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06:37 AM · Oct 27 ,2025
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lanyiyun666 頭像

藍易雲 - 藍易雲:Linux文件誤刪恢復

以下方案面向生產環境，目標是把損失控制在最小 RPO/RTO 範圍內，保障合規與可追溯性。先給結論：span style="color:red"立刻停止寫入/span、span style="color:red"只讀保護/span、span style="color:red"先鏡像後修復/span，再按文件系統制定差異化恢復策略。🧯 一、應急SOP（先做，再細化） # 1) 立刻阻斷寫入 syn

kubernetes , devops , 微服務 , serverless , Docker

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lanyiyun666 頭像

藍易雲 - 藍易雲:80端口和443端口的概念與區別

下面把“span style="color:red"80/span 端口 vs span style="color:red"443/span 端口”的本質差異、標準用法與落地方案一次講透（含可直接執行的命令與解釋）🔒🚀 一、核心結論（先給答案） span style="color:red"80/span：用於 span style="color:red"HTTP（明文）/span，不加密，

kubernetes , devops , serverless , Docker , apache

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zingdev 頭像

zing - docker導入導出鏡像

Docker 鏡像的導入和導出是日常開發中很常見的操作，無論是備份、遷移還是在離線環境中部署，都會用到。 📦 1. 導出鏡像為文件 導出 Docker 鏡像最常用的命令是 docker save。這個命令會將鏡像及其所有層和元數據打包到一個 tar 文件中。 • 導出單個鏡像： docker save -o /path/to/your_image.tar your_image:tag 這裏的

容器 , Docker

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lanyiyun666 頭像

藍易雲 - 藍易雲:為什麼c++要引入class關鍵字

結論導向：C++引入 class 的根本動因可歸納為四點——用工程語言説，就是為類型系統加上“治理能力”和“演進彈性”。 支撐面向對象的抽象與封裝（span style="color:red"封裝/span、不變量、成員函數）； 通過訪問控制與默認語義把“設計意圖”固化進語法（默認 private，繼承默認 private）； 提供聲明系統與編譯邊界能力（前置聲明、友元、與C兼容的並存結構

kubernetes , devops , serverless , Docker , apache

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藍易雲 - 藍易雲:Python自動化測試代理程序可用性

下面給出一套可直接落地的 Python 自動化“代理程序可用性”檢測方案，覆蓋 HTTP/HTTPS/SOCKS5、併發掃描、超時與重試、多維指標採集，用於批量篩選穩定代理與持續巡檢。所有關鍵點都以 span style="color:red"紅色/span 標註。🙂 一、判定口徑（先給結論） 以 “成功建連 + 請求返回 2xx/3xx + 端到端耗時低於閾值” 作為 span styl

kubernetes , devops , serverless , Docker , apache

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ji_jason 頭像

跡_Jason - 飛牛部署 V2rayA 實現訪問自由

安裝 在飛牛 Docker 下執行如下命令： docker run -d \ --restart=always \ --privileged \ --network=host \ --name v2raya \ -e V2RAYA_LOG_FILE=/tmp/v2raya.log \ -e V2RAYA_V2RAY_BIN=/usr/local/bin/v2ray \

nas , Docker

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shuirongshui 頭像

水冗水孚 - Ubuntu服務器上使用docker-compose部署 gitlab（圖文並茂記錄）

為何使用docker-compose進行GitLab的部署安裝 原因：docker-compose便於對GitLab 容器進行資源控制進行（如優化節省服務器資源、便捷刪除等） GitLab本身是一個笨重的應用服務，一般來説，需要4核CPU和8GB內存才能正常運行，再低一些也行，不過需要把gitlab自帶的一些功能服務給進行優化，比如有： Puma Worker Processes

docker-compose , docker-images , gitlab , Docker

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lanyiyun666 頭像

藍易雲 - 藍易雲:svn的基本使用

Subversion（簡稱 SVN）是一種集中式版本控制系統，用於代碼管理、版本追蹤與團隊協作。相比 Git 的分佈式模式，SVN 更強調中心倉庫管理和權限控制，非常適合企業級項目、政府系統或多層級開發環境使用。🚀 🧩 一、SVN 基本原理 SVN 的核心是一個中央倉庫（Repository），所有代碼版本都存儲在這裏。開發者通過檢出（Checkout）、提交（Commit）、更新（Upda

kubernetes , devops , serverless , Docker , apache

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lanyiyun666 頭像

藍易雲 - 藍易雲:Nginx-URLRewrite偽靜態

以下內容聚焦 span style="color:red"Nginx 1.20+/span 在生產環境的 URLRewrite 偽靜態最佳實踐，目標是：規則可讀、性能穩定、灰度可控、回滾簡單。🚀 一、核心原則（結論先講） 優先使用 span style="color:red"try_files/span，僅在確需正則改寫時用 span style="color:red"rewrite/sp

kubernetes , devops , serverless , Docker , apache

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zhaoqianglaoshi 頭像

趙渝強老師 - 【趙渝強老師】Docker容器的資源管理機制

在一台Docker宿主機上可以同時啓動多個容器。在默認情況下，Docker的引擎對運行的容器沒有限制硬件資源的使用。而在實際環境下，容器的負載過高會導致佔用宿主機的大量資源。這裏的資源主要是指宿主機的CPU、內存和I/O帶寬這3個方面。 視頻講解如下： https://www.bilibili.com/video/BV1JFxezrEwe/?aid=115337622199... 一、 什麼

kubernetes , Linux , 雲原生 , Docker

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lanyiyun666 頭像

藍易雲 - 藍易雲:解決http下navigator.clipboard為undefined問題

在前端開發中，navigator.clipboard 是現代瀏覽器提供的剪貼板讀寫接口，可直接複製或粘貼文本。然而，許多開發者在 HTTP 環境下 會遇到 navigator.clipboard 為 undefined 的問題。這並非代碼錯誤，而是 瀏覽器安全策略 的限制所致 ⚙️。 下面將深入剖析這一問題的原理與解決方案，並提供兼容性處理方式。 🧠 一、問題成因分析 navigator.cl

kubernetes , devops , serverless , Docker , apache

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fannaodeshafa 頭像

煩惱的沙發 - 為什麼要放棄用Docker？

想當年，我會覺得開發不用Docker，天都要塌了。Docker 幾乎是所有開發團隊的標配。需要數據庫？docker run 一個。要保證環境一致？上 docker-compose。Docker 就是一塊磚，哪裏需要往哪裏搬。 最開始 Docker 確實解決了很多問題。 但隨着時間推移，我慢慢發現，尤其是在本地開發這個場景下，Docker 帶來的麻煩似乎比它解決的要多。我會開始想：“我們還在

觀點 , Docker , 後端

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lanyiyun666 頭像

藍易雲 - 藍易雲:Yarn介紹及快速安裝Debian/Ubuntu Linux

Yarn 介紹及在 Debian/Ubuntu 的快速安裝（企業級做法） span style="color:red"Yarn/span 是現代化的 JavaScript/TypeScript 包管理器，主打 span style="color:red"確定性安裝/span、span style="color:red"Workspace 單倉多包/span、span style="color:re

kubernetes , devops , serverless , Docker , apache

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lanyiyun666 頭像

藍易雲 - 藍易雲cdn:Redis常用數據類型及常用命令

下面是一份面向實戰的一頁通（Docker／雲原生場景同樣適用），聚焦 span style="color:red"Redis 常用數據類型/span 與 span style="color:red"高頻命令/span，示例可直接敲，解釋緊跟其後。💡 總覽對比表（vditor/Markdown 友好） 類型 核心特性 典型場景 複雜度要點

kubernetes , devops , serverless , Docker , apache

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koogua 頭像

鳩摩智首席音效師 - 如何在 Docker 中設置環境變量 ？

Docker 是一個開源平台，它簡化了在容器中創建、部署和管理應用程序。一個容器是一種可移植的、輕量級的、自包含的運行時環境，包含運行應用程序所需的一切。容器化的關鍵組成部分之一是管理環境 變量。環境變量是鍵值對，可用於配置容器運行時的行為。 1. 在 Dockerfile 中定義環境變量 Dockerfile 是一個包含如何構建 Docker 的指令的腳本。在 Dockerfile 中使

Docker

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lanyiyun666 頭像

藍易雲 - 藍易雲cdn:linux性能分析之內存分析（free,vmstat,top,ps,pmap等工具使用介紹）

下面這份是給一線 SRE/DevOps 用的內存可觀測性作戰手冊，聚焦 free / vmstat / top / ps / pmap 等核心工具的指標語義、判讀邏輯與落地流程。目標：在 5 分鐘內定位 80% 的 Linux 內存異常。🚀 一、方法論：先定義問題，再選工具 三問法： 1）系統層：是否發生 span style="color:red"內存壓力/回收過激/觸發 OO

kubernetes , devops , serverless , Docker , apache

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saxiaoyige 頭像

躲貓貓_007 - 藉助URLOS快速安裝python3網站環境

環境需求 最低硬件配置：1核CPU，1G內存（1+1）提示：如果你的應用較多，而主機節點的硬件配置較低，建議在部署節點時開通虛擬虛擬內存； 生產環境建議使用2G或以上內存； 推薦安裝系統：Ubuntu-16.04、Ubuntu-18.04、CentOS7.X、Debian9X的64位的純淨的操作系統； URLOS安裝 curl -LO www.urlos.com/iu sh iu py

python3.x , uwsgi , Docker , Python , Web

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u_16099341 頭像

智能開發藝術家 - 雲效流水線docker acr

一、背景 在軟件開發和部署過程中，我們的軟件往往需要在不同的運行環境中運行，例如：開發人員本地開發環境、測試團隊的測試環境、還有類生產環境和生產環境。在整個研發流程的過程中，針對開發和運維，前者面向需求和代碼，後者面向資源和環境，而部署，是兩者都會關注的部分。通過本文，你可以瞭解到，如何通過雲效流水線有效拉通開發與運維，打破二者之間的壁壘牆，讓開發與運維高效聯動。

雲效流水線docker acr , 雲計算 , 上傳 , 運維 , 開發人員 , Docker

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u_16213649 頭像

mob64ca14082604 - Docker Service怎麼使用docker服務不停的更新 docker 不停機更新

Docker 作為新瓶裝舊酒的一門技術，用簡單便捷的操作極大改變了軟件開發的流程與生態環境，本文我們就來了解一下。注：Docker 目前已改名為 Moby。 更新歷史 2017.05.01: 完成初稿 快速入門 Docker 最初 dotCloud 公司內部的一個業餘項目 Docker 基於 Go 語言

雲計算 , Docker , Ubuntu

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u_16099230 頭像

歲月如歌甚好 - linux(centos8):配置docker的cgroup driver為systemd

在 Docker 容器化部署中，資源限制是保障容器集羣穩定的核心能力，無論是限制容器的 CPU 使用率、內存上限，還是塊設備 I/O 吞吐量，本質上都依賴 Linux 內核的 Cgroups（Control Groups）機制。而 Docker 與 Cgroups 的交互，需要通過 “Cgroup Driver（Cgroup 驅動）” 作為中間接口：目前 Docker 支持兩種主

雲計算 , Docker , 資源管理

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denggf 頭像

鄧gf - windows系統下使用docker以及docker-compose搭建redis集羣

docker redis集羣搭建 linux轉windows的吐槽： 首先redis官方就不支持windows系統。。。 想使用docker搭建一個可以從外部訪問的Redis Cluster, 本來可以很方便的使用Docker network中的host driver，但host network目前只有在Linux上才支持，在Linux系統下使用docker搭建redis集羣很簡單很方

windows , docker-compose , redis集羣 , Docker

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u_15591470 頭像

ceshiren2022 - 提升測試效率5倍！Dify驅動的可視化工作流實現自動化測試“開箱即用”

在快速迭代的軟件開發週期中，測試環節往往成為交付瓶頸。傳統自動化測試需要大量編碼工作，維護成本高昂，讓許多團隊望而卻步。 現在，通過Dify的可視化工作流，即使是測試新手也能快速構建專業的自動化測試體系，實現真正的“開箱即用”。 一、傳統自動化測試的困境與破局 為什麼傳統自動化測試難以普及？ 1.技術門檻高 # 傳統測試腳本示例 - 需要專業的編程能力 from sele

人工智能 , 深度學習 , dify , 自動化測試 , Docker , 瀏覽器版本

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JavaEdge 頭像

JavaEdge - Dify數據遷移和版本升級

0 前言 如未曾安裝過 Dify 社區版，可以直接克隆 Dify 項目，並切換至 1.0.0 分支。參考文檔執行安裝命令。 如需在社區版體驗插件功能，需將版本號升級≥ v1.0.0。本文將為你介紹如何從舊版本升級至 v1.0.0 以體驗插件生態功能。 開始升級吧！分步驟： 1 備份數據 1.1 新建備份分支 運行 cd 命令至你的 Dify 項

yyds乾貨盤點 , flask , 人工智能 , 深度學習 , Docker , ide

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u_16349720 頭像

短短同學 - 安卓模擬器總出問題?Docker + cpolar讓測試環境穩定又好訪問

安卓模擬器痛點解決：Docker+cpolar 打造穩定可訪問的測試環境 傳統安卓模擬器常面臨環境衝突、性能卡頓、外部無法訪問三大痛點：本地安裝多個模擬器易導致配置混亂，依賴宿主機環境引發兼容性問題，且本地測試環境難以共享給團隊或對接外部服務。而Docker 的容器化隔離與cpolar 的內網穿透組合，可完美解決這些問題 ——Docker 將模擬器封裝為獨立容器，確保環境一

Android , 人工智能 , 深度學習 , Docker

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