n8n-autoscaling 的安装和配置教程
2025-05-17 08:58:25作者:宗隆裙
项目基础介绍
n8n-autoscaling 是一个基于 Docker 的自动扩展解决方案,专为 n8n 工作流自动化平台设计。该系统可以根据 Redis 队列长度动态调整 n8n 工作节点容器的数量,无需涉及 Kubernetes 或其他容器扩展服务。它通过一个简单的脚本实现所有功能,并且易于配置。该项目主要用于自动化任务处理,特别是对于需要处理大量并发任务的工作流。
主要编程语言
该项目主要使用 Python 编程语言,同时使用了 Dockerfile 来定义容器镜像。
项目使用的关键技术和框架
- Docker: 用于容器化应用,提供一致的开发和部署环境。
- Docker Compose: 用于定义和运行多容器 Docker 应用。
- Redis: 作为任务队列的存储系统,用于管理任务和监控队列长度。
- n8n: 一个工作流自动化工具,可以连接各种工具和服务的节点,实现自动化的任务流程。
准备工作
在开始安装 n8n-autoscaling 之前,确保您的系统已经安装以下软件:
- Docker
- Docker Compose
对于 Docker 的安装,如果是 Ubuntu 用户,可以使用方便的 Docker 安装脚本。而对于其他操作系统,推荐使用 Docker Desktop。
安装步骤
-
克隆仓库 将项目仓库克隆到本地文件夹中:
git clone https://github.com/conor-is-my-name/n8n-autoscaling.git cd n8n-autoscaling -
配置环境变量 将
.env.example文件重命名为.env并在文件中设置您的环境变量。确保更改默认密码和令牌以提高安全性。 -
创建 Docker 网络 执行以下命令创建 Docker 网络:
docker network create shark -
启动服务 使用以下命令启动所有服务:
docker-compose up -d这将启动 n8n 工作流引擎、Redis 队列和自动扩展服务。
-
配置 n8n 确保 n8n 环境变量已正确设置,以下变量需要在 n8n 环境中配置:
EXECUTIONS_MODE=queue QUEUE_BULL_REDIS_HOST=redis QUEUE_HEALTH_CHECK_ACTIVE=true -
调整自动扩展配置 在
docker-compose.yml文件中,可以调整以下变量来配置自动扩展的行为:MIN_REPLICAS=1 MAX_REPLICAS=5 SCALE_UP_QUEUE_THRESHOLD=5 SCALE_DOWN_QUEUE_THRESHOLD=2 POLLING_INTERVAL_SECONDS=30 COOLDOWN_PERIOD_SECONDS=180 -
监控和故障排除
- 检查容器日志:
docker-compose logs [service] - 验证 Redis 连接:
docker-compose exec redis redis-cli ping - 检查队列长度:
docker-compose exec redis redis-cli LLEN bull:jobs:wait
- 检查容器日志:
按照以上步骤操作,您应该能够成功安装和配置 n8n-autoscaling。如果遇到任何问题,可以查看项目的文档和日志信息进行故障排除。
登录后查看全文
热门项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
532
3.74 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
178
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++
886
596
Ascend Extension for PyTorch
Python
340
403
暂无简介
Dart
771
191
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
12
1
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
247
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
416
4.21 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355