DPanel 项目中多客户端 Compose 隔离问题分析与解决方案
2025-07-01 11:50:12作者:殷蕙予
问题背景
在 DPanel 1.4.1 版本中,用户发现了一个关于 Docker Compose 管理的有趣现象:当使用多个客户端连接同一 DPanel 实例时,所有客户端创建的 Compose 文件都存储在相同的 /dpanel/compose 目录下,导致每个客户端都能看到其他客户端创建的 Compose 配置,即使这些配置可能并未在当前客户端部署。
技术分析
DPanel 作为 Docker 管理面板,其 Compose 功能实现原理是直接读取本地的 Compose 文件目录。当前设计将所有客户端的 Compose 文件统一存储在 /dpanel/compose 目录中,这种设计带来了以下技术特点:
- 集中存储:所有 Compose 配置集中管理,便于统一查看
- 无环境隔离:不同 Docker 环境(客户端)的 Compose 文件混杂在一起
- 潜在冲突:不同客户端可能创建同名 Compose 文件导致覆盖
解决方案探讨
针对这一问题,可以考虑以下几种技术方案:
方案一:基于环境的目录隔离
创建以 Docker 环境命名的子目录,如 /dpanel/compose-[docker_env]。当切换 Docker 环境时,DPanel 只读取对应环境的 Compose 目录,实现自然隔离。
优点:
- 实现简单,只需修改文件读取逻辑
- 保持现有功能不变
- 清晰的环境隔离
缺点:
- 需要处理历史 Compose 文件的迁移
- 可能影响现有用户的习惯
方案二:客户端标识隔离
在 Compose 文件中添加客户端标识元数据,在界面显示时进行过滤。
优点:
- 保持单一目录结构
- 灵活性高
缺点:
- 实现复杂,需要修改文件格式
- 可能影响其他工具直接使用这些文件
方案三:混合模式
保留全局 Compose 目录的同时,为每个环境创建专属目录。
优点:
- 兼容性强
- 灵活度高
缺点:
- 管理复杂度增加
- 用户需要理解两种存储位置的区别
推荐方案
从技术实现和维护成本角度考虑,**方案一(基于环境的目录隔离)**是最优选择。它能够:
- 保持 DPanel 的简洁设计理念
- 提供清晰的环境隔离
- 最小化对现有功能的修改
- 便于后续扩展
实施建议
若采用方案一,具体实施可考虑以下步骤:
- 修改 Compose 文件存储路径逻辑,自动根据当前 Docker 环境创建对应子目录
- 提供旧文件迁移工具或说明
- 在界面中明确显示当前环境的 Compose 列表
- 考虑添加全局 Compose 视图选项(可选)
这种改进不仅解决了隔离问题,还为 DPanel 的多环境管理提供了更清晰的架构基础。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
304
2.66 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
131
159
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++
629
222
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
459
暂无简介
Dart
593
129
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
230
307
🎉 (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
1.06 K
612
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
583
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
360
2.52 K