1. 项目概述与核心价值如果你正在为团队寻找一个功能强大、易于部署的Wiki和知识库解决方案那么Atlassian Confluence绝对是一个绕不开的名字。它以其强大的页面编辑、团队协作和项目管理功能成为了全球无数开发团队和企业的首选。然而传统的Confluence安装过程——下载安装包、配置Java环境、设置数据库、调整系统参数——对于追求效率和标准化的现代运维团队来说显得有些笨重和繁琐。这正是cptactionhank/docker-atlassian-confluence这个Docker镜像诞生的背景。简单来说这个项目将Atlassian Confluence完整地打包进了一个Docker容器中。它不是一个官方镜像而是由社区开发者cptactionhank维护的一个开源项目旨在为所有需要快速、一致地部署Confluence的用户提供一个“开箱即用”的解决方案。想象一下你只需要一条docker run命令一个功能完整的Confluence实例就在你的本地机器或服务器上运行起来了无需关心底层操作系统的差异也无需手动处理复杂的依赖关系。这对于开发、测试环境的快速搭建甚至是生产环境的容器化部署都带来了革命性的便利。这个镜像的核心价值在于其“标准化”和“可移植性”。无论你的基础环境是Ubuntu、CentOS还是macOS只要安装了Docker就能获得完全一致的Confluence运行体验。它极大地简化了安装和升级流程将复杂的配置过程封装在Dockerfile和启动脚本中。对于个人开发者你可以用它快速搭建一个私人知识库对于中小团队它是搭建内部文档平台最快捷的途径对于大型企业它则为Confluence的容器化、集群化部署提供了坚实的基础镜像。接下来我将为你详细拆解这个镜像的方方面面从设计思路到实操部署再到深度调优和问题排查分享我多年使用和运维容器化Confluence的一线经验。2. 镜像设计与架构解析2.1 基础镜像选择与构建哲学cptactionhank/docker-atlassian-confluence镜像的构建并非随意为之其底层选择体现了维护者对稳定性、安全性和轻量化的综合考量。该镜像基于官方的openjdk:8-jre-alpine镜像。选择Alpine Linux作为基础操作系统是Docker社区一个非常经典且明智的策略。Alpine Linux以其极小的体积通常只有5MB左右和较高的安全性著称。它使用musl libc代替glibc并且默认不安装非必要的软件包这极大地减少了系统的攻击面。对于Confluence这样一个Java应用来说运行环境的核心是JREJava Runtime Environment操作系统本身只需要提供最基础的库支持和进程管理即可。使用Alpine基础镜像能将最终镜像的体积控制在相对较小的范围内这不仅加快了镜像的拉取和部署速度也符合容器化应用“一个容器一个进程”的轻量化理念。选择OpenJDK 8 JRE而非完整的JDK也是经过深思熟虑的。Confluence在运行时只需要Java运行环境不需要编译工具如javac。使用JRE可以进一步精简镜像。OpenJDK 8是一个长期支持LTS的版本拥有广泛的社区支持和经过充分测试的稳定性能够很好地兼容Confluence各个版本。这种“最小化依赖”的构建哲学确保了镜像的专注性和可靠性。2.2 容器内的目录结构与数据持久化策略理解容器内的目录结构是正确使用和运维这个镜像的关键。Confluence在容器内的安装路径遵循了Atlassian产品的典型布局同时也考虑了Docker的最佳实践。核心目录解析/opt/atlassian/confluence: 这是Confluence的安装目录包含了所有的程序文件、库、静态资源如CSS、JS、图片以及内嵌的Tomcat应用服务器。这个目录在容器构建时就被固化在镜像里通常我们不应该也不需要在运行时修改它。/var/atlassian/application-data/confluence: 这是Confluence的数据目录是整个容器中最重要、必须持久化的部分。它包含了Confluence的所有动态生成和用户创建的数据例如附件Attachments头像Avatars备份文件Backups日志Logs插件数据Add-on data搜索索引Search indexes站点导出文件Site exports在Docker中容器的文件系统是临时的。如果容器被删除这个目录下的所有数据都会丢失。因此在运行容器时必须使用Docker的卷Volume或绑定挂载Bind Mount机制将这个目录映射到宿主机的一个持久化存储位置。这是部署中最容易出错也最关键的一步后面在实操部分会详细说明。2.3 网络与端口暴露设计该镜像默认将Confluence的内置Tomcat服务器端口8090暴露出来。这是Confluence的标准HTTP访问端口。在Dockerfile中通常通过EXPOSE 8090指令声明这一信息。然而EXPOSE指令更多是作为一种文档说明它并不会自动在宿主机上打开端口。真正的端口映射是在运行容器时通过docker run的-p参数或Compose文件中的ports配置来完成的例如-p 8090:8090。这意味着将容器内部的8090端口映射到宿主机的8090端口上。这种设计给了运维人员极大的灵活性。你可以在同一台宿主机上运行多个Confluence实例只要为它们分配不同的宿主机端口即可例如-p 8091:8090,-p 8092:8090。更重要的是它为前置反向代理如Nginx, Apache提供了基础。在生产环境中我们几乎从不直接让用户访问8090端口而是通过反向代理来处理SSL终止、负载均衡、静态资源缓存等高级功能。镜像提供的环境变量如X_PROXY_*正是为了配合这种架构而设计的。3. 从零开始完整部署实操指南3.1 环境准备与前置检查在拉取镜像之前确保你的环境已经就绪。首先你需要一个安装了Docker和Docker Compose的Linux服务器或本地开发机。可以通过以下命令检查docker --version docker-compose --version建议使用Docker CE 20.10及以上版本以及Docker Compose v2或兼容的v1.29版本以获得更好的稳定性和功能支持。其次考虑存储。Confluence的数据目录会随着使用不断增长尤其是附件和搜索索引。你需要为宿主机准备一个足够大的磁盘分区建议至少50GB起步具体视团队规模和文档量而定并确保Docker的存储驱动如overlay2有足够的空间。检查磁盘空间df -h /var/lib/docker最后如果你计划将Confluence用于生产环境必须提前准备好一个独立的数据库。虽然Confluence内置了一个用于评估的H2数据库但它绝对不适用于生产环境在性能、稳定性和并发支持上都有严重缺陷。官方支持的数据库包括PostgreSQL (推荐开源且性能优秀)MySQLMicrosoft SQL ServerOracle Database你需要提前在另一台服务器或容器中安装并配置好数据库创建好专用的数据库、用户名和密码。记住数据库的连接信息主机、端口、库名、用户、密码在Confluence安装向导中会用到。3.2 单容器快速启动与初始配置对于测试或快速体验最简单的启动方式就是使用docker run命令。但即便是快速启动我们也应该遵循最佳实践做好数据持久化。# 创建一个用于持久化数据的目录 sudo mkdir -p /opt/docker-data/confluence sudo chown -R 1000:1000 /opt/docker-data/confluence # 确保容器内用户通常是UID 1000有写权限 # 运行容器 docker run -d \ --name my-confluence \ -p 8090:8090 \ -v /opt/docker-data/confluence:/var/atlassian/application-data/confluence \ cptactionhank/atlassian-confluence:latest命令解析-d: 后台运行detached mode。--name: 为容器指定一个易读的名称方便后续管理。-p 8090:8090: 端口映射。-v ...: 这是关键将宿主机的/opt/docker-data/confluence目录挂载到容器的数据目录实现数据持久化。容器启动后需要等待一两分钟让Confluence完成内部初始化。你可以通过查看日志来确认状态docker logs -f my-confluence当你看到类似“Server startup in [XXXXX] milliseconds”的日志时说明应用已就绪。此时在浏览器中访问http://你的服务器IP:8090。接下来是图形化的安装向导选择语言通常选择中文或英文。选择安装类型选择“产品安装”而不是“从备份恢复”。获取应用许可证你需要一个有效的Confluence许可证。如果你是评估可以点击“获取试用许可证”Atlassian会引导你获取一个为期30天的试用版。配置数据库这是最重要的一步。不要选择“内置评估数据库”。选择你准备好的生产数据库类型如PostgreSQL然后准确填写数据库连接信息主机、端口、数据库名、用户名、密码。镜像内部已经包含了常见的数据库驱动如PostgreSQL JDBC驱动。配置站点设置站点的名称、管理员账户admin的密码、站点URL如果是本地测试可以先填http://localhost:8090后续可通过环境变量或反向代理修改。选择插件可以选择安装一些Atlassian推荐的插件也可以跳过后续在应用内管理。完成向导结束后系统会引导你创建第一个空间开始你的Confluence之旅。注意在数据库配置阶段如果连接失败请务必检查1数据库服务是否正常运行且可从Confluence容器网络访问2防火墙规则是否放行了数据库端口3数据库用户是否有远程连接和操作目标数据库的权限。这是新手最容易卡住的地方。3.3 使用Docker Compose进行生产级编排对于生产环境使用docker-compose.yml文件来定义和管理服务是更规范、更可维护的做法。它能清晰地定义服务、网络、卷和依赖关系。下面是一个包含Confluence和PostgreSQL数据库的完整docker-compose.yml示例它模拟了一个小型生产环境version: 3.8 services: confluence-db: image: postgres:13-alpine container_name: confluence-postgres restart: unless-stopped environment: POSTGRES_DB: confluence POSTGRES_USER: confluenceuser POSTGRES_PASSWORD: YourStrongPasswordHere # 务必修改 volumes: - confluence-db-data:/var/lib/postgresql/data networks: - confluence-net healthcheck: # 健康检查确保数据库就绪后再启动Confluence test: [CMD-SHELL, pg_isready -U confluenceuser -d confluence] interval: 10s timeout: 5s retries: 5 confluence: image: cptactionhank/atlassian-confluence:latest container_name: confluence-app restart: unless-stopped depends_on: confluence-db: condition: service_healthy ports: - 8090:8090 environment: # 数据库连接信息 (与上面定义的保持一致) ATL_JDBC_URL: jdbc:postgresql://confluence-db:5432/confluence ATL_JDBC_USER: confluenceuser ATL_JDBC_PASSWORD: YourStrongPasswordHere # 务必修改 # 可选设置JVM内存参数根据服务器资源调整 CATALINA_OPTS: -Xms1024m -Xmx2048m -XX:UseG1GC # 可选代理设置如果前面有Nginx # X_PROXY_NAME: wiki.yourcompany.com # X_PROXY_PORT: 443 # X_PROXY_SCHEME: https # X_PATH: / volumes: - confluence-app-data:/var/atlassian/application-data/confluence # 如果你想挂载本地时区文件使容器日志时间与宿主机一致 - /etc/localtime:/etc/localtime:ro - /etc/timezone:/etc/timezone:ro networks: - confluence-net volumes: confluence-db-data: driver: local confluence-app-data: driver: local networks: confluence-net: driver: bridge关键点解析网络创建了一个独立的Docker网络confluence-net让Confluence应用容器和数据库容器可以在一个隔离的网络内通过服务名confluence-db直接通信无需暴露数据库端口到宿主机更安全。健康检查为PostgreSQL容器定义了健康检查。Confluence服务的depends_on使用了condition: service_healthy这确保了只有在数据库完全就绪后Confluence容器才会启动避免了启动顺序问题导致的连接失败。环境变量我们通过环境变量ATL_JDBC_*预设了数据库连接信息。这样在启动Confluence后安装向导会自动跳过数据库配置步骤直接进入后续设置实现了自动化安装。这是生产部署中一个非常实用的技巧。JVM调优通过CATALINA_OPTS环境变量设置了JVM的堆内存。-Xms1024m -Xmx2048m表示初始堆1GB最大堆2GB。对于中小型团队这是一个不错的起点。-XX:UseG1GC指定使用G1垃圾收集器它在大多数场景下比旧的Parallel GC有更好的性能表现。数据卷使用Docker的命名卷confluence-db-data和confluence-app-data来管理数据。Docker会自动在宿主机上管理这些卷的存储位置通常在/var/lib/docker/volumes/下。相比绑定挂载命名卷在备份、迁移和管理权限上有时更简单。启动这个堆栈只需一行命令docker-compose up -d使用docker-compose logs -f confluence来跟踪Confluence的启动日志。访问http://localhost:8090你会发现安装向导直接从“配置站点”那一步开始了因为数据库已经预先配置好了。4. 高级配置与生产环境调优4.1 反向代理与SSL配置Nginx示例直接暴露Confluence的8090端口是不安全的也不便于管理。我们应该在前面放置一个反向代理如Nginx来处理HTTPS、域名绑定、静态文件缓存等。假设你的域名是wiki.yourcompany.comConfluence容器运行在宿主机的8090端口。以下是一个Nginx配置示例# /etc/nginx/sites-available/wiki.yourcompany.com server { listen 80; server_name wiki.yourcompany.com; # 强制跳转到HTTPS return 301 https://$server_name$request_uri; } server { listen 443 ssl http2; server_name wiki.yourcompany.com; # SSL证书配置 (使用Let‘s Encrypt或商业证书) ssl_certificate /path/to/your/fullchain.pem; ssl_certificate_key /path/to/your/privkey.pem; ssl_protocols TLSv1.2 TLSv1.3; ssl_ciphers ECDHE-RSA-AES256-GCM-SHA512:DHE-RSA-AES256-GCM-SHA512; ssl_prefer_server_ciphers off; # 提高安全性 add_header Strict-Transport-Security max-age63072000; includeSubDomains; preload; add_header X-Frame-Options DENY; add_header X-Content-Type-Options nosniff; # 代理设置 location / { proxy_pass http://localhost:8090; # 指向Confluence容器 proxy_set_header Host $host; proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for; proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme; # 以下设置对于Confluence正常工作至关重要 proxy_set_header X-Forwarded-Host $host; proxy_set_header X-Forwarded-Server $host; } # 可选缓存静态资源减轻Confluence负担 location ~* \.(js|css|png|jpg|jpeg|gif|ico|svg)$ { proxy_pass http://localhost:8090; proxy_cache my_cache; proxy_cache_valid 200 302 12h; proxy_cache_valid 404 1m; expires 7d; add_header Cache-Control public, immutable; } }配置好Nginx并重载服务后你需要修改Confluence容器的启动配置添加对应的环境变量让它知道自己在代理后面运行# 在docker-compose.yml的confluence服务环境变量部分添加 environment: X_PROXY_NAME: wiki.yourcompany.com X_PROXY_PORT: 443 X_PROXY_SCHEME: https # 如果你的Confluence不是部署在根路径例如 https://yourcompany.com/wiki 则设置 # X_PATH: /wiki这些环境变量会修改Confluence内嵌Tomcat的server.xml配置正确设置ProxyName、ProxyPort和scheme。这样Confluence生成的所有链接如登录跳转、附件URL都会是正确的https://wiki.yourcompany.com/...格式而不是内部的http://localhost:8090/...避免出现重定向循环或链接错误。4.2 JVM内存与垃圾回收调优Confluence是一个Java应用其性能很大程度上取决于JVM的配置。默认的JVM参数可能不适合你的负载。你可以在运行容器时通过CATALINA_OPTS环境变量来覆盖。一个针对4-8GB内存的服务器为中等规模团队50-200用户优化的配置示例environment: CATALINA_OPTS: -Xms2048m -Xmx4096m -XX:UseG1GC -XX:ExplicitGCInvokesConcurrent -XX:PrintGCDetails -XX:PrintGCDateStamps -Xloggc:/var/atlassian/application-data/confluence/logs/gc.log-Xms2048m -Xmx4096m: 设置堆内存初始值为2GB最大值为4GB。关键原则是-Xms和-Xmx设置为相同值。这可以避免JVM在运行时动态调整堆大小从而减少GC垃圾回收的停顿时间。根据你的物理内存来设定通常为系统总内存的50%-70%但要为操作系统和其他进程留出空间。-XX:UseG1GC: 使用G1垃圾收集器。对于需要低延迟和大堆内存的应用G1通常比传统的Parallel GC表现更好。-XX:ExplicitGCInvokesConcurrent: 当代码中调用System.gc()时让G1尝试进行并发GC而不是触发一个耗时的Full GC。-XX:PrintGCDetails -XX:PrintGCDateStamps -Xloggc:...: 启用GC日志并输出到文件。这是生产环境调试性能问题的黄金标准。通过分析GC日志你可以判断内存是否足够、GC频率是否过高、停顿时间是否过长。实操心得不要盲目设置过大的堆内存。过大的堆会导致GC时间变长反而影响响应速度。监控是关键。启动后使用docker stats观察容器的内存使用情况并结合Confluence自带的“系统信息”页面管理-系统信息查看JVM内存使用详情。如果老年代Old Gen使用率持续在80%以上或者频繁发生Full GC就需要考虑增加堆内存或优化应用如检查是否有内存泄漏的插件。4.3 备份与恢复策略数据无价。对于Confluence完整的备份应包括两部分1数据库2Confluence主目录即挂载的卷/var/atlassian/application-data/confluence。1. 数据库备份以PostgreSQL为例你可以进入数据库容器执行pg_dump命令或者从宿主机连接进行备份。# 方法一进入容器备份 docker exec confluence-postgres pg_dump -U confluenceuser confluence /path/to/backup/confluence_db_$(date %Y%m%d).sql # 方法二从宿主机连接备份需安装postgresql-client pg_dump -h localhost -p 5432 -U confluenceuser confluence /path/to/backup/confluence_db_$(date %Y%m%d).sql2. 文件数据备份Confluence的数据目录可以直接打包备份。# 假设你的数据卷挂载在 /opt/docker-data/confluence tar -czf /path/to/backup/confluence_home_$(date %Y%m%d).tar.gz -C /opt/docker-data/confluence .3. 使用Confluence内置备份Confluence管理界面提供了“站点备份”功能可以生成一个包含所有内容和附件的XML备份包。这对于跨版本迁移或灾难恢复非常有用。但请注意对于非常大的站点生成和恢复XML备份可能非常耗时且恢复期间站点不可用。自动化备份脚本示例创建一个backup-confluence.sh脚本并放入cron定时任务中。#!/bin/bash BACKUP_DIR/opt/backups/confluence DATE$(date %Y%m%d_%H%M%S) DB_CONTAINERconfluence-postgres APP_DATA_DIR/opt/docker-data/confluence mkdir -p $BACKUP_DIR # 备份数据库 docker exec $DB_CONTAINER pg_dump -U confluenceuser confluence | gzip $BACKUP_DIR/confluence_db_$DATE.sql.gz # 备份应用数据 tar -czf $BACKUP_DIR/confluence_home_$DATE.tar.gz -C $APP_DATA_DIR . # 删除7天前的旧备份 find $BACKUP_DIR -name *.gz -mtime 7 -delete echo Backup completed at $DATE恢复演练备份的价值在于能恢复。定期如每季度进行一次恢复演练至关重要。在一个隔离的环境中用备份的数据启动一套新的Confluence验证备份的完整性和恢复流程的可行性。5. 运维监控、问题排查与性能优化5.1 关键日志文件与监控指标一个健康的Confluence实例需要持续的观察。以下是你需要重点关注的日志和指标日志文件位于数据目录的logs子目录下atlassian-confluence.log: 主应用日志记录INFO、WARN、ERROR级别的信息。这是排查功能性问题如登录失败、页面错误的第一站。catalina.out/catalina.yyyy-mm-dd.log: Tomcat容器的标准输出和日志记录容器生命周期、部署信息等。localhost_access_log.yyyy-mm-dd.txt: HTTP访问日志记录所有请求用于分析流量模式和慢请求。gc.log: 如果你配置了JVM GC日志这里记录了所有垃圾回收事件是分析内存和性能问题的关键。系统监控指标响应时间通过前端监控如Nginx的$request_time或APM工具监控关键页面如首页、编辑页的加载时间。平均响应时间超过2-3秒就需要关注。JVM内存使用docker stats或管理-系统信息-内存关注老年代Old Gen的使用率和GC频率。频繁的Full GC是性能瓶颈的明确信号。数据库连接池在管理-系统信息-数据库中查看活跃/空闲连接数。如果连接池经常耗尽可能需要调整数据库或Confluence的连接池配置。线程状态在管理-系统信息-线程中可以查看当前所有线程的状态。大量线程处于BLOCKED或WAITING状态可能意味着锁竞争或资源瓶颈。磁盘I/O监控Confluence数据目录所在磁盘的读写延迟使用iostat命令。附件上传下载和搜索索引都会产生大量I/O。5.2 常见问题排查实录问题一启动时卡在“Confluence正在启动请稍候...”页面很久。排查思路首先查看容器日志docker logs -f confluence-app。最常见的原因是数据库连接问题或初始化缓慢。可能原因与解决数据库连接失败检查日志中是否有JDBC连接异常。确认数据库IP、端口、用户名、密码正确且数据库允许远程连接。数据库性能差首次启动或升级后Confluence需要执行大量的数据库迁移脚本。如果数据库服务器性能不足如磁盘IO慢、CPU弱这个过程会非常漫长。查看数据库服务器的资源使用情况。内存不足JVM堆内存设置太小导致GC频繁拖慢初始化。通过docker stats查看内存使用适当增加-Xmx值。问题二上传大附件失败或页面编辑时经常超时。排查思路检查Nginx和Tomcat的请求超时设置以及Confluence自身的配置。解决方案Nginx超时在Nginx的location /配置块中增加proxy_read_timeout 300s; proxy_connect_timeout 75s;。Tomcat连接器配置Confluence的Tomcat默认配置可能对请求大小和超时有限制。你可以通过挂载自定义的server.xml文件来覆盖默认配置。首先从运行的容器中复制出默认配置docker cp confluence-app:/opt/atlassian/confluence/conf/server.xml ./custom-server.xml。然后修改其中的Connector标签增加maxPostSize最大POST大小默认2MB和connectionTimeout等属性。最后在docker-compose.yml中通过卷挂载覆盖回去- ./custom-server.xml:/opt/atlassian/confluence/conf/server.xml:ro。Confluence自身限制在管理-常规配置-附件中可以调整最大附件大小。问题三搜索功能慢或索引损坏。排查思路Confluence使用Lucene进行搜索索引。索引文件位于数据目录下的index文件夹。高并发写入或磁盘问题可能导致索引损坏。解决方案重建索引这是解决搜索问题的终极手段。进入管理-常规配置-搜索管理点击“重建索引”。注意重建索引期间搜索功能不可用且对于大型站点可能耗时数小时务必在维护窗口进行。优化索引位置确保索引目录confluence-home/index位于高性能的SSD磁盘上。检查插件某些第三方插件可能会干扰搜索索引过程。尝试在安全模式下禁用所有插件启动Confluence看问题是否依然存在。问题四内存使用率持续增长最终导致容器OOMOut Of Memory被杀掉。排查思路分析GC日志gc.log和堆转储Heap Dump。解决方案生成堆转储在JVM参数中添加-XX:HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath/var/atlassian/application-data/confluence/logs。当OOM发生时JVM会自动生成一个.hprof文件。分析工具使用Eclipse MAT或VisualVM等工具分析堆转储文件查找是哪个对象占用了大量内存且无法被回收内存泄漏。常见嫌疑对象是缓存不当的插件或自定义代码。调整GC策略如果分析发现是合理的对象占用如缓存但GC效率低下可以尝试调整G1 GC的参数例如-XX:MaxGCPauseMillis200设置目标最大GC停顿时间或-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent35触发并发GC周期的堆占用率阈值。5.3 性能优化检查清单当感觉Confluence变慢时可以按照以下清单进行系统性检查数据库层面[ ] 是否为Confluence的数据库表建立了合适的索引可咨询DBA或使用数据库监控工具分析慢查询[ ] 数据库服务器的内存和CPU资源是否充足[ ] 数据库连接池配置是否合理默认可能偏小可在管理-系统信息-数据库中查看使用情况应用层面[ ] JVM堆内存设置是否足够且-Xms等于-Xmx[ ] 是否启用了G1 GC并配置了合理的GC参数[ ] 检查是否有已知性能问题的插件尝试禁用非核心插件。[ ] 是否定期清理旧的审计日志、历史版本Confluence有内置的清理任务基础设施层面[ ] Confluence数据目录尤其是index和attachments是否位于高性能存储SSD上[ ] 宿主机是否有足够的内存和CPU资源避免过度分配。[ ] 网络延迟是否在正常范围内特别是数据库与Confluence不在同一主机时使用习惯[ ] 是否有很多非常大的页面包含数千行文本或大量宏考虑拆分页面。[ ] 是否使用了大量高分辨率图片内联建议使用附件形式并链接。[ ] 空间和页面权限结构是否过于复杂复杂的权限检查会影响页面加载速度。最后善用Atlassian官方提供的Synchrony服务。Synchrony是Confluence用于实时协同编辑如同时编辑一个页面的微服务。在生产环境中建议将其作为独立进程运行而不是默认的与Confluence同进程内运行这能显著提高编辑页面的稳定性和性能。cptactionhank/docker-atlassian-confluence镜像的最新版本通常已经支持通过环境变量来配置外部的Synchrony服务地址具体配置方法需要参考镜像的详细文档或Dockerfile中的相关逻辑。