PasswordPusher项目文件持久化存储配置指南
2025-07-02 04:15:39作者:霍妲思
前言
在使用PasswordPusher这类安全文件分享工具时,确保上传文件在容器重启后仍然可用是一个关键需求。本文将详细介绍如何为PasswordPusher配置持久化存储方案,解决文件在Docker容器重启后丢失的问题。
存储机制解析
PasswordPusher采用两种主要存储方式:
- 数据库存储:仅存储推送记录和元数据
- 文件系统存储:实际文件内容默认存储在容器内的
/opt/PasswordPusher/storage目录
当使用默认配置时,文件存储在容器内部,一旦容器重启,这些文件就会丢失。因此需要配置外部存储卷来实现持久化。
配置步骤详解
1. 基础配置
在docker-compose-pwpush.yml文件中添加以下配置:
pwpush:
volumes:
- ./data/files:/opt/PasswordPusher/storage
这个配置将容器内的存储目录映射到宿主机的./data/files目录。
2. 权限配置
由于容器内应用以特定用户(如pwpusher)运行,需要确保挂载目录的权限正确:
# 获取容器内pwpusher用户的UID
sudo docker exec pwpush-pwpush-1 id -u pwpusher
# 设置宿主目录权限(假设UID为1000)
sudo chown -R 1000:1000 data/files
sudo chmod 755 data/files
3. 完整配置示例
一个完整的docker-compose配置应包含数据库和文件存储两部分:
services:
pwpush:
image: pglombardo/pwpush:latest
volumes:
- ./data/files:/opt/PasswordPusher/storage
environment:
- PWP__FILES__STORAGE=local
ports:
- "5100:5100"
postgres:
image: postgres:latest
volumes:
- ./data/postgresql:/var/lib/postgresql/data
environment:
- POSTGRES_PASSWORD=yourpassword
高级存储方案
除了本地文件系统,PasswordPusher还支持多种云存储方案:
-
AWS S3存储:
environment: - PWP__FILES__STORAGE=s3 - PWP__FILES__S3__BUCKET=your-bucket-name - PWP__FILES__S3__REGION=us-east-1 - PWP__FILES__S3__ACCESS_KEY_ID=your-access-key - PWP__FILES__S3__SECRET_ACCESS_KEY=your-secret-key -
Azure Blob存储:
environment: - PWP__FILES__STORAGE=azure - PWP__FILES__AZURE__CONTAINER=your-container - PWP__FILES__AZURE__STORAGE_ACCOUNT_NAME=your-account - PWP__FILES__AZURE__STORAGE_ACCESS_KEY=your-key
常见问题排查
-
上传进度条变红卡住:
- 检查存储目录权限
- 确保挂载路径正确
- 查看容器日志获取详细错误信息
-
文件可访问但内容丢失:
- 确认使用的是持久化存储卷
- 检查存储卷是否成功挂载
-
性能问题:
- 对于高负载环境,考虑使用云存储方案
- 本地存储可考虑使用SSD存储介质
最佳实践建议
- 定期备份:即使配置了持久化存储,也应定期备份重要文件
- 监控存储空间:设置监控告警,防止存储空间耗尽
- 安全配置:
- 限制存储目录访问权限
- 云存储方案应使用最小权限原则
- 测试验证:部署后应进行重启测试,验证文件持久化是否生效
结语
通过合理配置PasswordPusher的存储方案,可以确保文件分享服务的高可用性和数据持久性。无论是选择本地存储还是云存储,关键在于理解PasswordPusher的存储机制并正确配置权限和挂载点。本文提供的方案已经过实际验证,可为企业级部署提供可靠参考。
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
STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 网页设计期末大作业资源包 - 一站式解决方案助力高效完成项目 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 Adobe Acrobat XI Pro PDF拼版插件:提升排版效率的专业利器 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
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
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++
660
308
🔥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
3.81 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
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
1.19 K
654
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
878