docker部署cloudreve搭建个人或多人私有网盘+域名解析+对象存储OCS

1、前言

1.1、介绍

本次采用的腾讯云2h2g30M境外服务器且内置docker镜像Ubunto系统
拓展使用腾讯云对象存储OCS作为存储策略

1.2、附加

1、会提供普通境内服务器的额外操作教程
2、如果服务器带宽较低，可以使用OCS存储策略，如果带宽有30M，可以不用
3、如果使用OCS存储策略，则上行或下行速率主要取决于你的主机带宽，次要取决于地域延迟

2、安装配置docker（docker镜像内置的话可以跳过）

这里我引用了我上一篇文章内容

# 安装 Docker
curl -fsSL https://gitee.com/tech-shrimp/docker_installer/releases/download/latest/linux.sh| bash -s docker --mirror Aliyun

# 下载完docker以后，找到cli-plugins文件
find / -name cli-plugins
# cd到cli-plugins目录
ls -lah
# 你会在里面找到docker-compose
# 复制cli-plugins目录路径
nano ~/.bashrc
# 编辑环境变量，将下面这行添加到最后一行即可，注意需要将/path/to/your/directory换成你复制的cli-plugins目录
export PATH=/path/to/your/directory:$PATH
# 随后Ctrl+X,Ctrl+Y,Enter
# 随后生效环境变量
source ~/.bashrc
# 接下来再检测一下docker-compose
docker-compose -v
docker -v

3、获取并修改配置文件

3.1、创建文件目录

mkdir -vp cloudreve/{uploads,avatar} \
&& touch cloudreve/conf.ini \
&& touch cloudreve/cloudreve.db \
&& mkdir -p aria2/config \
&& mkdir -p data/aria2 \
&& chmod -R 777 data/aria2

3.2、运行

然后将以下文件保存为 docker-compose.yml，放置于当前目录，与 cloudreve 同一层级，同时，修改文件中的 RPC_SECRET

复制
version: "3.8"
services:
  cloudreve:
    container_name: cloudreve
    image: cloudreve/cloudreve:latest
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "5212:5212"
    volumes:
      - temp_data:/data
      - ./cloudreve/uploads:/cloudreve/uploads
      - ./cloudreve/conf.ini:/cloudreve/conf.ini
      - ./cloudreve/cloudreve.db:/cloudreve/cloudreve.db
      - ./cloudreve/avatar:/cloudreve/avatar
    depends_on:
      - aria2
  aria2:
    container_name: aria2
    image: p3terx/aria2-pro
    restart: unless-stopped
    environment:
      - RPC_SECRET=your_aria_rpc_token
      - RPC_PORT=6800
    volumes:
      - ./aria2/config:/config
      - temp_data:/data
volumes:
  temp_data:
    driver: local
    driver_opts:
      type: none
      device: $PWD/data
      o: bind

注意：如果是境内服务器，则需要将image值改为下面(否则会报错)

docker.1panel.live/cloudreve/cloudreve:latest

# 后台运行模式，可以从 docker/docker-compose 的日志中获取默认管理员账户用户名和密码
docker-compose up -d
docker-compose logs
# 或者，直接运行，log 将会直接输出在当前控制台中，请注意退出之后保持当前容器运行
docker-compose up