Rustdesk中继服务器Docker安装

阿里服务器：
ID服务器：106.15.137.139:21116
中继服务器：106.15.137.139:21117
key：rnkeJJ7rqtUjoR82abrohV1UxcyMScgKY5zOICQXxm4=

腾讯服务器：
ID服务器：43.136.104.74:21116
中继服务器：43.136.104.74:21117
key：GGGTNhzko53SaVUm+wt+hhuctkXwz91b7U5DFCRZvuI=

要求

您需要安装 Docker/Podman 才能将 rustdesk-server 作为 Docker 容器运行。如有疑问，请使用此指南安装 Docker，以确保它是最新的！

确保在防火墙中打开这些端口：

• hbbs:
  • 21114 (TCP): 用于网页控制台，仅在 Pro 版本中可用。
  • 21115 (TCP): 用于 NAT 类型测试。
  • 21116 (TCP/UDP): 请注意 21116 应该同时为 TCP 和 UDP 启用。 21116/UDP 用于 ID 注册和心跳服务。21116/TCP 用于 TCP 打洞和连接服务。
  • 21118 (TCP): 用于支持网页客户端。
• hbbr:
  • 21117 (TCP): 用于中继服务。
  • 21119 (TCP): 用于支持网页客户端。

如果您不需要网页客户端支持，可以禁用相应的端口 21118、21119。

Docker 示例 

sudo docker image pull rustdesk/rustdesk-server
sudo docker run --name hbbs -v ./data:/root -td --net=host --restart unless-stopped rustdesk/rustdesk-server hbbs
sudo docker run --name hbbr -v ./data:/root -td --net=host --restart unless-stopped rustdesk/rustdesk-server hbbr

Note

--net=host 仅在 Linux 上有效，这使得 hbbs/hbbr 看到真实的传入 IP 地址而不是容器 IP (172.17.0.1)。 如果 --net=host 工作正常，则不使用 -p 选项。如果在 Windows 上，请省略 sudo 和 --net=host。

如果您在您的平台上遇到连接问题，请移除 --net=host。

Note

如果您无法使用 -td 看到日志，可以通过 docker logs hbbs 查看日志。或者您可以使用 -it 运行，hbbs/hbbr 不会作为守护进程模式运行。

Docker Compose示例

要使用这里描述的 docker-compose.yml 运行 Docker 文件，您需要安装 Docker Compose。

networks:
  rustdesk-net:
    external: false

services:
  hbbs:
    container_name: hbbs
    ports:
      - 21115:21115
      - 21116:21116 # 自定义 hbbs 映射端口
      - 21116:21116/udp # 自定义 hbbs 映射端口
    image: docker.1ms.run/rustdesk/rustdesk-server:latest
    command: hbbs
    volumes:
      - ./hbbs_data:/root # 自定义挂载目录
    networks:
      - rustdesk-net
    depends_on:
      - hbbr
    restart: unless-stopped
    deploy:
      resources:
        limits:
          memory: 64M

  hbbr:
    container_name: hbbr
    ports:
      - 21117:21117 # 自定义 hbbr 映射端口
    image: docker.1ms.run/rustdesk/rustdesk-server:latest
    command: hbbr
    volumes:
      - ./hbbr_data:/root # 自定义挂载目录
    networks:
      - rustdesk-net
    restart: unless-stopped
    deploy:
      resources:
        limits:
          memory: 64M