Qpsmtpd 项目技术文档
2024-12-23 22:58:28作者:卓炯娓
1. 安装指南
1.1 环境准备
在安装 Qpsmtpd 之前,请确保您的系统满足以下要求:
- Perl 版本至少为 5.8.0。
- 安装所需的 Perl 模块:
Net::DNSMIME::Base64Mail::Header(来自 MailTools 发行版)
如果您的 Perl 版本低于 5.8.0,还需要安装以下模块:
Data::DumperFile::TempTime::HiRes
1.2 安装 Perl 模块
使用 CPAN 安装所需的 Perl 模块:
perl -MCPAN -e shell
在 CPAN shell 中,输入以下命令安装模块:
install Net::DNS
install MIME::Base64
install Mail::Header
如果需要,还可以安装其他依赖模块。
1.3 安装 Qpsmtpd
- 创建一个新的用户和目录来安装 Qpsmtpd。通常使用
smtpd作为用户名,并将目录设置为/home/smtpd/qpsmtpd/。 - 从 GitHub 克隆 Qpsmtpd 项目:
git clone git://github.com/smtpd/qpsmtpd.git - 如果需要特定版本,可以使用以下命令切换到指定版本:
git checkout -b local_branch v0.93 - 设置目录权限:
chmod o+t /home/smtpd/qpsmtpd/ - 编辑
config/IP文件,设置 Qpsmtpd 使用的 IP 地址(或使用0绑定到所有接口)。
1.4 启动 Qpsmtpd
如果使用 supervise 工具,只需将 /home/smtpd/qpsmtpd 链接到 /services 目录即可。如果不使用 supervise,则需要手动运行 ./run 脚本。
2. 项目的使用说明
2.1 配置文件
Qpsmtpd 的配置文件可以放在 /var/qmail/control 或 config 子目录中。配置应与 qmail-smtpd 兼容,以便 Qpsmtpd 可以作为其替代品。
2.2 插件系统
Qpsmtpd 的核心仅实现 SMTP 协议,所有功能都通过插件实现。插件在启动时加载,并注册对各种“钩子”的兴趣。至少需要一个插件来允许或拒绝 RCPT 命令,以启用邮件接收。
2.3 日志记录
默认情况下,Qpsmtpd 将日志记录到 log/main/current。可以通过调整 config/loglevel 文件中的数字来控制日志的详细程度。
3. 项目API使用文档
3.1 插件API
Qpsmtpd 的插件系统非常灵活,允许开发者轻松扩展功能。每个插件都可以注册对特定“钩子”的兴趣,并在适当的时候执行相应的操作。
3.2 配置API
Qpsmtpd 支持多种配置文件,包括:
plugins:列出要加载的插件。rhsbl_zones:右侧阻止列表。dnsbl_zones:基于 IP 的 DNS 阻止列表。spool_dir:指定 spool 目录。spool_perms:设置 spool 目录的权限。tls_before_auth:控制 AUTH 是否需要 TLS/SSL。
4. 项目安装方式
4.1 从 Git 安装
通过 Git 克隆项目并切换到特定版本:
git clone git://github.com/smtpd/qpsmtpd.git
git checkout -b local_branch v0.93
4.2 使用 Supervise 启动
如果使用 supervise 工具,只需将项目目录链接到 /services 目录即可。
4.3 手动启动
如果不使用 supervise,可以手动运行 ./run 脚本来启动 Qpsmtpd。
通过以上步骤,您可以成功安装并配置 Qpsmtpd,开始使用其强大的 SMTP 功能。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
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
海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 ZLIB 1.3 静态库 Windows x64 版本:高效数据压缩解决方案完全指南 Adobe Acrobat XI Pro PDF拼版插件:提升排版效率的专业利器 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 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 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
663
152
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++
659
297
Ascend Extension for PyTorch
Python
215
235
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
254
320
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
132
866
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
139
874
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
🎉 (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
1.18 K
648
仓颉编程语言开发者文档。
59
818