使用 Watchtower 自动更新 Docker 容器基础镜像教程
1. 项目目录结构及介绍
对于 watchtower 这个 Docker 容器自动化更新工具,由于它是一个命令行应用而非一个包含多文件的项目,所以没有典型的目录结构。它的主要工作是通过一个单独的 Docker 镜像来运行。不过,当你运行该容器时,可以挂载宿主机的 /var/run/docker.sock 到容器内以便访问 Docker 服务。
启动命令示例:
docker run --detach \
--name watchtower \
--volume /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \
containrrr/watchtower
这里涉及的目录结构主要是宿主机上的 Docker 相关路径:
/var/run/docker.sock: Docker守护进程套接字,允许容器与 Docker 服务通信。
2. 项目启动文件介绍
Watchtower 的启动文件其实就是运行 docker run 命令。上述命令中,我们指定了镜像 (containrrr/watchtower) 并以 detached 模式 (-d) 运行容器。此外,通过 -v 参数将宿主机的 Docker 套接字挂载到容器内,使得 Watchtower 可以监控并更新其他正在运行的容器。
如果需要设置特定的选项或配置(例如通知、私有注册表等),可以通过环境变量传递给 docker run 命令。例如,设置定时扫描间隔:
docker run --detach \
--name watchtower \
--env WATCHTOWER_SCHEDULE="0 */6 * * *" \
--volume /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \
containrrr/watchtower
上述命令设置了每六小时检查一次更新的计划任务。
3. 项目配置文件介绍
Watchtower 不依赖于本地配置文件来运行,但你可以通过 Docker 容器的环境变量来设定配置。以下是一些常用的环境变量:
WATCHTOWER_NOTIFICATIONS: 启用或禁用通知,如 Slack 或 其他即时通讯工具。WATCHTOWER_INCLUDE_LABELS: 根据指定标签选择要更新的容器。WATCHTOWER_EXCLUDE_LABELS: 排除具有特定标签的容器不进行更新。WATCHTOWER_SCHEDULE: 设置定时任务来检查更新,例如0 */6 * * *表示每六小时检查一次。
要使用这些配置,只需在运行 docker run 命令时添加相应的环境变量即可。例如,启用 Slack 通知并设置扫描间隔:
docker run --detach \
--name watchtower \
--env WATCHTOWER_NOTIFICATIONS=slack \
--env WATCHTOWER_SLACK_WEBHOOK_URL=<your_slack_webhook_url> \
--env WATCHTOWER_SCHEDULE="0 */6 * * *" \
--volume /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \
containrrr/watchtower
请注意替换 <your_slack_webhook_url> 为你的实际 Slack Webhook URL。
更多可用的环境变量和高级配置,请参考 Watchtower 的官方文档。
以上就是关于 Watchtower 的基本介绍,希望对你在管理和自动化更新 Docker 容器上有所帮助。如有任何疑问或需要进一步的帮助,请查阅项目官方文档或社区资源。
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!Kotlin07
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