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dragonflyoss/scheduler Docker 镜像 - 轩辕镜像

scheduler
dragonflyoss/scheduler
P2P网络中的跟踪器与调度器,为每个节点选择合适的下载网络路径。
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P2P网络跟踪调度器镜像

镜像概述

本镜像提供P2P网络中的跟踪器(Tracker)与调度器功能,核心作用是监控网络中的节点状态,并为每个节点(Peer)动态选择最优下载网络路径,从而提升P2P传输效率与资源利用率。

核心功能与特性

核心功能
  • 节点跟踪:实时监控P2P网络中节点的在线状态、连接质量与资源可用性
  • 路径选择:基于节点位置、网络延迟、带宽容量等参数,为每个下载请求匹配最优传输路径
  • 调度管理:协调节点间的资源分配,避免网络拥塞与资源冲突
主要特性
  • 自适应算法:支持动态调整路径选择策略,适应网络拓扑变化
  • 低开销设计:轻量化架构,对系统资源占用低,适合边缘节点部署
  • 可扩展接口:提供API接口,支持与外部监控系统或P2P客户端集成
  • 高可用性:支持多实例部署,实现负载均衡与故障转移

使用场景与适用范围

典型使用场景
  • P2P文件共享系统(如BitTorrent类应用)
  • 分布式内容分发网络(P2P CDN)
  • 实时流媒体传输(P2P直播/点播)
  • 去中心化存储系统(如IPFS辅助节点)
适用范围
  • 中小型P2P网络(节点规模100-***台)
  • 边缘计算环境中的节点协调
  • 对传输延迟敏感的P2P应用
  • 资源受限设备(如IoT边缘节点)的网络优化

使用方法与配置说明

基础部署(Docker Run)
bash
docker run -d \
  --name p2p-tracker-scheduler \
  -p 6881:6881 \  # 默认服务端口
  -e PORT=6881 \   # 服务监听端口
  -e ALGORITHM=load_balanced \  # 路径选择算法(可选:shortest/load_balanced/bandwidth_aware)
  -e NODE_TIMEOUT=30 \  # 节点超时时间(秒)
  -v ./data:/app/data \  # 持久化存储节点状态数据
  p2p-tracker-scheduler:latest
Docker Compose配置
yaml
version: "3"
services:
  tracker-scheduler:
    image: p2p-tracker-scheduler:latest
    container_name: p2p-tracker
    ports:
      - "6881:6881/tcp"
      - "6881:6881/udp"  # 支持UDP协议(如需要)
    environment:
      - PORT=6881
      - ALGORITHM=bandwidth_aware
      - NODE_TIMEOUT=45
      - LOG_LEVEL=INFO  # 日志级别:DEBUG/INFO/WARN/ERROR
      - MAX_PEERS=5000  # 最大并发节点数
    volumes:
      - tracker-data:/app/data
    restart: unless-stopped

volumes:
  tracker-data:
配置参数说明
环境变量描述默认值可选值范围
PORT服务监听端口68811024-65535
ALGORITHM路径选择算法load_balancedshortest/load_balanced/bandwidth_aware
NODE_TIMEOUT节点无响应超时时间(秒)3010-300
LOG_LEVEL日志输出级别INFODEBUG/INFO/WARN/ERROR
MAX_PEERS最大支持并发节点数5000100-***
CACHE_TTL路径计算结果缓存时间(秒)6010-300
持久化与数据管理
  • 容器内/app/data目录存储节点状态、路径计算缓存等数据,建议通过卷挂载实现持久化
  • 数据文件格式为JSON,可通过外部工具解析用于网络分析

注意事项

  • 生产环境建议部署至少2个实例实现高可用,通过负载均衡器分发请求
  • 网络带宽需满足节点通信需求,建议单实例分配至少100Mbps上行带宽
  • 算法选择需根据实际场景调整:延迟敏感场景用shortest,负载均衡需求用load_balanced,带宽异构网络用bandwidth_aware
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Open Integration Hub调度器微服务,负责周期性执行集成流程,基于@openintegrationhub/scheduler构建。
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oldzhang

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5

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