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容器运行

本地处理器与分析器（ISCE2、GMTSAR、ISCE3、MintPy）都各自依赖庞大的 SAR 软件。与其在主机上安装这些依赖，不如将 container（命令行 --container，或配置字段 / GUI 的 "Run in Container" 复选框）设为一个 .sif/Apptainer 镜像或 Docker 镜像引用，InSARHub 便会在该镜像内部运行整个流程。

重新调用，而非库调用

主机进程不会 import ISCE2/GMTSAR/dolphin。当设置了 container 时，它会在镜像内部重新调用同一条 insarhub 命令（处理器用 _reinvoke_via_container，分析器用 _run_via_container），大致相当于：

docker run --rm -e INSARHUB_CONTAINER_CHILD=1 -v <workdir>:<workdir> <image> \
    insarhub <processor|analyzer> ... <same args>

工作目录以完全相同的路径挂载进容器，因此子进程写出的每个结果文件都会落在主机上、与本机原生运行时完全一致——主机和容器对所有路径的理解是一致的。

为何不会嵌套（INSARHUB_CONTAINER_CHILD）

子进程会被打上环境变量 INSARHUB_CONTAINER_CHILD=1。每一处决定是否容器化的代码都会同时检查 config.container 以及该变量是否缺失，于是：

  • 主机（设置了 container，变量未设）→ 启动容器（仅一次），并且
  • 子进程（变量已设）→ 即便其配置中 container 仍然存在，也直接执行真正的工作。

如果没有这项检查，子进程——它在持久化配置中仍能看到 container——就会试图再启动一个 docker run（docker-in-docker），但镜像内部并没有 docker；这正是经典的 "docker not found" 报错。同一处守卫还会让子进程在进程内同步运行（不 fork+detach），从而避免 docker run --rm 在流程结束前就把容器拆掉。

主机与镜像的要求

运行命令行/应用的主机需要在 PATH 上有容器运行时（docker，或用于 .sif 的 apptainer/singularity）。镜像本身则不需要——它只需要在 SAR 软件栈之外安装了 insarhub。docker/dev/ 与 docker/release/ 构建官方镜像（两者的区别见 docker/README.md）：

镜像 软件栈
insarhub-isce2-mintpy ISCE2 stackSentinel + MintPy
insarhub-gmtsar-mintpy GMTSAR + MintPy
insarhub-isce3-dolphin ISCE3 / COMPASS + dolphin
insarhub-base InSARHub + MintPy（HyP3 分析器）

持久化

你选择的 container 会被写入工作目录的 insarhub_config.json，因此后续的 retry/refresh/cancel 无需再次传入即可进入同一镜像。不带取值的 --container 会解析为处理器/分析器的 container_default——这是每个后端固定的建议镜像（GUI "Run in Container" 复选框预填的镜像），它本身永远不会被持久化；只有你实际选择的 container 才会被保存。

用法

每次调用都传入 --container <路径或镜像>。在命令行上它是逐次调用的开关（类似 --dry-run），所以在 submit/refresh/retry/watch/cancel 时都要重复传入：

insarhub processor submit  -N ISCE2_S1 -w /data/p100_f466 \
    --bbox 33.0 38.0 -120.0 -115.0 \
    --container ghcr.io/jldz9/insarhub-isce2-mintpy:0.4.0
insarhub processor refresh -N ISCE2_S1 -w /data/p100_f466 \
    --container ghcr.io/jldz9/insarhub-isce2-mintpy:0.4.0

分析器在 run 动作之后接受 --container；不带取值的 --container 使用默认镜像：

insarhub analyzer -N ISCE2_Mintpy_SBAS -w /data/p100_f466 run --container

在配置上设置 container；submit() / run() 便会在其内部重新调用：

cfg = ISCE2_S1_Config(
    workdir='/data/p100_f466',
    bbox=[37.74, 38.00, -113.05, -112.68],
    container='ghcr.io/jldz9/insarhub-isce2-mintpy:0.4.0',
)
processor = Processor.create('ISCE2_S1', pairs=pairs, config=cfg)
processor.submit()   # 在容器内部运行

HPC 模式

当 container 与 hpc_mode 同时设置时，只有每个阶段的子作业在容器内运行；sbatch 管理器的调度框架（提交/轮询循环、链式提交）仍留在主机上。参见 HPC (SLURM)。