Hassio-Addons中Immich数据库连接问题分析与解决
问题概述
在Hassio-Addons项目中部署Immich相册服务时,用户遇到了两个关键错误:Redis连接拒绝(ECONNREFUSED 127.0.0.1:6379)和PostgreSQL数据库连接失败(ECONNREFUSED 192.168.1.100:5432)。这些错误表明Immich服务无法建立与所需数据库的连接,导致服务无法正常启动。
错误分析
Redis连接问题
错误信息显示Immich尝试连接本地Redis服务(127.0.0.1:6379)失败。Redis是一个内存数据结构存储,通常用作数据库、缓存和消息代理。Immich使用Redis来处理队列和缓存任务。
PostgreSQL连接问题
Immich还报告了无法连接到PostgreSQL数据库的错误,目标地址为192.168.1.100:5432。PostgreSQL是Immich用于持久化存储的主要数据库,包含用户数据、相册信息等重要内容。
根本原因
-
Redis服务未运行:从日志看,Redis服务似乎没有在本地启动,或者配置不正确。
-
PostgreSQL服务缺失:错误表明系统尝试连接外部PostgreSQL服务(192.168.1.100:5432)失败。实际上,Immich需要依赖一个独立的PostgreSQL数据库服务。
-
配置问题:可能没有正确配置数据库连接参数,或者相关服务没有预先安装。
解决方案
安装PostgreSQL插件
- 在Hassio环境中安装PostgreSQL插件(可在同一仓库中找到)
- 重要:在首次启动PostgreSQL插件前,务必修改默认密码
- 确保PostgreSQL服务正常运行后再启动Immich
Redis服务配置
- 检查Immich配置中Redis服务的设置
- 确保Redis服务已安装并运行
- 验证连接参数(主机、端口、密码等)是否正确
最佳实践
-
服务依赖管理:在部署类似Immich这样的复杂服务时,应先确认并安装所有依赖服务。
-
配置顺序:
- 先安装和配置数据库服务(PostgreSQL)
- 然后配置缓存服务(Redis)
- 最后配置主应用(Immich)
-
密码安全:
- 所有数据库服务首次启动前都应修改默认密码
- 使用强密码并妥善保管
-
网络配置:
- 确保各服务间网络连通
- 检查防火墙设置是否阻止了必要端口
总结
Immich作为功能丰富的自托管相册解决方案,依赖多个后端服务协同工作。部署时需特别注意服务间的依赖关系和启动顺序。通过正确安装和配置PostgreSQL和Redis服务,可以解决大多数数据库连接问题,确保Immich稳定运行。对于家庭助理(Hassio)用户,利用现有的插件系统可以简化这些依赖服务的部署和管理过程。
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
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
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-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
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