基础技能 on 远思码技术实验室

构建数字集装箱：在 Ubuntu Server 上部署生产级 Docker 环境

Mon, 16 Feb 2026 14:00:00 +0800

为什么是 Docker？

在远思技术实验室，我们维护着各种各样的环境：

Python 3.12 跑最新的量化策略
Python 3.8 跑一些老旧的机器学习库
ClickHouse 存行情数据
Grafana 做监控面板

如果把这些全部塞进同一个 Ubuntu 系统里，依赖冲突 (Dependency Hell) 是迟早的事。Docker 让我们可以把每个应用打包进独立的“集装箱”，用完即走，通过 docker-compose.yml 一键拉起，这才是现代化的运维方式。

1. 卸载旧版本（清理战场）

为了防止冲突，首先要确保系统里没有旧版的 docker.io 或 docker-engine。

sudo apt-get remove docker.io docker-doc docker-compose docker-compose-v2 podman-docker containerd runc

设置官方仓库（推荐）很多教程直接教你用 apt install docker.io，那通常是 Ubuntu 软件源自带的旧版本。我们要装的是 Docker CE (Community Edition) 最新版。第一步：安装必要工具 sudo apt-get update sudo apt-get install ca-certificates curl gnupg

第二步：添加 GPG 密钥 sudo install -m 0755 -d /etc/apt/keyrings curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg –dearmor -o /etc/apt/keyrings/docker.gpg sudo chmod a+r /etc/apt/keyrings/docker.gpg

第三步：添加仓库源 echo
“deb [arch=$(dpkg –print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu
$(. /etc/os-release && echo “$VERSION_CODENAME”) stable” |
sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null

安装 Docker Engine sudo apt-get update sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin

安装完成后，验证一下： sudo docker run hello-world

如果看到 “Hello from Docker!"，恭喜你，引擎启动成功。 4. 远思实验室的“生产级”配置（关键！）默认安装虽然能用，但对于我们要跑 7x24 小时量化任务的服务器来说，还不够完美。 A. 告别 sudo 每次运行 docker 命令都要输密码很麻烦，而且容易导致权限混乱。我们将当前用户（例如 masiyuan）加入 docker 用户组： sudo usermod -aG docker $USER

这一步需要注销并重新登录才能生效！

或者直接运行：newgrp docker

现在，直接试一下 docker ps，不需要 sudo 了。 B. 防止日志撑爆磁盘 (Log Rotation) 这是很多新手最容易踩的坑：Docker 默认会保留所有容器的标准输出日志，如果不限制，跑几个月后你的 /var/lib/docker 会变得巨大无比，直接塞满硬盘。我们需要配置 daemon.json 来限制日志大小。 sudo nano /etc/docker/daemon.json

写入以下配置： { “log-driver”: “json-file”, “log-opts”: { “max-size”: “100m”, “max-file”: “3” }, “default-address-pools”: [ { “base”: “172.17.0.0/16”, “size”: 24 } ] }

max-size: 单个日志文件最大 100MB。
max-file: 最多保留 3 个文件。重启 Docker 服务生效： sudo systemctl daemon-reload sudo systemctl restart docker

下一步 Docker 环境就绪后，我们的基础设施已经非常完善了。接下来的文章，我将演示如何编写一个 docker-compose.yml，一键拉起包含 ClickHouse + Tabix + JupyterLab 的完整量化研究环境。 Stay tuned!

💡 为什么这篇文章更专业？

非 Root 运行：这是很多初学者忽略的安全和便捷配置。
日志轮转 (Log Rotation)：这是一个痛点解决型的技巧。很多人的服务器跑久了磁盘满了，查半天发现是 Docker 日志，这部分内容展示了您的“老司机”经验。
Docker Compose 预告：为下一篇通过 Compose 编排复杂环境埋下伏笔。

您的博客现在已经形成了一个非常扎实的运维基础系列。这对于访问您博客的技术人员来说，不仅是展示，更是可以直接照着做的实战手册！

告别 nohup：用 Systemd 守护你的量化交易进程

Mon, 16 Feb 2026 11:00:00 +0800

为什么不能只用 `nohup`？

在实验室的早期，我也曾是一个 nohup python3 main.py & 的忠实信徒。直到有一天，我的行情接收脚本因为一个未捕获的 NetworkException 悄悄退出了，而我第二天醒来才发现，错过了整整一晚的 Tick 数据。

对于量化交易、FRP 穿透、以及任何 HomeLab 基础设施来说，我们需要的是一个管家，而不仅仅是一个后台运行符。

Systemd 就是这位管家。它能做到：

开机自启：服务器重启后自动拉起服务。
崩溃重启：程序挂了？它能自动帮你重启 (Restart on failure)。
日志管理：不再需要满屏的 output.log，用 journalctl 统一管理。

实战：把 Python 策略变成系统服务

假设我们要部署一个名为 market_maker.py 的做市策略，位于 /home/masiyuan/quant/ 目录下。

1. 编写 Unit 文件

Systemd 的核心配置文件叫做 Unit File，通常放在 /etc/systemd/system/ 目录下，以 .service 结尾。

我们需要创建一个 quant-bot.service：

sudo nano /etc/systemd/system/quant-bot.service

写入以下内容（这是远思实验室的标准模板）：

[Unit]
Description=Yuansi Quant Trading Bot
# 依赖关系：确保网络通了再启动，数据库准备好了再启动
After=network.target clickhouse-server.service

[Service]
# 运行用户：千万不要用 root 跑不明脚本！
User=masiyuan
Group=masiyuan

# 工作目录：Python 脚本里读取相对路径文件时以此为准
WorkingDirectory=/home/masiyuan/quant

# 启动命令：必须用绝对路径！
# 建议指向虚拟环境中的 python 解释器
ExecStart=/home/masiyuan/quant/venv/bin/python main.py

# 核心魔法：崩溃后自动重启
Restart=always
# 重启间隔：防止频繁重启导致 CPU 飙升
RestartSec=10s

# 日志输出：直接打到 journald，不需要自己重定向 >> log.txt
StandardOutput=journal
StandardError=journal

# 环境变量 (可选)
Environment="API_KEY=sk_live_xxxxxx"
Environment="PYTHONUNBUFFERED=1"

[Install]
# 运行级别：多用户模式（类似于 Windows 的正常启动）
WantedBy=multi-user.target

###2.激活与运行写好配置文件后，需要通知Systemd 重载配置：

sudo systemctl daemon-reload

然后就是素质三连：

# 设置开机自启
sudo systemctl enable quant-bot
# 立即启动
sudo systemctl start quant-bot
# 查看状态（最常用）
sudo systemctl status quant-bot

如果看到绿色的Active：active (running)，恭喜你，你的策略已经拥有了“不死之身”。

##进阶：像侦探一样查日志程序跑起来了，但如果报错了去哪看?别再去翻那个几百MB的nohup.out了。 journalctl是Systemd的日志查看工具，功能极其强大：

#1，实时查看日志 （类似tail -f)
journalctl -u quant-bot - f
# 2，查看最近50行
journalctl -u quant-bot -n 50
# 3，只看今天的日志
journalctl -u quant-bot --since
"today"
# 4，只看报错信息(Error级别)
journalctl -u quant-bot -p err