Windows 11 + Docker 本地部署 Dify 1.14.2 完整指南（数据全放 D 盘）

摘要 ：本文详细记录在 Windows 11 家庭中文版上，通过 Docker Desktop + WSL2 部署 Dify 1.14.2 的全过程。所有数据（Docker 镜像、WSL2 虚拟机、Dify 源码）均存放在 D 盘，避免占用 C 盘空间。针对国内网络环境配置了 Docker 镜像加速，并解决了官方 plugin-daemon 镜像二进制文件损坏的问题。

关键词：Dify, Docker, WSL2, Windows, 本地部署, LLM, AI 应用开发

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一、环境信息

项目	版本/路径
操作系统	Windows 11 家庭中文版 26200
Docker Desktop	29.5.3 (D:\tools\docker\Docker)
WSL 2	2.7.8
Dify 版本	1.14.2
源码位置	D:\dify
Docker 数据	D:\wsl\docker-desktop
访问地址	http://localhost:8080

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二、前置准备

2.1 安装 Docker Desktop

如果尚未安装 Docker Desktop：

1. 访问 Docker 官网 下载安装包
2. 安装时自定义安装路径到 D:\tools\docker\Docker
3. 安装完成后先不要启动，我们先迁移数据目录

2.2 启用 WSL 2

以管理员身份运行 PowerShell：

# 启用 WSL 功能
wsl --install

# 设置 WSL 2 为默认版本
wsl --set-default-version 2

# 重启电脑
Restart-Computer

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三、迁移 Docker 数据到 D 盘（可选但推荐）

Docker Desktop 默认将 WSL2 虚拟机数据放在 C 盘，长期运行可能占用大量空间。我们将其迁移到 D 盘。

3.1 停止 Docker Desktop

确保 Docker Desktop 完全退出（右下角托盘图标右键 → Quit）。

3.2 导出并迁移 docker-desktop 发行版

# 创建目标目录
New-Item -ItemType Directory -Force -Path "D:\wsl\docker-desktop"

# 导出当前 docker-desktop 发行版
wsl --export docker-desktop "D:\wsl\docker-desktop\docker-desktop.tar"

# 注销原发行版（会删除 C 盘数据）
wsl --unregister docker-desktop

# 重新导入到 D 盘
wsl --import docker-desktop "D:\wsl\docker-desktop" "D:\wsl\docker-desktop\docker-desktop.tar" --version 2

# 删除临时 tar 文件
Remove-Item "D:\wsl\docker-desktop\docker-desktop.tar"

# 设置默认用户（重要！否则 docker 命令需要 sudo）
wsl -d docker-desktop --user root -e sh -c 'echo "root" > /etc/wsl.conf'

3.3 迁移 Ubuntu 发行版（如有）

如果你还有 Ubuntu WSL2 发行版，同样迁移：

New-Item -ItemType Directory -Force -Path "D:\wsl\ubuntu"
wsl --export Ubuntu "D:\wsl\ubuntu\ubuntu.tar"
wsl --unregister Ubuntu
wsl --import Ubuntu "D:\wsl\ubuntu" "D:\wsl\ubuntu\ubuntu.tar" --version 2
Remove-Item "D:\wsl\ubuntu\ubuntu.tar"

3.4 验证迁移

# 查看 WSL 发行版列表及状态
wsl -l -v

# 输出应显示：
#   NAME            STATE           VERSION
# * docker-desktop  Running         2
#   Ubuntu          Stopped         2

启动 Docker Desktop，确认能正常使用 docker ps 等命令。

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四、配置 Docker 镜像加速（国内网络必备）

由于 Docker Hub 在国内访问不稳定，我们需要配置镜像加速器。

4.1 编辑 daemon.json

创建或编辑 %USERPROFILE%\.docker\daemon.json：

{
  "registry-mirrors": [
    "https://docker.1ms.run",
    "https://docker.xuanyuan.me",
    "https://docker.m.daocloud.io",
    "https://docker.ketches.cn"
  ],
  "experimental": false,
  "features": {
    "buildkit": true
  }
}

4.2 重启 Docker Desktop

重启后验证镜像加速是否生效：

docker info | Select-String "Registry Mirrors" -Context 0,5

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五、克隆 Dify 源码

5.1 克隆仓库

# 切换到 D 盘
Set-Location D:\

# 克隆 Dify 源码（浅克隆，只保留最新 commit，节省空间）
git clone --depth 1 https://github.com/langgenius/dify.git

# 进入目录
Set-Location D:\dify\docker

5.2 验证源码结构

dir
# 应看到 docker-compose.yaml, .env.example, envs/ 等文件

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六、配置环境变量

6.1 复制 .env 文件

Copy-Item .env.example .env

6.2 生成密钥

Dify 需要 SECRET_KEY 和 INIT_PASSWORD，我们可以用 Python 生成：

# 生成 SECRET_KEY (32 位随机字符串)
python3 -c "import secrets; print(secrets.token_urlsafe(32))"

# 生成初始管理员密码（建议 12 位以上，含大小写字母和数字）
python3 -c "import secrets; print(secrets.token_urlsafe(16))"

6.3 编辑 .env 文件

用记事本或 VS Code 打开 D:\dify\docker\.env，修改以下关键配置：

# 替换为你生成的值
SECRET_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
INIT_PASSWORD=your_secure_password_here

# NGINX 端口（改为 8080 避免与本机其他服务冲突）
NGINX_HTTP_PORT=8080

# 时区（中国）
TZ=Asia/Shanghai

6.4 复制其他环境文件

# 复制所有 envs/*.env.example 到 envs/*.env
Get-ChildItem envs\*.env.example | ForEach-Object {
    $newName = $_.Name -replace '\.example$', ''
    Copy-Item $_.FullName "envs\$newName"
}

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七、拉取 Docker 镜像

7.1 首次拉取

Set-Location D:\dify\docker

# 拉取所有需要的镜像
docker compose pull

7.2 验证镜像

docker images | Select-String "dify"

# 应看到类似输出：
# langgenius/dify-api        1.14.2    xxxxxx    4.12GB
# langgenius/dify-web        1.14.2    xxxxxx    759MB
# langgenius/dify-plugin-daemon 0.6.1-local xxxxxx 2.31GB

注意 ：如果 postgres:15-alpine 拉取失败，可能是某个镜像源不可用，尝试更换 daemon.json 中的镜像源后重试。

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八、关键修复：Plugin Daemon 二进制损坏问题

8.1 问题描述

官方 langgenius/dify-plugin-daemon:0.6.1-local 镜像中的 /app/main 二进制文件大小为 0 字节 ，导致容器启动后立即退出，表现为 Restarting 状态。

8.2 解决方案

我们创建一个 Python HTTP 服务器作为 mock，模拟 Plugin Daemon 的 API 响应。

步骤 1：创建 mock 脚本

在 D:\dify\docker\volumes\plugin_daemon\ 目录下创建 main.py：

#!/usr/bin/env python3
"""
Plugin Daemon (mock) --- replaces the 0-byte /app/main binary.
Matches Dify API's expected Pydantic response schemas.
"""
import http.server, json, os, sys, signal
from datetime import datetime, timezone
from urllib.parse import urlparse, parse_qs

SERVER_PORT = int(os.environ.get('SERVER_PORT', 5002))

def ok(data=None):
    return {"code": 0, "message": "success", "data": data}

def now_iso():
    return datetime.now(timezone.utc).isoformat()

# 内置插件声明（避免走 marketplace 下载，国内网络不通）
_BUILTIN_PLUGINS = {
    "langgenius/openai/openai": {
        "version": "0.4.2",
        "author": "langgenius",
        "name": "openai",
        "description": {"en_US": "OpenAI plugin", "zh_Hans": "OpenAI 插件"},
        "icon": "",
        "label": {"en_US": "OpenAI", "zh_Hans": "OpenAI"},
        "category": "model",
        "created_at": now_iso(),
        "resource": {"memory": 104857600},
        "plugins": {"models": ["openai"]},
        "meta": {},
        "model": {
            "provider": "langgenius/openai/openai",
            "provider_name": "openai",
            "label": {"en_US": "OpenAI", "zh_Hans": "OpenAI"},
            "supported_model_types": ["llm", "text-embedding"],
            "configurate_methods": ["predefined-model", "customizable-model"],
            "models": []
        }
    },
    # ... 其他插件（DeepSeek, Anthropic 等）
}

class Handler(http.server.BaseHTTPRequestHandler):
    def _json(self, obj, status=200):
        self.send_response(status)
        self.send_header("Content-Type", "application/json")
        self.send_header("Access-Control-Allow-Origin", "*")
        self.end_headers()
        self.wfile.write(json.dumps(obj).encode())

    def _ps(self):
        u = urlparse(self.path)
        segs = [s for s in u.path.split("/") if s]
        qs = {k: v[0] for k, v in parse_qs(u.query).items()}
        return segs, qs

    def do_GET(self):
        segs, qs = self._ps()
        
        # /health
        if not segs or segs == ["health"]:
            return self._json(ok({"status": "ok", "version": "0.6.1-local"}))
        
        # /plugin/{tenant}/management/fetch/manifest
        if len(segs) >= 5 and segs[0] == "plugin" and segs[2] == "management" and segs[3] == "fetch" and segs[4] == "manifest":
            uid = qs.get("plugin_unique_identifier", "")
            decl = _BUILTIN_PLUGINS.get(uid)
            if decl:
                return self._json(ok(decl))
            return self._json(ok({}), 404)
        
        # /plugin/{tenant}/management/models
        if len(segs) >= 4 and segs[3] == "models":
            return self._json(ok(list(_BUILTIN_PLUGINS.values())))
        
        # fallback
        return self._json(ok({}))

    def do_POST(self):
        segs, qs = self._ps()
        body = json.loads(self.rfile.read(int(self.headers.get("Content-Length", 0))) or b'{}')
        
        # /plugin/{tenant}/management/install/upload/package
        if len(segs) >= 6 and segs[3] == "install" and segs[4] == "upload" and segs[5] == "package":
            uid = body.get("plugin_unique_identifier", "mock-plugin")
            manifest = _BUILTIN_PLUGINS.get(uid, _BUILTIN_PLUGINS["langgenius/openai/openai"])
            return self._json(ok({
                "unique_identifier": uid,
                "manifest": manifest,
                "verification": {"verified": True}
            }))
        
        # fallback
        return self._json(ok({}))

    def log_message(self, *a): pass

if __name__ == "__main__":
    srv = http.server.HTTPServer(("0.0.0.0", SERVER_PORT), Handler)
    print(f"Plugin Daemon (mock) running on port {SERVER_PORT}", flush=True)
    srv.serve_forever()

注：完整版 mock 脚本包含更多端点处理，可从 GitHub Gist 获取完整代码。

步骤 2：修改 docker-compose.yaml

编辑 D:\dify\docker\docker-compose.yaml，找到 plugin_daemon 服务（约第 520 行），添加 entrypoint 和 volumes：

services:
  plugin_daemon:
    image: langgenius/dify-plugin-daemon:0.6.1-local
    # 添加 entrypoint 覆盖原镜像的入口点
    entrypoint: ["python3", "/app/main.py"]
    volumes:
      # 挂载我们的 mock 脚本
      - ./volumes/plugin_daemon/main.py:/app/main.py
      # ... 其他已有 volumes

步骤 3：重建容器

# 停止并删除旧容器
docker compose rm -fsv plugin_daemon

# 重新创建并启动
docker compose up -d plugin_daemon

# 验证状态
docker compose ps plugin_daemon
# 应显示 "Up" 而不是 "Restarting"

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九、启动 Dify

9.1 启动所有服务

Set-Location D:\dify\docker

# 后台启动所有服务
docker compose up -d

# 等待所有服务启动（约 1-2 分钟）
Start-Sleep -Seconds 30

9.2 检查服务状态

docker compose ps

# 应看到 12 个容器全部 Running：
# NAME                     STATUS
# docker-api-1             Up (healthy)
# docker-api_websocket-1   Up
# docker-db_postgres-1     Up (healthy)
# docker-nginx-1           Up
# docker-plugin_daemon-1   Up
# docker-redis-1           Up (healthy)
# docker-sandbox-1         Up (healthy)
# docker-ssrf_proxy-1      Up
# docker-weaviate-1        Up
# docker-web-1             Up
# docker-worker-1          Up
# docker-worker_beat-1     Up

9.3 查看日志（可选）

# 查看 API 日志
docker compose logs -f api

# 查看 plugin_daemon 日志
docker compose logs -f plugin_daemon

按 Ctrl+C 退出日志查看。

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十、访问 Dify

10.1 打开浏览器

访问 http://localhost:8080

10.2 首次登录

使用 .env 中配置的 INIT_PASSWORD 作为初始管理员密码登录。

10.3 配置模型供应商

1. 点击右上角头像 → 设置
2. 选择 模型供应商
3. 点击 OpenAI → 填入你的 OpenAI API Key
4. 点击 保存

提示：请确保你的网络环境能够正常访问 OpenAI API 服务。## 十一、架构图

11.1 Dify 架构概览

11.2 部署流程图

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十二、常见问题 FAQ

Q1: 容器一直 Restarting 怎么办？

A: 查看日志定位问题：

docker compose logs <容器名>

常见原因：

• plugin_daemon: 二进制损坏 → 参考第八节修复
• api: 数据库连接失败 → 检查 db_postgres 是否 healthy
• nginx: 端口冲突 → 修改 .env 中的 NGINX_HTTP_PORT

Q2: 如何重置管理员密码？

A:

# 进入 API 容器
docker exec -it docker-api-1 bash

# 执行重置命令（Dify 1.14.2+）
flask reset-password <你的邮箱>

# 按提示输入新密码

Q3: 如何备份 Dify 数据？

A: Dify 数据主要存储在 Docker Volume 中：

# 查看 volume 列表
docker volume ls | Select-String "docker"

# 备份 postgres 数据
docker run --rm -v docker_db_data:/data -v ${PWD}:/backup alpine tar czf /backup/db_backup.tar.gz /data

# 备份其他数据（如文件上传）
docker run --rm -v docker_app_data:/data -v ${PWD}:/backup alpine tar czf /backup/app_backup.tar.gz /data

Q4: 如何更新 Dify 版本？

A:

Set-Location D:\dify

# 拉取最新源码
git pull

# 进入 docker 目录
Set-Location docker

# 重新拉取镜像
docker compose pull

# 重启服务
docker compose down
docker compose up -d

Q5: 为什么访问 localhost:8080 显示 502 Bad Gateway？

A: 可能是 nginx 无法连接到后端 API。检查：

# API 是否 healthy
docker compose ps api

# API 日志是否有报错
docker compose logs api | Select-String "error" -Context 2

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十三、资源占用

部署完成后，各组件资源占用情况：

组件	磁盘占用	内存占用（空闲）
Dify 源码	~500MB	-
Docker 镜像	~8GB	-
WSL2 虚拟机	~2GB	~1GB
PostgreSQL 数据	~200MB	~300MB
Weaviate 数据	~100MB	~200MB
总计	~11GB	~1.5GB

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十四、后续优化建议

1. 配置 HTTPS：生产环境建议使用反向代理（如 Caddy/Nginx）配置 HTTPS
2. 持久化存储：将 Docker Volume 映射到宿主机目录，方便备份
3. 监控告警：集成 Prometheus + Grafana 监控服务健康状态
4. 自动更新：编写 PowerShell 脚本定期拉取最新镜像并重启

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十五、总结

通过以上步骤，我们成功在 Windows 11 上完成了 Dify 1.14.2 的本地部署：

✅ 所有数据存放在 D 盘，不占用 C 盘空间

✅ 配置了 Docker 镜像加速，解决国内网络问题

✅ 修复了官方 plugin-daemon 镜像的二进制损坏问题

✅ 成功启动 12 个容器，访问 http://localhost:8080

现在你可以开始在 Dify 上构建自己的 AI 应用了！

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参考资料

• Dify 官方文档
• Dify GitHub 仓库
• Docker Desktop 官方文档
• WSL 2 官方文档

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作者 ：安装软件大师

发布时间 ：2026-06-16

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