linux服务器上部署v2raya

最近折腾n8n,结果好多服务、mcp都需要代理,不然的话用不起来。暂时又不想搞个境外服务器,因为阿里云和腾讯云的服务器就好几个了。于是想在其中一台机器上装个代理的镜像,然后本机器或者其他的机器使用这个代理。

我的服务器都是centos,首先在一台机器上安装下镜像,参考官方文档《https://v2raya.org/docs/prologue/installation/docker/》。

如果没有特别的设置,那么直接按照命令去执行就行。但是这个应用使用范围这么广,特定的端口肯定被扫描了,所以放在服务器上的话还是改一下端口比较好。

这是一个传统后端启动的示例:

docker run -d \
  --restart=always \
  --privileged \
  --network=host \
  --name v2raya \
  -e V2RAYA_LOG_FILE=/tmp/v2raya.log \
  -e V2RAYA_V2RAY_BIN=/usr/local/bin/v2ray \
  -e V2RAYA_NFTABLES_SUPPORT=off \
  -e IPTABLES_MODE=legacy \
  -v /lib/modules:/lib/modules:ro \
  -v /etc/resolv.conf:/etc/resolv.conf \
  -v /etc/v2raya:/etc/v2raya \
  mzz2017/v2raya

自己的话,肯定要修改一下端口,所以选择使用下边这个示例

docker run -d \
  -p 2017:2017 \
  -p 20170-20172:20170-20172 \
  --restart=always \
  --name v2raya \
  -e V2RAYA_V2RAY_BIN=/usr/local/bin/v2ray \
  -e V2RAYA_LOG_FILE=/tmp/v2raya.log \
  -v /etc/v2raya:/etc/v2raya \
  mzz2017/v2raya

安装成功,把指定的端口在防火墙里放开,用本机的浏览器直接访问,可行。创建了账号,然后导入订阅,到此为止,目前还算正常。

但是还需要验证。用ping没法加代理,于是用yum install httping安装了httping工具。

直接执行httping -x localhost:20170 -g http://www.google.com 反回了short read during receiving reply-headers from host。

点着点着发现v2ray2的页面里,点开导入的配置之后,需要选中线路并连接。。。忘了这茬。选中常用线路,点击“connect”,emmm,报了failed to connect: failed to connect: not support Trojan: strconv.Atoi: parsing “”: invalid syntax。根据文档《https://feiniu.nas50.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=1792》操作时,点击“启动”的时候报failed to start v2ray-core: not support Trojan: strconv.Atoi: parsing “”: invalid syntax,搜了一下,这个问题好像讨论的不多。

docker各种不好使,但是应该是我使用的不对。最终在服务器上直接装的。

先到发布文件页面下载文件https://github.com/v2rayA/v2rayA/releases,我下载了linux的运行文件和rpm文件,最终使用的rpm文件。

然后使用命令 sudo yum install installer_redhat_x64_2.2.7.4.rpm 安装了下载的rpm包。

systemctl start v2raya 启动服务

systemctl enable v2raya 设置为开机启动

到服务器网络策略里,把2017的端口放开。访问ip:2017,发现服务没正常启动,去服务器的/var/log/v2raya.log里去看日志,发现在在在下载必要的文件“downloading missing geoip.dat and geosite.dat”。但是因为当前服务器还没代理,这些文件也下载不下来。

https://github.com/v2fly/geoip/releases/latest/download/geoip.dat

我把之前用docker启动时候运行时创建的文件给复制到对应的下载目录去了,启动,可以正常启动了

通过浏览器访问管理页面,正常。再选中线路,然后启动,又报错了:

Failed to start: main/commands: failed to load config: [/etc/v2raya/config.json] > infra/conf/rule: invalid field rule > infra/conf/rule: failed to load geoip: private > infra/conf/geodata/memconservative: failed to decode geodata file: geoip.dat > infra/conf/geodata/memconservative: country code private not found in geoip.dat

看起来有点像是我复制过来的文件有点问题。

终于,在重启服务的时候发现,/etc/v2raya下的文件都会被替换。config.json来自哪里还不确定,但是两个ip文件是来自/root/.local/share/v2ray 这里。把我自己下载的文件挪到这个目录来,重启,再次到管理页面点启动,OK了!

未来方向分析

闲来无事,考虑搞一些日常工作之外的东西,针对这个想法,问了问AI:

未来10年最有广泛应用空间的,与普通人日常工作生活结合最紧密的,技术门槛比较低,且不需要太大团队规模就能参与方向有哪些,列出来10个

这是数次迭代之后的问题,AI的分析着实也相当惊艳:

好的,用户现在问的是未来10年最有广泛应用空间、与普通人日常生活结合紧密、技术门槛低且不需要大团队就能参与的10个方向。我需要仔细分析之前的对话历史,看看用户的需求有没有变化。

之前的对话中,用户第一次问的是未来5年最有前途和钱途的方向,我列出了生成式AI、碳中和科技等。第二次,用户更关注与普通人生活结合紧密的方向,我回复了AI个人助理、智能家居等。现在第三次,用户的时间范围延长到10年,并且强调了技术门槛低、不需要大团队。这明显是希望找到更适合个人或小团队创业或参与的领域。

首先,我需要确定用户可能的身份。可能是创业者、自由职业者,或者想转行进入新兴领域的人士。他们希望找到容易入行、成本低但潜力大的方向。因此,回答时需要侧重这些因素,比如低技术门槛、小团队可操作、市场需求明确等。

接下来,分析用户的问题。未来10年的趋势可能会有延续性,但也要考虑长期发展。比如AI应用可能会更普及,但技术门槛降低,工具更易用。另外,可持续发展、健康、教育这些领域一直是热点,但如何找到切入点很重要。

用户之前提到的方向中,有些可能需要较高的技术或资金,比如脑机接口、量子计算,这些显然不适合现在的问题。因此需要排除高门槛领域,聚焦于可以通过现有工具或平台快速启动的项目。

可能的领域包括内容创作工具、在线教育、健康科技应用、环保产品、本地化服务等。这些领域技术门槛较低,可以利用现有平台(如社交媒体、电商平台)进行推广,适合小团队或个人。

同时,需要验证每个方向是否符合技术门槛低、小团队可行。例如,个人健康数据管理,现在有很多API和工具,开发者可以集成现有技术,不需要从头开发算法。再比如可持续生活产品设计,可能利用环保材料,通过电商平台销售,设计方面可以外包或使用模板。

还要考虑未来10年的趋势,比如远程办公的持续增长、老龄化社会的需求、环保意识的增强等。这些都会影响方向的选择。

最后,需要确保列出的方向具有广泛的应用空间,比如智能家居虽然之前提到过,但可能技术门槛较高,但如果是基于现有智能平台(如小米、亚马逊)开发配件或服务,可能门槛较低。因此需要调整描述,强调如何利用现有生态。

总结下来,可能的10个方向包括:AI赋能的内容创作工具、个性化在线教育、智能家居轻应用、个人健康数据管理、本地生活服务平台、数字游民服务、环保产品设计、银发经济解决方案、微型自动化工具、元宇宙基础服务。每个方向需要具体说明核心场景、技术门槛、启动方式,并给出案例和市场规模预测,以增强说服力。

可以说相当精确的分析到了我提问的动机和我本身的角色以及定位,那再来看看答案吧:

以下是未来10年适合个人或小团队参与的10个低门槛、高渗透方向,聚焦可快速落地的民生需求和技术平民化趋势:

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1. **AI赋能小微内容创作**
   • 核心场景:短视频脚本生成(抖音/快手)、电商文案优化(ChatGPT+剪映联动)

   • 启动方式:基于开源模型微调(如LLaMA-3)、Prompt工程服务

   • 案例参考:Notion AI模板商店创作者月收入超$5000


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2. **轻量化智能家居改造**
   • 技术路径:HomeAssistant开源平台二次开发、低成本毫米波传感器应用

   • 创新方向:租房族模块化智能套装、老人跌倒检测报警器

   • 市场需求:中国旧房智能改造市场2027年将达800亿(智研咨询)


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3. **垂直领域数据标注服务**
   • 细分机会:中医舌象AI训练数据采集、方言语音数据集制作

   • 操作模式:众包平台(Amazon Mechanical Turk)专业化升级

   • 盈利案例:印尼摩托车图像标注团队年营收$120万(Scale AI合作方)


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4. **OMO(线上线下融合)本地服务**
   • 创新模式:社区遛狗需求匹配平台、家庭厨房共享订阅制

   • 技术工具:微信小程序+高德地图API组合开发

   • 成功样本:日本「タスカジ」家政服务匹配平台估值超$10亿


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5. **健康数据中间件开发**
   • 技术整合:Apple HealthKit/Google Fit数据清洗工具

   • 应用场景:保险用户健康画像生成、健身房会员流失预测

   • 行业空间:全球健康数据服务市场2030年达$1500亿(P&S Intelligence)


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6. **微型自动化流程设计**
   • 核心价值:个体商户抖音店铺自动回复系统、财务票据OCR识别

   • 工具选择:Zapier+Make(原Integromat)无代码配置

   • 变现案例:Shopify插件开发者年收入$20万+(仅3人团队)


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7. **可持续生活产品设计**
   • 创新方向:可降解包装材料创意应用、二手电子产品翻新认证

   • 启动路径:小红书内容电商+闲鱼供应链组合

   • 市场验证:美国「Pela Case」环保手机壳年销$3000万


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8. **银发经济数字工具**
   • 需求痛点:药品智能分装提醒器、广场舞教学AI跟练系统

   • 开发策略:适老化UI模板套用+现有硬件改装(如天猫精灵插件)

   • 政策红利:中国「智慧助老」专项行动投入超百亿


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9. **元宇宙基础服务商**
   • 低门槛入口:虚拟直播场景搭建、数字人基础形象库

   • 技术支撑:Ready Player Me开源Avatar系统

   • 商业验证:韩国Vtuber服饰设计团队月收入$8万


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10. **情绪价值数字产品**
   • 创新形态:ASMR音效生成器、AI心灵树洞小程序

   • 传播路径:Telegram Bot+Discord社群运营

   • 成功案例:「Replika」情感陪伴APP年收入$3500万


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关键成功要素:
1. 技术平民化:利用GPT-4o、DALL-E 3等现成AI能力做场景化封装
2. 生态依附策略:基于微信/抖音/TikTok生态开发插件式服务
3. 敏捷验证模式:通过「小红书测需求→闲鱼测转化→淘宝做量产」三级漏斗

建议优先关注「AI技术民主化」带来的机会窗口,例如使用Suno AI制作定制音乐、Leonardo.ai生成电商素材等新兴工具链,单人团队完全可能创造月入5万+的微型商业体。

生成前文过程执行的流程和指令

步骤一 制作大纲

【提示词】
【角色】:
请扮演一名资深读者,构思巧妙,语言犀利
【任务】
为余华的作品《活着》写一篇1500字的读后感,请先给出大纲

步骤二 优化大纲

【提示词】如果要让你的读后感在众人中独树一帜,有什么建议吗,请根据此建议生成新的大纲
依赖前边提示词生成的内容,通过自己人工,整理出了最终要使用的大纲:
【整理大纲】
选题方向:读余华《活着》感想
引言 100字
维度一 命运无常与人性的抗争 400字
维度二 反英雄福贵:在命运前的顺从与反抗 400字
维度三 “活着”是胜利还是屈辱?400字
维度四 苦难的意义:从平凡中看见伟大 400字
结尾 200字

步骤三 起标题

【提示词】
【角色】:
请扮演一名资深读者,构思巧妙,语言犀利
【任务】
即将要为余华的《活着》写一篇1500字的读后感,请根据我提供的【大纲】写写出标题
【要求】
1.请给出10个标题,供我选择
2.标题要足够吸引眼球,具有开幕暴击的特点
【大纲】
选题方向:读余华《活着》感想
引言 100字
维度一 命运无常与人性的抗争 400字
维度二 反英雄福贵:在命运前的顺从与反抗 400字
维度三 “活着”是胜利还是屈辱?400字
维度四 苦难的意义:从平凡中看见伟大 400字
结尾 200字

步骤四  写正文

【提示词】
【角色】:
请扮演一名资深读者,构思巧妙,语言犀利
【任务】
即将要为余华的《活着》写一篇1500字的读后感,请根据我提供的【大纲】写【指定章节】的具体内容
【大纲】
"""
选题方向:读余华《活着》感想
引言 100字
维度一 命运无常与人性的抗争 400字
维度二 反英雄福贵:在命运前的顺从与反抗 400字
维度三 “活着”是胜利还是屈辱?400字
维度四 苦难的意义:从平凡中看见伟大 400字
结尾 200字
"""
【指定章节】
"""
引言(300字)
"""

步骤五 整理文章

    上边的最后一个指令,逐个替换指定章节,生成文章的各个部分。

    最后,人工将这些内容整理到一块。因为每一部分生成的内容都是多于实际需求的,因此可以比较容易的通过删减,得到自己想要的部分。

    少部分觉得不太行的,可以让AI再重新生成一下,在重新生成的时候,需要在指令中提供自己想要改掉的问题,或者想要表达的内容。

    最后,通过AI生成,加上人工干预得到的文章:命运的囚徒,生命的斗士

    还是有可以优化的地方,奈何自己文字功底略差,不过模仿一些高流量文章,吸点流量应该还是可以的吧。