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# Docker 本地测试配置说明
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> 本文档说明如何在本地使用 Docker Compose 启动 RCoder 开发环境，包含完整的监控服务（Pyroscope、Prometheus、Grafana）和 eBPF 诊断工具。
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## 📑 目录
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- [快速开始](#-快速开始)
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- [环境要求](#-环境要求)
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- [架构概览](#-架构概览)
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- [监控服务](#-监控服务)
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- [配置说明](#-配置说明)
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- [常用命令](#-常用命令)
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- [测试页面](#-测试页面)
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- [eBPF 诊断工具](#-ebpf-诊断工具)
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- [故障排查](#-故障排查)
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- [常见问题](#-常见问题)
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- [目录结构](#-目录结构)
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## ⚡ 快速开始
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### 一键启动
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```bash
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# 1. 构建镜像
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make dev-build
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# 2. 启动所有服务（包含监控）
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make dev-up
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# 3. 查看日志
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make dev-logs
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```
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### 访问服务
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| 服务 | 地址 | 用途 |
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|------|------|------|
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| **Pyroscope** | http://localhost:4040 | CPU 性能分析火焰图 |
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| **Prometheus** | http://localhost:9091 | 时序指标查询 |
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| **Grafana** | http://localhost:3000 | 进程监控 Dashboard (admin/admin) |
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### 创建测试容器
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```bash
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# 发送聊天请求，自动创建 agent_runner 容器
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curl -X POST http://127.0.0.1:8088/computer/chat \
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-H "Content-Type: application/json" \
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-d '{"user_id": "user_123", "prompt": "hello"}'
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```
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## 💻 环境要求
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### 必需组件
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| 组件 | 版本要求 | 用途 |
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|------|----------|------|
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| **Docker** | 20.10+ | 容器运行时 |
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| **Docker Compose** | 2.0+ | 多容器编排 |
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| **Make** | 任意 | 构建自动化 |
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| **Rust** | 1.75+ | 编译项目（本地开发） |
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### 可选组件
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| 组件 | 用途 |
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|------|------|
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| **Python 3** | 启动测试页面 HTTP 服务器 |
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| **cURL** | API 测试 |
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### 端口占用检查
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启动前请确保以下端口未被占用：
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```bash
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# 检查端口占用
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lsof -i :4040 # Pyroscope
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lsof -i :9091 # Prometheus
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lsof -i :3000 # Grafana
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lsof -i :8088 # RCoder API
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```
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## 🏗️ 架构概览
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### 整体架构
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```mermaid
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flowchart TB
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subgraph Docker["🐳 Docker Compose 环境"]
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direction TB
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RCoder["RCoder 主服务<br/>端口: 8088<br/>镜像: master-rcoder:latest<br/>功能: HTTP API + 容器管理"]
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subgraph Agent["Agent Runner 子容器（动态创建）"]
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Runner["AI 代理运行时<br/>gRPC 服务端<br/>镜像: master-rcoder:latest"]
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end
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subgraph Monitoring["📊 监控服务"]
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direction LR
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Pyro["Pyroscope<br/>:4040"]
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Prom["Prometheus<br/>:9091"]
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Graf["Grafana<br/>:3000"]
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Pyro --> Prom --> Graf
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end
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||
RCoder ==>|"gRPC<br/>内部网络"| Runner
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||
end
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style RCoder fill:#e1f5fe
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style Runner fill:#fff3e0
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style Pyro fill:#f3e5f5
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style Prom fill:#e8f5e9
|
||
style Graf fill:#fce4ec
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```
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||
> **提示**: 在支持 Mermaid 的平台（GitHub、GitLab、IDE 插件）上，上图会渲染为交互式流程图。
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### 数据流向
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```mermaid
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flowchart LR
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subgraph AgentRunner["Agent Runner 容器"]
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direction TB
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Alloy["Grafana Alloy"]
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subgraph Collectors["数据采集器"]
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EBPF["eBPF Profiler<br/>97 Hz"]
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PE["Process Exporter<br/>15s"]
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||
end
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Alloy --> EBPF
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Alloy --> PE
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||
end
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subgraph Storage["存储与分析"]
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Pyro["Pyroscope<br/>火焰图 + Top 函数"]
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Prom["Prometheus<br/>时序数据存储"]
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||
end
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subgraph Viz["可视化"]
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||
Graf["Grafana<br/>统一 Dashboard"]
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||
end
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EBPF -->|"CPU 性能数据"| Pyro
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PE -->|"进程指标"| Prom
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Pyro --> Graf
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||
Prom --> Graf
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style AgentRunner fill:#e3f2fd
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style Pyro fill:#f3e5f5
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style Prom fill:#e8f5e9
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style Graf fill:#fce4ec
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```
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## 📊 监控服务
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### 服务概览
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| 服务 | 端口 | 登录信息 | 数据源 | 用途 |
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|------|------|----------|--------|------|
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| **Pyroscope** | 4040 | 无需登录 | Alloy eBPF (97 Hz) | CPU 性能分析火焰图 |
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| **Prometheus** | 9091 | 无需登录 | Alloy Process Exporter (15s) | 时序指标存储 |
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| **Grafana** | 3000 | admin / admin | Prometheus | 可视化 Dashboard |
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### Grafana Dashboard
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**Dashboard 名称**: `Agent Runner 进程监控`
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**包含面板**:
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- **概览**: RSS/VSZ 内存、CPU 使用率、文件描述符
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- **内存趋势**: RSS 和 VSZ 的时间序列图
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- **I/O 监控**: 读取/写入速率
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- **上下文切换**: 自愿/非自愿切换速率
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- **线程详情**: 线程数量、FD 使用率
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- **缺页错误**: 次要/主要缺页错误速率
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**可用变量**:
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- `project_id`: 过滤项目 ID
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- `instance`: 过滤实例
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- `process_name`: 过滤进程名称
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- `resolution`: 查询分辨率 (15s, 30s, 1m, 5m, 15m)
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## ⚙️ 配置说明
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### 核心配置文件
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#### `docker-compose.yml`
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监控服务配置，定义所有服务容器。
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**服务列表**:
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```yaml
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services:
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rcoder: # 主 RCoder 服务
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pyroscope: # CPU 性能分析服务器
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prometheus: # 时序指标数据库
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grafana: # 可视化平台
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```
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#### `config.yml`
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本地 Docker 容器测试专用配置，用于在 docker-compose 启动的容器中测试动态启动子容器。
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### 镜像配置
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所有容器使用相同的镜像，确保环境一致性：
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```yaml
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# 主容器和子容器使用相同镜像
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image: "master-rcoder:latest"
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```
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### 路径配置
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| 类型 | 容器内路径 | 宿主机映射路径 | 说明 |
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|------|-----------|---------------|------|
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| **项目工作目录** | `/app/project_workspace` | `./docker/project_workspace` | 项目代码存放 |
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| **日志目录** | `/app/logs` | `./docker/logs` | 容器日志输出 |
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| **规范目录** | `/app/specs` | - | 规范文件存放 |
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### 与生产环境对比
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| 配置项 | 本地测试 | 生产环境 |
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|--------|---------|---------|
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| **镜像** | `master-rcoder:latest` | `registry.yichamao.com/rcoder:latest-arm64` |
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| **配置文件** | `docker/config.yml` | `config.yml` |
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| **项目路径** | `/app/project_workspace` | `./project_workspace` |
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| **监控服务** | 完整（Pyroscope + Prometheus + Grafana） | 按需部署 |
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## 🔧 常用命令
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### Make 命令
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```bash
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# 构建镜像
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make dev-build
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# 启动服务
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make dev-up
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# 查看日志
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make dev-logs
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# 重启服务（代码修改后）
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make dev-restart
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# 停止服务
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make dev-down
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```
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### Docker 命令
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```bash
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# 查看运行中的容器
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docker ps | grep rcoder
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# 查看容器日志
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docker logs -f <container_id>
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# 进入容器
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docker exec -it <container_id> bash
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# 检查容器资源使用
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docker stats <container_id>
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# 检查挂载点
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docker inspect <container_id> | grep Mounts -A 20
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```
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### API 测试
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```bash
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# 发送聊天请求（创建容器）
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curl -X POST http://127.0.0.1:8088/computer/chat \
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-H "Content-Type: application/json" \
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-d '{"user_id": "user_123", "prompt": "hello"}'
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# 查询 Agent 状态
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curl http://127.0.0.1:8088/agent/status/user_123
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# 取消会话
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curl -X POST http://127.0.0.1:8088/agent/session/cancel \
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-H "Content-Type: application/json" \
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-d '{"session_id": "<session_id>"}'
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||
```
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## 💚 健康检查
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### 快速验证所有服务
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```bash
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# 一键检查所有服务状态
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curl -s http://localhost:4040/health # Pyroscope
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curl -s http://localhost:9091/-/healthy # Prometheus
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curl -s http://localhost:3000/api/health # Grafana
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||
curl -s http://localhost:8088/health # RCoder
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||
```
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### 检查脚本
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```bash
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# 保存为 check-health.sh
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#!/bin/bash
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services=(
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||
"Pyroscope:4040:/health"
|
||
"Prometheus:9091:/-/healthy"
|
||
"Grafana:3000:/api/health"
|
||
"RCoder:8088:/health"
|
||
)
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for service in "${services[@]}"; do
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||
IFS=':' read -r name port endpoint <<< "$service"
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if curl -s "http://localhost:${port}${endpoint}" > /dev/null 2>&1; then
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||
echo "✅ $name (${port})"
|
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else
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||
echo "❌ $name (${port}) - 未响应"
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fi
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done
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```
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### 监控数据验证
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```bash
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# 检查 Prometheus 是否接收指标
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curl -s 'http://localhost:9091/api/v1/query?query=up' | jq '.data.result[]'
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# 检查 Pyroscope 是否有应用数据
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curl -s 'http://localhost:4040/ingest?name=agent_runner' | jq
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# 检查 Grafana 数据源连接
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curl -s 'http://admin:admin@localhost:3000/api/datasources' | jq '.[] | select(.name=="Prometheus") | .isDefault'
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```
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## 🧪 测试页面
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`test-page/` 目录提供 VNC、音频和输入法透传功能的集成测试。
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### 文件说明
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| 文件 | 说明 |
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|------|------|
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| `vnc-test.html` | 集成测试页面（VNC + 音频 + IME） |
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| `opus-decoder.min.js` | Opus 音频解码库（86KB） |
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### 支持功能
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- **VNC 远程桌面**: WebSocket 连接到容器的 noVNC 服务
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- **音频流播放**: 接收并播放容器的音频输出（Opus 编码）
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- **输入法透传**: 使用本地输入法输入到远程桌面
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### 使用步骤
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#### 1. 启动 HTTP 服务器
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```bash
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# 进入测试页面目录（从项目根目录执行）
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cd docker/test-page
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# 或者直接指定绝对路径
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# cd $(git rev-parse --show-toplevel)/docker/test-page
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# 使用 Python 启动服务器
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python3 -m http.server 8000
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```
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#### 2. 访问测试页面
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在浏览器打开：http://127.0.0.1:8000/vnc-test.html
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#### 3. 配置连接参数
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**推荐使用 RCoder 代理模式**:
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- RCoder 服务地址: `http://127.0.0.1:8088`
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- User ID: `user_123`
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- Project ID: 留空或填写实际项目 ID
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#### 4. 创建测试容器
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||
```bash
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||
curl -X POST http://127.0.0.1:8088/computer/chat \
|
||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||
-d '{"user_id": "user_123", "prompt": "hello"}'
|
||
```
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---
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## 🔬 eBPF 诊断工具
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### 概述
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RCoder 集成 eBPF 诊断工具，用于开发环境中快速定位进程阻塞和性能问题。
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> **详细文档**: `/docker/rcoder-agent-runner/ebpf-tools/README.md`
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### ⚠️ 安全警告
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| 模式 | Feature | 容器特权 | 安全性 | 调试能力 |
|
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|------|---------|----------|--------|----------|
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||
| `make dev-restart` | `ebpf-debug` 启用 | 特权 (SYS_ADMIN) | ⚠️ 降低 | ✅ 完整 |
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| 生产模式 | 默认关闭 | 限制 | ✅ 高 | ❌ 无 |
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> **仅在受信任的调试环境使用 eBPF 模式！**
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### 监控能力
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| 工具 | 类型 | 频率 | 输出位置 |
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|------|------|------|----------|
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| **Alloy eBPF** | 持续 CPU 监控 | 97 Hz | Pyroscope Web UI |
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||
| **Alloy Process Exporter** | 进程指标 | 15 秒 | Grafana Dashboard |
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||
| **offcpu-monitor** | 阻塞火焰图 | 60 秒 | `/app/container-logs/diag/*.svg` |
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||
| **syscall-monitor** | 系统调用追踪 | 60 秒 | `/app/container-logs/diag/*.log` |
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||
### 快捷诊断命令
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||
```bash
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||
# 1. 进入容器
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||
docker exec -it <container> bash
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# 2. 获取 agent_runner 进程 PID
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PID=$(pgrep agent_runner)
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# 3. 执行诊断命令
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e-offcpu $PID # CPU 性能分析（显示耗时函数）
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||
e-flame $PID 60 # 生成 60 秒火焰图
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e-profile $PID # 性能分析
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||
e-all $PID # 综合诊断（包含所有分析）
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||
```
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||
### 导出诊断数据
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||
```bash
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||
# 导出所有诊断数据
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||
docker cp <container>:/app/container-logs/diag ./diag-results
|
||
|
||
# 导出单个火焰图
|
||
docker cp <container>:/app/container-logs/diag/flame-<pid>.svg ./
|
||
```
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||
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||
---
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||
## 🐛 故障排查
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### 按症状分类
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#### 症状：子容器无法启动
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||
**可能原因**: 镜像不存在
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```bash
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# 检查镜像
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||
docker images | grep master-rcoder
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||
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||
# 解决方案：重新构建
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||
make dev-build
|
||
```
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||
|
||
#### 症状：配置文件未生效
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||
|
||
**可能原因**: 挂载路径错误
|
||
|
||
```bash
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||
# 检查配置文件挂载
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||
docker exec -it <container_id> cat /app/config.yml
|
||
|
||
# 检查日志
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||
make dev-logs
|
||
```
|
||
|
||
#### 症状：监控服务无数据
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||
|
||
**诊断步骤**:
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||
|
||
```bash
|
||
# 1. 检查监控服务状态
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||
docker ps | grep -E "pyroscope|prometheus|grafana"
|
||
|
||
# 2. 检查 agent_runner 容器
|
||
docker ps | grep agent_runner
|
||
|
||
# 3. 检查 Prometheus 指标
|
||
curl -s 'http://localhost:9091/api/v1/query?query=up' | jq
|
||
|
||
# 4. 检查 Alloy 日志
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||
docker exec <container> tail -f /app/container-logs/diag/alloy.log
|
||
```
|
||
|
||
#### 症状：Grafana 显示 "No Data"
|
||
|
||
**可能原因**: 没有 agent_runner 容器运行
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||
|
||
**解决方案**:
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||
1. 创建容器（发送聊天请求）
|
||
2. 等待 15-30 秒让数据采集
|
||
3. 刷新 Dashboard
|
||
|
||
#### 症状：端口冲突
|
||
|
||
**Prometheus 端口冲突**（9090 → 9091）:
|
||
|
||
```yaml
|
||
# docker-compose.yml 已配置端口映射
|
||
prometheus:
|
||
ports:
|
||
- "9091:9090" # 宿主机 9091 → 容器 9090
|
||
```
|
||
|
||
**检查端口占用**:
|
||
|
||
```bash
|
||
lsof -i :4040 # Pyroscope
|
||
lsof -i :9091 # Prometheus
|
||
lsof -i :3000 # Grafana
|
||
lsof -i :8088 # RCoder
|
||
```
|
||
|
||
### 系统化诊断流程
|
||
|
||
```mermaid
|
||
flowchart TD
|
||
Start["🐛 问题发生"]
|
||
Step1["1️⃣ 检查容器状态<br/>docker ps"]
|
||
Step2["2️⃣ 查看容器日志<br/>docker logs"]
|
||
Step3["3️⃣ 检查网络连通性<br/>docker network inspect"]
|
||
Step4["4️⃣ 检查资源使用<br/>docker stats"]
|
||
Step5["5️⃣ 进入容器调试<br/>docker exec"]
|
||
Solve["✅ 问题解决"]
|
||
|
||
Start --> Step1
|
||
Step1 --> Step2
|
||
Step2 --> Step3
|
||
Step3 --> Step4
|
||
Step4 --> Step5
|
||
Step5 --> Solve
|
||
|
||
style Start fill:#ffcdd2
|
||
style Step1 fill:#e1f5fe
|
||
style Step2 fill:#e1f5fe
|
||
style Step3 fill:#e1f5fe
|
||
style Step4 fill:#fff3e0
|
||
style Step5 fill:#f3e5f5
|
||
style Solve fill:#c8e6c9
|
||
```
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## ❓ 常见问题
|
||
|
||
### Q1: 如何修改镜像名称？
|
||
|
||
编辑 `docker-compose.yml`:
|
||
|
||
```yaml
|
||
services:
|
||
rcoder:
|
||
image: "your-custom-image:tag"
|
||
```
|
||
|
||
然后运行 `make dev-restart`。
|
||
|
||
### Q2: 如何持久化监控数据？
|
||
|
||
编辑 `docker-compose.yml`，添加数据卷：
|
||
|
||
```yaml
|
||
services:
|
||
prometheus:
|
||
volumes:
|
||
- ./prometheus/data:/prometheus
|
||
grafana:
|
||
volumes:
|
||
- ./grafana/data:/var/lib/grafana
|
||
```
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### Q3: 如何禁用某个监控服务？
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注释掉 `docker-compose.yml` 中对应的服务配置。
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### Q4: 如何调整资源限制？
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编辑 `docker-compose.yml`:
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```yaml
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services:
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rcoder:
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deploy:
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resources:
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limits:
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cpus: '2'
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memory: 4G
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```
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### Q5: 容器间通信超时怎么办？
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检查 Docker 网络：
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```bash
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# 查看网络
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docker network ls
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# 检查网络详情
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docker network inspect rcoder_agent-network
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# 测试连通性
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docker exec <container1> ping <container2_ip>
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```
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### Q6: 如何清理所有容器和数据？
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```bash
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# 停止并删除所有容器
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make dev-down
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# 删除数据卷（谨慎操作）
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docker volume prune
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# 完全清理
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docker system prune -a
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```
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## 📚 附录
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### Prometheus 查询示例
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```promql
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# 内存使用趋势
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process_resident_memory_bytes{project_id="user_123"}
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# CPU 使用率
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rate(process_cpu_seconds_total{project_id="user_123"}[30s]) * 100
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# I/O 读取速率
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rate(process_read_bytes_total{project_id="user_123"}[30s])
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# 文件描述符使用率
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process_open_fds{project_id="user_123"} / process_max_fds{project_id="user_123"}
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# 上下文切换速率
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rate(process_context_switches_total{project_id="user_123",context_switch_type="voluntary"}[30s])
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```
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### 目录结构
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```
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docker/
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├── README.md # 本文档
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├── config.yml # 容器内配置
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├── docker-compose.yml # 服务编排配置
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├── computer-cache/ # 计算机缓存
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├── computer-project-workspace/ # 计算机项目工作区
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├── grafana/ # Grafana 配置
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│ └── provisioning/ # 自动配置
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│ ├── dashboards/ # Dashboard 定义
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│ └── datasources/ # 数据源配置
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├── logs/ # 日志目录
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├── project_workspace/ # 项目工作区
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├── prometheus/ # Prometheus 配置
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│ └── prometheus.yml # 规则文件
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├── rcoder-agent-runner/ # Agent Runner 配置
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│ └── ebpf-tools/ # eBPF 工具
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│ └── README.md # 详细文档
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├── rcoder-master/ # 主服务配置
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├── start-rcoder.sh # 启动脚本
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└── test-page/ # 测试页面
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├── vnc-test.html # VNC 测试页面
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└── opus-decoder.min.js # Opus 解码库
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```
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> **注意**: `Make` 命令在项目根目录的 `Makefile` 中定义，使用 `make -C docker` 或从项目根目录执行。
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### 相关文档
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- [项目主文档](../README.md)
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- [CLAUDE.md](../CLAUDE.md) - 项目架构和开发指南
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- [eBPF 工具详细文档](./rcoder-agent-runner/ebpf-tools/README.md)
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- [Makefile](../Makefile) - 构建命令说明
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**最后更新**: 2026-01-13
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**维护者**: RCoder Team
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