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雷达卡
在视频处理项目中，环境一致性一直是令人头疼的问题。以往需要在每台机器上手动安装 ffmpeg、OpenCV 等依赖组件，稍有不慎就会因版本不匹配导致运行异常。如今通过 Dockerfile 将所有依赖固化下来：
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无论是开发、测试还是生产环境，都能确保运行时的一致性，彻底告别“本地正常、上线报错”的尴尬局面。
对于资源消耗较大的视频转码任务，我们引入了 Docker Swarm 实现动态扩容。配合 docker-compose.yml 配置文件：
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当面临批量转码需求时，可一键将服务实例 scale 至 10 个，处理效率提升八倍以上。每个容器独立运行，即使个别实例发生崩溃，也不会波及其他正在进行的任务，保障了整体流程的稳定性。
在 GPU 加速方面，初期曾遇到不少挑战。最初使用 nvidia-docker2 时常出现驱动错误，经过排查发现需在 docker-compose 文件中显式声明 GPU 支持：
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结合正确的 CUDA 基础镜像后，成功启用 GPU 加速渲染功能，原本需要 15 分钟才能处理完的 4K 视频，现在仅需 2 分钟即可完成，效率大幅提升。
实际操作中也曾踩过一些坑。例如容器启动后频繁出现权限拒绝问题，最终定位原因为宿主机与容器内用户的 UID 不一致。解决方案是在 Dockerfile 中预先创建对应用户并设置匹配的权限：
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另有一次因容器默认时区与本地不符，造成时间戳记录混乱，后续在 docker run 命令中添加时区参数才得以解决。
数据持久化策略也至关重要。我们将待处理视频挂载至 /data/input，输出结果存放到 /data/output，日志则统一写入 /data/logs 目录。如此一来，即便容器被销毁，核心数据依然完整保留：
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监控体系采用 cAdvisor 联动 Prometheus，可实时追踪各容器的 CPU、内存等资源使用情况。此前曾发现某个转码容器内存占用持续上升，深入排查后确认是视频解码器未及时释放资源所致。最终通过加入定期重启机制有效控制了内存泄漏问题。
如今新成员加入团队，只需执行一条 docker pull 命令拉取镜像，即可立即投入开发工作，无需再耗费整整两天时间配置环境。CI/CD 流程也更加顺畅：GitHub Actions 自动构建镜像并推送到私有仓库，测试通过后自动更新生产环境服务。
总结经验教训，最关键的一点是：所有操作必须体现在 Dockerfile 中，严禁对运行中的容器进行手动修改。曾经有人为快速修复问题而在容器内临时安装软件，结果容器重启后变更全部丢失。现在所有依赖均集成进基础镜像，并通过标签精确管理版本，确保可追溯、可复现。
视频处理业务本身非常适配容器化架构。无论是转码、剪辑还是特效生成，均可将单一任务封装在独立容器中运行，既实现了资源隔离，又便于统一调度和维护。未来计划进一步探索 Kubernetes 平台，期望借助其更智能的调度能力和故障自愈机制，进一步提升系统可靠性与弹性伸缩能力。
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