Palworld服务器Docker容器配置持久化问题解决方案
2025-06-30 20:49:11作者:贡沫苏Truman
问题背景
在使用thijsvanloef/palworld-server-docker项目部署Palworld专用服务器时,许多用户遇到了一个常见问题:手动修改的PalWorldSettings.ini配置文件在容器重启后会被重置。这种情况特别影响那些希望通过调整服务器参数来优化游戏体验(如解决网络延迟问题)的管理员。
问题本质分析
该现象的根本原因在于Docker容器的默认行为机制。当容器启动时,如果没有特别配置,entrypoint脚本会自动重新生成配置文件。这是设计上的保护机制,确保服务器始终有可用的配置文件启动,但也导致了手动修改无法持久化的问题。
解决方案详解
关键环境变量
项目提供了一个重要的环境变量来控制这一行为:
DISABLE_GENERATE_SETTINGS: true
这个设置会阻止容器在启动时重新生成配置文件,从而保留用户的手动修改。
完整配置示例
以下是包含此关键配置的完整docker-compose.yml示例:
services:
palworld:
image: thijsvanloef/palworld-server-docker:latest
restart: unless-stopped
container_name: palworld-server
ports:
- 8211:8211/udp
- 27015:27015/udp
environment:
PUID: 1027
PGID: 100
PORT: 8211
PLAYERS: 16
SERVER_PASSWORD: "12345"
MULTITHREADING: true
RCON_ENABLED: true
RCON_PORT: 25575
TZ: "UTC+8"
ADMIN_PASSWORD: "12345"
COMMUNITY: false
SERVER_NAME: "自定义服务器"
SERVER_DESCRIPTION: "自定义描述"
DISABLE_GENERATE_SETTINGS: true
volumes:
- ./data:/palworld/
验证步骤
- 停止运行中的容器
- 更新docker-compose.yml文件,添加DISABLE_GENERATE_SETTINGS环境变量
- 确保使用最新镜像:
docker compose pull - 重新启动容器:
docker compose up -d - 检查启动日志确认没有"GENERATING CONFIGS"相关输出
高级配置建议
对于希望深度定制服务器参数的进阶用户,建议:
- 先使用默认配置启动服务器一次,生成初始配置文件
- 停止服务器后,添加DISABLE_GENERATE_SETTINGS配置
- 再修改PalWorldSettings.ini中的各种参数,如:
- 基地工作帕鲁数量上限
- 帕鲁蛋孵化时间
- 网络相关参数优化
注意事项
- 修改配置文件前务必先停止容器
- 对于Synology NAS用户,确保通过SSH或File Station正确修改文件权限
- 重要参数修改后建议先备份配置文件
- 如果遇到问题,可以临时移除DISABLE_GENERATE_SETTINGS让容器重新生成默认配置
通过以上方法,用户可以完全掌控Palworld服务器的各项参数配置,打造个性化的游戏体验环境。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 中兴e读zedx.zed文档阅读器V4.11轻量版:专业通信设备文档阅读解决方案 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
410
3.16 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
254
暂无简介
Dart
674
160
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
664
322
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
659
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
264
326
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868