最近换了一台电脑，发现这台电脑装不了Docker Desktop，这下尴尬了，赶紧网上找其他解决方案了！
作为一个经常鼓捣自动化工具的人，这对我影响挺大，尤其是我经常在本地搭 n8n 工作流来测试各种 AI 模板和插件。于是趁这个机会，我干脆花了一整天把 n8n 的几种主流部署方式都过了一遍，顺便记录一下踩坑和体验感，给有类似需求的朋友一个参考。如果喜欢我之前的方案也可以直接用
无论你是刚接触 n8n 的新手，还是正在寻找更稳定、更高性能部署方式的团队或开发者，这篇文章都能帮你找到最适合自己的部署路径。
五种部署方案
经过这段时间的摸索，我发现n8n的部署方案可以分为五大类，每种都有自己的特色和适用场景。
方案一：官方云服务
我没用过： 官方云服务就像是精装修的公寓，注册完账号付了钱就能直接使用，完全不用操心基础设施的问题。这个方案最大的特点就是"省心"二字，对于省钱来说不是我的首选方案。
特别是它的AI辅助功能，能根据你的需求自动生成工作流模板，这对新手来说简直是神器。
适合人群：
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刚开始接触自动化工作流的新手
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不想花时间在技术细节上的产品经理
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对工作流数量要求不高的小团队
费用参考：
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Starter套餐每月24欧元，包含2500次执行/月、5个工作流，适合小型团队和个人项目；
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Pro套餐每月60欧元，包含10000次执行/月、15个工作流，适合中型团队和企业；
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Enterprise套餐则提供定制化价格，包含无限执行次数、企业级支持、SSO等高级功能，适合大型企业和需求复杂的团队。
部署步骤：
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访问n8n官网（https://n8n.io/），注册账号。
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选择合适的套餐进行购买
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购买完成后，登录n8n云平台，即可开始创建工作流。
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如果需要更新版本，可以在（https://app.n8n.cloud/manage）选择想要更新的版本，一般建议选择Stable版本。
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如果想要将工作流从云版本迁移到其他部署方式，可以在（https://app.n8n.cloud/manage/export）一键导出所有工作流。
方案二：Zeabur部署
我的使用体验： Zeabur给我的感觉就像是那种"麻雀虽小五脏俱全"的精品民宿。5美元一个月的价格，却能享受到几乎和官方云服务一样的体验，而且还没有工作流数量限制。
部署过程也是出奇的简单，在应用商店里找到n8n，点击部署，等个几分钟就好了。我测试了一下，从注册到成功运行第一个工作流，总共用了不到20分钟。
如果你有一台服务器的话可以试试免费试用方案免费试用方案，可添加最多 1 台专用服务器，然后一键部署！
适合人群：
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有一定技术基础但预算有限的个人用户
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需要较多工作流但不想付高价的小团队
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喜欢尝试新平台的技术爱好者
部署步骤：
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访问Zeabur官网，注册账号，建议使用GitHub账号注册，账号注册时间超过半年以上会更稳定。
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在Zeabur的app store中找到n8n软件，点击发布应用，等待服务器分配资源，状态变为running即表示部署成功。
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部署成功后，Zeabur会分配一个公网二级域名，稍等片刻域名生效后，点击链接即可访问n8n的注册登录页面。
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如果需要使用自定义域名，可以在Zeabur的“manage Network”中点击“custom domain”，然后在Cloudflare等域名解析服务商处设置CNAME，将自定义域名指向Zeabur分配的域名，设置完成后等待3-10分钟生效。
方案三：Docker本地部署
我的使用体验： 这是我最初入门n8n时选择的方案，也是让我真正理解n8n强大之处的起点。完全免费，而且能和本地文件系统完美配合，这种掌控感是云服务给不了的。
我用它搭建了一个自动整理下载文件的工作流，每天晚上自动把桌面上的文件分类整理到不同文件夹，配合本地文件操作简直不要太爽。
但是痛点也很明显：如果你需要接收外部webhook，就得配置内网穿透；如果有定时任务，电脑就不能关机。我之前因为这个问题，家里的电脑连续开了一个月，电费都心疼。
适合人群：
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追求完全免费的个人用户
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需要频繁操作本地文件的用户
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有一定技术能力且不介意折腾的爱好者
部署步骤：
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在本地电脑上安装Docker，Windows和Mac用户可以访问Docker官网下载Docker Desktop进行安装。
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安装完成后，打开Docker Desktop，点击搜索框，输入n8n，找到官方镜像n8nio/n8n，点击Pull下载镜像。
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下载完成后，回到Docker Desktop的Images标签页，右键点击n8nio/n8n镜像，选择Run运行容器。
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在运行容器的配置窗口中，进行以下设置：
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Container name：输入n8n。
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Ports：将容器端口5678映射到主机端口5678。
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Volumes：创建一个本地目录（如C:\n8n-data或/Users/你的用户名/n8n-data），将其挂载到容器的/home/node/.n8n路径，用于存储n8n的数据和配置文件，避免数据丢失。
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Environment Variables：根据需要设置环境变量，例如N8N_HOST、N8N_BASIC_AUTH_ACTIVE、N8N_BASIC_AUTH_USER、N8N_BASIC_AUTH_PASSWORD等，其中N8N_BASIC_AUTH_ACTIVE设置为true可以启用基本认证，N8N_BASIC_AUTH_USER和N8N_BASIC_AUTH_PASSWORD分别设置用户名和密码，用于保护n8n的访问。
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点击Run按钮，启动容器后，打开浏览器，访问http://localhost:5678，输入刚才设置的用户名和密码，即可进入n8n的管理界面。
方案四：服务器部署
我的使用体验： 公司项目需要7×24小时稳定运行的自动化工作流时，我选择了这个方案。说实话，配置过程比较复杂，但一旦搭建完成，那种稳定性和性能表现真的让人安心。
除了复杂剩下的都是优点：能直连各种API，不需要额外的代理配置。搭建公司项目的客户服务自动化工作流，每天处理几百条消息，从来没有出现过服务中断的情况。
适合人群：
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有服务器资源的企业或团队
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对性能和稳定性要求很高的用户
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需要长期稳定运行大量工作流的场景
部署步骤：
1）准备服务器
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选择服务器：你可以选择云服务器（如AWS、阿里云、腾讯云等）或物理服务器。根据你的需求选择合适的配置，一般来说，对于中小规模的使用场景，一台配置为2核CPU、4GB内存、50GB磁盘的服务器就足够了。
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操作系统：推荐使用Linux操作系统，如Ubuntu Server或CentOS。这些系统稳定且易于管理，同时也有丰富的社区支持。
2）安装依赖
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更新系统：在服务器上登录后，首先更新系统包。对于Ubuntu系统，可以运行以下命令：
sudo apt update
sudo apt upgrade -y
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安装Node.js和npm：n8n需要Node.js环境来运行。你可以通过以下命令安装Node.js和npm：
sudo apt install curl
curl -sL https://deb.nodesource.com/setup_18.x | sudo -E bash -
sudo apt install nodejs
验证安装是否成功：
node -v
npm -v
安装Docker和Docker Compose：虽然你可以直接在服务器上安装n8n，但使用Docker可以更方便地管理和更新n8n。安装Docker和Docker Compose的命令如下：
sudo apt install docker.io
sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/$(curl -s https://api.github.com/repos/docker/compose/releases/latest | grep -Po '"tag_name": "\K.*\d')" /usr/local/bin/docker-compose
sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
验证Docker和Docker Compose是否安装成功：
docker --version
docker-compose --version
3）部署n8n
创建Docker Compose文件：在服务器上创建一个目录，用于存放n8n的数据和配置文件。例如：
mkdir ~/n8n
cd ~/n8n
创建一个 docker-compose.yml 文件，内容如下：
version: '3'
services:
n8n:
image:n8nio/n8n
ports:
-"5678:5678"
volumes:
-./data:/home/node/.n8n
environment:
-N8N_BASIC_AUTH_ACTIVE=true
-N8N_BASIC_AUTH_USER=admin
- N8N_BASIC_AUTH_PASSWORD=password
这个配置文件会将n8n的5678端口映射到服务器的5678端口，并将本地的 ./data 目录挂载到容器的 /home/node/.n8n 路径，用于存储n8n的数据和配置文件。同时，启用了基本认证，用户名为 admin ，密码为 password 。
启动n8n：在 ~/n8n 目录下运行以下命令启动n8n：
docker-compose up -d
如果启动成功，你可以通过访问 http://<服务器IP>:5678 来访问n8n的管理界面。使用刚才设置的用户名和密码登录即可。
4）配置域名和SSL证书（可选）
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配置域名：如果你有自己的域名，可以通过域名解析服务商（如Cloudflare）将域名解析到服务器的IP地址。例如，将 n8n.example.com 解析到服务器的IP地址。
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安装Nginx：为了提供反向代理和SSL证书支持，你可以安装Nginx。运行以下命令安装Nginx：
sudo apt install nginx
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配置Nginx：编辑Nginx的配置文件，添加一个反向代理配置。例如：
sudo nano /etc/nginx/sites-available/n8n.example.com
添加以下内容：
server {
listen 80;
server_name n8n.example.com;
location / {
proxy_pass http://localhost:5678;
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;
}
}
启用该配置文件并重启Nginx：
sudo ln -s /etc/nginx/sites-available/n8n.example.com /etc/nginx/sites-enabled/
sudo nginx -t
sudo systemctl restart nginx
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安装SSL证书：你可以使用Let's Encrypt提供的免费SSL证书。运行以下命令安装Certbot：
sudo apt install certbot python3-certbot-nginx
然后运行以下命令获取并安装SSL证书：
sudo certbot --nginx -d n8n.example.com
按照提示操作，Certbot会自动为你配置SSL证书，并将Nginx的配置文件更新为支持HTTPS。
5）设置定时任务（可选） 如果你需要定期执行某些工作流，可以通过Cron任务来实现。编辑Cron任务文件：
sudo crontab -e
添加以下内容（以每小时执行一次为例）：
0 * * * * curl -s http://localhost:5678/webhook/your-webhook-url
将 your-webhook-url 替换为你的工作流的Webhook URL。
方案五：Glows.ai部署
准备体验一下： 这是我最近才了解到的方案，如果项目需要用到本地AI模型。Glows.ai提供的GPU资源非常强大，支持直接用4090显卡部署了一个本地的语言模型，处理速度比调用API还快。
不过成本确实不便宜，而且需要一定的命令行操作能力。但如果你有大量AI运算需求，这个方案的性价比其实很高，毕竟省去了API调用费用。
适合人群：
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有大量AI模型推理需求的企业
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需要私有化部署AI模型的技术团队
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对数据隐私要求极高的用户
各方案建议（按场景）
| 你的情况 | 推荐方案 |
|---|---|
| 完全新手，只想试试 | 官方云服务 |
| 有点技术，不想花太多钱 | Zeabur |
| 想 0 成本完全本地跑 | Docker 本地部署 |
| 团队使用，需要 24 小时在线 | 服务器部署 |
| AI 模型运算需求高 | Glows.ai |
总结
折腾了这么多种部署方案，最大的感悟就是：没有最好的方案，只有最适合的方案。每种部署方式都有自己的特色和适用场景，关键是要根据自己的实际需求来选择。
作为一个每天都在体验各种AI工具的产品经理，我深知选择合适的部署方案有多重要。它不仅影响你的使用体验，更决定了你能否持续地从自动化工作流中获得价值。
希望这次的实战分享能帮到正在纠结部署方案的你。如果你还有其他问题，欢迎在评论区交流讨论，我会基于自己的实际使用经验来回答。