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Padloc密码管理平台Docker部署指南

2025-07-10 06:46:07作者:瞿蔚英Wynne

概述

Padloc是一个开源的密码管理解决方案,本文主要介绍如何使用Docker Compose快速部署Padloc服务。通过本指南,您将了解如何配置和运行Padloc的服务器端和PWA(渐进式Web应用)前端。

环境准备

在开始部署前,请确保您的系统已安装以下组件:

  • Docker 19.03+
  • Docker Compose 1.25+

服务架构解析

Padloc的Docker部署包含两个主要服务组件:

  1. 服务器端(server):处理核心业务逻辑和数据存储
  2. PWA前端(pwa):提供用户交互界面

详细配置说明

服务器端配置

server:
  image: padloc/server
  build:
    context: github.com/padloc/padloc.git#main
    dockerfile: Dockerfile-server
  environment:
    PL_DATA_BACKEND: leveldb
    PL_DATA_LEVELDB_DIR: /data
    PL_DATA_ATTACHMENTS_BACKEND: fs
    PL_DATA_ATTACHMENTS_DIR: /attachments
    PL_SERVER_CLIENT_URL: http://localhost:8080
    PL_EMAIL_BACKEND: console
  ports:
    - 3000:3000
  volumes:
    - attachments:/attachments
    - data:/data
  restart: unless-stopped

关键配置项解析

  1. 数据存储

    • 使用LevelDB作为主数据库(PL_DATA_BACKEND)
    • 数据库文件存储在/data目录(PL_DATA_LEVELDB_DIR)
    • 附件使用文件系统存储(PL_DATA_ATTACHMENTS_BACKEND)
  2. 网络配置

    • 服务监听3000端口
    • 客户端URL指向PWA前端(PL_SERVER_CLIENT_URL)
  3. 邮件服务

    • 使用控制台输出模拟邮件发送(PL_EMAIL_BACKEND)
  4. 持久化存储

    • 使用Docker卷保存数据和附件,确保重启后数据不丢失

PWA前端配置

pwa:
  image: padloc/pwa
  build:
    context: github.com/padloc/padloc.git#main
    dockerfile: Dockerfile-pwa
  environment:
    PL_SERVER_URL: http://localhost:3000
    PL_PWA_URL: http://localhost:8080
  ports:
    - 8080:8080
  restart: on-failure

关键配置项解析

  1. 服务连接

    • 配置后端服务器地址(PL_SERVER_URL)
    • 设置PWA自身访问地址(PL_PWA_URL)
  2. 网络配置

    • 前端服务监听8080端口

部署步骤

  1. 创建docker-compose.yml文件,内容为上述配置
  2. 在终端执行以下命令启动服务:
    docker-compose up -d
    
  3. 等待容器启动完成后,可以通过以下地址访问:
    • 前端界面:http://localhost:8080
    • 后端API:http://localhost:3000

生产环境建议

对于生产环境部署,建议考虑以下优化:

  1. 数据库:将LevelDB替换为更健壮的数据库如MongoDB或PostgreSQL
  2. 邮件服务:配置真实的SMTP服务而非控制台输出
  3. HTTPS:添加反向代理配置SSL证书
  4. 监控:添加健康检查和监控组件
  5. 备份:定期备份数据卷

常见问题排查

  1. 端口冲突:确保3000和8080端口未被占用
  2. 权限问题:检查Docker是否有权限创建和挂载卷
  3. 构建失败:确保网络通畅,能访问所需资源
  4. 服务不响应:使用docker-compose logs查看日志

总结

通过本文介绍的Docker Compose配置,您可以快速搭建一个功能完整的Padloc密码管理平台。这种部署方式简单高效,适合开发测试和小规模使用场景。对于企业级应用,建议根据实际需求进行适当扩展和优化。