AutoBangumi项目Docker命令行部署指南

AutoBangumi项目Docker命令行部署指南

Auto_Bangumi AutoBangumi - 全自动追番工具 Auto_Bangumi 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/au/Auto_Bangumi

前言

AutoBangumi是一款优秀的自动化追番工具,能够帮助动漫爱好者自动整理和下载最新剧集。本文将详细介绍如何使用Docker命令行工具来部署AutoBangumi项目,适合有一定Linux基础的用户参考。

部署前准备

在开始部署前,我们需要了解几个关键概念:

  1. 数据持久化:Docker容器默认是临时性的,重启后数据会丢失。我们需要将配置和数据保存在宿主机上。
  2. 环境变量:用于配置容器运行时的参数。
  3. 端口映射:将容器内部服务端口映射到宿主机端口。

数据持久化方案

AutoBangumi需要持久化保存两类数据:

  1. 配置文件:包含程序运行的各种设置
  2. 数据文件:下载的剧集、缓存等

有两种方式实现数据持久化:

方案一:绑定挂载(Bind Mount)

mkdir -p ${HOME}/AutoBangumi/{config,data}
cd ${HOME}/AutoBangumi

这种方式直接在宿主机文件系统创建目录,简单直观,适合需要直接访问配置文件的场景。

方案二:Docker卷(Volume)

docker volume create AutoBangumi_config
docker volume create AutoBangumi_data

Docker卷由Docker管理,适合生产环境,具有更好的性能和可移植性。

容器部署命令详解

以下是完整的Docker运行命令,我们逐项解析其含义:

docker run -d \
  --name=AutoBangumi \
  -v ${HOME}/AutoBangumi/config:/app/config \
  -v ${HOME}/AutoBangumi/data:/app/data \
  -p 7892:7892 \
  -e TZ=Asia/Shanghai \
  -e PUID=$(id -u) \
  -e PGID=$(id -g) \
  -e UMASK=022 \
  --network=bridge \
  --dns=8.8.8.8 \
  --restart unless-stopped \
  ghcr.io/estrellaxd/auto_bangumi:latest

参数解析

  1. 基础参数

    • -d:后台运行容器
    • --name:指定容器名称
    • -v:挂载数据卷/目录
    • -p:端口映射(宿主机端口:容器端口)
  2. 环境变量

    • TZ:设置时区为亚洲/上海
    • PUID/PGID:设置运行用户ID和组ID,与当前用户一致
    • UMASK:设置文件创建权限掩码
  3. 网络配置

    • --network:使用桥接网络
    • --dns:设置DNS服务器
  4. 其他

    • --restart:设置容器自动重启策略
    • 最后指定镜像名称和标签

使用Docker卷的替代方案

如果选择使用Docker卷而非绑定挂载,只需修改挂载参数:

-v AutoBangumi_config:/app/config \
-v AutoBangumi_data:/app/data \

部署后配置

容器启动后,AutoBangumi的Web界面会自动运行,但主程序处于暂停状态。您可以通过浏览器访问:

http://宿主机IP:7892

在Web界面中完成初始配置后,程序会自动将环境变量写入配置文件并开始运行。

进阶管理建议

对于生产环境,推荐使用专业的Docker管理工具,这些工具提供可视化界面,可以更方便地监控和管理容器状态。常见的管理工具包括Portainer等。

注意事项

  1. 确保宿主机7892端口未被占用
  2. 如果使用SELinux,可能需要额外配置权限
  3. 首次启动后,建议检查日志确认无错误
  4. 2.6版本后主要配置通过WebUI完成,环境变量仅在首次启动时生效

通过以上步骤,您应该已经成功部署了AutoBangumi项目。如需进一步定制,可以参考项目文档调整配置参数。

Auto_Bangumi AutoBangumi - 全自动追番工具 Auto_Bangumi 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/au/Auto_Bangumi

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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