Immich 官方文档写着"需要 Docker 和 Linux 服务器"。一位开发者花了三周，把它塞进了没 root 的安卓手机——总成本 0 元，云端依赖 0 个。
这事听起来像把 SUV 发动机装进摩托车，还要让它跑川藏线。但代码已经开源，步骤可复制。我们拆解了全部技术路径。
Immich 是什么，为什么非要本地跑
Immich 是个自托管的照片管理平台，功能对标 Google Photos：自动备份、人脸识别、自然语言搜图、地图时间线。区别在于数据完全本地，不上传任何云端。
官方部署方式是 Docker Compose 一键拉起：PostgreSQL 管数据，Redis 做缓存，Node.js 跑主服务，Python 处理 AI 识别。四件套，缺一不可。
开发者「mertalev」的痛点很具体：他有 3 万多张照片，不想续费云盘，也不信任厂商的 AI 扫描。但手头只有一部旧安卓机——骁龙 865，8GB 内存，256GB 存储。
安卓不是 Linux，这是第一道墙
Termux 是安卓上的终端模拟器，能跑 Linux 命令，但底层是 Bionic libc 而非 glibc。这个差异导致 90% 的 Linux 软件无法直接运行。
mertalev 列了四个硬骨头：
PostgreSQL 需要 glibc 和内核特性，Termux 原生不支持；Node.js 最新版在 Bionic 上静默崩溃；Python 的 AI 库（ONNX Runtime、InsightFace）没有安卓预编译包；Sharp 等图像处理库依赖 glibc 二进制。
他的架构图很清晰：PostgreSQL 塞进 proot Debian 容器（模拟完整 Linux 环境），Redis、Node.js、Python 服务全部原生运行在 Termux。
数据流这样走：proot 里的 PostgreSQL 监听 localhost:5432，Termux 原生服务通过同一端口读写。容器内外靠本地网络打通，没有性能损耗。
Node.js 的"身份伪装"
Immich 服务端基于 Node.js，依赖大量原生模块。这些模块安装时会检测平台，自动下载对应预编译二进制。
检测到安卓？直接报错或下载错误版本。mertalev 的解法是指定环境变量强行"骗过"构建系统：
npm_config_platform=linux
npm_config_arch=arm64
npm_config_libc=glibc
三行配置让 npm 以为自己在给 Linux ARM64 服务器装依赖，顺利拉取 linux-arm64 预编译包。但 Sharp 图像库不吃这套——它硬编码了平台检测逻辑。
Sharp 的处理更粗暴：强制使用 Termux 系统自带的 libvips，跳过预编译二进制。环境变量 SHARP_FORCE_GLOBAL_LIBVIPS=1 开启后，Sharp 从源码重新编译，链接到 Bionic 环境。
bcrypt 密码哈希库同理，全量重编。构建耗时从分钟级拉到小时级，但换来了可运行性。
Python AI 库的"荒野求生"
Immich 的 ML 服务依赖 ONNX Runtime（神经网络推理引擎）和 InsightFace（人脸识别）。PyPI 上这两个库完全没有 android-aarch64 的 wheel 包。
mertalev 用 uv（Rust 写的 Python 包管理器）指定交叉编译目标：
uv sync --python-platform manylinux_2_28_aarch64
这行命令让构建系统以为目标平台是标准 Linux ARM64，生成兼容的二进制。但实际运行环境是 Bionic，需要手动处理符号链接和动态库路径。
watchfiles（文件监控库）被直接移除——它依赖 maturin（Rust 构建工具），而 maturin 在 Android 上完全无法工作。功能损失：照片目录的实时热更新，改为手动重启服务触发扫描。
其他补丁包括：Node 堆内存限制提到 6GB 防止构建时 OOM；临时目录改到 $HOME/tmp 规避安卓 /tmp 只读限制；强制指定 bash 作为脚本解释器（Termux 默认 sh 不兼容部分安装脚本）。
PostgreSQL 的"容器囚笼"
整个架构里最别扭的是 PostgreSQL。它必须跑在 proot Debian 容器里，因为需要 glibc 和完整的 Linux 系统调用。
proot 是用户态 chroot，不需要 root 权限，但性能损耗极低（接近原生）。容器内安装 PostgreSQL 17 和 VectorChord 扩展（Immich 依赖的向量检索插件）。
坑出现在权限：PostgreSQL 默认拒绝以 root 启动，而 proot 容器默认就是 root 环境。mertalev 的 workaround 是在容器内创建 postgres 用户，通过脚本切换身份启动服务。
启动流程变成：Termux 执行 proot 命令 → 进入 Debian 环境 → 切换到 postgres 用户 → 启动 PostgreSQL → 暴露 5432 端口给宿主机。
容器内外通过 localhost 通信，延迟低于 1ms。对照片管理场景完全可接受。
跑起来之后
完整启动后，手机同时运行：proot Debian（PostgreSQL）、Redis 服务器、Node.js 主服务（2283 端口）、Python ML 服务（3003 端口）。
内存占用：空闲时约 2.5GB，照片导入和 AI 索引时冲到 6GB 以上。骁龙 865 的 AI 算力被 ONNX Runtime 调用，人脸识别速度约 5-10 张/秒。
mertalev 的 3 万张照片完成首次索引耗时约 6 小时，期间手机发热明显但稳定运行。后续增量导入几乎无感知。
存储方面：原始照片 180GB，PostgreSQL 数据库 15GB，缩略图和向量索引 25GB。256GB 手机刚好够用。
谁需要这个
这个方案不是给普通用户的。配置过程涉及环境变量调试、源码编译、容器网络排错，需要能读懂 Rust/Python/Node 报错信息的能力。
但它的存在证明了几件事：安卓手机的硬件性能早已过剩，限制我们的是软件生态；Termux 和 proot 的组合能撑起完整的服务端 workload；照片数据的"本地优先"技术路径已经打通。
mertalev 在 GitHub 的 README 里写：「这不是生产级方案，但它是我的方案。」
如果你也有一部闲置安卓机，和不愿上云的照片——这个 0 元服务器，会是你想要的答案吗？
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