Yearning数据库连接失败问题分析与解决方案
问题背景
在使用Yearning数据库管理工具从3.1.7版本升级到3.1.8版本时,部分用户遇到了数据库连接失败的问题。具体表现为启动容器后出现"failed to initialize database"错误,提示无法连接到MySQL数据库。这一问题在回滚到3.1.7版本后恢复正常,表明问题与3.1.8版本存在关联。
问题现象
当用户将docker-compose文件中的镜像版本从yeelabs/yearning:v3.1.7升级到yeelabs/yearning:v3.1.8后,Yearning服务启动失败,日志中显示以下关键错误信息:
[error] failed to initialize database, got error dial tcp: lookup = : no such host
[Error] MySQL connection failed! Please check the configuration information
问题根源分析
经过深入调查,发现该问题主要由以下两个因素导致:
-
环境变量优先级问题:Yearning 3.1.8版本中,当同时存在环境变量和配置文件时,程序会优先使用环境变量中的配置。而Docker镜像中预设了一些默认环境变量(如MYSQL_ADDR=),这些空值会覆盖配置文件中的有效配置。
-
配置加载机制变更:3.1.8版本对配置加载逻辑进行了调整,导致在某些情况下无法正确读取conf.toml或config.toml文件中的配置。
解决方案
针对这一问题,我们提供以下解决方案:
方案一:清除冲突的环境变量
在启动容器前,确保清除所有与数据库连接相关的预设环境变量:
unset MYSQL_ADDR MYSQL_DB MYSQL_USER MYSQL_PASSWORD
然后使用配置文件启动服务:
./Yearning --verbose=4 run -c config.toml
方案二:显式指定正确环境变量
如果希望使用环境变量而非配置文件,需要确保所有必要的连接参数都正确设置:
docker run -d -it -p8000:8000 \
-e SECRET_KEY=your_secret_key \
-e MYSQL_USER=your_db_user \
-e MYSQL_ADDR=your_db_host:port \
-e MYSQL_PASSWORD=your_db_password \
-e MYSQL_DB=your_db_name \
-e Y_LANG=zh_CN \
yeelabs/yearning:v3.1.8
方案三:使用固定版本镜像
如果问题紧急,可暂时回退到3.1.7版本:
# docker-compose.yml
services:
yearning:
image: yeelabs/yearning:v3.1.7
# 其他配置...
最佳实践建议
-
配置管理一致性:建议选择单一配置来源(环境变量或配置文件),避免混用导致冲突。
-
版本升级测试:在升级生产环境前,先在测试环境验证新版本的兼容性。
-
日志监控:部署后密切监控日志,确保数据库连接正常建立。
-
文档参考:虽然本文提供了解决方案,但建议用户仍应参考官方文档了解最新配置要求。
总结
Yearning 3.1.8版本的数据库连接问题主要源于配置加载机制的变更和环境变量处理逻辑的调整。通过理解这些底层变化,用户可以更有针对性地调整自己的部署方案。该问题已在社区中被确认,并有望在后续版本中得到修复。对于生产环境用户,建议在升级前充分测试,或等待稳定版本发布后再进行升级。
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