docker部署开发环境

Linux开发环境配置（Docker）

使用的是 CentOS7

下面命令注意在root用户下运行，避免重复 sudo 省略

复制代码

su - root

Docker

安装Docker

参考：Docker 安装文档

1. 删除老版本

 sudo yum remove docker \
                  docker-client \
                  docker-client-latest \
                  docker-common \
                  docker-latest \
                  docker-latest-logrotate \
                  docker-logrotate \
                  docker-engine

2. 安装工具包并设置存储库

sudo yum install -y yum-utils
sudo yum-config-manager \
    --add-repo \
    https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo

3. 安装docker引擎

sudo yum install docker-ce docker-ce-cli containerd.io

Docker使用

1. 启动docker

sudo systemctl start docker

2. 设置开机启动docker

1. 检查docker版本

docker -v

1. 查看docker已有镜像

sudo docker images

1. 设置docker开机启动

sudo systemctl enable docker

3. 设置国内镜像仓库

参考：阿里云镜像加速服务

# 创建文件
sudo mkdir -p /etc/docker
# 修改配置, 设置镜像
sudo tee /etc/docker/daemon.json <<-'EOF'
{
  "registry-mirrors": ["https://vw9qapdy.mirror.aliyuncs.com"]
}
EOF
# 重启后台线程
sudo systemctl daemon-reload
# 重启docker
sudo systemctl restart docker

MySQL of Docker

1. docker安装mysql

sudo docker pull mysql:5.7

2. docker启动mysql

sudo docker run -p 3306:3306 --name mysql \
-v /mydata/mysql/log:/var/log/mysql \
-v /mydata/mysql/data:/var/lib/mysql \
-v /mydata/mysql/conf:/etc/mysql \
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root \
-d mysql:5.7

参数：

• -p 3306:3306：将容器的3306端口映射到主机的3306端口
• –name：给容器命名
• -v /mydata/mysql/log:/var/log/mysql：将配置文件挂载到主机/mydata/…
• -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root：初始化root用户的密码为root

查看docker启动的容器:

docker ps

3. 配置mysql

1. 进入挂载的mysql配置目录

cd /mydata/mysql/conf

1. 修改配置文件 my.cnf

vi my.cnf

拷贝以下内容：

[client]
default-character-set=utf8
[mysql]
default-character-set=utf8
[mysqld]
init_connect='SET collation_connection = utf8_unicode_ci'
init_connect='SET NAMES utf8'
character-set-server=utf8
collation-server=utf8_unicode_ci
skip-character-set-client-handshake
skip-name-resolve

1. docker重启mysql使配置生效

docker restart mysql

Redis of Docker

1. docker拉取redis镜像

docker pull redis

2. docker启动redis

1. 创建redis配置文件目录

mkdir -p /mydata/redis/conf
touch /mydata/redis/conf/redis.conf

1. 启动redis容器

docker run -p 6379:6379 --name redis \
-v /mydata/redis/data:/data \
-v /mydata/redis/conf/redis.conf:/etc/redis/redis.conf \
-d redis redis-server /etc/redis/redis.conf

3. 配置redis持久化

更多redis配置参考：redis配置

echo "appendonly yes"  >> /mydata/redis/conf/redis.conf

# 重启生效
docker restart redis

容器随docker启动自动运行

# mysql
docker update mysql --restart=always

# redis
docker update redis --restart=always

Docker安装Elasticsearch、Kibana

1. 下载镜像文件

# 存储和检索数据
docker pull elasticsearch:7.4.2

# 可视化检索数据
docker pull kibana:7.4.2

2. 配置挂载数据文件夹

# 创建配置文件目录
mkdir -p /mydata/elasticsearch/config

# 创建数据目录
mkdir -p /mydata/elasticsearch/data

# 将/mydata/elasticsearch/文件夹中文件都可读可写
chmod -R 777 /mydata/elasticsearch/

# 配置任意机器可以访问 elasticsearch
echo "http.host: 0.0.0.0" >/mydata/elasticsearch/config/elasticsearch.yml

3. 启动Elasticsearch

命令后面的 \是换行符，注意前面有空格

docker run --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 \
-e  "discovery.type=single-node" \
-e ES_JAVA_OPTS="-Xms64m -Xmx512m" \
-v /mydata/elasticsearch/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml \
-v /mydata/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data \
-v  /mydata/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \
-d elasticsearch:7.4.2 

• -p 9200:9200 -p 9300:9300：向外暴露两个端口，9200用于HTTP REST API请求，9300 ES 在分布式集群状态下 ES 之间的通信端口；
• -e "discovery.type=single-node"：es 以单节点运行
• -e ES_JAVA_OPTS="-Xms64m -Xmx512m"：设置启动占用内存，不设置可能会占用当前系统所有内存
• -v：挂载容器中的配置文件、数据文件、插件数据到本机的文件夹；
• -d elasticsearch:7.6.2：指定要启动的镜像

访问 IP:9200 看到返回的 json 数据说明启动成功。

4. 设置 Elasticsearch 随Docker启动

# 当前 Docker 开机自启，所以 ES 现在也是开机自启
docker update elasticsearch --restart=always

5. 启动可视化Kibana

docker run --name kibana \
-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://192.168.163.131:9200 \
-p 5601:5601 \
-d kibana:7.4.2

-e ELASTICSEARCH_HOSTS=``http://192.168.163.131:9200: 这里要设置成自己的虚拟机IP地址

浏览器输入192.168.163.131:5601 测试

1. 设置 Kibana 随Docker启动

# 当前 Docker 开机自启，所以 kibana 现在也是开机自启
docker update kibana --restart=always

安装IK分词器

1. 下载

事前准备：

• IK 分词器属于 Elasticsearch 的插件，所以 IK 分词器的安装目录是 Elasticsearch 的 plugins 目录，在我们使用Docker启动 Elasticsearch 时，已经将该目录挂载到主机的 /mydata/elasticsearch/plugins 目录。
• IK 分词器的版本需要跟 Elasticsearch 的版本对应，当前选择的版本为 7.4.2，下载地址为：Github Release 或访问：镜像地址

# 进入挂载的插件目录 /mydata/elasticsearch/plugins
cd /mydata/elasticsearch/plugins

# 安装 wget 下载工具
 yum install -y wget

# 下载对应版本的 IK 分词器（这里是7.4.2）
wget https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.4.2/elasticsearch-analysis-ik-7.4.2.zip

这里已经在挂载的 plugins 目录安装好了 IK分词器。现在我们进入到 es 容器内部检查是否成功安装

# 进入容器内部
docker exec -it elasticsearch /bin/bash

# 查看 es 插件目录
ls /usr/share/elasticsearch/plugins

# 可以看到 elasticsearch-analysis-ik-7.4.2.zip

所以我们之后只需要在挂载的目录/mydata/elasticsearch/plugins下进行操作即可。

2. 解压

# 进入到 es 的插件目录
cd /mydata/elasticsearch/plugins

# 解压到 plugins 目录下的 ik 目录
unzip elasticsearch-analysis-ik-7.4.2.zip -d ik

# 删除下载的压缩包
 rm -f elasticsearch-analysis-ik-7.4.2.zip 

# 修改文件夹访问权限
chmod -R 777 ik/

3. 查看安装的ik插件

# 进入 es 容器内部
docker exec -it elasticsearch /bin/bash

# 进入 es bin 目录
cd /usr/share/elasticsearch/bin

# 执行查看命令  显示 ik
elasticsearch-plugin list

# 退出容器
exit

# 重启 Elasticsearch
docker restart elasticsearch

4. 测试 ik 分词器

GET my_index/_analyze

GET my_index/_analyze
{
   "analyzer": "ik_max_word", 
   "text":"蔡徐坤"
}

Docker启动nacos

docker run --name nacos -d -p 8848:8848 --privileged=true \
--restart=always \
-e JVM_XMS=512m \
-e JVM_XMX=2048m \
-e MODE=standalone \
-e PREFER_HOST_MODE=hostname \
-v /home/nacos/logs:/home/nacos/logs \
nacos/nacos-server:1.2.1

Docker 安装 RabbitMQ

docker run -d --name rabbitmq -p 5671:5671 -p 5672:5672 -p 4369:4369 -p  25672:25672 -p 15671:15671 -p 15672:15672 rabbitmq:management

4369,25672(Erlang发现&集群端口)

5672,5671(AMQP端口)

15672 (web管理后台端口)

61613,61614(STOMP协议端口)

1883,8883(MQTT协议端口)

RabbitMQ随docker自动启动

docker update rabbitmq --restart=always

死性交换机插件下载地址

https://www.rabbitmq.com/networking.html

死性队列（死性交换机插件安装）

安装

1. 首先我们将刚下载下来的
rabbitmq_delayed_message_exchange-3.9.0.ez文件上传到RabbitMQ所在服务器
2. 切换到插件所在目录，
执行 
docker cp rabbitmq_delayed_message_exchange-3.9.0.ez rabbitmq:/plugins 
命令，将刚插件拷贝到容器内plugins目录下
3. 执行 
docker exec -it rabbitmq /bin/bash 
命令进入到容器内部，并 cd plugins 进入plugins目录
4. 执行 
ls -l|grep delay  
命令查看插件是否copy成功
5. 在容器内plugins目录下，执行 
rabbitmq-plugins enable rabbitmq_delayed_message_exchange  
命令启用插件
6. exit
命令退出RabbitMQ容器内部，然后执行 
docker restart rabbitmq 
命令重启RabbitMQ容器

下载地址:Releases · rabbitmq/rabbitmq-delayed-message-exchange · GitHub

使用版本：rabbitmq_delayed_message_exchange-3.9.0.ez

压力测试工具

jvisualvm: win+R 控制台输入jvisualvm即可

jmeter：官网下载

1、jvisualvm 监控内存泄露，跟踪垃圾回收，执行时内存、cpu 分析，线程分析…

运行：正在运行的

休眠：sleep

等待：wait

驻留：线程池里面的空闲线程

监视：阻塞的线程，正在等待锁

2、安装插件方便查看 gc

Cmd 启动 jvisualvm 工具->插件 如果 503 错误解决： 打开网址 VisualVM: Plugins Centers

cmd 查看自己的 jdk 版本，找到对应的 复制下面查询出来的链接。并重新设置上即可

1、性能指标

响应时间（Response Time: RT） 响应时间指用户从客户端发起一个请求开始，到客户端接收到从服务器端返回的响 应结束，整个过程所耗费的时间。

HPS（Hits Per Second） ：每秒点击次数，单位是次/秒。

TPS（Transaction per Second）：系统每秒处理交易数，单位是笔/秒。

QPS（Query per Second）：系统每秒处理查询次数，单位是次/秒。 对于互联网业务中，如果某些业务有且仅有一个请求连接，那么 TPS=QPS=HPS，一 般情况下用 TPS 来衡量整个业务流程，用 QPS 来衡量接口查询次数，用 HPS 来表 示对服务器单击请求。  无论 TPS、QPS、HPS,此指标是衡量系统处理能力非常重要的指标，越大越好，根据经 验，一般情况下： 金融行业：1000TPS~50000TPS，不包括互联网化的活动 保险行业：100TPS~100000TPS，不包括互联网化的活动 制造行业：10TPS~5000TPS 互联网电子商务：10000TPS~1000000TPS 互联网中型网站：1000TPS~50000TPS 互联网小型网站：500TPS~10000TPS

最大响应时间（Max Response Time） 指用户发出请求或者指令到系统做出反应（响应） 的最大时间。

最少响应时间（Mininum ResponseTime） 指用户发出请求或者指令到系统做出反应（响 应）的最少时间。

90%响应时间（90% Response Time） 是指所有用户的响应时间进行排序，第 90%的响 应时间。

从外部看，性能测试主要关注如下三个指标 吞吐量：每秒钟系统能够处理的请求数、任务数。 响应时间：服务处理一个请求或一个任务的耗时。 错误率：一批请求中结果出错的请求所占比例。

1、JMeter 安装 Apache JMeter - Download Apache JMeter 下载对应的压缩包，解压运行 jmeter.bat 即可

具体使用看官方教程

分布式seata的安装

每一个要使用分布式事务的数据库都需要一个 UNDO_LOG 表。

CREATE TABLE `undo_log` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `branch_id` bigint(20) NOT NULL,
  `xid` varchar(100) NOT NULL,
  `context` varchar(128) NOT NULL,
  `rollback_info` longblob NOT NULL,
  `log_status` int(11) NOT NULL,
  `log_created` datetime NOT NULL,
  `log_modified` datetime NOT NULL,
  `ext` varchar(100) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `ux_undo_log` (`xid`,`branch_id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;

二、Linux 安装 Seata 0.7.1

cd /mydata

# 创建文件夹
mkdir seata

# 进入
cd seata

# 下载
wget https://github.com/seata/seata/releases/download/v0.7.1/seata-server-0.7.1.tar.gz

# 解压
tar -xvf seata-server-0.1.1.tar.gz

# 修改配置
vi conf/registry.conf

registry {
  # file 、nacos 、eureka、redis、zk、consul、etcd3、sofa
  type = "nacos"

  nacos {
    serverAddr = "自己的ip:8848"
    namespace = "public"
    cluster = "default"
  }
}

# 切换到bin目录
cd bin/

# 启动 seata-server
sh seata-server.sh -p 8091 -h 自己的ip

启动seata需要安装jdk

linux安装jdk，教程略

docker安装seata

下载零时seata

docker pull seataio/seata-server:1.3.0

导出配置

docker run --name seata-server -p 8091:8091 -d  seataio/seata-server:1.3.0


docker cp seata-server:/seata-server /mydata/seata/


docker stop seata-server


docker rm -f seata-server

进入配置文件修改配置

cd /mydata/seata

修改file.conf

transport {
  # tcp udt unix-domain-socket
  type = "TCP"
  #NIO NATIVE
  server = "NIO"
  #enable heartbeat
  heartbeat = true
  #thread factory for netty
  thread-factory {
    boss-thread-prefix = "NettyBoss"
    worker-thread-prefix = "NettyServerNIOWorker"
    server-executor-thread-prefix = "NettyServerBizHandler"
    share-boss-worker = false
    client-selector-thread-prefix = "NettyClientSelector"
    client-selector-thread-size = 1
    client-worker-thread-prefix = "NettyClientWorkerThread"
    # netty boss thread size,will not be used for UDT
    boss-thread-size = 1
    #auto default pin or 8
    worker-thread-size = 8
  }
  shutdown {
    # when destroy server, wait seconds
    wait = 3
  }
  serialization = "seata"
  compressor = "none"
}
service {
  #vgroup->rgroup
  vgroup_mapping.gulimall-order-fescar-service-group = "default"
  #only support single node
  default.grouplist = "127.0.0.1:8091"
  #degrade current not support
  enableDegrade = false
  #disable
  disable = false
  #unit ms,s,m,h,d represents milliseconds, seconds, minutes, hours, days, default permanent
  max.commit.retry.timeout = "-1"
  max.rollback.retry.timeout = "-1"
}

client {
  async.commit.buffer.limit = 10000
  lock {
    retry.internal = 10
    retry.times = 30
  }
  report.retry.count = 5
}

## transaction log store
store {
  ## store mode: file、db
  mode = "file"

  ## file store
  file {
    dir = "sessionStore"

    # branch session size , if exceeded first try compress lockkey, still exceeded throws exceptions
    max-branch-session-size = 16384
    # globe session size , if exceeded throws exceptions
    max-global-session-size = 512
    # file buffer size , if exceeded allocate new buffer
    file-write-buffer-cache-size = 16384
    # when recover batch read size
    session.reload.read_size = 100
    # async, sync
    flush-disk-mode = async
  }

  ## database store
  db {
    ## the implement of javax.sql.DataSource, such as DruidDataSource(druid)/BasicDataSource(dbcp) etc.
    datasource = "dbcp"
    ## mysql/oracle/h2/oceanbase etc.
    db-type = "mysql"
    url = "jdbc:mysql://数据库ip:3306/数据库"
    user = "root"
    password = "root"
    min-conn = 1
    max-conn = 3
    global.table = "global_table"
    branch.table = "branch_table"
    lock-table = "lock_table"
    query-limit = 100
  }
}
lock {
  ## the lock store mode: local、remote
  mode = "remote"

  local {
    ## store locks in user's database
  }

  remote {
    ## store locks in the seata's server
  }
}
recovery {
  committing-retry-delay = 30
  asyn-committing-retry-delay = 30
  rollbacking-retry-delay = 30
  timeout-retry-delay = 30
}

transaction {
  undo.data.validation = true
  undo.log.serialization = "jackson"
}

## metrics settings
metrics {
  enabled = false
  registry-type = "compact"
  # multi exporters use comma divided
  exporter-list = "prometheus"
  exporter-prometheus-port = 9898
}

修改registry.conf

registry {
  # file 、nacos 、eureka、redis、zk、consul、etcd3、sofa
  type = "nacos"

  nacos {
    serverAddr = "nacosIP地址:8848"
    namespace = "public"
    cluster = "default"
  }
  eureka {
    serviceUrl = "http://localhost:1001/eureka"
    application = "default"
    weight = "1"
  }
  redis {
    serverAddr = "localhost:6379"
    db = "0"
  }
  zk {
    cluster = "default"
    serverAddr = "127.0.0.1:2181"
    session.timeout = 6000
    connect.timeout = 2000
  }
  consul {
    cluster = "default"
    serverAddr = "127.0.0.1:8500"
  }
  etcd3 {
    cluster = "default"
    serverAddr = "http://localhost:2379"
  }
  sofa {
    serverAddr = "127.0.0.1:9603"
    application = "default"
    region = "DEFAULT_ZONE"
    datacenter = "DefaultDataCenter"
    cluster = "default"
    group = "SEATA_GROUP"
    addressWaitTime = "3000"
  }
  file {
    name = "file.conf"
  }
}

config {
  # file、nacos 、apollo、zk、consul、etcd3
  type = "file"

  nacos {
    serverAddr = "localhost"
    namespace = "public"
    cluster = "default"
  }
  consul {
    serverAddr = "127.0.0.1:8500"
  }
  apollo {
    app.id = "seata-server"
    apollo.meta = "http://192.168.1.204:8801"
  }
  zk {
    serverAddr = "127.0.0.1:2181"
    session.timeout = 6000
    connect.timeout = 2000
  }
  etcd3 {
    serverAddr = "http://localhost:2379"
  }
  file {
    name = "file.conf"
  }
}

启动seata

docker run -d --restart always  --name  seata-server -p 8091:8091  -v /mydata/seata:/seata-server -e SEATA_IP=ip地址 -e SEATA_PORT=8091 seataio/seata-server:1.3.0

Docker 安装使用 nginx

1. 创建要挂载的配置目录

mkdir -p /mydata/nginx/conf

2. 启动临时nginx容器

docker run -p 80:80 --name nginx -d nginx:1.10

3. 拷贝出 Nginx 容器的配置

# 将nginx容器中的nginx目录复制到本机的/mydata/nginx/conf目录
docker container cp nginx:/etc/nginx /mydata/nginx/conf

# 复制的是nginx目录，将该目录的所有文件移动到 conf 目录
mv /mydata/nginx/conf/nginx/* /mydata/nginx/conf/

# 删除多余的 /mydata/nginx/conf/nginx目录
rm -rf /mydata/nginx/conf/nginx

4. 删除临时nginx容器

# 停止运行 nginx 容器
docker stop nginx

# 删除 nginx 容器

docker rm nginx

5. 启动 nginx 容器

docker run -p 80:80 --name nginx \
-v /mydata/nginx/html:/usr/share/nginx/html \

-v /mydata/nginx/logs:/var/log/nginx \

-v /mydata/nginx/conf/:/etc/nginx \

-d nginx:1.10

6. 设置 nginx 随 Docker 启动

docker update nginx --restart=always

Docker 安装使用 Sentinel

# 下载
docker pull bladex/sentinel-dashboard:1.6.3

# 运行
docker run --name sentinel  -d -p 8858:8858 -d  bladex/sentinel-dashboard:1.6.3

# 开机自启
docker update sentinel --restart=always

小问题
启动项目后访问接口，发现 sentinel 实时监控中一直显示为空白状态，一般是 sentinel 服务器和项目服务器时间不一致造成的，此时就需要同步虚拟机与项目服务器的时间，重启服务器、项目服务器，测试即可。

自动同步时间

# 安装时间同步插件
yum install chrony -y

# 启动时间同步
systemctl start chronyd

# 开机自启
systemctl enable chronyd

docker 安装 zipkin

docker run -d -p 9411:9411 openzipkin/zipkin

docker update zipkin --restart=always

docker 安装 gitblit

docker run -d --name=gitblit -p 9444:8080 -p 8443:8443 \
-p 9418:9418 -p 29418:29418 -e TZ="Asia/Shanghai" \
-v /mydata/gitblit/data:/opt/gitblit-data \
--restart always jacekkow/gitblit

docker 安装 miniio

docker pull minio/minio
mkdir -p /mydata/minio/config
mkdir -p /mydata/minio/data
docker run -p 9000:9000 -p 9090:9090 \
 --net=host \
 --name minio \
 -d --restart=always \
 -e "MINIO_ACCESS_KEY=username" \
 -e "MINIO_SECRET_KEY=password" \
 -v /mydata/minio/data:/mydata/minio/data \
 -v /mydata/minio/config:/mydata/minio/config \
 minio/minio server \
 /data --console-address ":9090" -address ":9000"

MINIO_ACCESS_KEY ：账号
MINIO_SECRET_KEY ：密码

docker 安装 neo4j

# 进入mydata目录
cd mydata
# 在mydata目录下创建neo4j目录
mkdir neo4j
cd neo4j
# 在neo4j目录下创建data、logs、conf、import目录
mkdir data logs conf import
# 授权目录logs、data,次数如果不授权，启动容器后会报错
chmod 777 logs 
chmod 777 data
# 查看neo4j镜像
docker search neo4j
# 拉取镜像
docker pull neo4j
# 查看镜像
docker images
# 启动neo4j容器
docker run -d --name neo4j --restart=always \
-p 7474:7474 -p 7687:7687 \
-v /mydata/neo4j/data:/data \
-v /mydata/neo4j/logs:/logs \
-v /mydata/neo4j/conf:/var/lib/neo4j/conf \
-v /mydata/neo4j/import:/var/lib/neo4j/import \
--env NEO4J_AUTH=neo4j/123456 neo4j

# 查看启动日志
docker logs -f neo4j
# 进入配置文件目录
cd /mydata/neo4j/conf
vim neo4j.conf

# neo4j.conf配置内容如下
dbms.tx_log.rotation.retention_policy=100M size

dbms.memory.pagecache.size=512M

dbms.default_listen_address=0.0.0.0

dbms.connector.bolt.listen_address=0.0.0.0:7687
dbms.connector.http.listen_address=0.0.0.0:7474
dbms.directories.logs=/logs

# 配置完后重启容器生效
docker restart neo4j

docker安装yapi

1、下载并启动MongoDB

docker run -d --name mongo-yapi mongo

2、下载YApi镜像

docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/anoy/yapi

3. 初始化MongoDB数据库索引及创建管理员账号

  docker run -it --rm \
  --link mongo-yapi:mongo \
  --entrypoint npm \
  --workdir /api/vendors \
  registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/anoy/yapi \
  run install-server

初始化管理员账号成功,账号名[email protected]，密码：ymfe.org

\4. 启动yapi服务

  docker run -d \
  --name yapi \
  --link mongo-yapi:mongo \
  --workdir /api/vendors \
  -p 3000:3000 \
  registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/anoy/yapi \
  server/app.js

5. 访问

   IP:3000

docker-compose

安装docker-compose

yum install -y docker-compose

通过yum安装的是默认版本，如果部符合需求可以升级

升级：

卸载原有的
rm -rf /usr/local/bin/docker-compose
下载指定版本的docker-compose，可以直接改版本号
curl -L https://github.com/docker/compose/releases/download/1.27.2/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` -o /usr/local/bin/docker-compose
如果太慢可以使用国内镜像源
curl -L https://get.daocloud.io/docker/compose/releases/download/1.28.5/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` > /usr/local/bin/docker-compose

赋权
chmod +x /usr/local/bin/docker-compose

docker-compose安装gitlab

docker-compose脚本

创建脚本

vim docker-compose.yml

内容为：

version: '3.6'
services:
  web:
    image: 'gitlab/gitlab-ee:latest'
    restart: always
    hostname: 'gitlab.example.com'
    environment:
      GITLAB_OMNIBUS_CONFIG: |
        external_url 'http://gitlab.example.com:8929'
        gitlab_rails['gitlab_shell_ssh_port'] = 2224
    container_name: gitlab
    ports:
      - '8929:8929'
      - '2224:22'
    volumes:
      - './config:/etc/gitlab'
      - './logs:/var/log/gitlab'
      - './data:/var/opt/gitlab'
    shm_size: '256m'

在当前文件夹下执行

docker-compose up -d

通过docker-compose一键卸载（在当前文件夹下执行）

docker-compose down

docker-compose安装elk

安装elasticsearch

docker run --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 \
-e  "discovery.type=single-node" \
-e ES_JAVA_OPTS="-Xms64m -Xmx512m" \
-v /mydata/elasticsearch/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml \
-v /mydata/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data \
-v  /mydata/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \
-d elasticsearch:7.4.2 

安装kibana

docker run --name kibana \
-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://192.168.163.131:9200 \
-p 5601:5601 \
-d kibana:7.4.2

将kibana的配置文件copy出来

docker container cp kibana:/opt/kibana/config/kibana.yml /mydata/elk/kibana/config

停止两个容器用脚本启动

docker stop elasticsearch
docker stop kibana
docker rm -f elasticsearch
docker rm -f kibana

在/mydata/elk/文件夹下写脚本

vim elk-dc.yaml

脚本内容如下

version: '3'
services:
  elasticsearch:
    image: elasticsearch:7.17.0  #镜像
    container_name: elk_elasticsearch  #定义容器名称
    #restart: always  #开机启动，失败也会一直重启
    ports:
      - 9200:9200
      - 9300:9300
    environment:
       cluster.name: elasticsearch #设置集群名称为elasticsearch
       discovery.type: single-node #以单一节点模式启动
       ES_JAVA_OPTS: "-Xms256m -Xmx256m" #设置使用jvm内存大小
       ELASTIC_PASSWORD: changeme
    volumes:
      - /mydata/elk/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data #数据文件挂载
      - /mydata/elk/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins #插件文件挂载     
    networks:
      - elk

  logstash:
    image: logstash:7.17.0
    container_name: elk_logstash
    #restart: always
    ports:
      - 4560:4560
    volumes:
      - /mydata/elk/logstash/pipeline:/usr/share/logstash/pipeline 
      - /mydata/elk/logstash/pipeline/logstash-sample.conf:/usr/share/logstash/pipeline/logstash.conf #挂载logstash的配置文件
    depends_on:
      - elasticsearch #kibana在elasticsearch启动之后再启动
    links:
      - elasticsearch:es #可以用es这个域名访问elasticsearch服务
    networks:
      - elk

  kibana:
    image: kibana:7.17.0
    container_name: elk_kibana
    #restart: always
    ports:
      - 5601:5601
    environment:
      - ELASTICSEARCH_URL=http://192.168.1.181:9200 #设置访问elasticsearch的地址
    volumes:
      - /mydata/elk/kibana/config:/usr/share/kibana/config    
    depends_on:
      - elasticsearch #kibana在elasticsearch启动之后再启动
    networks:
      - elk


networks:
  elk:
    driver: bridge

volumes:
  mydata/elk:

启动部署脚本

docker-compose -f elk-dc.yaml up -d

批量卸载

docker-compose -f elk-dc.yaml down

docker安装jenkins

Jenkins安装

• 拉取Jenkins镜像

  docker pull jenkins/jenkins
  

• 编写docker-compose.yml

  version: "3.1"
  services:
    jenkins:
      image: jenkins/jenkins
      container_name: jenkins
      ports:
        - 8080:8080
        - 50000:50000
      volumes:
        - ./data/:/var/jenkins_home/
  

执行安装命令

  docker-compose up -d

• 首次启动会因为数据卷data目录没有权限导致启动失败，设置data目录写权限

  chmod -R a+w data/
  

• 重新启动Jenkins容器后，由于Jenkins需要下载大量内容，但是由于默认下载地址下载速度较慢，需要重新设置下载地址为国内镜像站

  # 修改数据卷中的hudson.model.UpdateCenter.xml文件
  
  
    
      default
      https://updates.jenkins.io/update-center.json
    
  
  # 将下载地址替换为http://mirror.esuni.jp/jenkins/updates/update-center.json
  
  
    
      default
      http://mirror.esuni.jp/jenkins/updates/update-center.json
    
  
  # 清华大学的插件源也可以https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/jenkins/updates/update-center.json
  

• 再次重启Jenkins容器，访问Jenkins（需要稍微等会）

• 查看密码登录Jenkins，并登录下载插件

  docker exec -it jenkins cat /var/jenkins_home/secrets/initialAdminPassword
  

• 选择需要安装的插件

• 下载完毕设置信息进入首页（可能会出现下载失败的插件）

5.3 Jenkins入门配置

由于Jenkins需要从Git拉取代码、需要本地构建、甚至需要直接发布自定义镜像到Docker仓库，所以Jenkins需要配置大量内容。

5.3.1 构建任务

准备好GitLab仓库中的项目，并且通过Jenkins配置项目的实现当前项目的DevOps基本流程。

• 构建Maven工程发布到GitLab（Gitee、Github均可）

• Jenkins点击左侧导航新建任务

• 选择自由风格构建任务

5.3.1 配置源码拉取地址

Jenkins需要将Git上存放的源码存储到Jenkins服务所在磁盘的本地

• 配置任务源码拉取的地址

• Jenkins立即构建

• 查看构建工程的日志，点击上述③的任务条即可

  可以看到源码已经拉取带Jenkins本地，可以根据第三行日志信息，查看Jenkins本地拉取到的源码。

• 查看Jenkins容器中/var/jenkins_home/workspace/test的源码

5.3.2 配置Maven构建代码

代码拉取到Jenkins本地后，需要在Jenkins中对代码进行构建，这里需要Maven的环境，而Maven需要Java的环境，接下来需要在Jenkins中安装JDK和Maven，并且配置到Jenkins服务。

• 准备JDK、Maven压缩包通过数据卷映射到Jenkins容器内部

• maven配置文件

  
  <mirror>  
      <id>alimavenid>  
      <name>aliyun mavenname>  
      <url>http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/url>
      <mirrorOf>centralmirrorOf>          
  mirror>
  
  <profile>
      <id>jdk-1.8id>
      <activation>
          <activeByDefault>trueactiveByDefault>
          <jdk>1.8jdk>
      activation>
      <properties>
          <maven.compiler.source>1.8maven.compiler.source>
          <maven.compiler.target>1.8maven.compiler.target>
          <maven.compiler.compilerVersion>1.8maven.compiler.compilerVersion>
      properties>        
  profile>
  

jenkinsfile文件示例

pipeline {
    agent any

    environment {
        sonarLogin = '2bab7bf7d5af25e2c2ca2f178af2c3c55c64d5d8'
        harborUser = 'admin'
        harborPassword = 'Harbor12345'
        harborHost = '192.168.11.12:8888'
        harborRepo = 'repository'
    }

    stages {
        stage('拉取Git代码'){
            steps {
                checkout([$class: 'GitSCM', branches: [[name: '$tag']], extensions: [], userRemoteConfigs: [[url: 'http://49.233.115.171:8929/root/lsx.git']]])
            }
        }
        stage('Maven构建代码'){
            steps {
                sh '/var/jenkins_home/maven/bin/mvn clean package -DskipTests'
            }
        }
        stage('SonarQube检测代码'){
            steps {
                sh '/var/jenkins_home/sonar-scanner/bin/sonar-scanner -Dsonar.sources=./ -Dsonar.projectname=${JOB_NAME} -Dsonar.projectKey=${JOB_NAME} -Dsonar.java.binaries=target/ -Dsonar.login=${sonarLogin}'
            }
        }
        stage('制作自定义镜像'){
            steps {
                sh '''cd docker
                mv ../target/*.jar ./
                docker build -t ${JOB_NAME}:$tag .
                '''
            }
        }

        stage('推送自定义镜像'){
            steps {
                sh '''docker login -u ${harborUser} -p ${harborPassword} ${harborHost}
                docker tag ${JOB_NAME}:$tag ${harborHost}/${harborRepo}/${JOB_NAME}:$tag
                docker push ${harborHost}/${harborRepo}/${JOB_NAME}:$tag'''
            }
        }

        stage('通知目标服务器'){
            steps {
                sshPublisher(publishers: [sshPublisherDesc(configName: 'centos-docker', transfers: [sshTransfer(cleanRemote: false, excludes: '', execCommand: "/usr/bin/deploy.sh $harborHost $harborRepo $JOB_NAME $tag $port", execTimeout: 120000, flatten: false, makeEmptyDirs: false, noDefaultExcludes: false, patternSeparator: '[, ]+', remoteDirectory: '', remoteDirectorySDF: false, removePrefix: '', sourceFiles: '')], usePromotionTimestamp: false, useWorkspaceInPromotion: false, verbose: false)])
            }  
        }
    }
    post {
        success {
            dingtalk (
                robot: 'Jenkins-DingDing',
                type:'MARKDOWN',
                title: "success: ${JOB_NAME}",
                text: ["- 成功构建:${JOB_NAME}项目!\n- 版本:${tag}\n- 持续时间:${currentBuild.durationString}\n- 任务:#${JOB_NAME}"]
            )
        }
        failure {
            dingtalk (
                robot: 'Jenkins-DingDing',
                type:'MARKDOWN',
                title: "fail: ${JOB_NAME}",
                text: ["- 失败构建:${JOB_NAME}项目!\n- 版本:${tag}\n- 持续时间:${currentBuild.durationString}\n- 任务:#${JOB_NAME}"]
            )
        }
    }
}

nginx全局命令设置（非docker）

Linux下Nginx开关服务，正常方式是这样（{nginx}-为Nginx安装路径）：

｛nginx｝/sbin/nginx #启动
｛nginx｝/sbin/nginx -s stop #停止

这种方式带来很多不便，因此介绍一种快捷启动关闭Nginx的方式。
在/etc/init.d下创建nginx启动脚本文件:

vim /etc/init.d/nginx

i进入编辑状态，粘贴以下代码后保存：
将/usr/local/nginx/替换为自身nginx的安装路径。

#!/bin/sh 
# 

# nginx - this script starts and stops the nginx daemon 

# 

# chkconfig: - 85 15 

# description: Nginx is an HTTP(S) server, HTTP(S) reverse \ 

#   proxy and IMAP/POP3 proxy server 

# processname: nginx 

# config: /etc/nginx/nginx.conf 

# config: /etc/sysconfig/nginx 

# pidfile: /var/run/nginx.pid 

# Source function library. 

. /etc/rc.d/init.d/functions 

# Source networking configuration. 

. /etc/sysconfig/network 

# Check that networking is up. 

[ "$NETWORKING" = "no" ] && exit 0 
    nginx="/usr/local/nginx/sbin/nginx" 
    prog=$(basename $nginx) 
    NGINX_CONF_FILE="/usr/local/nginx/conf/nginx.conf" 
[ -f /etc/sysconfig/nginx ] && . /etc/sysconfig/nginx 
    lockfile=/var/lock/subsys/nginx 

start() { 
    [ -x $nginx ] || exit 5 
    [ -f $NGINX_CONF_FILE ] || exit 6 
    echo -n $"Starting $prog: " 
    daemon $nginx -c $NGINX_CONF_FILE 
    retval=$? 
    echo 
[ $retval -eq 0 ] && touch $lockfile 
    return $retval 
} 

stop() { 
    echo -n $"Stopping $prog: " 
    killproc $prog -QUIT 
    retval=$? 
    echo 
[ $retval -eq 0 ] && rm -f $lockfile 
    return $retval 
    killall -9 nginx 
} 

restart() { 
    configtest || return $? 
    stop 
    sleep 1 
    start 
} 

reload() { 
    configtest || return $? 
    echo -n $"Reloading $prog: " 
    killproc $nginx -HUP 
    RETVAL=$? 
    echo 
} 

force_reload() { 
    restart 
} 

configtest() { 
    $nginx -t -c $NGINX_CONF_FILE 
} 

rh_status() { 
    status $prog 
} 

rh_status_q() { 
    rh_status >/dev/null 2>&1 
} 

case "$1" in 
    start) 
        rh_status_q && exit 0 
        $1 
    ;; 
    stop) 
        rh_status_q || exit 0 
        $1 
    ;; 
    restart|configtest) 
        $1 
    ;; 
    reload) 
        rh_status_q || exit 7 
        $1 
    ;; 
    force-reload) 
        force_reload 
    ;; 
    status) 
        rh_status 
    ;; 
    condrestart|try-restart) 
        rh_status_q || exit 0 
    ;; 
    *) 
        echo $"Usage: $0 {start|stop|status|restart|condrestart|try-restart|reload|force-reload|configtest}" 
        exit 2 
esac 

修改脚本权限：

chmod 755 nginx

将脚本文件加入到chkconfig中：

chkconfig --add nginx

设置nginx开机在3和5级别自动启动：

chkconfig --level 35 nginx on

创建软连接：

cd /usr/bin     
ln -s /etc/init.d/nginx
这里边的命令都可以执行:

echo $"Usage: $0 {start|stop|status|restart|condrestart|try-restart|reload|force-reload|configtest}" 

以下是示例：

nginx start
nginx stop
nginx restart