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3 · 部署与操作（Deployment and Operations）

应用编排与外部知识接入 · 本章是 Dify DeepWiki 中文译文的独立章节页，保留原始链接、源码锚点、模块标签和章节层级。

项目Dify 章节3 状态全文译文 模块测试、发布与运维、工作流与编排、安装与启动、存储与持久化
项目要点页2.5 参考项目 项目章节目录Dify DeepWiki 原始章节Deployment and Operations 上一章2.4 下一章3.1
源码线索
  • api/.env.example
  • api/Dockerfile
  • api/app.py
  • api/app_factory.py
  • api/configs/feature/__init__.py
  • api/configs/middleware/__init__.py
  • api/configs/middleware/cache/redis_config.py
  • api/configs/observability/__init__.py
  • api/configs/observability/otel/otel_config.py
  • api/configs/packaging/__init__.py
模块标签
  • 测试、发布与运维
  • 工作流与编排
  • 安装与启动
  • 存储与持久化
  • 配置治理

中文译文

部署与操作（中文译文）

原始 DeepWiki 页面：https://deepwiki.com/langgenius/dify/3-deployment-and-operations
翻译时间：2026-05-27T08:44:40.405Z
翻译模型：deepseek-chat
原文字符数：18100
项目：Dify (dify)

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部署与运维

相关源文件

以下文件被用作生成此 Wiki 页面的上下文：

  • api/.env.example
  • api/Dockerfile
  • api/app.py
  • api/app_factory.py
  • api/configs/feature/__init__.py
  • api/configs/middleware/__init__.py
  • api/configs/middleware/cache/redis_config.py
  • api/configs/observability/__init__.py
  • api/configs/observability/otel/otel_config.py
  • api/configs/packaging/__init__.py
  • api/controllers/console/datasets/datasets.py
  • api/core/rag/datasource/vdb/vector_factory.py
  • api/core/rag/datasource/vdb/vector_type.py
  • api/extensions/ext_celery.py
  • api/extensions/ext_compress.py
  • api/extensions/ext_otel.py
  • api/extensions/ext_redis.py
  • api/extensions/otel/instrumentation.py
  • api/pyproject.toml
  • api/schedule/queue_monitor_task.py
  • api/schedule/workflow_schedule_task.py
  • api/tests/test_containers_integration_tests/trigger/__init__.py
  • api/tests/test_containers_integration_tests/trigger/conftest.py
  • api/tests/test_containers_integration_tests/trigger/test_trigger_e2e.py
  • api/tests/unit_tests/configs/test_dify_config.py
  • api/tests/unit_tests/core/workflow/graph_engine/test_table_runner.py
  • api/tests/unit_tests/extensions/test_celery_ssl.py
  • api/tests/unit_tests/extensions/test_redis.py
  • api/uv.lock
  • docker/.env.example
  • docker/README.md
  • docker/docker-compose-template.yaml
  • docker/docker-compose.middleware.yaml
  • docker/docker-compose.yaml
  • docker/envs/core-services/shared.env.example
  • docker/envs/infrastructure/nginx.env.example
  • docker/envs/security.env.example
  • docker/nginx/conf.d/default.conf.template
  • web/.env.example
  • web/Dockerfile
  • web/app/layout.tsx
  • web/config/index.ts
  • web/docker/entrypoint.sh
  • web/package.json
  • web/types/feature.ts

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目的与范围

本文档概述了 Dify 平台的部署策略和运维注意事项，涵盖了在生产环境中部署和运维 Dify 所需的服务架构、部署方法、配置管理和运行时模式。

关于特定主题的详细信息：

关于开发环境设置，参见 开发环境设置。关于系统架构详情，参见 系统架构总览。

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部署架构

Dify 平台由多个容器化服务组成，通过 Docker Compose 或 Kubernetes 进行编排。架构将关注点分离到不同的服务层：表示层（Web）、应用层（API）、后台处理层（Worker/Beat）、执行隔离层（Sandbox）和数据持久化层（数据库）。

服务拓扑
graph TB
    subgraph "入口层"
        Nginx["nginx<br/>（反向代理）<br/>端口 80/443"]
    end

    subgraph "应用层"
        API["api<br/>langgenius/dify-api:1.14.2<br/>MODE=api<br/>端口 5001"]
        Web["web<br/>langgenius/dify-web:1.14.2<br/>端口 3000"]
    end

    subgraph "处理层"
        Worker["worker<br/>langgenius/dify-api:1.14.2<br/>MODE=worker<br/>CELERY_WORKER_AMOUNT"]
        WorkerBeat["worker_beat<br/>langgenius/dify-api:1.14.2<br/>MODE=beat"]
    end

    subgraph "执行层"
        Sandbox["sandbox<br/>langgenius/dify-sandbox:0.2.15<br/>端口 8194<br/>API_KEY"]
        PluginDaemon["plugin_daemon<br/>langgenius/dify-plugin-daemon:0.6.1-local<br/>端口 5002"]
    end

    subgraph "数据层"
        DBPostgres["db_postgres<br/>postgres:15-alpine<br/>端口 5432<br/>PGDATA"]
        DBMySQL["db_mysql<br/>mysql:8.0<br/>端口 3306<br/>（可选）"]
        Redis["redis<br/>redis:6-alpine<br/>端口 6379<br/>REDIS_PASSWORD"]
    end

    subgraph "网络隔离"
        SSRFProxy["ssrf_proxy<br/>squid<br/>端口 3128"]
    end

    Nginx --> Web
    Nginx --> API

    API --> DBPostgres
    API --> DBMySQL
    API --> Redis
    API --> Sandbox
    API --> PluginDaemon

    Worker --> DBPostgres
    Worker --> DBMySQL
    Worker --> Redis

    WorkerBeat --> Redis

    Sandbox --> SSRFProxy
    API --> SSRFProxy

    Web -.CONSOLE_API_URL.-> API

服务依赖与启动顺序

graph TB
    InitPermissions["init_permissions<br/>busybox:latest<br/>chown -R 1001:1001"]

    DBPostgres["db_postgres<br/>健康检查: pg_isready"]
    DBMySQL["db_mysql<br/>健康检查: SELECT 1"]
    Redis["redis<br/>健康检查: redis-cli ping"]

    API["api<br/>depends_on:<br/>- init_permissions<br/>- db_postgres/db_mysql<br/>- redis"]
    Worker["worker<br/>depends_on:<br/>- init_permissions<br/>- db_postgres/db_mysql<br/>- redis"]
    WorkerBeat["worker_beat<br/>depends_on:<br/>- init_permissions<br/>- db_postgres/db_mysql<br/>- redis"]

    InitPermissions -->|service_completed_successfully| API
    InitPermissions -->|service_completed_successfully| Worker
    InitPermissions -->|service_completed_successfully| WorkerBeat

    DBPostgres -->|service_healthy| API
    DBPostgres -->|service_healthy| Worker
    DBPostgres -->|service_healthy| WorkerBeat

    DBMySQL -->|service_healthy| API
    DBMySQL -->|service_healthy| Worker
    DBMySQL -->|service_healthy| WorkerBeat

    Redis -->|service_started| API
    Redis -->|service_started| Worker
    Redis -->|service_started| WorkerBeat

来源：docker/docker-compose-template.yaml:1-152, docker/docker-compose.yaml:1-115, docker/docker-compose.middleware.yaml:1-128

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部署方法

Docker Compose 部署

Docker Compose 是开发、测试和小规模生产部署的推荐方法。平台提供了预配置的 Compose 文件，用于编排所有必要的服务。

关键文件：

  • docker/docker-compose.yaml - 自动生成的主 Compose 文件 docker/docker-compose.yaml:1-5
  • docker/docker-compose-template.yaml - 用于生成的模板 docker/docker-compose-template.yaml:1-2
  • docker/docker-compose.middleware.yaml - 仅中间件服务 docker/docker-compose.middleware.yaml:1-103
  • docker/.env.example - 环境配置模板 docker/.env.example:1-150

部署步骤：

  1. 配置：复制并自定义环境文件
   cp docker/.env.example docker/.env
  1. 数据库选择：通过 Docker Compose 配置文件选择数据库 docker/docker-compose.middleware.yaml:5-7

    2. - PostgreSQL：--profile postgresql（默认） - MySQL：--profile mysql

  1. 服务启动：启动服务及其依赖
   docker compose --profile postgresql up -d

服务配置文件：

配置文件服务使用场景
postgresqldb_postgres, api, worker, worker_beat, web, redis, sandbox, plugin_daemon默认生产环境设置 docker/docker-compose.middleware.yaml:7
mysqldb_mysql, api, worker, worker_beat, web, redis, sandbox, plugin_daemon基于 MySQL 的部署 docker/docker-compose.middleware.yaml:46

来源：docker/docker-compose-template.yaml:184-210, docker/docker-compose.middleware.yaml:1-100

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服务组件

API 服务（api）

API 服务是主要的应用服务器，处理来自控制台（管理端）和服务（运行时）接口的 HTTP 请求。

容器配置：

  • 镜像：langgenius/dify-api:1.14.2 api/pyproject.toml:3
  • 运行时模式：MODE: api docker/docker-compose-template.yaml:30
  • 端口：5001（可通过 DIFY_PORT 配置）docker/.env.example:54
  • 进程管理器：使用 gevent 工作模式的 Gunicorn api/pyproject.toml:14-18
  • 工作进程数量：由 SERVER_WORKER_AMOUNT 控制 docker/.env.example:55

启动流程（从入口点开始）：

graph LR
    Start["entrypoint.sh"] --> CheckMode{"MODE == 'api'?"}
    CheckMode -->|是| Migration["flask db upgrade<br/>（如果 MIGRATION_ENABLED）"]
    Migration --> StartGunicorn["gunicorn<br/>--bind $DIFY_BIND_ADDRESS:$DIFY_PORT<br/>--workers $SERVER_WORKER_AMOUNT<br/>--worker-class $SERVER_WORKER_CLASS<br/>app:app"]
    CheckMode -->|否| OtherMode["worker/beat/job 模式"]

    StartGunicorn --> APIReady["API 就绪<br/>监听 0.0.0.0:5001"]

关键环境变量：

变量默认值用途
MODEapi决定服务行为 docker/docker-compose-template.yaml:30
DIFY_PORT5001API 服务端口 docker/.env.example:54
SERVER_WORKER_AMOUNT1Gunicorn 工作进程数量 docker/.env.example:55
SERVER_WORKER_CLASSgevent工作进程类型（sync/gevent/solo）docker/.env.example:56
GUNICORN_TIMEOUT360请求超时时间（秒）docker/.env.example:61
MIGRATION_ENABLEDtrue启动时自动运行数据库迁移 docker/.env.example:37

来源：api/Dockerfile:113-122, docker/docker-compose-template.yaml:22-68, docker/.env.example:1-70

Worker 服务（worker）

Worker 服务使用 Celery 处理异步后台任务，从多个专用队列中消费消息。

容器配置：

  • 镜像：langgenius/dify-api:1.14.2 api/pyproject.toml:3
  • 运行时模式：MODE: worker docker/docker-compose-template.yaml:78
  • 工作进程类：由 CELERY_WORKER_CLASS 控制 docker/.env.example:62

队列架构：

graph LR
    Redis["Redis<br/>CELERY_BROKER_URL<br/>端口 6379"] --> Queue1["dataset 队列<br/>（文档索引）"]
    Redis --> Queue2["generation 队列<br/>（大语言模型处理）"]
    Redis --> Queue3["mail 队列<br/>（邮件发送）"]
    Redis --> Queue4["ops_trace 队列<br/>（追踪数据）"]
    Redis --> Queue5["dataset_summary 队列<br/>（摘要生成）"]

    Queue1 --> Worker["Celery Worker<br/>CELERY_WORKER_AMOUNT"]
    Queue2 --> Worker
    Queue3 --> Worker
    Queue4 --> Worker
    Queue5 --> Worker

Worker 扩缩容配置：

变量默认值用途
CELERY_WORKER_AMOUNT4固定工作进程数量 docker/.env.example:63
CELERY_AUTO_SCALEfalse启用自动扩缩容 docker/.env.example:64
CELERY_MAX_WORKERS未设置自动扩缩容时的最大工作进程数 docker/.env.example:65
CELERY_MIN_WORKERS未设置自动扩缩容时的最小工作进程数 docker/.env.example:66

来源：docker/docker-compose-template.yaml:69-114, docker/.env.example:62-70, api/pyproject.toml:10

Worker Beat 服务（worker_beat）

Beat 服务使用 Celery Beat 提供定时任务执行功能，用于周期性后台作业。

容器配置：

  • 镜像：langgenius/dify-api:1.14.2 api/pyproject.toml:3
  • 运行时模式：MODE: beat docker/docker-compose-template.yaml:124

Beat 服务只需要 Redis 连接，不处理请求。每个部署应只运行一个 Beat 实例，以避免重复的任务调度。

来源：docker/docker-compose-template.yaml:115-152

Web 服务（web）

Web 服务提供 Next.js 前端应用，用于控制台和最终用户界面。

容器配置：

  • 镜像：langgenius/dify-web:1.14.2 web/package.json:4
  • 框架：Next.js（通过 next build 构建）web/package.json:27
  • 端口：3000（默认）
  • Node 版本：22.x api/Dockerfile:55

环境变量映射： Web 容器在运行时将后端环境变量映射到 Next.js 变量，包括 CONSOLE_API_URL 和 APP_API_URL docker/docker-compose-template.yaml:158-159。

来源：web/package.json:1-50, docker/docker-compose-template.yaml:153-182

Sandbox 服务（sandbox）

Sandbox 服务为工作流代码节点和工具操作提供隔离的代码执行环境。

容器配置：

  • 镜像：langgenius/dify-sandbox:0.2.15 docker/docker-compose.middleware.yaml:106
  • 端口：8194 docker/docker-compose.middleware.yaml:120
  • API 认证：API_KEY docker/docker-compose.middleware.yaml:114

关键安全参数：

变量默认值用途
API_KEYdify-sandbox认证令牌 docker/docker-compose.middleware.yaml:114
WORKER_TIMEOUT15最大执行时间（秒）docker/docker-compose.middleware.yaml:116
ENABLE_NETWORKtrue允许网络访问 docker/docker-compose.middleware.yaml:117

来源：docker/docker-compose.middleware.yaml:105-128, api/configs/feature/__init__.py:103-116

插件守护进程服务（plugin_daemon）

插件守护进程在隔离环境中管理插件的生命周期、安装和执行。

容器配置：

  • 镜像：langgenius/dify-plugin-daemon:0.6.1-local docker/docker-compose.middleware.yaml:132
  • 端口：5002 docker/docker-compose.middleware.yaml:145
  • 数据库：DB_DATABASE docker/docker-compose.middleware.yaml:141

来源：docker/docker-compose.middleware.yaml:131-180, docker/.env.example:209-213

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配置管理

配置层级

Dify 平台使用基于 Pydantic 校验的分层配置系统 api/configs/feature/__init__.py:15-17。

配置类：

类文件用途
SecurityConfigapi/configs/feature/__init__.py:20-76认证、令牌、速率限制
AppExecutionConfigapi/configs/feature/__init__.py:78-101执行超时、活跃请求限制
CodeExecutionSandboxConfigapi/configs/feature/__init__.py:103-191Sandbox 连接、限制
关键配置变量

安全：

SECRET_KEY=<openssl rand -base64 42>  # 会话签名、加密 [api/configs/feature/__init__.py:25-30]()

数据库：

DB_TYPE=postgresql                     # [docker/.env.example:72]()
DB_USERNAME=postgres                   # [docker/.env.example:73]()
DB_PASSWORD=difyai123456               # [docker/.env.example:74]()
DB_HOST=db_postgres                    # [docker/.env.example:75]()
DB_PORT=5432                           # [docker/.env.example:76]()

Redis：

REDIS_HOST=redis                       # [docker/.env.example:96]()
REDIS_PORT=6379                        # [docker/.env.example:97]()
REDIS_PASSWORD=difyai123456            # [docker/.env.example:99]()

来源：docker/.env.example:1-110, api/configs/feature/__init__.py:1-210

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卷管理

持久化数据卷

Docker Compose 部署使用宿主机挂载卷来实现数据持久化。

卷映射：

宿主机路径容器路径服务用途
./volumes/db/data/var/lib/postgresql/datadb_postgres数据库数据 docker/docker-compose.middleware.yaml:24
./volumes/app/storage/app/api/storageapi, worker用户文件 docker/docker-compose-template.yaml:217

权限初始化： init_permissions 服务确保在应用启动前，挂载卷具有正确的所有权（1001:1001）docker/docker-compose-template.yaml:202-218。

来源：docker/docker-compose-template.yaml:3-220, api/Dockerfile:54-60

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日志与可观测性

日志配置
变量默认值用途
LOG_LEVELINFO日志级别 docker/.env.example:43
LOG_OUTPUT_FORMATtext文本或 JSON 格式 docker/.env.example:44
LOG_FILE/app/logs/server.log日志持久化 docker/.env.example:45
OpenTelemetry 集成

Dify 支持通过多个检测包使用 OpenTelemetry 进行分布式追踪和指标收集 api/pyproject.toml:35-41。

来源：docker/.env.example:43-49, api/pyproject.toml:35-41