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在搬瓦工机器上使用 Docker 快速部署 Hysteria2 (HY2) 以及 cloudflare-warp (cf-warp)

2026-04-15T21:36:29Z

IWwwwww：

== 前置条件： ==
安装 docker, docker-compose

你可以在 md5.pw 中找到安装教程，此处不再赘述。

== 核心： ==
<blockquote>⚠️ 注意：这里需要你的 ssl 证书，只能使用认证机构颁发的证书，可以使用免费的 ssl 证书，但是：不能使用自签名证书，无法通过验证

证书文件放置于同目录的 ssl 子目录下，包含：'''certificate.crt''' 和 '''certificate.key'''

micro-warp为 hy2 提供出站流量分流（部分ip被滥用时，会导致访问页面频繁出现 CAPTCHATs 验证弹窗，可以使用 micro-warp(cf-warp) 进行分流以避免验证弹窗的问题。

创建 hysteria2 服务端配置文件 hysteria.yaml:

⚠️ 你需要修改 '''auth.password''': <PASSWORD>，这是你的 hy2 连接密码。

默认监听端口为 '''8899'''，如有需要可自行修改 listen，注意不要丢弃端口前的冒号 `:` 。

⚠️ 如果你不需要 hy2 帮你分流，你可以将 outbounds: 和 acl: 全部注释掉。</blockquote>

====== 创建 hysteria.yaml ======
<syntaxhighlight lang="yaml"># Full Server Config:
# refer: https://v2.hysteria.network/zh/docs/advanced/Full-Server-Config

listen: :8899

tls:
cert: /root/ssl/certificate.crt
key: /root/ssl/certificate.key
sniGuard: disable
# clientCA: client.crt

#bandwidth:
# up: 1 gbps
# down: 1 gbps

# 启用该配置后始终使用 BBR 拥堵算法
#ignoreClientBandwidth: true

# ⚠️ 不启用 bandwidth 和 ignoreClientBandwidth 时
# 客户端如果也没有配置带宽，则默认使用 bbr，否则使用 brutal 且以客户端设置的带宽为准

#speedTest: false

# 通过 API 查询流量统计信息
# refer: https://v2.hysteria.network/zh/docs/advanced/Full-Server-Config/#api-http
# refer: https://v2.hysteria.network/zh/docs/advanced/Traffic-Stats-API/
# curl -H 'Authorization: secret' http://ip:port/traffic
trafficStats:
listen: :9998
secret: hysteria2-traffic

auth:
type: password
password: <PASSWORD>

masquerade:
type: proxy
proxy:
url: https://bing.in
rewriteHost: true
insecure: false

# 以下配置，如果没有使用 cloudflare warp 则无需开启
# ⚠️ 这里的名字不能使用 `-`，否则无法识别
outbounds:
- name: cf_warp
type: socks5
socks5:
addr: 127.0.0.1:40000
# `username` & `password` is Optional
#username: hackerman
#password: Elliot Alderson

# 这里的规则从上到下进行匹配
acl:
inline:
- cf_warp(geoip:cloudflare)
- cf_warp(geoip:google)
- direct(all)</syntaxhighlight>

====== 创建 docker-compose.yaml ======
<blockquote>⚠️ 注意，我们使用的是 microwarp, 而不是官方的 cf-warp。

microwarp<ref>microwarp 详情见：https://github.com/ccbkkb/MicroWARP</ref> 占用内存极低，按照官方说明常驻内存大约 10MB（官方的常驻内存约为 200MB），因此对搬瓦工的小内存机型（768MB RAM) 非常友好。

⚠️ 如果你不需要 cf-warp 作为出站流量，可以将其注释掉（需同步修改 hysteria.yaml 配置）。</blockquote><syntaxhighlight lang="yaml">services:
# refer: https://github.com/apernet/hysteria
hysteria:
image: tobyxdd/hysteria:v2.7.1
container_name: hysteria
restart: unless-stopped
network_mode: "host"
# 如果不需要 microwarp，请注释掉 depends_on: 和 - microwarp
depends_on:
- microwarp
volumes:
- acme:/acme
- ./hysteria.yaml:/etc/hysteria.yaml
- ./ssl:/root/ssl
logging:
driver: "json-file"
options:
max-size: "1m"
max-file: "3"
command: ["server", "-c", "/etc/hysteria.yaml"]

# 如果不需要 microwarp 请直接删除
# refer: https://github.com/ccbkkb/MicroWARP
microwarp:
image: ghcr.io/ccbkkb/microwarp:latest
container_name: microwarp
restart: always
ports:
- "127.0.0.1:40000:1080" # 标准的无密码 SOCKS5 端口，仅监听本机
cap_add:
- NET_ADMIN
- SYS_MODULE
sysctls:
- net.ipv4.conf.all.src_valid_mark=1
volumes:
- ./warp-data:/etc/wireguard
logging:
driver: "json-file"
options:
max-size: "1m" #单个日志文件最大 3MB
max-file: "3" # 最多保留 3个日志
# 额外配置，按需开启即可
# environment:
# - BIND_ADDR=0.0.0.0 # Bind address (default: 0.0.0.0)
# - BIND_PORT=1080 # Custom SOCKS5 port (default: 1080)
# - SOCKS_USER=admin # Enable authentication (leave empty for no auth)
# - SOCKS_PASS=123456 # Auth password
# - ENDPOINT_IP=162.159.193.10:2408 # Custom WARP Endpoint IP (Bypass regional blocks)

volumes:
acme:</syntaxhighlight>准备就绪后，在根目录使用：<syntaxhighlight lang="bash">
docker compose up -d
</syntaxhighlight>即可成功启用 HY2。

== 客户端配置 ==
服务器ip:端口（默认为 8899），密码为你自行配置的密码。

举例（Surge）：<blockquote>Server 为服务器 IP 地址

Port 为端口号，如果你没有修改的话默认就是 8899

Password 为你配置的密码

⚠️ 注意：Skip Certificate Verification 需要开启[[File:Surge HY2 Proxy.png|thumb|Surge 配置 Hy2]]

</blockquote>至此，已全部配置完成。

在 Ubuntu VPS 上快速编译 Swift Vapor Project

2026-04-15T21:31:09Z

IWwwwww：

前置说明：<blockquote>正常情况下，使用 Docker 编译 Vapor 项目，Swift 的编译缓存是无法使用的，也就是说每次编译 Vapor 项目都需要在 Docker 中将 swift-package、whole compile 全走一遍，我的云服务器在未优化流程之前，每次可能需要耗费十分钟以上。</blockquote>测试编译的机器配置：

'''Ubuntu 24.04, 2GB RAM, 2 vCPU'''

== 原理 ==
Vapor 提供的 Dockerfile 文件是将项目的编译、复制等操作都放到了 Docker 容器中进行，而 Docker 容器无法缓存编译信息（意思是下次编译时无法获取到上次的编译缓存进行增量编译），所以每次都会全量一遍。

而 Vapor 运行，只需要编译后的 Run 产物和一些必要的 Public、Resource 资源。

依照这个思路，我们可以将 Vapor 的编译放置到机器上进行，编译完成后，将 Run 和 Public、Resource 资源拷贝进 Docker 中即可。

安装 Swift 可参考： [https://md5.pw/index.php?title=在搬瓦工VPS上安装_Swift_和他的依赖在搬瓦工VPS上安装 Swift 和他的依赖]

该安装方式与 Swift Docker 保持一致，我正在使用该方式。

== 更多披露 ==

==== 在 Vapor 项目中新建一个 <code>fastDockerfile</code>, 内容如下： ====
<blockquote>因为是在机器上编译，所以这里只需要使用 -noble/-slim 最小的镜像进行打包即可</blockquote><syntaxhighlight lang="bash"># ================================
# Copy Resources Image
# ================================
FROM ubuntu:24.04 AS build

# Set up a build area
WORKDIR /build

# Copy entire repo into container
COPY . .

# Switch to the staging area
WORKDIR /staging

# Copy main executable to staging area
COPY ./Run ./

# Copy any resources from the public directory and views directory if the directories exist
# Ensure that by default, neither the directory nor any of its contents are writable.
RUN [ -d /build/Public ] && { mv /build/Public ./Public && chmod -R a-w ./Public; } || true
RUN [ -d /build/Resources ] && { mv /build/Resources ./Resources && chmod -R a-w ./Resources; } || true

# ================================
# Run image
# ================================
FROM swift:6.2.1-focal-slim

# Create a vapor user and group with /app as its home directory
RUN useradd --user-group --create-home --system --skel /dev/null --home-dir /app vapor

# Switch to the new home directory
WORKDIR /app

# Copy built executable and any staged resources from builder
COPY --from=build --chown=vapor:vapor /staging /app

# Ensure all further commands run as the vapor user
USER vapor:vapor

# Let Docker bind to port 8080
EXPOSE 8080

# Set Language Encoding
ENV LANG C.UTF-8
ENV LC_ALL C.UTF-8

# Start the Vapor service when the image is run, default to listening on 8080 in production environment
ENTRYPOINT ["./Run"]
CMD ["serve", "--env", "production", "--hostname", "0.0.0.0", "--port", "8080"]</syntaxhighlight>

==== '''编写脚本 <code>fast_build.sh</code>:''' ====
<blockquote>请注意，调用脚本时需要提供镜像名称</blockquote><syntaxhighlight lang="bash">
#!/bin/bash

local IMAGE_NAME=${1:-"custom-image:latest"}

echo "🚀 fast building start"

# stop when happen error
set -e

echo "🚀 > git pull"
git pull

echo "🚀 > git submodule update --remote"
git submodule update --remote

echo "🚀 > swift build"
swift build -c release

# move run to .
echo "🚀 > copy {Run} to ./Run"
cp .build/x86_64-unknown-linux-gnu/release/Run ./Run

echo "🚀 > docker build"
docker build -f fastDockerfile . -t $IMAGE_NAME

echo "🚀 > rm local ./Run"
rm -rf ./Run

# redirect
echo "🚀 > sh redirect.main.sh"
docker-compose -f docker-compose.yml up -d

# force clean <none> docker images
echo "🚀 > clean invalid images"
docker image rm -f $(docker images -f dangling=true -q)

echo "🚀 > 🎉🎉🎉 all of done ~"
</syntaxhighlight>🎉 OK

== 验证 ==
验证工作，在服务器上快速编译时，使用 <pre>
bash fast_build.sh <镜像名称>
</pre>例如：<pre>
bash fast_build.sh my-image:latest
</pre>该脚本将使用上次编译的缓存（因为是在机器上编译，而 Dockerfile 只是将机器上编译完成的产物打包成镜像），因此将增量编译时间缩短至 1 分钟以内，极小的改动仅需 3~8 秒即可完成。

在搬瓦工VPS上安装 Swift 和他的依赖

2026-04-15T21:18:53Z

IWwwwww：

== 1. 前置要求 ==
安装 Swift 并在服务器上进行编译要求 VPS:

- Ubuntu 24.04 或 22.04（不建议使用更低的版本） - RAM 内存 >= 2GB - vCPU >= 2

当RAM内存过低时容易出现编译失败，详情参考：

[https://github.com/vapor/toolbox/issues/382 vapor/toolbox/issues/382] [https://github.com/vapor/vapor/issues/2722 vapor/vapor/issues/2772]

== 2. 安装 ==

==== 2.1 安装 Swift ====

Swift 现在提供了一个便捷的安装工具（Swiftly）：<syntaxhighlight lang="bash">
curl -O https://download.swift.org/swiftly/linux/swiftly-$(uname -m).tar.gz && \
tar zxf swiftly-$(uname -m).tar.gz && \ ./swiftly init --quiet-shell-followup && \
. "${SWIFTLY_HOME_DIR:-$HOME/.local/share/swiftly}/env.sh" && \
hash -r
</syntaxhighlight>
安装完成后，使用 swiftly 查看: <syntaxhighlight lang="bash">
swiftly --version
</syntaxhighlight>
输出版本号（类似: 1.1.1 ) 即为安装成功。

==== 2.2 安装必要的一些依赖包 ====
依赖包的获取方式可以在官方提供的 Dockerfile 中查看：

例如：[https://github.com/swiftlang/swift-docker/blob/main/6.3/ubuntu/24.04/Dockerfile ubuntu-24.04/Dockerfile]

可以看到：<syntaxhighlight lang="dockerfile">
export DEBIAN_FRONTEND=noninteractive DEBCONF_NONINTERACTIVE_SEEN=true && apt-get -q update && \
apt-get -q install -y \
binutils \
git \
unzip \
gnupg2 \
libc6-dev \
libcurl4-openssl-dev \
libedit2 \
libgcc-13-dev \
libpython3-dev \
libsqlite3-0 \
libstdc++-13-dev \
libxml2-dev \
libncurses-dev \
libz3-dev \
pkg-config \
tzdata \
</syntaxhighlight>这个就是我们需要安装的依赖包。直接复制在终端运行即可。

运行完毕后，至此就已全部完成：Swift 安装以及必要依赖包安装。
[[index.php?title=Category:500 常见应用指南 — Application Guides]]

在搬瓦工机器上使用 Docker 快速部署 Hysteria2 (HY2) 以及 cloudflare-warp (cf-warp)

2026-04-15T19:53:37Z

IWwwwww：

== 前置条件： ==
安装 docker, docker-compose

你可以在 md5.pw 中找到安装教程，此处不再赘述。

== 核心： ==
<blockquote>⚠️ 注意：这里需要你的 ssl 证书，只能使用认证机构颁发的证书，可以使用免费的 ssl 证书，但是：不能使用自签名证书，无法通过验证

证书文件放置于同目录的 ssl 子目录下，包含：'''certificate.crt''' 和 '''certificate.key'''

micro-warp为 hy2 提供出站流量分流（部分ip被滥用时，会导致访问页面频繁出现 CAPTCHATs 验证弹窗，可以使用 micro-warp(cf-warp) 进行分流以避免验证弹窗的问题。</blockquote>创建 hysteria2 服务端配置文件 hysteria.yaml:

⚠️ 你需要修改 '''auth.password''': <PASSWORD>，这是你的 hy2 连接密码。

默认监听端口为 '''8899'''，如有需要可自行修改 listen，注意不要丢弃端口前的冒号 `:` 。

⚠️ 如果你不需要 hy2 帮你分流，你可以将 outbounds: 和 acl: 全部注释掉。

====== 创建 hysteria.yaml ======
<syntaxhighlight lang="yaml"># Full Server Config:
# refer: https://v2.hysteria.network/zh/docs/advanced/Full-Server-Config

listen: :8899

tls:
cert: /root/ssl/certificate.crt
key: /root/ssl/certificate.key
sniGuard: disable
# clientCA: client.crt

#bandwidth:
# up: 1 gbps
# down: 1 gbps

# 启用该配置后始终使用 BBR 拥堵算法
#ignoreClientBandwidth: true

# ⚠️ 不启用 bandwidth 和 ignoreClientBandwidth 时
# 客户端如果也没有配置带宽，则默认使用 bbr，否则使用 brutal 且以客户端设置的带宽为准

#speedTest: false

# 通过 API 查询流量统计信息
# refer: https://v2.hysteria.network/zh/docs/advanced/Full-Server-Config/#api-http
# refer: https://v2.hysteria.network/zh/docs/advanced/Traffic-Stats-API/
# curl -H 'Authorization: secret' http://ip:port/traffic
trafficStats:
listen: :9998
secret: hysteria2-traffic

auth:
type: password
password: <PASSWORD>

masquerade:
type: proxy
proxy:
url: https://bing.in
rewriteHost: true
insecure: false

# 以下配置，如果没有使用 cloudflare warp 则无需开启
# ⚠️ 这里的名字不能使用 `-`，否则无法识别
outbounds:
- name: cf_warp
type: socks5
socks5:
addr: 127.0.0.1:40000
# `username` & `password` is Optional
#username: hackerman
#password: Elliot Alderson

# 这里的规则从上到下进行匹配
acl:
inline:
- cf_warp(geoip:cloudflare)
- cf_warp(geoip:google)
- direct(all)</syntaxhighlight>

====== 创建 docker-compose.yaml ======
<blockquote>⚠️ 注意，我们使用的是 microwarp, 而不是官方的 cf-warp。microwarp<ref>microwarp 详情见：https://github.com/ccbkkb/MicroWARP</ref> 占用内存极低，按照官方说明最小可为 880 KB 即可运行（官方约为 200MB）。

⚠️ 如果你不需要 cf-warp 作为出站流量，可以将其注释掉（需同步修改 hysteria.yaml 配置）。</blockquote><syntaxhighlight lang="yaml">services:
# refer: https://github.com/apernet/hysteria
hysteria:
image: tobyxdd/hysteria:v2.7.1
container_name: hysteria
restart: unless-stopped
network_mode: "host"
depends_on:
- microwarp
volumes:
- acme:/acme
- ./hysteria.yaml:/etc/hysteria.yaml
- ./ssl:/root/ssl
logging:
driver: "json-file"
options:
max-size: "1m"
max-file: "3"
command: ["server", "-c", "/etc/hysteria.yaml"]

# refer: https://github.com/ccbkkb/MicroWARP
microwarp:
image: ghcr.io/ccbkkb/microwarp:latest
container_name: microwarp
restart: always
ports:
- "127.0.0.1:40000:1080" # 标准的无密码 SOCKS5 端口，仅监听本机
cap_add:
- NET_ADMIN
- SYS_MODULE
sysctls:
- net.ipv4.conf.all.src_valid_mark=1
volumes:
- ./warp-data:/etc/wireguard
logging:
driver: "json-file"
options:
max-size: "1m" #单个日志文件最大 3MB
max-file: "3" # 最多保留 3个日志
# 额外配置，按需开启即可
# environment:
# - BIND_ADDR=0.0.0.0 # Bind address (default: 0.0.0.0)
# - BIND_PORT=1080 # Custom SOCKS5 port (default: 1080)
# - SOCKS_USER=admin # Enable authentication (leave empty for no auth)
# - SOCKS_PASS=123456 # Auth password
# - ENDPOINT_IP=162.159.193.10:2408 # Custom WARP Endpoint IP (Bypass regional blocks)

volumes:
acme:</syntaxhighlight>准备就绪后，在根目录使用：<syntaxhighlight lang="bash">
docker compose up -d
</syntaxhighlight>即可成功启用 HY2。

== 客户端配置 ==
服务器ip:端口（默认为 8899），密码为你自行配置的密码。

举例（Surge）：<blockquote>Server 为服务器 IP 地址

Port 为端口号，如果你没有修改的话默认就是 8899

Password 为你配置的密码

⚠️ 注意：Skip Certificate Verification 需要开启[[File:Surge HY2 Proxy.png|thumb|Surge 配置 Hy2]]

</blockquote>至此，已全部配置完成。

在搬瓦工机器上使用 Docker 快速部署 Hysteria2 (HY2) 以及 cloudflare-warp (cf-warp)

2026-04-15T19:48:36Z

IWwwwww：创建页面，内容为“== 前置条件： == 安装 docker, docker-compose 你可以在 md5.pw 中找到安装教程，此处不再赘述。 == 核心： == <blockquote> ===== ⚠️ 注意：这里需要你的 ssl 证书，只能使用认证机构颁发的证书，可以使用免费的 ssl 证书，但是：不能使用自签名证书，无法通过验证 ===== 证书文件放置于同目录的 ssl 子目录下，包含：'''certificate.crt''' 和 '''certificate.key'''</blockquote…”

== 前置条件： ==
安装 docker, docker-compose

你可以在 md5.pw 中找到安装教程，此处不再赘述。

== 核心： ==
<blockquote>
===== ⚠️ 注意：这里需要你的 ssl 证书，只能使用认证机构颁发的证书，可以使用免费的 ssl 证书，但是：不能使用自签名证书，无法通过验证 =====
证书文件放置于同目录的 ssl 子目录下，包含：'''certificate.crt''' 和 '''certificate.key'''</blockquote>创建 hysteria2 服务端配置文件 hysteria.yaml:

⚠️ 你需要修改 '''auth.password''': <PASSWORD>，这是你的 hy2 连接密码。

默认监听端口为 '''8899'''，如有需要可自行修改 listen，注意不要丢弃端口前的冒号 `:` 。

⚠️ 如果你不需要 hy2 帮你分流，你可以将 outbounds: 和 acl: 全部注释掉。<syntaxhighlight lang="yaml"># Full Server Config:
# refer: https://v2.hysteria.network/zh/docs/advanced/Full-Server-Config

listen: :8899

tls:
cert: /root/ssl/certificate.crt
key: /root/ssl/certificate.key
sniGuard: disable
# clientCA: client.crt

#bandwidth:
# up: 1 gbps
# down: 1 gbps

# 启用该配置后始终使用 BBR 拥堵算法
#ignoreClientBandwidth: true

# ⚠️ 不启用 bandwidth 和 ignoreClientBandwidth 时
# 客户端如果也没有配置带宽，则默认使用 bbr，否则使用 brutal 且以客户端设置的带宽为准

#speedTest: false

# 通过 API 查询流量统计信息
# refer: https://v2.hysteria.network/zh/docs/advanced/Full-Server-Config/#api-http
# refer: https://v2.hysteria.network/zh/docs/advanced/Traffic-Stats-API/
# curl -H 'Authorization: secret' http://ip:port/traffic
trafficStats:
listen: :9998
secret: hysteria2-traffic

auth:
type: password
password: <PASSWORD>

masquerade:
type: proxy
proxy:
url: https://bing.in
rewriteHost: true
insecure: false

# 以下配置，如果没有使用 cloudflare warp 则无需开启
# ⚠️ 这里的名字不能使用 `-`，否则无法识别
outbounds:
- name: cf_warp
type: socks5
socks5:
addr: 127.0.0.1:40000
# `username` & `password` is Optional
#username: hackerman
#password: Elliot Alderson

# 这里的规则从上到下进行匹配
acl:
inline:
- cf_warp(geoip:cloudflare)
- cf_warp(geoip:google)
- direct(all)</syntaxhighlight>

===== 创建 docker-compose.yaml =====
⚠️ 注意，我们使用的是 microwarp, 而不是官方的 cf-warp。microwarp<ref>microwarp 详情见：https://github.com/ccbkkb/MicroWARP</ref> 占用内存极低，按照官方说明最小可为 880 KB 即可运行（官方约为 200MB）。

⚠️ 如果你不需要 cf-warp 作为出站流量，可以将其注释掉（需同步修改 hysteria.yaml 配置）。<syntaxhighlight lang="yaml">services:
# refer: https://github.com/apernet/hysteria
hysteria:
image: tobyxdd/hysteria:v2.7.1
container_name: hysteria
restart: unless-stopped
network_mode: "host"
depends_on:
- microwarp
volumes:
- acme:/acme
- ./hysteria.yaml:/etc/hysteria.yaml
- ./ssl:/root/ssl
logging:
driver: "json-file"
options:
max-size: "1m"
max-file: "3"
command: ["server", "-c", "/etc/hysteria.yaml"]

# refer: https://github.com/ccbkkb/MicroWARP
microwarp:
image: ghcr.io/ccbkkb/microwarp:latest
container_name: microwarp
restart: always
ports:
- "127.0.0.1:40000:1080" # 标准的无密码 SOCKS5 端口，仅监听本机
cap_add:
- NET_ADMIN
- SYS_MODULE
sysctls:
- net.ipv4.conf.all.src_valid_mark=1
volumes:
- ./warp-data:/etc/wireguard
logging:
driver: "json-file"
options:
max-size: "1m" #单个日志文件最大 3MB
max-file: "3" # 最多保留 3个日志
# 额外配置，按需开启即可
# environment:
# - BIND_ADDR=0.0.0.0 # Bind address (default: 0.0.0.0)
# - BIND_PORT=1080 # Custom SOCKS5 port (default: 1080)
# - SOCKS_USER=admin # Enable authentication (leave empty for no auth)
# - SOCKS_PASS=123456 # Auth password
# - ENDPOINT_IP=162.159.193.10:2408 # Custom WARP Endpoint IP (Bypass regional blocks)

volumes:
acme:</syntaxhighlight>准备就绪后，在根目录使用：<syntaxhighlight lang="bash">
docker compose up -d
</syntaxhighlight>即可成功启用 HY2。

== 客户端配置 ==
服务器ip:端口（默认为 8899），密码为你自行配置的密码。

举例（Surge）：<blockquote>Server 为服务器 IP 地址

Port 为端口号，如果你没有修改的话默认就是 8899

Password 为你配置的密码

⚠️ 注意：Skip Certificate Verification 需要开启</blockquote>至此，已全部配置完成。
[[File:Surge HY2 Proxy.png|thumb]]

File:Surge HY2 Proxy.png

2026-04-15T19:45:08Z

IWwwwww：

Surge Hysterai2 (HY2) 配置

在 Ubuntu VPS 上快速编译 Swift Vapor Project

2026-04-15T18:51:16Z

IWwwwww：

前置说明：<blockquote>正常情况下，使用 Docker 编译 Vapor 项目，Swift 的编译缓存是无法使用的，也就是说每次编译 Vapor 项目都需要在 Docker 中将 swift-package、whole compile 全走一遍，我的云服务器在未优化流程之前，每次可能需要耗费十分钟以上。</blockquote>测试编译的机器配置：

'''Ubuntu 24.04, 2GB RAM, 2 vCPU'''

== 原理 ==
Vapor 提供的 Dockerfile 文件是将项目的编译、复制等操作都放到了 Docker 容器中进行，而 Docker 容器无法缓存编译信息（意思是下次编译时无法获取到上次的编译缓存进行增量编译），所以每次都会全量一遍。

而 Vapor 运行，只需要编译后的 Run 产物和一些必要的 Public、Resource 资源。

依照这个思路，我们可以将 Vapor 的编译放置到机器上进行，编译完成后，将 Run 和 Public、Resource 资源拷贝进 Docker 中即可。

'''⚠️ 注意'''

编译机器的 Swift 安装路径最好与 Docker 中的 swift 安装路径保持一致，不然可能会导致 Docker 中运行时找不到动态库之类的情况。

安装 Swift 可参考： [https://md5.pw/index.php?title=在搬瓦工VPS上安装_Swift_和他的依赖在搬瓦工VPS上安装 Swift 和他的依赖]

该安装方式与 Swift Docker 保持一致，我正在使用该方式。

== 更多披露 ==
我在 Vapor 项目中新建了一个 <code>fastDockerfile</code>, 内容如下：<syntaxhighlight lang="bash">
# ================================
# Copy Resources Image
# ================================
FROM ubuntu:24.04 AS build

# Set up a build area
WORKDIR /build

# Copy entire repo into container
COPY . .

# Switch to the staging area
WORKDIR /staging

# Copy main executable to staging area
COPY ./Run ./

# Copy any resources from the public directory and views directory if the directories exist
# Ensure that by default, neither the directory nor any of its contents are writable.
RUN [ -d /build/Public ] && { mv /build/Public ./Public && chmod -R a-w ./Public; } || true
RUN [ -d /build/Resources ] && { mv /build/Resources ./Resources && chmod -R a-w ./Resources; } || true

# ================================
# Run image
# ================================
FROM swift:6.2.1-focal-slim

# Create a vapor user and group with /app as its home directory
RUN useradd --user-group --create-home --system --skel /dev/null --home-dir /app vapor

# Switch to the new home directory
WORKDIR /app

# Copy built executable and any staged resources from builder
COPY --from=build --chown=vapor:vapor /staging /app

# Ensure all further commands run as the vapor user
USER vapor:vapor

# Let Docker bind to port 8080
EXPOSE 8080

# Set Language Encoding
ENV LANG C.UTF-8
ENV LC_ALL C.UTF-8

# Start the Vapor service when the image is run, default to listening on 8080 in production environment
ENTRYPOINT ["./Run"]
CMD ["serve", "--env", "production", "--hostname", "0.0.0.0", "--port", "8080"]
</syntaxhighlight>

==== '''然后编写了一个脚本 <code>fast_build.sh</code>:''' ====
<syntaxhighlight lang="bash">
#!/bin/bash

echo "🚀 fast building start"

# stop when happen error
set -e

echo "🚀 > git pull"
git pull

echo "🚀 > git submodule update --remote"
git submodule update --remote

echo "🚀 > swift build"
swift build -c release

# move run to .
echo "🚀 > copy {Run} to ./Run"
cp .build/x86_64-unknown-linux-gnu/release/Run ./Run

echo "🚀 > docker build"
docker build -f fastDockerfile . -t your-vapor-project-name-on-docker:latest

echo "🚀 > rm local ./Run"
rm -rf ./Run

# redirect
echo "🚀 > sh redirect.main.sh"
docker-compose -f docker-compose.yml up -d

# force clean <none> docker images
echo "🚀 > clean invalid images"
docker image rm -f $(docker images -f dangling=true -q)

echo "🚀 > 🎉🎉🎉 all of done ~"
</syntaxhighlight>🎉 OK，最后在服务器上快速编译时，使用 `bash fast_build.sh` 即可使用上次编译的缓存，将编译时间缩短至 1 分钟以内。

在 Ubuntu VPS 上快速编译 Swift Vapor Project

2026-04-15T18:48:15Z

IWwwwww：创建页面，内容为“前置说明：<blockquote>正常情况下，使用 Docker 编译 Vapor 项目，Swift 的编译缓存是无法使用的，也就是说每次编译 Vapor 项目都需要在 Docker 中将 swift-package、whole compile 全走一遍，我的云服务器在未优化流程之前，每次可能需要耗费十分钟以上。</blockquote>测试编译的机器配置： '''Ubuntu 24.04, 2GB RAM, 2 vCPU''' == 原理 == Vapor 提供的 Dockerfile 文件是将项目的编…”

前置说明：<blockquote>正常情况下，使用 Docker 编译 Vapor 项目，Swift 的编译缓存是无法使用的，也就是说每次编译 Vapor 项目都需要在 Docker 中将 swift-package、whole compile 全走一遍，我的云服务器在未优化流程之前，每次可能需要耗费十分钟以上。</blockquote>测试编译的机器配置：

'''Ubuntu 24.04, 2GB RAM, 2 vCPU'''

== 原理 ==
Vapor 提供的 Dockerfile 文件是将项目的编译、复制等操作都放到了 Docker 容器中进行，而 Docker 容器无法缓存编译信息（意思是下次编译时无法获取到上次的编译缓存进行增量编译），所以每次都会全量一遍。

而 Vapor 运行，只需要编译后的 Run 产物和一些必要的 Public、Resource 资源。

依照这个思路，我们可以将 Vapor 的编译放置到机器上进行，编译完成后，将 Run 和 Public、Resource 资源拷贝进 Docker 中即可。

'''⚠️ 注意'''

编译机器的 Swift 安装路径最好与 Docker 中的 swift 安装路径保持一致，不然可能会导致 Docker 中运行时找不到动态库之类的情况。

安装 Swift 可参考： [https://md5.pw/index.php?title=在搬瓦工VPS上安装_Swift_和他的依赖在搬瓦工VPS上安装 Swift 和他的依赖]

该安装方式与 Swift Docker 保持一致，我正在使用该方式。

== 更多披露 ==
我在 Vapor 项目中新建了一个 <code>fastDockerfile</code>, 内容如下：<syntaxhighlight lang="bash" line="1">
# ================================
# Copy Resources Image
# ================================
FROM ubuntu:24.04 AS build

# Set up a build area
WORKDIR /build

# Copy entire repo into container
COPY . .

# Switch to the staging area
WORKDIR /staging

# Copy main executable to staging area
COPY ./Run ./

# Copy any resources from the public directory and views directory if the directories exist
# Ensure that by default, neither the directory nor any of its contents are writable.
RUN [ -d /build/Public ] && { mv /build/Public ./Public && chmod -R a-w ./Public; } || true
RUN [ -d /build/Resources ] && { mv /build/Resources ./Resources && chmod -R a-w ./Resources; } || true

# ================================
# Run image
# ================================
FROM swift:6.2.1-focal-slim

# Create a vapor user and group with /app as its home directory
RUN useradd --user-group --create-home --system --skel /dev/null --home-dir /app vapor

# Switch to the new home directory
WORKDIR /app

# Copy built executable and any staged resources from builder
COPY --from=build --chown=vapor:vapor /staging /app

# Ensure all further commands run as the vapor user
USER vapor:vapor

# Let Docker bind to port 8080
EXPOSE 8080

# Set Language Encoding
ENV LANG C.UTF-8
ENV LC_ALL C.UTF-8

# Start the Vapor service when the image is run, default to listening on 8080 in production environment
ENTRYPOINT ["./Run"]
CMD ["serve", "--env", "production", "--hostname", "0.0.0.0", "--port", "8080"]
然后编写了一个脚本 fast_build.sh:

#!/bin/bash

echo "🚀 fast building start"

# stop when happen error
set -e

echo "🚀 > git pull"
git pull

echo "🚀 > git submodule update --remote"
git submodule update --remote

echo "🚀 > swift build"
swift build -c release

# move run to .
echo "🚀 > copy {Run} to ./Run"
cp .build/x86_64-unknown-linux-gnu/release/Run ./Run

echo "🚀 > docker build"
docker build -f fastDockerfile . -t your-vapor-project-name-on-docker:latest

echo "🚀 > rm local ./Run"
rm -rf ./Run

# redirect
echo "🚀 > sh redirect.main.sh"
docker-compose -f docker-compose.yml up -d

# force clean <none> docker images
echo "🚀 > clean invalid images"
docker image rm -f $(docker images -f dangling=true -q)

echo "🚀 > 🎉🎉🎉 all of done ~"
</syntaxhighlight>

在搬瓦工VPS上安装 Swift 和他的依赖

2026-04-15T18:39:08Z

IWwwwww：

== 1. 前置要求 ==
安装 Swift 并在服务器上进行编译要求 VPS:

- Ubuntu 24.04 - RAM 内存 >= 2GB - vCPU >= 2

== 2. 失败案例参考 ==
否则容易出现编译失败，详情参考：

[https://github.com/vapor/toolbox/issues/382 vapor/toolbox/issues/382] [https://github.com/vapor/vapor/issues/2722 vapor/vapor/issues/2772]

== 3. 安装 ==
Swift 现在提供了一个便捷的安装工具（Swiftly）：<syntaxhighlight lang="bash">
curl -O https://download.swift.org/swiftly/linux/swiftly-$(uname -m).tar.gz && \
tar zxf swiftly-$(uname -m).tar.gz && \ ./swiftly init --quiet-shell-followup && \
. "${SWIFTLY_HOME_DIR:-$HOME/.local/share/swiftly}/env.sh" && \
hash -r
</syntaxhighlight>

安装完成后，使用 swiftly 查看: <syntaxhighlight lang="bash">
swiftly --version
</syntaxhighlight>
输出版本号（类似: 1.1.1 ) 即为安装成功。

在搬瓦工VPS上安装 Swift 和他的依赖

2026-04-15T18:38:28Z

IWwwwww：

== 1. 前置要求 ==
安装 Swift 并在服务器上进行编译要求 VPS:

- Ubuntu 24.04 - RAM 内存 >= 2GB - vCPU >= 2

== 2. 失败案例参考 ==
否则容易出现编译失败，详情参考：

[https://github.com/vapor/toolbox/issues/382 vapor/toolbox/issues/382] [https://github.com/vapor/vapor/issues/2722 vapor/vapor/issues/2772]

== 3. 安装 ==
Swift 现在提供了一个便捷的安装工具（Swiftly）：<syntaxhighlight lang="bash">
curl -O https://download.swift.org/swiftly/linux/swiftly-$(uname -m).tar.gz && \
tar zxf swiftly-$(uname -m).tar.gz && \ ./swiftly init --quiet-shell-followup && \
. "${SWIFTLY_HOME_DIR:-$HOME/.local/share/swiftly}/env.sh" && \
hash -r
</syntaxhighlight>

安装完成后，使用 swiftly 查看: <syntaxhighlight>
swiftly --version
</syntaxhighlight>
输出版本号（类似: 1.1.1 ) 即为安装成功。

在搬瓦工VPS上安装 Swift 和他的依赖

2026-04-15T18:35:34Z

IWwwwww：

== 1. 前置要求 ==
安装 Swift 并在服务器上进行编译要求 VPS:

- Ubuntu 24.04 - RAM 内存 >= 2GB - vCPU >= 2

== 2. 失败案例参考 ==
否则容易出现编译失败，详情参考：

[https://github.com/vapor/toolbox/issues/382 vapor/toolbox/issues/382] [https://github.com/vapor/vapor/issues/2722 vapor/vapor/issues/2772]

== 3. 安装 ==
Swift 现在提供了一个便捷的安装工具（Swiftly）：<syntaxhighlight lang="bash">
curl -O https://download.swift.org/swiftly/linux/swiftly-$(uname -m).tar.gz && \
tar zxf swiftly-$(uname -m).tar.gz && \ ./swiftly init --quiet-shell-followup && \
. "${SWIFTLY_HOME_DIR:-$HOME/.local/share/swiftly}/env.sh" && \
hash -r
</syntaxhighlight>

安装完成后，使用 swiftly 查看: 输入<syntaxhighlight>
swiftly --version
</syntaxhighlight>
输出版本号（类似: 1.1.1 ) 即为安装成功。

在搬瓦工VPS上安装 Swift 和他的依赖

2026-04-15T18:32:45Z

IWwwwww：安装 Swift, Install Swift

== 1. 前置要求 ==
安装 Swift 并在服务器上进行编译要求 VPS:

- Ubuntu 24.04 
- RAM 内存 >= 2GB 
- vCPU >= 2

== 2. 失败案例参考 ==
否则容易出现编译失败，详情参考：

[https://github.com/vapor/toolbox/issues/382 vapor/toolbox/issues/382] 
[https://github.com/vapor/vapor/issues/2722 vapor/vapor/issues/2772]

== 3. 安装 ==
Swift 现在提供了一个便捷的安装工具（Swiftly）：

```shell

curl -O https://download.swift.org/swiftly/linux/swiftly-$(uname -m).tar.gz && \ tar zxf swiftly-$(uname -m).tar.gz && \ ./swiftly init --quiet-shell-followup && \ . "${SWIFTLY_HOME_DIR:-$HOME/.local/share/swiftly}/env.sh" && \ hash -r

```

安装完成后，使用 swiftly 查看: 
输入 `swiftly --version` 输出版本号（类似: 1.1.1 ) 即为安装成功。

Talk:Contributors

2026-04-15T18:12:41Z

IWwwwww：使用搬瓦工VPS安装 Swift 和他的依赖包

== 1. 前置要求 ==

安装 Swift 并在服务器上进行编译要求 VPS:

- Ubuntu 24.04 
- RAM 内存 >= 2GB 
- vCPU >= 2

== 2. 失败案例参考 ==

否则容易出现编译失败，详情参考：

[https://github.com/vapor/toolbox/issues/382 vapor/toolbox/issues/382] 
[https://github.com/vapor/vapor/issues/2722 vapor/vapor/issues/2772]

== 3. 安装 ==
Swift 现在提供了一个便捷的安装工具（Swiftly）：

```shell

curl -O https://download.swift.org/swiftly/linux/swiftly-$(uname -m).tar.gz && \
tar zxf swiftly-$(uname -m).tar.gz && \
./swiftly init --quiet-shell-followup && \
. "${SWIFTLY_HOME_DIR:-$HOME/.local/share/swiftly}/env.sh" && \
hash -r

```

安装完成后，使用 swiftly 查看: 
输入 `swiftly --version` 输出版本号即为安装成功。