Dawarich项目Docker部署常见问题及解决方案
2025-06-13 15:42:21作者:俞予舒Fleming
概述
Dawarich是一个基于Ruby on Rails开发的地理位置记录应用。在使用Docker Compose部署Dawarich项目时,开发者可能会遇到一些典型问题。本文将详细介绍这些问题的成因及解决方案。
主要问题分析
1. 容器启动失败问题
在部署过程中,最常见的错误是容器启动失败,具体表现为dawarich_app容器无法健康启动,导致依赖它的dawarich_sidekiq容器也无法正常运行。
错误特征:
- 容器创建成功但启动失败
- 健康检查无法通过
- 依赖服务无法启动
根本原因:
- 错误的命令格式导致容器无法正常启动
- 数据库连接配置问题
- 缺少必要的PostGIS扩展
2. 命令格式错误
在原始配置中,dawarich_app容器的command字段存在格式问题:
command: ['bin/rails', 'server', '-p', '3000', '-b', '::','rm /var/app/tmp/pids/server.pid']
问题分析:
- 将两个不相关的命令合并到了一个数组中
rm命令不应该与Rails服务器启动命令放在一起- 这种格式会导致容器无法正确解析启动命令
解决方案:
command: ['bin/rails', 'server', '-p', '3000', '-b', '::']
3. 数据库连接问题
从错误日志中可以看到PostGIS扩展加载失败:
PG::UndefinedFile: ERROR: could not open extension control file "/usr/local/share/postgresql/extension/postgis.control"
问题分析:
- 数据库服务缺少PostGIS扩展
- 这是地理空间应用的常见依赖
- 需要确保PostgreSQL服务已安装PostGIS扩展
解决方案:
- 在PostgreSQL服务器上安装PostGIS扩展
- 对于Debian/Ubuntu系统:
apt-get install postgresql-XX-postgis - 创建数据库后执行:
CREATE EXTENSION postgis;
完整解决方案
1. 修正Docker Compose配置
services:
dawarich_app:
# ...其他配置保持不变...
command: ['bin/rails', 'server', '-p', '3000', '-b', '::']
# ...其他配置保持不变...
2. 确保数据库服务准备就绪
在部署Dawarich前,确保:
- PostgreSQL服务已启动并运行
- 已创建指定用户和数据库
- 已安装PostGIS扩展
- 网络连接通畅,访问权限设置正确
3. 资源限制调整
根据实际硬件配置调整资源限制:
deploy:
resources:
limits:
cpus: '0.50'
memory: '2G'
对于资源有限的设备,可以适当降低这些值。
部署最佳实践
- 分阶段部署:先单独部署数据库服务,确认正常后再部署应用
- 日志监控:启用详细日志记录,便于排查问题
- 健康检查:合理设置健康检查间隔和超时时间
- 资源隔离:为不同服务分配独立的资源限制
- 环境验证:部署前验证所有环境变量是否正确
总结
Dawarich项目的Docker部署主要问题集中在命令格式、数据库依赖和资源配置三个方面。通过修正命令格式、确保数据库服务完整配置以及合理分配资源,可以解决大多数部署问题。对于地理空间应用特有的PostGIS依赖,需要特别注意在数据库服务中提前安装配置。
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
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
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
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
392
3.88 K
暂无简介
Dart
671
156
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
260
322
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++
661
311
🎉 (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
1.2 K
654
无需学习 Kubernetes 的容器平台,在 Kubernetes 上构建、部署、组装和管理应用,无需 K8s 专业知识,全流程图形化管理
Go
15
1