Cpp五条

这个屌丝很懒，什么也没留下！

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Linux Docker安装 Docker-Compose安装 Docker安装Mysql8 Nacos OpenResty Redis Kafka ElasticSearch MinIO.._linux安装docker-compose

作者：Cpp五条 | 2024-04-15 20:11:23

踩

linux安装docker-compose


#更新至最新的库
yum update
 
#安装Docker
yum install docker
 
#启动Docker
systemctl start docker
 
#开机启动Docker
systemctl enable docker

Docker默认镜像源下载太慢，可以调整为国内镜像源


#编辑配置文件
vi /etc/docker/daemon.json
 
#添加镜像地址信息
{
    "registry-mirrors": [
        "http://hub-mirror.c.163.com",
        "https://docker.mirrors.ustc.edu.cn",
        "https://registry.docker-cn.com"
    ]
}
 
#重启Docker
systemctl restart docker

为了验证是否切换成功，可以使用docker info查看，会显示如下信息：


Registry Mirrors:
 http://hub-mirror.c.163.com
 https://docker.mirrors.ustc.edu.cn
 https://registry.docker-cn.com

Docker-Compose安装

安装Docker-Compose，这里下载的是最新版本v2.5.0，安装流程如下：


#下载安装文件，其中uname -s是获取系统内核，uname -m获取系统版本，所以最后其实是下载docker-compose-Linux-x86_64
sudo curl -L https://github.com/docker/compose/releases/download/v2.5.0/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` -o /usr/local/bin/docker-compose
 
#添加可执行权限
sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
 
#检查版本，是否安装成功
docker-compose --version

MySQL8安装


docker run -d -i \
--name mysql \
-v /home/mysql/datadir:/var/lib/mysql \
-v /home/mysql/conf.d:/etc/mysql/conf.d \
-v /etc/localtime:/etc/localtime \
--privileged=true \
-p 3306:3306 \
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root \
--restart=always \
mysql:8.0

修改密码:


#进入容器
docker exec -it mysql /bin/bash
#登录mysql
mysql -u root -p
#修改登录权限
ALTER USER 'root'@'%' IDENTIFIED WITH mysql_native_password BY 'root';

select NOW()时间如果小了8小时，执行如下操作同步时区即可：


docker cp /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai mysql:/usr/share/zoneinfo/Asia
 
docker exec -it mysql bash
 
cp /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime
 
docker restart mysql

如果要安装MySQL5.7，可按照如下安装流程执行：


docker run -it --name mysql -d \
-p 3306:3306 --restart=always \
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 \
mysql:5.7

Nacos安装

安装Nacos，默认采用的是Derby数据库存储，如果想用MySQL存储，需要先获取SQL脚本，并创建数据库，我们可以下载安装包获取SQL脚本,将conf/nacos_config.sql导入数据库即可。

下载地址：Releases · alibaba/nacos · GitHub

安装脚本：


docker run -d \
-e MODE=standalone \
-e SPRING_DATASOURCE_PLATFORM=mysql \
-e MYSQL_SERVICE_HOST=192.168.211.130 \
-e MYSQL_SERVICE_PORT=3306 \
-e MYSQL_SERVICE_USER=root \
-e MYSQL_SERVICE_PASSWORD=123456 \
-e MYSQL_SERVICE_DB_NAME=nacos_config \
-p 8848:8848 \
--restart=always \
--name nacos nacos/nacos-server:v2.1.0

OpenResty安装

安装OpenResty需要先安装相关依赖库：

yum install libtermcap-devel ncurses-devel libevent-devel readline-devel pcre-devel gcc openssl openssl-devel per perl wget

安装OpenResty


#下载OpenResty
wget https://openresty.org/download/openresty-1.11.2.5.tar.gz
 
#解压OpenResty
tar -xf openresty-1.11.2.5.tar.gz
 
#配置 OpenResty
./configure --prefix=/usr/local/openresty --with-luajit --without-http_redis2_module --with-http_stub_status_module --with-http_v2_module --with-http_gzip_static_module --with-http_sub_module
 
#编译安装
make && make install
 
#在profile中添加环境配置
vi /etc/profile

Nginx服务自启

创建/etc/systemd/system/nginx.service，添加如下配置：


[Unit]
 Description=nginx service
 After=network.target
 
 [Service]
 Type=forking
 ExecStart=/usr/local/openresty/nginx/sbin/nginx
 ExecReload=/usr/local/openresty/nginx/sbin/nginx -s reload
 ExecStop=/usr/local/openresty/nginx/sbin/nginx -s quit
 
 PrivateTmp=true
 
 [Install]
 WantedBy=multi-user.target

保存退出后，然后执行服务配置加载，并设置开机启动，同时可以验证一下命令是否生效，操作如下：


#重新加载服务配置
systemctl daemon-reload
 
#Nginx开机启动
systemctl enable nginx
 
#nginx启动:
systemctl start nginx
 
#nginx停止:
systemctl stop nginx
 
#重启 验证是否开机自启
reboot

Redis安装

安装Redis，这里固定版本为6.2.4，操作如下：


docker run -itd --name redis -p 6379:6379 \
--privileged=true \
-v /usr/local/docker/redis/data:/data \
-v /usr/local/docker/redis/conf/redis.conf:/usr/local/etc/redis/redis.conf \
--restart=always \
redis:6.2.4 --requirepass 123456

Kafka集群安装

Kafka集群需要使用Zookeeper实现分布式管理，我们先拉去Zookeeper镜像，再实现安装：

docker pull zookeeper:3.7.0

创建脚本文件kafka.yml


version: '3.8'
services:
  zookeeper:
    image: zookeeper:3.7.0
    restart: always
    hostname: 192.168。211.130
    container_name: zookeeper
    privileged: true
    ports:
      - 2181:2181
    volumes:
      - /usr/local/server/zookeeper/data/:/data
    build:
      context: .
      network: host
 
  kafka1:
    container_name: kafka1
    restart: always
    image: wurstmeister/kafka:2.12-2.5.0
    privileged: true
    ports:
      - 9092:9092
      - 19092:19092
    environment:
      KAFKA_BROKER_ID: 1
      HOST_IP: 192.168.211.130
      KAFKA_LISTENERS: PLAINTEXT://0.0.0.0:9092
      KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: PLAINTEXT://192.168.211.130:9092    ## 宿主机IP
      KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: 192.168.211.130:2181
      #docker部署必须设置外部可访问ip和端口，否则注册进zk的地址将不可达造成外部无法连接
      KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME: 192.168.211.130
      KAFKA_ADVERTISED_PORT: 9092
      KAFKA_PORT: 9092
      KAFKA_delete_topic_enable: 'true'
      KAFKA_JMX_OPTS: "-Dcom.sun.management.jmxremote=true -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false -Djava.rmi.server.hostname=192.168.211.130 -Dcom.sun.management.jmxremote.rmi.port=19092"
      JMX_PORT: 19092
      volumes:
        /etc/localtime:/etc/localtime
      depends_on:
        zookeeper
  kafka2:
    container_name: kafka2
    restart: always
    image: wurstmeister/kafka:2.12-2.5.0
    privileged: true
    ports:
      - 9093:9093
      - 19093:19093
    environment:
      KAFKA_BROKER_ID: 2
      HOST_IP: 192.168.211.130
      KAFKA_LISTENERS: PLAINTEXT://0.0.0.0:9093
      KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: PLAINTEXT://192.168.211.130:9093    ## 宿主机IP
      KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: 192.168.211.130:2181
      #docker部署必须设置外部可访问ip和端口，否则注册进zk的地址将不可达造成外部无法连接
      KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME: 192.168.211.130
      KAFKA_ADVERTISED_PORT: 9093
      KAFKA_PORT: 9093
      KAFKA_delete_topic_enable: 'true'
      KAFKA_JMX_OPTS: "-Dcom.sun.management.jmxremote=true -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false -Djava.rmi.server.hostname=192.168.211.130 -Dcom.sun.management.jmxremote.rmi.port=19093"
      JMX_PORT: 19093
      volumes:
        /etc/localtime:/etc/localtime
      depends_on:
        zookeeper
  kafka3:
    container_name: kafka3
    restart: always
    image: wurstmeister/kafka:2.12-2.5.0
    privileged: true
    ports:
      - 9094:9094
      - 19094:19094
    environment:
      KAFKA_BROKER_ID: 3
      HOST_IP: 192.168.211.130
      KAFKA_LISTENERS: PLAINTEXT://0.0.0.0:9094
      KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: PLAINTEXT://192.168.211.130:9094    ## 宿主机IP
      KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: 192.168.211.130:2181
      #docker部署必须设置外部可访问ip和端口，否则注册进zk的地址将不可达造成外部无法连接
      KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME: 192.168.211.130
      KAFKA_ADVERTISED_PORT: 9094
      KAFKA_PORT: 9094
      KAFKA_delete_topic_enable: 'true'
      KAFKA_JMX_OPTS: "-Dcom.sun.management.jmxremote=true -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false -Djava.rmi.server.hostname=192.168.211.130 -Dcom.sun.management.jmxremote.rmi.port=19094"
      JMX_PORT: 19094
      volumes:
        /etc/localtime:/etc/localtime
      depends_on:
        zookeeper
 
  eagle:
    image: gui66497/kafka_eagle
    container_name: eagle_monitor
    restart: always
    depends_on:
      - kafka1
      - kafka2
      - kafka3
    ports:
      - "8048:8048"
    environment:
      ZKSERVER: "192.168.211.130:2181"

执行安装;


#执行命令
docker-compose -f kafka.yml up -d
 
#效果如下
[root@localhost kafka]# docker-compose -f kafka.yml up -d
[+] Running 5/5
 ⠿ Container kafka2         Started    1.1s
 ⠿ Container kafka3         Started    1.2s
 ⠿ Container zookeeper      Started    1.0s
 ⠿ Container kafka1         Started    1.1s
 ⠿ Container eagle_monitor  Started    3.0s
[root@localhost kafka]#

访问控制台http://192.168.211.130:8048/ke/，输入账号密码admin / 123456登录，效果如下：

ElasticSearch安装

采用Docker方式安装ElasticSearch：


docker run -i --name elasticsearch -d \
--restart=always -p 9200:9200 -p 9300:9300 \
--privileged=true \
-v /usr/local/server/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \
-e "discovery.type=single-node" \
elasticsearch:7.12.1

IK分词器安装，下载地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases?page=4 下载后，将压缩包拷贝到 /usr/local/server/elasticsearch/plugins目录下，操作如下：

#解压需要用到unzip，如果没有安装它，可以先安装yum install unzip#解压文件unzip elasticsearch-analysis-ik-7.10.1.zip -d ./ik#重新启动elasticsearch，IK分词器就生效docker restart elasticsearch

elasticsearch-hq是一个非常方便的Elasticsearch可视化管理工具，我们可以安装一个：

docker run -id -p 5000:5000 --restart=always elastichq/elasticsearch-hq

安装完成后，访问http://192.168.211.130:5000/即可。

Kibana也是一款非常不错的Elasticsearch管理工具，我们也可以安装它：


#进入容器 
docker exec -it kibana /bin/bash
 
#编辑config/kibana.yml，修改中文，添加下面配置即可
i18n.locale: "zh-CN"
 
#重启容器
docker restart kibana

MinIO安装

MinIO基于Apache License v2.0开源协议的对象存储服务，可以做为云存储的解决方案用来保存海量的图片，视频，文档。由于采用Golang实现，服务端可以工作在Windows,Linux, OS X和FreeBSD上。配置简单，基本是复制可执行程序，单行命令可以运行起来。

关于MinIOn使用参考文档 MinIO Quickstart Guide| Minio中文文档

我们可以使用docker进行环境部署和启动


docker run -i -d \
  -p 9000:9000 \
  -p 9001:9001 \
  --restart=always \
  --name minio1 \
  --privileged=true \
  -v /etc/localtime:/etc/localtime \
  -v ~/minio/data:/data \
  -e "MINIO_ROOT_USER=minio" \
  -e "MINIO_ROOT_PASSWORD=minio123" \
 minio server /data --console-address ":9001"

访问：http://192.168.211.130:9000/login 输入账号 minio / minio123即可登录。

创建Buckets：

Buckets权限管理

上传图片测试：

如果所有文件都存储到shop下，不容易区分，我们可以根据不同文件，创建不同目录，例如shop/items/存储所有商品静态页，多级路径创建：

选择Upload上传文件：

文件访问：http://192.168.211.130:9000/shop/items/002.jpg

效果如下：

如果是java程序抛出异常，主要是时间不同步问题：

The difference between the request time and the server's time is too large.

解决方案如下：


#安装ntp ntpdate
yum -y install ntp ntpdate
 
#与时间服务器同步时间
ntpdate cn.pool.ntp.org
 
#将系统时间写入硬件时间
hwclock --systohc

FastDFS安装

安装FastDFS需要安装Tracker和Storage：


#Tracker安装
docker run -d --name tracker --restart=always \
--net=host morunchang/fastdfs \
sh tracker.sh
 
#Storage安装
docker run -d --name storage \
--restart=always --net=host -e \
TRACKER_IP=192.168.211.130:22122 \
-e GROUP_NAME=group1 morunchang/fastdfs \
sh storage.sh

Canal安装

canal 1.1.4版本，迎来最重要的WebUI能力，引入canal-admin工程，支持面向WebUI的canal动态管理能力，支持配置、任务、日志等在线白屏运维能力。

不过当前已经更新到了最新版本1.1.6,但1.1.6属于测试版，1.1.5属于稳定版，所以我们安装1.1.5。


docker run -p 11111:11111 --name=canal \
--restart=always -d \
canal/canal-server:v1.1.5

Git安装

安装命令：


# 1. 卸载旧版本
yum remove git
 
# 2. 安装 yum 源的 Git 版本
yum install -y git
 
# 3. 查看版本
git version 
# 输出 git version 1.8.3.1

Seata1.4.2安装

1）单机


docker run --name seata1 -d \
-p 8091:8091 -e SEATA_PORT=8091 \
--privileged=true -e SEATA_IP=192.168.211.131  \
-v /usr/local/server/seata1/conf:/root/seata-config \
-v /usr/local/server/seata1/logs:/root/logs/seata \
seataio/seata-server:1.4.2

修改注册中心


#1）进入容器
docker exec -it seata1 sh
 
 
#2）进入resources
cd resources/
 
 
#3）修改配置中心和注册中心
registry {
  # file ...nacos ...eureka...redis...zk...consul...etcd3...sofa
  type = "nacos"
 
  nacos {
    application = "seata-tc-server"
    serverAddr = "192.168.211.131:8848"
    group = "SEATA_GROUP"
    namespace = ""
    cluster = "default"
    username = "nacos"
    password = "nacos"
  }
}
 
config {
  # file...nacos ...apollo...zk...consul...etcd3
  type = "nacos"
 
  nacos {
    serverAddr = "192.168.211.131:8848"
    namespace = ""
    group = "SEATA_GROUP"
    username = "nacos"
    password = "nacos"
    dataId = "seataServer.properties"
  }
}
 
 
#4）退出，修改
exit
 
 
#5）修改Nacos，添加seataServer.properties，内容如下：
# 数据存储方式，db代表数据库
store.mode=db
store.db.datasource=druid
store.db.dbType=mysql
store.db.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver
store.db.url=jdbc:mysql://192.168.211.131:3306/seata?useUnicode=true&rewriteBatchedStatements=true
store.db.user=root
store.db.password=123456
store.db.minConn=5
store.db.maxConn=30
store.db.globalTable=global_table
store.db.branchTable=branch_table
store.db.queryLimit=100
store.db.lockTable=lock_table
store.db.maxWait=5000
# 事务、日志等配置
server.recovery.committingRetryPeriod=1000
server.recovery.asynCommittingRetryPeriod=1000
server.recovery.rollbackingRetryPeriod=1000
server.recovery.timeoutRetryPeriod=1000
server.maxCommitRetryTimeout=-1
server.maxRollbackRetryTimeout=-1
server.rollbackRetryTimeoutUnlockEnable=false
server.undo.logSaveDays=7
server.undo.logDeletePeriod=86400000
 
# 客户端与服务端传输方式
transport.serialization=seata
transport.compressor=none
# 关闭metrics功能，提高性能
metrics.enabled=false
metrics.registryType=compact
metrics.exporterList=prometheus
metrics.exporterPrometheusPort=9898
 
 
#6）创建seata数据库，并将如下脚本导入到数据库中
SET NAMES utf8mb4;
SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0;
 
-- ----------------------------
-- 分支事务表
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `branch_table`;
CREATE TABLE `branch_table`  (
  `branch_id` bigint(20) NOT NULL,
  `xid` varchar(128) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL,
  `transaction_id` bigint(20) NULL DEFAULT NULL,
  `resource_group_id` varchar(32) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `resource_id` varchar(256) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `branch_type` varchar(8) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `status` tinyint(4) NULL DEFAULT NULL,
  `client_id` varchar(64) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `application_data` varchar(2000) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `gmt_create` datetime(6) NULL DEFAULT NULL,
  `gmt_modified` datetime(6) NULL DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`branch_id`) USING BTREE,
  INDEX `idx_xid`(`xid`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Compact;
 
-- ----------------------------
-- 全局事务表
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `global_table`;
CREATE TABLE `global_table`  (
  `xid` varchar(128) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL,
  `transaction_id` bigint(20) NULL DEFAULT NULL,
  `status` tinyint(4) NOT NULL,
  `application_id` varchar(32) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `transaction_service_group` varchar(32) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `transaction_name` varchar(128) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `timeout` int(11) NULL DEFAULT NULL,
  `begin_time` bigint(20) NULL DEFAULT NULL,
  `application_data` varchar(2000) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `gmt_create` datetime NULL DEFAULT NULL,
  `gmt_modified` datetime NULL DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`xid`) USING BTREE,
  INDEX `idx_gmt_modified_status`(`gmt_modified`, `status`) USING BTREE,
  INDEX `idx_transaction_id`(`transaction_id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Compact;
 
SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;
 
 
#7）重启容器
docker restart seata1

此时查看Nacos中的服务注册数据，能看到seata服务注册数据：

RabbitMQ安装

安装命令如下：


docker run -d --hostname host130 \
--name rabbitMq \
-e RABBITMQ_DEFAULT_USER=admin \
-e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123456 \
-p 15672:15672 \
-p 5672:5672 \
--restart=always \
rabbitmq:3.8.2-management

参数说明：


-d 以守护进程方式在后台运行
-p 15672:15672 management 界面管理访问端口
-p 5672:5672 amqp 访问端口
--name：指定容器名
--hostname：设定容器的主机名，它会被写到容器内的 /etc/hostname 和 /etc/hosts，作为容器主机IP的别名，并且将显示在容器的bash中，所以记得将host130添加到/etc/hosts下面，如下：
#127.0.0.1 host130
 
-e 参数
  RABBITMQ_DEFAULT_USER 用户名
  RABBITMQ_DEFAULT_PASS 密码

输入http://192.168.211.130:15672/ 访问，账号admin，密码123456，或者guest/guest

RocketMQ安装

安装RocketMQ需要安装mqnamesrv和broker，安装流程如下：


#创建存储日志目录
mkdir -p  /usr/local/server/rocketmq/data/namesrv/logs   /usr/local/server/rocketmq/data/namesrv/store
 
#安装mqnamesrv
docker run -d \
--restart=always \
--name rmqnamesrv \
-p 9876:9876 \
-v /usr/local/server/rocketmq/data/namesrv/logs:/root/logs \
-v /usr/local/server/rocketmq/data/namesrv/store:/root/store \
-e "MAX_POSSIBLE_HEAP=100000000" \
rocketmqinc/rocketmq \
sh mqnamesrv
 
 
#创建目录存储broker日志信息和配置文件
mkdir -p  /usr/local/server/rocketmq/data/broker/logs   /usr/local/server/rocketmq/data/broker/store /usr/local/server/rocketmq/conf
 
#创建配置文件
vi /usr/local/server/rocketmq/conf/broker.conf
 
#配置文件完整内容如下
# 所属集群名称，如果节点较多可以配置多个
brokerClusterName = DefaultCluster
#broker名称，master和slave使用相同的名称，表明他们的主从关系
brokerName = broker-a
#0表示Master，大于0表示不同的slave
brokerId = 0
#表示几点做消息删除动作，默认是凌晨4点
deleteWhen = 04
#在磁盘上保留消息的时长，单位是小时
fileReservedTime = 48
#有三个值：SYNC_MASTER，ASYNC_MASTER，SLAVE；同步和异步表示Master和Slave之间同步数据的机制；
brokerRole = ASYNC_MASTER
#刷盘策略，取值为：ASYNC_FLUSH，SYNC_FLUSH表示同步刷盘和异步刷盘；SYNC_FLUSH消息写入磁盘后才返回成功状态，ASYNC_FLUSH不需要；
flushDiskType = ASYNC_FLUSH
# 设置broker节点所在服务器的ip地址
brokerIP1 = 192.168.211.130
# 磁盘使用达到95%之后,生产者再写入消息会报错 CODE: 14 DESC: service not available now, maybe disk full
diskMaxUsedSpaceRatio=95
 
#创建broker
docker run -d  \
--restart=always \
--name rmqbroker \
--link rmqnamesrv:namesrv \
-p 10911:10911 \
-p 10909:10909 \
-v  /usr/local/server/rocketmq/data/broker/logs:/root/logs \
-v  /usr/local/server/rocketmq/data/broker/store:/root/store \
-v /usr/local/server/rocketmq/conf/broker.conf:/opt/rocketmq-4.4.0/conf/broker.conf \
-e "NAMESRV_ADDR=namesrv:9876" \
-e "MAX_POSSIBLE_HEAP=200000000" \
rocketmqinc/rocketmq \
sh mqbroker -c /opt/rocketmq-4.4.0/conf/broker.conf
 
#创建控制台console
docker run -d \
--restart=always \
--name rmqadmin \
-e "JAVA_OPTS=-Drocketmq.namesrv.addr=192.168.211.130:9876 \
-Dcom.rocketmq.sendMessageWithVIPChannel=false" \
-p 9999:8080 \
pangliang/rocketmq-console-ng

Dockerfile-SpringBoot

以IgeMonitor为例，使用Dockerfile构建,Dockerfile文件如下：


FROM openjdk:11-jre
LABEL maintainer="研究院研发组 shenkunlin@itcast.cn"
RUN ln -sf /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime && echo "Asia/Shanghai" > /etc/timezone
ADD ./ige-monitor-igem-1.0.jar /app.jar
ENV dbuname="root"
ENV dbpwd="root"
ENV dbname="ige_config"
ENV dburl="localhost:3306"
ENV iport="8085"
WORKDIR /
ENTRYPOINT ["sh","-c","java -jar -Ddbuname=$dbuname -Ddbpwd=$dbpwd -Ddbname=$dbname -Ddburl=$dburl -Diport=$iport -Xms512m -Xmx512m -XX:PermSize=512M -XX:MaxPermSize=512m /app.jar"]

构建镜像：

docker build -t igemonitor:2.0 .

安装容器：


docker run -it -d --name=igemonitor \
-p 8085:8085 -p 28888:28888 \
--restart=always \
-e dbuname=root \
-e dbpwd=123456 \
-e dburl=192.168.211.131:3306 \
igemonitor:2.0

镜像上传Dockerhub

Dockerhub地址：Docker Hub，如果想将自己制作的镜像发布上去，首先可以注册一个DockerHub账号：dockershenkunlin，密码：***********

1）创建仓库

2）镜像推送


#查看本地容器
[root@localhost igemonitor]# docker ps
CONTAINER ID        IMAGE                  NAMES
4eecde9ee7f6        igemonitor:1.0        igemonitor
 
#并提交容器制作成本地镜像
docker commit igemonitor dockershenkunlin/igemonitor:v1.0
 
#登录dockerhub
[root@localhost igemonitor]# docker login
Login with your Docker ID to push and pull images from Docker Hub. If you don't have a Docker ID, head over to https://hub.docker.com to create one.
Username: dockershenkunlin
Password:
Login Succeeded
 
#将本地镜像推送至Dockerhub
docker push dockershenkunlin/igemonitor:1.0

我们可以看到镜像已经推送至Dockerhub了，如下图：

3）镜像下载安装测试

记得先清除本地Docker镜像，再执行如下操作安装镜像：


docker run -it -d --name=igemonitor \
-p 8085:8085 -p 28888:28888 \
--restart=always \
-e dbuname=root \
-e dbpwd=123456 \
-e dburl=192.168.211.130:3306 \
dockershenkunlin/igemonitor:v1.0

效果如下：

安装完成后，访问http://192.168.211.130:8085/效果如下：

jar包安装到本地仓库

mvn install:install-file -Dfile=E:\ige-rpc-client-igem-1.0.jar -DgroupId=com.itheima -DartifactId=ige-rpc-client -Dversion=igem-1.0 -Dpackaging=jar

效果如下：

开发常见问题

Idea运行程序无法启动

运行程序出现如下错误：

出现这个的原因一般是因为项目需要打印的环境变量太长，超过了限制，需要你缩短命令行来解决问题。解决这个问题，只需要修改工作空间中的配置即可。


#在项目的.idea/workspace.xml文件中，找到
<component name="PropertiesComponent">
 
#后面在添加下面一行配置即可,这种方式一次设置就行。
<property name="dynamic.classpath" value="true" />

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