需额外安装。如果需要团队使用，建议改用 MySQL 或 PostgreSQL。

第三步：启动并完成初始化

docker-compose up -d

浏览器访问 http://你的服务器IP:3000，按照向导完成首次配置即可。注意：第一个注册的用户将自动成为平台管理员

日常使用

创建仓库

登录后，点击右上角的“+”号 → 选择“New Repository”，填写名称、描述，选择公开/私有权限即可

克隆与推送代码

首次推送前需要先生成 Access Token（Personal Access Token）：点击头像 → Settings → Applications → Generate Token，记下生成的 Token。

之后的操作就和 GitHub 完全一样了：

# 克隆仓库
git clone http://你的服务器IP:3000/用户名/仓库名.git

# 进入项目
cd 仓库名

# 添加文件并提交
echo "# My Project" > README.md
git add .
git commit -m "first commit"

# 推送（使用用户名和 Token 认证）
git push origin main

团队协作与实用功能

Gitea 内置了完善的权限管理体系，通过 组织（Organization） 和 团队（Team） 来控制不同成员的访问级别。

功能说明
Pull Request标准的代码评审流程，支持在线评论和代码修改
Issue 跟踪支持标签、里程碑、指派、时间跟踪等功能
仓库镜像自动同步 GitHub / GitLab 仓库，也可将 Gitea 仓库推送到外部
Webhook支持 Slack、钉钉等通知集成
迁移外部仓库支持一键从 GitHub、GitLab、Gitee 等平台迁移

总结

场景推荐选择
个人开发者 / 小团队（1-15 人）Gitea 轻量、免费、易维护
服务器资源有限（1 核 2G）Gitea 轻松运行
需要快速搭建私有代码仓库Gitea，5 分钟搞定
大型企业 / 需要完整 DevOps 链路GitLab 功能更全面

Gitea 的精髓在于：用最小的资源代价，提供最核心的代码托管能力。如果你正需要一个属于自己的 Git 服务平台，它绝对值得一试。

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]]> https://www.atomic-cube.cn/%e8%bd%bb%e9%87%8f%e7%ba%a7-git-%e7%a5%9e%e5%99%a8-gitea%ef%bc%9a%e4%bb%8e%e5%ae%89%e8%a3%85%e5%88%b0%e4%bd%bf%e7%94%a8%e4%b8%80%e7%af%87%e5%b0%b1%e5%a4%9f/feed/ 0 微服务全套docker-compose.yaml https://www.atomic-cube.cn/%e5%be%ae%e6%9c%8d%e5%8a%a1%e5%85%a8%e5%a5%97docker-compose-yaml/ https://www.atomic-cube.cn/%e5%be%ae%e6%9c%8d%e5%8a%a1%e5%85%a8%e5%a5%97docker-compose-yaml/#respond Fri, 17 Apr 2026 12:11:58 +0000 https://www.atomic-cube.cn/?p=1417 go-zero微服务开发，本地微服务开发环境

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]]> 这份 docker-compose.yml 定义了一套完整的 go-zero 微服务开发环境，覆盖了服务发现、消息队列、数据存储、监控追踪、日志中心等核心基础设施。它让开发者无需在本地繁琐安装配置，即可快速启动一套微服务所需的所有中间件，专注于业务代码开发

该项目存在的意义，旨在于本地docker快速搭建微服务环境

github地址：https://github.com/EvansYe2/microservice-docker-compose-deploy

一、服务发现（etcd）

容器：etcd

  • 作用：etcd 是分布式键值存储，在 go-zero 中充当 服务注册与发现中心。每个微服务启动时将自己注册到 etcd，其他服务通过 etcd 获取对方地址，实现自动路由。
  • 配置：单节点模式，对外暴露 2379 端口供客户端（go-zero 服务）访问。
  • 协作：go-zero 服务通过 etcd 客户端连接 etcd:2379 完成注册与发现。

二、消息队列

1. Kafka 生态（Kafka + Zookeeper + Kafka-UI）

  • Zookeeper：Kafka 依赖 ZooKeeper 管理集群元数据、Broker 选举等。
  • Kafka：高吞吐量分布式消息队列，用于 异步解耦、削峰填谷、事件驱动。go-zero 中的异步任务（如发邮件、订单状态变更）可通过 Kafka 生产消费。
  • Kafka-UI：Web 管理界面，可查看 Topic、消息、消费者组状态，便于开发调试。
  • 协作：go-zero 服务作为生产者将消息投递到 Kafka，消费者从 Kafka 拉取处理；Kafka-UI 连接 Kafka 和 Zookeeper 提供可视化。

2. Beanstalkd 生态（Beanstalkd + Beanstalkd-Console）

  • Beanstalkd：轻量级 延迟队列，专门处理延时任务（如订单超时未支付自动取消）。
  • Beanstalkd-Console：Web 管理界面，查看队列、任务统计。
  • 协作：go-zero 服务可将延时任务投递到 Beanstalkd，消费者在指定时间后取出执行。

三、数据库与缓存

  • MySQL：关系型数据库，存储业务数据（用户、订单等）。
  • Redis：高性能内存数据库，用作 缓存、分布式锁、会话存储、计数器 等。
  • 协作：go-zero 服务通过 GORM 或原生 SQL 操作 MySQL，通过 go-redis 操作 Redis。

四、监控与可观测性

1. Prometheus + Grafana

  • Prometheus：时序数据库，从 go-zero 服务抓取指标（请求量、延迟、错误率），存储为时间序列数据。
    • 配置文件 prometheus.yml 和 targets.json 定义了抓取规则和目标（需列出具体服务端点）。
  • Grafana：可视化面板，连接 Prometheus 展示图表、仪表盘，便于分析系统状态。
  • 协作：go-zero 服务暴露 /metrics 端点，Prometheus 定期拉取；Grafana 读取 Prometheus 数据并展示。

2. Jaeger（链路追踪）

  • Jaeger：分布式链路追踪系统，跟踪一个请求在多个微服务间的完整调用链，帮助定位性能瓶颈和故障点。
  • 存储：将链路数据写入 Elasticsearch（通过 SPAN_STORAGE_TYPE=elasticsearch 配置）。
  • 协作：go-zero 服务通过 OpenTelemetry 或 Jaeger 客户端将 trace 数据发送到 Jaeger 收集器（端口 14250/14268），Jaeger UI（端口 16686）提供查询界面。

五、日志中心（ELK + Filebeat + go-stash）

日志流完整路径：

Docker 容器日志 → Filebeat → Kafka → go-stash → Elasticsearch → Kibana

1. Filebeat（日志采集）

  • 读取宿主机 Docker 容器日志（/var/lib/docker/containers/*/*.log），将日志发送到 Kafka 的 go-zero-logs Topic。
  • 配置文件 filebeat.yml 定义了输出目标（Kafka 地址、Topic 等）。

2. Kafka（日志缓冲）

  • 作为日志中转站，削峰填谷，确保日志不会因突发流量丢失。

3. go-stash（日志处理与写入）

  • 从 Kafka 消费日志，按照配置规则处理后写入 Elasticsearch。
  • 配置 config.yaml 中指定了 Kafka 和 Elasticsearch 地址、索引格式（如 go-zero-logs-2006.01.02）。

4. Elasticsearch（日志存储）

  • 分布式搜索引擎，存储日志数据，支持快速检索。

5. Kibana（日志可视化）

  • Elasticsearch 的 Web 界面，用于查询、分析、可视化日志。

协作总结

  • 所有微服务的日志（通过 stdout/stderr）被 Docker 捕获，Filebeat 采集后发往 Kafka；go-stash 消费并写入 ES；开发者通过 Kibana 统一查看、搜索日志。

六、整体协作关系图（数据流）

阶段组件说明
服务启动go-zero 服务 → etcd注册自己
业务调用go-zero 服务 → MySQL / Redis数据读写
异步任务go-zero 服务 → Kafka / Beanstalkd发送消息或延时任务
监控Prometheus → go-zero 服务拉取 /metrics
链路追踪go-zero 服务 → Jaeger发送 trace
日志Filebeat → Kafka → go-stash → Elasticsearch → Kibana采集、传输、存储、展示
version: '3.8'

networks:
  go-zero-network:
    driver: bridge
    ipam:
      config:
        - subnet: 172.20.0.0/16

volumes:
  etcd-data:
  mysql-data:
  redis-data:
  kafka-data:
  prometheus-data:
  grafana-data:
  jaeger-data:
  elasticsearch-data:
  go-stash:

services:
  # ==================== Service Discovery ====================
  etcd:
    image: quay.io/coreos/etcd:v3.5.10
    container_name: etcd
    restart: unless-stopped
    environment:
      - ETCD_NAME=etcd0
      - ETCD_DATA_DIR=/etcd-data
      - ETCD_LISTEN_CLIENT_URLS=http://0.0.0.0:2379
      - ETCD_ADVERTISE_CLIENT_URLS=http://etcd:2379
      - ETCD_LISTEN_PEER_URLS=http://0.0.0.0:2380
      - ETCD_INITIAL_ADVERTISE_PEER_URLS=http://etcd:2380
      - ETCD_INITIAL_CLUSTER=etcd0=http://etcd:2380
      - ETCD_INITIAL_CLUSTER_TOKEN=etcd-cluster
      - ETCD_INITIAL_CLUSTER_STATE=new
    ports:
      - "2379:2379"
      - "2380:2380"
    volumes:
      - ./etcd-data:/etcd-data
    networks:
      - go-zero-network

  # ==================== Message Queue ====================
  #Kafka 依赖 ZooKeeper 来管理集群元数据、选举控制器等。它本身不参与业务消息，但却是 Kafka 正常工作的基础。
  zookeeper:
    image: zookeeper:3.9.5
    container_name: zookeeper
    restart: unless-stopped
    environment:
      ZOOKEEPER_CLIENT_PORT: 2181
      ZOOKEEPER_TICK_TIME: 2000
      ZOO_MY_ID: 1
    ports:
      - "2181:2181"
    volumes:
      - ./zk-data:/var/lib/zookeeper/data
      - ./zk-datalog:/var/lib/zookeeper/log
    networks:
      - go-zero-network

  #Kafka 是一个高吞吐量分布式消息队列，用于 异步解耦、削峰填谷、事件驱动。go-zero 中的异步任务（如发送通知、订单处理）可以通过 Kafka 生产消费。
  kafka:
    image: apache/kafka:4.0.2
    container_name: kafka
    restart: unless-stopped
    depends_on:
      - zookeeper
    environment:
      KAFKA_NODE_ID: 1
      KAFKA_PROCESS_ROLES: broker,controller
      # 外部访问监听端口为 9092，容器内部使用不同的端口 9094
      KAFKA_LISTENERS: PLAINTEXT://0.0.0.0:9094,CONTROLLER://localhost:9093,PLAINTEXT_CONTAINER://kafka:9092
      KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: PLAINTEXT://localhost:9094,PLAINTEXT_CONTAINER://kafka:9092
      KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper:2181
      KAFKA_CONTROLLER_LISTENER_NAMES: CONTROLLER
      KAFKA_LISTENER_SECURITY_PROTOCOL_MAP: CONTROLLER:PLAINTEXT,PLAINTEXT:PLAINTEXT,PLAINTEXT_CONTAINER:PLAINTEXT
      KAFKA_CONTROLLER_QUORUM_VOTERS: 1@localhost:9093
      KAFKA_OFFSETS_TOPIC_REPLICATION_FACTOR: 1
      KAFKA_TRANSACTION_STATE_LOG_REPLICATION_FACTOR: 1
      KAFKA_TRANSACTION_STATE_LOG_MIN_ISR: 1
      KAFKA_GROUP_INITIAL_REBALANCE_DELAY_MS: 0
      KAFKA_NUM_PARTITIONS: 3
    ports:
      - "9092:9092"  # 容器内部之间使用的监听端口
      - "9094:9094"  # 容器外部访问监听端口
    volumes:
      - ./kafka-data:/var/lib/kafka/data
    networks:
      - go-zero-network

  #Kafka 的可视化 Web 管理界面，用于查看主题、消息、消费者组状态，方便开发和调试。
  kafka-ui:
    image: provectuslabs/kafka-ui:latest
    container_name: kafka-ui
    restart: unless-stopped
    depends_on:
      - kafka
    environment:
      KAFKA_CLUSTERS_0_NAME: local
      KAFKA_CLUSTERS_0_BOOTSTRAPSERVERS: kafka:9092
      KAFKA_CLUSTERS_0_ZOOKEEPER: zookeeper:2181
    ports:
      - "8080:8080"
    networks:
      - go-zero-network

  #Beanstalkd 是一个轻量级的 延迟队列，专门用于处理延时任务（如订单超时未支付自动取消）。
  beanstalkd:
    image: schickling/beanstalkd:latest
    container_name: beanstalkd
    restart: unless-stopped
    command: -l 0.0.0.0
    ports:
      - "11300:11300"
    networks:
      - go-zero-network

  #Beanstalkd 的 Web 管理界面，查看队列状态、任务统计等。
  beanstalkd-console:
    image: agaveapi/beanstalkd-console:latest
    container_name: beanstalkd-console
    restart: unless-stopped
    depends_on:
      - beanstalkd
    environment:
      BEANSTALKD_HOST: beanstalkd
      BEANSTALKD_PORT: 11300
    ports:
      - "8081:8080"
    networks:
      - go-zero-network

  # ==================== Database & Cache ====================
  mysql:
    image: mysql:8.0
    container_name: mysql
    restart: unless-stopped
    environment:
      MYSQL_ROOT_PASSWORD: 123456
      MYSQL_DATABASE: go_zero
      MYSQL_USER: go_zero
      MYSQL_PASSWORD: go_zero123
    ports:
      - "3306:3306"
    volumes:
      - ./mysql-data:/var/lib/mysql
    networks:
      - go-zero-network

  redis:
    image: redis:7.2-alpine
    container_name: redis
    restart: unless-stopped
    command: redis-server --requirepass 123456
    ports:
      - "6379:6379"
    volumes:
      - ./redis-data:/data
    networks:
      - go-zero-network

  

  # ==================== Monitoring & Observability 监控业务====================
  #时序数据库，从 go-zero 服务抓取指标（请求量、延迟、错误率等），并存储为时间序列数据。
  #挂载了 prometheus.yml（抓取规则）和 targets.json（服务发现目标）。
  #targets.json 中应列出需要监控的服务端点（如 user-api:9081）。
  prometheus:
    image: prom/prometheus:v2.48.0
    container_name: prometheus
    restart: unless-stopped
    volumes:
      - ./prometheus/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml:ro
      - ./prometheus/targets.json:/etc/prometheus/targets.json:ro
      - ./prometheus-data:/prometheus
    command:
      - '--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml'
      - '--storage.tsdb.path=/prometheus'
      - '--web.enable-lifecycle'
    ports:
      - "9090:9090"
    networks:
      - go-zero-network

  #prometheus 的 ui 很难看，用来显示 prometheus 收集来的数据，查看prometheus监控数据
  #可视化面板，从 Prometheus 读取数据并展示为图表、仪表盘。
  grafana:
    image: grafana/grafana:10.2.0
    container_name: grafana
    restart: unless-stopped
    environment:
      - GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=admin
      - GF_INSTALL_PLUGINS=grafana-piechart-panel
    volumes:
      - ./grafana-data:/var/lib/grafana
      - ./grafana/datasources:/etc/grafana/provisioning/datasources:ro
      - ./grafana/dashboards:/etc/grafana/provisioning/dashboards:ro
    ports:
      - "3000:3000"
    networks:
      - go-zero-network

  #jaeger链路追踪 — Jaeger for tracing
  #分布式链路追踪系统，用于跟踪一个请求在多个微服务之间的完整调用链，定位性能瓶颈。
  #将链路数据存储在 Elasticsearch 中（SPAN_STORAGE_TYPE=elasticsearch）。
  jaeger:
    image: jaegertracing/all-in-one:1.53
    container_name: jaeger
    restart: unless-stopped
    environment:
      - COLLECTOR_OTLP_ENABLED=true
      - SPAN_STORAGE_TYPE=elasticsearch
      - ES_SERVER_URLS=http://elasticsearch:9200
    ports:
      - "5775:5775/udp"
      - "6831:6831/udp"
      - "6832:6832/udp"
      - "5778:5778"
      - "16686:16686"
      - "14268:14268"
      - "14250:14250"
      - "9411:9411"
    networks:
      - go-zero-network

  # ==================== Logging Stack ====================
  #存储收集的日志，分布式搜索引擎，用于存储和索引日志数据，支持快速检索。
  #Docker 容器日志 → Filebeat → Kafka → (go-stash/Logstash) → Elasticsearch → Kibana
  elasticsearch:
    image: elasticsearch:7.17.15
    container_name: elasticsearch
    restart: unless-stopped
    environment:
      - discovery.type=single-node
      - ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m
      - xpack.security.enabled=false
    ports:
      - "9200:9200"
      - "9300:9300"
    volumes:
      - ./elasticsearch-data:/usr/share/elasticsearch/data
    networks:
      - go-zero-network

  #显示 elasticsearch日志，Elasticsearch 的可视化界面，用于查询、分析日志。
  kibana:
    image: kibana:7.17.15
    container_name: kibana
    restart: unless-stopped
    environment:
      ELASTICSEARCH_HOSTS: http://elasticsearch:9200
    ports:
      - "5601:5601"
    networks:
      - go-zero-network

  #消费kafka中filebeat收集的数据输出到es - The data output collected by FileBeat in Kafka is output to ES
  go-stash:
    image: kevinwan/go-stash:1.1.1
    container_name: go-stash
    environment:
      # 时区上海 - Time zone Shanghai (Change if needed)
      TZ: Asia/Shanghai
    restart: always
    volumes:
      - ./go-stash/etc:/app/etc
    networks:
      - go-zero-network
    depends_on:
      - elasticsearch
      - kafka


  #收集业务数据，收集日志到 kafka
  #轻量级日志采集器，读取 Docker 容器的日志（/var/lib/docker/containers/*/*.log），并将日志发送到 Kafka。
  #挂载了 filebeat.yml 定义输出目标（Kafka topic go-zero-logs）。
  #Docker 容器日志 → Filebeat → Kafka → (go-stash/Logstash) → Elasticsearch → Kibana
  filebeat:
    image: docker.elastic.co/beats/filebeat:7.17.15
    container_name: filebeat
    restart: unless-stopped
    user: root
    volumes:
      - ./filebeat/filebeat.yml:/usr/share/filebeat/filebeat.yml:ro
      - /var/lib/docker/containers:/var/lib/docker/containers:ro
      - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock:ro
    networks:
      - go-zero-network

Prometheus 配置文件 (prometheus/prometheus.yml)

global:
  scrape_interval: 15s
  evaluation_interval: 15s

scrape_configs:
  - job_name: 'file_ds'
    file_sd_configs:
      - files:
          - /etc/prometheus/targets.json
        refresh_interval: 30s

Prometheus 服务发现目标 (prometheus/targets.json)

[
  {
    "targets": ["user-api:9081"],
    "labels": {
      "job": "user-api",
      "app": "user-api",
      "env": "test"
    }
  },
  {
    "targets": ["user-rpc:9091"],
    "labels": {
      "job": "user-rpc",
      "app": "user-rpc",
      "env": "test"
    }
  },
  {
    "targets": ["order-api:9082"],
    "labels": {
      "job": "order-api",
      "app": "order-api",
      "env": "test"
    }
  },
  {
    "targets": ["order-rpc:9092"],
    "labels": {
      "job": "order-rpc",
      "app": "order-rpc",
      "env": "test"
    }
  }
]

Grafana 数据源配置 (grafana/datasources/prometheus.yaml)

apiVersion: 1
datasources:
  - name: Prometheus
    type: prometheus
    access: proxy
    url: http://prometheus:9090
    isDefault: true

Filebeat 配置文件 (filebeat/filebeat.yml)

filebeat.inputs:
  - type: container
    paths:
      - /var/lib/docker/containers/*/*.log

output.kafka:
  hosts: ["kafka:9092"]
  topic: "go-zero-logs"
  partition.round_robin:
    reachable_only: true

logging.level: info

go-stash/etc/config.yaml

Clusters:
  - Input:
      Kafka:
        Name: gostash
        Brokers:
          - kafka:9092
        Topics:
          - go-zero-logs
        Group: go-stash-group
        Consumer:
          Offset: first
    Output:
      ElasticSearch:
        Hosts:
          - http://elasticsearch:9200
        Index: go-zero-logs-{{yyyy-MM-dd}}
        # 可选：索引滚动策略等

Go-zero 服务配置示例 (config.yaml)

# 服务发现
Etcd:
  Hosts:
    - etcd:2379
  Key: user.rpc

# 链路追踪
Telemetry:
  Name: user-api
  Endpoint: http://jaeger:14268/api/traces
  Sampler: 1.0
  Batcher: jaeger

# Prometheus 监控
Prometheus:
  Host: 0.0.0.0
  Port: 9081
  Path: /metrics

# MySQL
DB:
  DataSource: root:123456@tcp(mysql:3306)/go_zero?charset=utf8mb4&parseTime=true&loc=Asia%2FShanghai

# Redis
Redis:
  Host: redis:6379
  Pass: 123456
  Type: node

# Kafka 配置
Kafka:
  Brokers:
    - kafka:9092
  GroupID: go-zero-group
  Topic: order-topic

# Beanstalkd 配置
Beanstalkd:
  Endpoint: beanstalkd:11300
  Tube: delay-tube
# 创建配置文件目录
mkdir -p prometheus grafana/datasources filebeat

# 将上述配置文件写入对应目录
# 启动所有容器
docker-compose up -d

验证服务状态
docker-compose ps

访问各服务 UI

服务地址说明
etcdhttp://localhost:2379服务注册发现（etcd API）
Kafka UIhttp://localhost:8080Kafka 管理界面
Beanstalkd Consolehttp://localhost:8081延迟队列管理界面
Redis Commanderhttp://localhost:8082Redis 管理界面
Prometheushttp://localhost:9090监控指标收集
Grafanahttp://localhost:3000监控可视化（admin/admin）从 Prometheus 读取数据并展示为图表、仪表盘。
Jaeger UIhttp://localhost:16686链路追踪查询
Kibanahttp://localhost:5601日志分析,查看es日志
MySQLlocalhost:3306数据库
Redislocalhost:6379缓存
etcd-keeperhttp://localhost:8080

访问 kibana http://127.0.0.1:5601/ ， 创建日志索引

点击左上角菜单(三个横线那个东东)，找到 Analytics – > 点击 discover

然后在当前页面，Create index pattern->输入 go-zero-logs-* -> Next Step ->选择 @timestamp->Create index pattern

然后点击左上角菜单，找到 Analytics->点击 discover ，日志都显示了 （如果不显示，就去排查 filebeat、go-stash，使用 docker logs -f filebeat 查看）

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]]> https://www.atomic-cube.cn/%e5%be%ae%e6%9c%8d%e5%8a%a1%e5%85%a8%e5%a5%97docker-compose-yaml/feed/ 0 如何在Ubuntu上使用docker compose搭建gitlab服务器 https://www.atomic-cube.cn/%e5%a6%82%e4%bd%95%e5%9c%a8ubuntu%e4%b8%8a%e4%bd%bf%e7%94%a8docker-compose%e6%90%ad%e5%bb%bagitlab%e6%9c%8d%e5%8a%a1%e5%99%a8/ https://www.atomic-cube.cn/%e5%a6%82%e4%bd%95%e5%9c%a8ubuntu%e4%b8%8a%e4%bd%bf%e7%94%a8docker-compose%e6%90%ad%e5%bb%bagitlab%e6%9c%8d%e5%8a%a1%e5%99%a8/#respond Mon, 13 Apr 2026 12:41:39 +0000 https://www.atomic-cube.cn/%e5%a6%82%e4%bd%95%e5%9c%a8ubuntu%e4%b8%8a%e4%bd%bf%e7%94%a8docker-compose%e6%90%ad%e5%bb%bagitlab%e6%9c%8d%e5%8a%a1%e5%99%a8/ 1.docker安装 https://www.jianshu.com/p/ea9b201e8b59 2.使用d […]

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]]> 1.docker安装 
  https://www.jianshu.com/p/ea9b201e8b59

2.使用docker-compose.yml搭建gitlab:

  -安装：https://docs.gitlab.com/ee/install/docker.html

3.安装gitlab：

https://docs.gitlab.com/ee/install/docker/installation.html

⚠️如果使用自定义端口请高仿：

#yml文件格式检测网址https://www.bejson.com/validators/yaml_editor/
#gitlab-ce-compose.yml
version: '3.6'
services:
  web:
    container_name: gitlab
    image: 'gitlab/gitlab-ce:latest'
    restart: always
    hostname: 'gitlab.study.com'
    environment:
      GITLAB_OMNIBUS_CONFIG: |
       #记住这里一定要带上端口否则gitlab项目clone地址也会没有端口导致gitlab-runner拉取不到项目，这里特意提示下
        external_url 'http://192.168.1.6:1080'
        # Add any other gitlab.rb configuration here, each on its own line
        gitlab_rails['time_zone'] = 'Asia/Shanghai'
        gitlab_rails['smtp_enable'] = true
        gitlab_rails['gitlab_ssh_host'] = '192.168.1.6'
        gitlab_rails['gitlab_shell_ssh_port'] = 1022
    ports:
      - '1080:1080'
      - '1443:443'
      - '1022:22'
    volumes:
      - './config:/etc/gitlab'
      - './logs:/var/log/gitlab'
      - './data:/var/opt/gitlab'
    shm_size: '256m'

命令行执行：

sudo docker-compose -f gitlab-ce-compose.yml up -d

#可能会报错：
ERROR: Get "https://registry-1.docker.io/v2/": net/http: request canceled while waiting for connection (Client.Timeout exceeded while awaiting headers)
#解决方案(试了好多源都不行，终于)：
#https://blog.csdn.net/Crime_man/article/details/143468533
sudo vi /etc/docker/daemon.json
{
    "registry-mirrors":[
            https://docker.rainbond.cc/
            https://docker.rainbond.com/
    ]
}
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker
sudo systemctl docker info
sudo systemctl status docker

5.修改root首次登陆密码：

    查看容器gitlab状态：
    docker ps
    进入gitlab的容器中：
    docker exec -it（gitlab的容器名称或id） bash
    启动Ruby on Rails控制台，稍微要多等待一会：
    gitlab-rails console
    等待控制台加载完毕并找到root用户：
    user = User.where(id: 1).first
    或者
    user = User.find_by(email: 'admin@example.com')
    更改密码
    user.password = '你的密码'
    user.password_confirmation = '确认你的密码'
    保存更改
    user.save!
    退出：
    exit

4.成功：

image.png

5.配置域名访问：

———————End———————-

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]]> 1. 前言

本文基于aiclient2api v2.9.7版本，Github地址为 https://github.com/justlovemaki/AIClient-2-API

aiclient2api 能够将 GeminiCLI ， ClaudeCode 等转换为不仅限于原客户端使用的API，从而供给OpenClaw或其它客户端使用

2. 搭建

首先选择一个目录，本文中使用的是/data/aiclient2api

运行 mkdir -p /data/aiclient2api && touch /data/aiclient2api/compose.yaml ，创建docker compose文件

复制以下docker compose 配置（3000端口比较常见容易被占用所以这里我改成了3180，可自行修改为其它端口）
3000 为 Web UI，其余为 OAuth 回调端口（Gemini: 8085, Antigravity: 8086, iFlow: 8087, Codex: 1455, Kiro: 19876-19880）

services:
  aiclient-api:
    image: justlikemaki/aiclient-2-api:latest
    container_name: aiclient2api
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "3180:3000"
      - "8085-8087:8085-8087" 
      - "1455:1455"
      - "19876-19880:19876-19880"
    volumes:
      - ./configs:/app/configs
    environment:
      - ARGS=
    healthcheck:
      test: ["CMD", "node", "healthcheck.js"]
      interval: 30s
      timeout: 3s
      start_period: 5s
      retries: 3

粘贴到刚刚新建的 compose.yaml 里

运行如下命令 cd /data/aiclient2api && docker compose up -d ，创建容器，如图即为成功

3. 配置

访问 服务器IP:3180 （如果你修改了端口则替换为你的端口），初始密码为 admin123 ，点击登录

进入管理控制台

首先要修改登录密码，点击 配置管理 ，滑动到最下面，修改后台登录密码，点击保存配置

本文以对接Gemini CLI作为教程，其它大同小异，请自行研究

（如果以前没用过Gemini CLI，可能会遇到需要开启谷歌云或验证手机号等情况，建议先本地安装一个Gemini CLI登录过排完坑了再来接入）

点击提供商池管理，点击生成授权

选择 OAuth 授权

复制链接在浏览器中打开，或直接点击 在浏览器中打开 按钮

根据提示登录 Google 账户

此时会显示如下，不要慌张，将此处的 localhost 修改为你的服务器IP，再次访问即可

如下，授权成功

回到aiclient2api可以看到已经成功了

接下来点击配置管理，将API密钥随意修改为你想要的，下面的模型提供商把你对接了的都选上（本文只对接了一个 Gemini CLI 所以暂时只选这一个）

下拉到此处，启用OAuth令牌自动刷新

下拉到最下方，保存配置

4. 使用

到此已经完成，可以使用该密钥了，BaseURL 即为你的服务器IP:项目端口，本项目能提供标准的OpenAI API和Claude API，这里就不过多赘述了

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]]> https://www.atomic-cube.cn/%e5%9f%ba%e4%ba%8edocker%e6%90%ad%e5%bb%baaiclient2api%e5%9b%be%e6%96%87%e6%95%99%e7%a8%8b/feed/ 0 基于docker搭建sub2api图文教程 https://www.atomic-cube.cn/%e5%9f%ba%e4%ba%8edocker%e6%90%ad%e5%bb%basub2api%e5%9b%be%e6%96%87%e6%95%99%e7%a8%8b/ https://www.atomic-cube.cn/%e5%9f%ba%e4%ba%8edocker%e6%90%ad%e5%bb%basub2api%e5%9b%be%e6%96%87%e6%95%99%e7%a8%8b/#respond Wed, 11 Mar 2026 08:25:34 +0000 https://www.atomic-cube.cn/?p=861 1. 前言 本文基于sub2api v0.1.84版本，Github地址为 https://github.co […]

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]]> 1. 前言

本文基于sub2api v0.1.84版本，Github地址为 https://github.com/Wei-Shaw/sub2api

sub2api 能够将 GeminiCLI ， ClaudeCode 等转换为不仅限于原客户端使用的API，从而供给OpenCode或其它客户端使用

2. 搭建

首先选择一个目录，本文中使用的是/data/sub2api

运行 mkdir -p /data/sub2api && touch /data/sub2api/compose.yaml ，创建docker compose文件

复制以下docker compose 配置（8080端口太常见容易被占用所以这里我改成了6780，可自行修改为其它端口）

services:
  # ================= 主程序 =================
  sub2api:
    image: weishaw/sub2api:latest
    container_name: sub2api
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "6780:8080"
    volumes:
      - ./data/sub2api:/app/data # 挂载到当前目录的 data/sub2api
    environment:
      - AUTO_SETUP=true # 开启自动初始化
      - TZ=Asia/Shanghai # 设置时区
      - SERVER_MODE=release # 运行模式
      - DATABASE_HOST=postgres
      - DATABASE_PORT=5432
      - DATABASE_USER=sub2api # 默认数据库用户
      - DATABASE_PASSWORD=sub2api_password # 默认数据库密码
      - DATABASE_DBNAME=sub2api # 默认数据库名
      - REDIS_HOST=redis
      - REDIS_PORT=6379
      - REDIS_PASSWORD=redis_password # 默认 Redis 密码
      - ADMIN_EMAIL=admin@sub2api.local # 默认管理员账号
      - ADMIN_PASSWORD=admin123456 # 默认管理员密码
      - JWT_SECRET= # 固定 JWT 密钥
      - TOTP_ENCRYPTION_KEY= # 固定 2FA 密钥
      - SECURITY_URL_ALLOWLIST_ENABLED=false # 禁用白名单检查
      - SECURITY_URL_ALLOWLIST_ALLOW_INSECURE_HTTP=true # 允许 HTTP URL（⚠️ 不安全）
    depends_on:
      postgres: { condition: service_healthy }
      redis: { condition: service_healthy }
    networks:
      - sub2api-network

  # ================= 数据库 (PostgreSQL) =================
  postgres:
    image: postgres:18-alpine
    container_name: sub2api-postgres
    restart: unless-stopped
    volumes:
      - ./data/postgres:/var/lib/postgresql/data # 挂载到当前目录的 data/postgres
    environment:
      - POSTGRES_USER=sub2api
      - POSTGRES_PASSWORD=sub2api_password
      - POSTGRES_DB=sub2api
      - PGDATA=/var/lib/postgresql/data 
      - TZ=Asia/Shanghai
    healthcheck:
      test: ["CMD-SHELL", "pg_isready -U sub2api -d sub2api"]
      interval: 10s
      timeout: 5s
      retries: 5
    networks:
      - sub2api-network

  # ================= 缓存 (Redis) =================
  redis:
    image: redis:8-alpine
    container_name: sub2api-redis
    restart: unless-stopped
    volumes:
      - ./data/redis:/data # 挂载到当前目录的 data/redis
    command: ["redis-server", "--requirepass", "redis_password", "--appendonly", "yes"]
    environment:
      - REDISCLI_AUTH=redis_password
      - TZ=Asia/Shanghai
    healthcheck:
      test: ["CMD", "redis-cli", "ping"]
      interval: 10s
      timeout: 5s
      retries: 5
    networks:
      - sub2api-network

networks:
  sub2api-network:
    driver: bridge

粘贴到刚刚新建的 compose.yaml 里，可选修改数据库信息，请务必修改账号密码

JWT密钥 和 2FA密钥 如果需要请自行生成（作用分别为）

如果使用HTTPS并且在意安全性，请删除 禁用白名单检查 和 允许HTTP URL 两项环境变量

如果只使用HTTP不使用HTTPS的话，这两个则似乎需要保留

如果在上面修改了数据库信息，别忘了这里也要同步修改；如果没有修改则忽略此处

修改好后运行如下命令 cd /data/sub2api && docker compose up -d ，创建容器，如图即为成功

3. 配置

访问 服务器IP:6780 （如果你修改了端口则替换为你的端口），进入主页，点击登录

输入你在前面配置的账号密码，登录

可以看到sub2api已经给出了配置向导，可以根据向导进行配置，也可以跟着我的教程走

点击 分组管理 ，点击创建分组（不同的平台需要创建不同分组）

本文以对接Codex作为教程，其它大同小异，请自行研究

输入名称，平台选择OpenAI，点击创建

这里可以看见我们已经创建好的分组

点击账号管理，点击添加账号

填写名称，平台选择OpenAI，账号类型选择OAuth

注意要下拉勾选前面创建的分组 点击下一步

点击生成授权链接

可以看到生成的授权链接，复制到浏览器打开它

接下来按照提示登录

登录后显示无法访问此网站，为正常现象，将网址栏的内容全部复制

粘贴到如图所示位置，点击完成授权

可以看到我们刚刚添加的账号

接下来点击 API 密钥，点击创建密钥

填写名称，分组勾选我们之前创建的分组，点击创建

可以看到我们刚刚创建的 API 密钥

4. 使用

到此已经完成，可以使用该密钥了，BaseURL 即为你的服务器IP:项目端口，点击上图中的使用密钥 可以看到相关配置，这个项目不能提供标准的OpenAI API ，似乎只能给 OpenCode 使用，这里就不过多赘述了

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]]> https://www.atomic-cube.cn/%e5%9f%ba%e4%ba%8edocker%e6%90%ad%e5%bb%basub2api%e5%9b%be%e6%96%87%e6%95%99%e7%a8%8b/feed/ 0 【GitLab】使用Docker和Docker-Compose部署-个人、私有代码仓库 https://www.atomic-cube.cn/%e3%80%90gitlab%e3%80%91%e4%bd%bf%e7%94%a8docker%e5%92%8cdocker-compose%e9%83%a8%e7%bd%b2-%e4%b8%aa%e4%ba%ba%e3%80%81%e7%a7%81%e6%9c%89%e4%bb%a3%e7%a0%81%e4%bb%93%e5%ba%93/ https://www.atomic-cube.cn/%e3%80%90gitlab%e3%80%91%e4%bd%bf%e7%94%a8docker%e5%92%8cdocker-compose%e9%83%a8%e7%bd%b2-%e4%b8%aa%e4%ba%ba%e3%80%81%e7%a7%81%e6%9c%89%e4%bb%a3%e7%a0%81%e4%bb%93%e5%ba%93/#respond Mon, 02 Mar 2026 12:41:00 +0000 https://www.atomic-cube.cn/%e3%80%90gitlab%e3%80%91%e4%bd%bf%e7%94%a8docker%e5%92%8cdocker-compose%e9%83%a8%e7%bd%b2-%e4%b8%aa%e4%ba%ba%e3%80%81%e7%a7%81%e6%9c%89%e4%bb%a3%e7%a0%81%e4%bb%93%e5%ba%93/ 概述 GitLab 是一个用于仓库管理系统的开源项目，使用Git作为代码管理工具，并在此基础上搭建起来的Web […]

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]]> 概述

GitLab 是一个用于仓库管理系统的开源项目，使用Git作为代码管理工具，并在此基础上搭建起来的Web服务。
GitLab和GitHub一样是仓库管理系统，不一样的是GitLab可以自己搭建，自己或企业内部使用。

环境准备

  • Linux系统
  • docker
  • docker-compose

硬件要求

CPU

  • 4 核是推荐的最小核数，最多支持 500 个用户
  • 8核最多支持1000个用户

RAM

  • 4GB RAM是所需的最小内存大小，最多可支持 500 个用户
  • 8GB RAM 支持多达 1000 个用户

安装

GitLab Docker 镜像可以以多种方式运行：这里介绍前面2种

  • 使用 Docker 引擎
  • 使用 Docker-compose
  • 使用 Docker swarm集群模式

1.docker引擎安装gitlab

  • 拉取镜像，目前2022年5月，gitlab/gitlab-ce最新版docker镜像2.36GB（有点大可以提前下载）
    [图片上传失败…(image-db2b80-1651758787556)]
  • 下载并启动 GitLab 容器，并发布访问 SSH、HTTP 和 HTTPS 所需的端口。所有 GitLab 数据都将存储为 /mydata/
docker run --detach 
  --hostname gitlab.admin.com 
  --publish 1443:443 --publish 81:80 --publish 1022:22 
  --name gitlab 
  --restart always 
  --volume /mydata/config:/etc/gitlab 
  --volume /mydata/logs:/var/log/gitlab 
  --volume /mydata/data:/var/opt/gitlab 
  gitlab/gitlab-ce:latest
本地位置 容器位置 用法
/mydata/data /var/opt/gitlab 用于存储应用程序数据
/mydata/logs /var/log/gitlab 用于存储日志
/mydata/config /etc/gitlab 用于存储 GitLab 配置文件
  • GitLab初始化启动过程需要很长时间，您可以通过logs方式跟踪此过程：
docker logs -ft gitlab
  • 启动容器后，浏览器访问gitlab.admin.com:81，这里如果域名没做hosts映射的话，请使用ip地址：192.168.200.11:81。
    image.png
  • 这里GitLab 默认创建root用户和密码，root用户 密码查询：
docker exec -it gitlab grep 'Password:' /etc/gitlab/initial_root_password
  • 输入root用户（管理员）和密码登录：
    image.png
image.png

2.使用 Docker Compose 安装 GitLab—*(compose案例看这里！！)

使用Docker Compose，您可以轻松配置、安装和升级 GitLab ：

  1. 安装 Docker Compose
  2. 创建docker-compose.yml文件
version: '3.6'
services:
  web:
    image: 'gitlab/gitlab-ce:latest'
    restart: always
    hostname: 'gitlab.admin.com'
    ports:
      - '82:80'
      - '10443:443'
      - '11022:22'
    volumes:
      - '/mydata-2/config:/etc/gitlab'
      - '/mydata-2/logs:/var/log/gitlab'
      - '/mydata-2/data:/var/opt/gitlab'
  1. 确保您docker-compose.yml与启动 GitLab 位于同一目录中：
  • 后台启动compose
docker-compose up -d
  • 查看状态
[root@master cicd]# docker-compose ps
   Name          Command          State                                     Ports
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
cicd_web_1   /assets/wrapper   Up (healthy)   0.0.0.0:11022->22/tcp, 0.0.0.0:10443->443/tcp, 0.0.0.0:82->80/tcp
  • 浏览器访问登录

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