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如何3分钟完成容器镜像加速：告别拉取排队

【免费下载链接】public-image-mirror很多镜像都在国外。比如 gcr 。国内下载很慢，需要加速。致力于提供连接全世界的稳定可靠安全的容器镜像服务。项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pu/public-image-mirror

凌晨2点拉一个 gcr.io 上的镜像，进度条停在 12%，重试三次都没动。public-image-mirror 提供容器镜像加速服务：镜像地址加一个前缀，就能从国内节点拉取。新手照下面三步操作，3 分钟就能跑通。

项目定位：它替你做什么

public-image-mirror 是 DaoCloud 维护的公共镜像仓库 Mirror，只做一件事：把 docker.io、gcr.io、ghcr.io 等境外 registry 的镜像按懒加载方式同步到国内节点，sha256 哈希与源站保持一致。适合经常拉取境外镜像的开发者，以及需要批量拉镜像的运维。

原理速览：一次请求怎么走

两个关键参数需要知道：缓存内容保留 30 天，过期后下次请求触发重新同步；Manifest 有 1 小时内存缓存，源站 tag 更新后最多 1 小时才会反映到新镜像。

三步完成第一次镜像加速

第一步：确认镜像在白名单

目标：确认你要拉的镜像在可同步清单里。清单就是仓库根目录的 allows.txt，共 1327 行规则。

用 grep 查一下目标镜像：

grep -n "docker.io/bitnami" allows.txt

预期输出（看到通配行，说明 bitnami 下所有镜像都在清单内）：

88:docker.io/bitnami/*

第二步：给镜像地址加前缀

目标：把原始地址改写成加速地址。推荐方式是加前缀m.daocloud.io/；另一种方式是按源站替换域名，如 gcr.io 换 gcr.m.daocloud.io，共 11 个源站，对照表在 README.md 里。

以 Kafka 为例，改写前后是：

# 原始地址 docker.io/bitnami/kafka:3.9.0 # 加前缀后 m.daocloud.io/docker.io/bitnami/kafka:3.9.0

第三步：拉取并验证

目标：确认加速链路可用，且拉到的镜像内容没被改动。

docker pull m.daocloud.io/docker.io/bitnami/kafka:3.9.0 docker run --rm m.daocloud.io/docker.io/bitnami/kafka:3.9.0 version

预期看到Download complete并成功进入镜像，version命令输出 Kafka 版本号。如果速度仍不理想，多半是队列拥堵，见下面的避坑表。

进阶：Docker 与 K8s 客户端统一镜像加速

每个镜像都手动改前缀太麻烦，可以把加速固化到客户端配置里，一劳永逸。

Docker 客户端：在/etc/docker/daemon.json中加入镜像源。注意 registry-mirrors 只支持 docker.io，gcr.io 等其他源站请继续用前缀方式：

{ "registry-mirrors": [ "https://docker.m.daocloud.io" ] }

改完执行systemctl restart docker，之后拉 docker.io 的镜像会自动走加速链路。

Kubernetes（kubeadm）：在 ClusterConfiguration 里改一个字段，节点组件（kube-proxy、CoreDNS 等）安装时就走加速：

imageRepository: k8s.m.daocloud.io

如果机房完全不通外网，还有内网二级缓存玩法：用 docker compose 部署一个本地 registry 做代理，步骤参考 docs/local-cache/。

常见下载报错速查 ⚠️

收益与社区入口

• 白名单覆盖 1327 行镜像规则，docker.io 全量加主流源站在列
• 11 个境外源站支持前缀替换，一套写法通用
• 缓存保留 30 天且 sha256 与源站一致，拉到的镜像内容可验证

想提交新镜像需求或反馈问题，去项目仓库提 Issue 即可；镜像校验的配套脚本放在 hack/ 目录。下期讲内网二级缓存：把镜像加速部署进自己的机房。

【免费下载链接】public-image-mirror很多镜像都在国外。比如 gcr 。国内下载很慢，需要加速。致力于提供连接全世界的稳定可靠安全的容器镜像服务。项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pu/public-image-mirror