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前言
一、拉取镜像、运行容器
1.1 MySQL安装
1.2 Redis安装
1.3 Nginx安装
1.4 RabbitMQ安装
- 1.4.1 安装步骤
- 1.4.2 Web-UI界面无法访问
1.5 Elasticsearch安装
- 1.5.1 安装步骤
- 1.5.2 9200端口无法访问
1.6 Logstash安装
- 1.6.1 安装步骤
- 1.6.2 插件安装失败
- 1.6.3 修改镜像地址
1.7 Kibana安装
1.8 MongoDB安装
1.9 MinIO安装
1.10 docker全部环境安装完成
二、SpringBoot应用部署
2.1 构建所有Docker镜像并上传
2.2 部署mall-admin
2.3 部署mall-search
2.4 部署mall-port
2.5 开启防火墙
2.6 访问接口进行测试
2.7 补充:docker启动容器时报错:iptables: No chain/target/match by that name
- mall-admin
- mall-search
- mall-portal
- 接口文档
前言
1)docker cp 复制文件和目录
Docker是一种流行的容器化平台,它允许开发人员在独立、可移植的环境中构建、打包和部署应用程序。在使用Docker时,常常需要在Docker容器和主机之间进行文件的复制和共享。Docker提供了一个名为docker cp
的命令,可以轻松地在容器和主机之间复制文件和目录。
docker cp
是Docker提供的一个用于在主机和容器之间复制文件和目录的命令,语法如下:
- 从容器复制文件到主机(将容器中的文件复制到主机):
docker cp 容器id:容器内目录 主机目录
。容器id或名称均可
docker cp 容器id:容器内目录 主机目录
docker cp 容器id:容器内文件 主机目录
#将mysql容器/etc/mysql目录下的文件复制到宿主机/mydata/mysql/conf目录下
docker cp 4b1a0fe53315:/etc/mysql/ /mydata/mysql/conf
- 从主机复制文件到容器(将主机中的文件复制到容器):
docker cp 主机目录 容器id:容器内目录
。容器id或名称均可
docker cp 主机目录 容器id:容器内目录
#将主机mall.sql文件复制到mysql容器的/目录下
docker cp /mydata/mall.sql mysql:/
注:docker cp
命令会假定容器路径相对于容器的 /(根)目录,主机路径则是相对于执行 docker cp 命令的当前目录
2)修改虚拟内存vm.max_map_count大小
vm.max_map_count
是一个与内核虚拟内存子系统相关的参数,用于控制进程可以拥有的内存映射区域的最大数量。它通常用于限制一个进程可以打开的文件数量,特别是在使用大量内存映射文件的情况下。
在Linux系统上,vm.max_map_count
参数的默认值通常是较小的数值,例如65530。然而,对于一些需要大量内存映射的应用程序或者特定的使用场景,可能需要修改虚拟内存区域大小、增加该参数的值,以便支持更多的内存映射区域,否则可能会因为过小而无法启动。有两种方式可以设置虚拟内存:
#法一(临时修改,不推荐)
sysctl -w vm.max_map_count=262144 #使用sysctl命令在运行时临时修改参数的值
sysctl -a | grep vm.max_map_count #查看vm.max_map_count配置
cat /proc/sys/vm/max_map_count
#法二(永久设置,推荐)
vi /etc/sysctl.conf
vm.max_map_count=262144 #在打开的文件中新增内容,设置虚拟内存
sysctl -p #重新加载/etc/sysctl.conf文件中的所有参数值,使设置的虚拟内存生效(如果你修改了/etc/sysctl.conf中的值,需要使用该命令才能生效)
3)重启网络、检查Docker网络配置
如果网络配置修改、导致某些服务起不来,可通过如下命令重启网络:
# 重新加载系统环境变量文件/etc/profile,以便使修改后的环境变量生效
source /etc/profile
#检查Docker网络设置
docker network ls
docker network inspect <network_name>
4)获取容器内部的IP地址
docker inspect <container_id_or_name> | grep IPAddress
curl http://<ip_address>:9200/ #测试连接
一、拉取镜像、运行容器
1.1 MySQL安装
- 下载MySQL
5.7
的docker镜像:
docker pull mysql:5.7
- 使用如下命令启动MySQL服务:
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
- 参数说明
- -p 3306:3306:将容器的3306端口映射到主机的3306端口
- -v /mydata/mysql/conf:/etc/mysql:将配置文件夹挂在到主机
- -v /mydata/mysql/log:/var/log/mysql:将日志文件夹挂载到主机
- -v /mydata/mysql/data:/var/lib/mysql/:将数据文件夹挂载到主机
- -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root:初始化root用户的密码,可自行设置
- 进入运行MySQL的docker容器:
docker exec -it mysql /bin/bash
- 使用MySQL命令打开客户端:
mysql -uroot -proot --default-character-set=utf8
- 创建mall数据库:
create database mall character set utf8
- 安装上传下载插件,并将
document/sql/mall.sql
上传到Linux服务器上:
yum -y install lrzsz
- 将
mall.sql
文件拷贝到mysql容器的/
目录下:
docker cp /mydata/mall.sql mysql:/
- 将sql文件导入到数据库:
use mall;
source /mall.sql;
- 创建一个
reader:123456
帐号并修改权限,使得任何ip都能访问:
grant all privileges on *.* to 'reader' @'%' identified by '123456';
1.2 Redis安装
- 下载Redis
7
的docker镜像:
docker pull redis:7
- 使用如下命令启动Redis服务:因为docker部署的redis并不自带redis.conf文件,需要自己下载 wget http://download.redis.io/redis-stable/redis.conf
docker run -p 6379:6379 --name redis \
-v /mydata/redis/data:/data \
-d redis:7 redis-server --appendonly yes
#本人选用该方式,主机端口改为36379,以免与本地的redis冲突;--restart=always 设置redis随docker自启动
docker run --restart=always -p 36379:6379 --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
#在网上看到更详细的,将日志文件也挂载到主机目录。第二种就行,可根据自己需要 选择是否将日志文件挂载到主机指定目录
docker run --name redis --restart=always -p 6379:6379 \
-v /data/redis/conf/redis.conf:/data/redis/conf/redis.conf \
-v /data/redis/data:/data/redis/data \
-v /data/redis/log/redis.log:/data/redis/log/redis.log \
-d redis redis-server /data/redis/conf/redis.conf
各参数的意义:
1)-restart=always 总是开机启动
2)-p 6379:6379 将6379端口挂载出去
3)–name 给这个容器取一个名字
4)-v 数据卷挂载 /home/dj/redis/redis.conf:/etc/redis/redis.conf
此处是将宿主机 /home/dj/redis/redis.conf 文件映射到 redis 容器下的 /etc/redis/redis.conf,此处你也可以理解为docker容器和宿主机共享这个文件。
5)-d redis:7.0.12 后台运行容器,不加-d就是直接在控制台输出,关闭窗口即停止容器。
6) redis-server /etc/redis/redis.conf 以配置文件启动redis,加载容器内的 redis.conf文件,最终找到的是挂载的目录 /etc/redis/redis.conf 也就是宿主机下共享的 /home/dj/redis/redis.conf。
补充:如果有权限相关的问题,可以给容器一个特权模式。加一个 --privileged
7)--log-opt max-size=100m --log-opt max-file=3
max-size:指定日志文件大小上限
max-file:指定日志文件个数
8)--appendonly yes redis启动后数据持久化
redis.conf内容
#redis.conf
#bind 127.0.0.1 #注释掉bind,允许远程访问
#bind 0.0.0.0
daemonize no
port 6379
logfile "/run/mall/logs/redis/redis.log"
requirepass boelink123
appendonly no
save 900 1
save 300 10
save 60 10000
tcp-keepalive 300
- 进入Redis容器使用
redis-cli
命令进行连接:
docker exec -it redis redis-cli
bind 127.0.0.1 #注释掉这部分,使redis可以外部访问
daemonize no#用守护线程的方式启动
requirepass 你的密码#给redis设置密码
appendonly yes#redis持久化 默认是no
tcp-keepalive 300 #防止出现远程主机强迫关闭了一个现有的连接的错误 默认是300
################################ SNAPSHOTTING ################################
# 持久化保存策略配置
# 在900s内,如果至少有1个key进行了修改,就进行持久化操作
save 900 1
# 在300s内,如果至少有10个key进行了修改,就进行持久化操作
save 300 10
# 在60s内,如果至少有10000个key进行了修改,就进行持久化操作
save 60 10000
# 配置如果持久化出错,Redis是否禁止写入命令 yes:禁止写入命令,no:允许写入命令(存在数据丢失风险)
stop-writes-on-bgsave-error yes
# 配置是否压缩rdb文件。[开启(yes)的话,会消耗一定的cpu资源]
rdbcompression yes
# 保存rdb文件的时候,进行错误的检查校验
rdbchecksum yes
# 默认持久化保存后的文件名
dbfilename dump.rdb
# rdb文件保存的目录
dir ./
# 设置访问、登录的密码,设置requirepass 您的密码
requirepass 123456
############################## APPEND ONLY MODE ###############################
# 是否开启aof持久化模式,默认值:no,不开启。redis的默认持久化策略是edb模式
appendonly no
# 持久化文件名称
appendfilename "appendonly.aof"
# 持久化策略设置
# appendfsync always # 每次修改都进行持久化操作
appendfsync everysec # 每秒执行一次持久化操作
# appendfsync no # 不执行持久化操作,相当于未开启aof持久化策略
# 设置为yes表示rewrite期间对新写操作不fsync,暂时存在内存中,等rewrite完成后再写入,默认为no,建议yes
no-appendfsync-on-rewrite no
# AOF自动重写配置,默认值为100
auto-aof-rewrite-percentage 100
auto-aof-rewrite-min-size 64mb
# Redis在以AOF方式恢复数据时,对最后一条可能出问题的指令的处理方式,默认值yes
aof-load-truncated yes
# 当重写AOF文件时,Redis能够在AOF文件中使用RDB前导码,以便更快地重写和恢复,启用此选项时,重写的AOF文件由两个不同的节组成:[RDB file][AOF tail],当加载AOF文件时,Redis通过以 “REDIS” 字符串开头的AOF文件识别出此文件是由RDB和AOF组合而成的,Redis会先加载RDB部分,然后再加载AOF部分,默认值yes
aof-use-rdb-preamble yes
################################### CLIENTS ####################################
# 设置客户端最大连接数,该配置一般无需修改,使用默认值即可
# maxclients 10000
############################## MEMORY MANAGEMENT ################################
# redis配置的最大内存容量
# maxmemory <bytes>
# 到达内存容量限制之后的处理策略
# maxmemory-policy noeviction
1.3 Nginx安装
- 下载Nginx
1.22
的docker镜像:
docker pull nginx:1.22
- 先运行一次容器(为了拷贝配置文件):
docker run -p 80:80 --name nginx \
-v /mydata/nginx/html:/usr/share/nginx/html \
-v /mydata/nginx/logs:/var/log/nginx \
-d nginx:1.22
#在网上看到更详细的,将配置文件也挂载到主机目录。上述第一种就行,可根据自己需要 选择是否将配置文件挂载到主机指定目录
docker run -p 380:80 --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:1.22
- 将容器内的配置文件拷贝到指定目录:
docker container cp nginx:/etc/nginx /mydata/nginx/
- 修改文件名称:
mv nginx conf
- 终止并删除容器:
docker stop nginx
docker rm nginx
- 使用如下命令启动Nginx服务:
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:1.22
1.4 RabbitMQ安装
1.4.1 安装步骤
- 下载rabbitmq
3.9-management
的docker镜像:
docker pull rabbitmq:3.9-management
- 使用如下命令启动RabbitMQ服务:
docker run -p 5672:5672 -p 15672:15672 --name rabbitmq \
-v /mydata/rabbitmq/data:/var/lib/rabbitmq \
-d rabbitmq:3.9-management
- 开启防火墙:
firewall-cmd --zone=public --add-port=15672/tcp --permanent
firewall-cmd --reload
- 访问地址查看是否安装成功:http://192.168.3.101:15672
如果,Web-UI界面无法访问 :
docker exec -it {rabbitmq容器名称或者id} /bin/bash
rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management
#重启rabbitmq容器
docker retart rabbitmq容器id/名称
- 输入账号密码并登录:guest guest
- 创建帐号并设置其角色为管理员:mall mall
- 创建一个新的虚拟host为:/mall
- 点击mall用户进入用户配置页面
- 给mall用户配置该虚拟host的权限
1.4.2 Web-UI界面无法访问
docker ps,通过 docker exec -it 容器id /bin/bash
进入容器内部;再
运行 rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management
。此时可以通过访问http://linuxip:15672,访问web界面,用户名和密码默认都是guest
docker exec -it {rabbitmq容器名称或者id} /bin/bash
rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management
#重启rabbitmq容器
docker retart rabbitmq容器id/名称
1.5 Elasticsearch安装
1.5.1 安装步骤
- 下载Elasticsearch
7.17.3
的docker镜像:
docker pull elasticsearch:7.17.3
- 修改虚拟内存区域大小,否则会因为过小而无法启动:
sysctl -w vm.max_map_count=262144
补充:vm.max_map_count
是一个与内核虚拟内存子系统相关的参数,用于控制进程可以拥有的内存映射区域的最大数量。它通常用于限制一个进程可以打开的文件数量,特别是在使用大量内存映射文件的情况下。
在Linux系统上,vm.max_map_count
参数的默认值通常是较小的数值,例如65530。然而,对于一些需要大量内存映射的应用程序或者特定的使用场景,可能需要增加该参数的值,以便支持更多的内存映射区域。有两种方式可以设置虚拟内存:
#法一(临时修改,不推荐)
sysctl -w vm.max_map_count=262144 #使用sysctl命令在运行时临时修改参数的值
sysctl -a | grep vm.max_map_count #查看vm.max_map_count配置
cat /proc/sys/vm/max_map_count
#法二(永久设置,推荐)
vi /etc/sysctl.conf
vm.max_map_count=262144 #在打开的文件中新增内容,设置虚拟内存
sysctl -p #重新加载/etc/sysctl.conf文件中的所有参数值,使设置的虚拟内存生效(如果你修改了/etc/sysctl.conf中的值,需要使用该命令才能生效)
- 使用如下命令启动Elasticsearch服务,内存小的服务器可以通过
ES_JAVA_OPTS
来设置占用内存大小:
docker run -p 9200:9200 -p 9300:9300 --name elasticsearch \
-e "discovery.type=single-node" \
-e "cluster.name=elasticsearch" \
-e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx1024m" \
-v /mydata/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \
-v /mydata/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data \
-d elasticsearch:7.17.3
通常情况下,Elasticsearch的HTTP API监听在9200端口上,而集群通信则监听在9300端口上。
- 启动时会发现
/usr/share/elasticsearch/data
目录没有访问权限,只需要修改/mydata/elasticsearch/data
目录的权限,再重新启动即可;
chmod 777 /mydata/elasticsearch/data/
- 安装中文分词器IKAnalyzer,注意下载与Elasticsearch对应的版本,下载地址:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases
- 下载完成后解压到Elasticsearch的
/mydata/elasticsearch/plugins
目录下;
- 重新启动服务:
docker restart elasticsearch
通过浏览器访问 http://ip:9200,会返回版本信息。
1.5.2 9200端口无法访问
先尝试将vm.max_map_count
设置得大点、重启elasticsearch,如果此方式能解决问题,就永久化修改配置:
sysctl -w vm.max_map_count=655360
#永久化修改配置
vi /etc/sysctl.conf
vm.max_map_count=655360 #在打开的文件中新增内容,设置虚拟内存
sysctl -p
sysctl -a | grep vm.max_map_count #查看vm.max_map_count配置
cat /proc/sys/vm/max_map_count
一般修改vm.max_map_count大小后,就能正常访问。如果还是无法访问,尝试以下步骤。
2)修改elasticsearch配置
正常情况下docker拉取es,9200端口(api)可以访问到,5.0版本后9300端口(client)访问不到,解决方法如下:
- 拉取docker中elasticsearch配置文件到本地目录
之前已启动elasticsearch的情况下,复制es配置文件到本地
#containerName为elasticsearch容器的名称或id
docker cp containerName:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml /usr/share/elasticsearch.yml
- 修改配置文件(重要)
vi /usr/share/elasticsearch.yml
#放开transport.host这一行
#配置跨域
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
docker restart elasticsearch
tcping ip:9200 #外部也可ping通
其作用是允许任何ip地址访问elasticsearch,开发测试阶段可以这么做,生产环境下指定具体的IP。
3)使用curl测试链接
netstat -tuln | grep 9200 #检查宿主机的端口监听情况,确保9200端口没有被其他进程占用
curl http://localhost:9200/ #从宿主机尝试直接连接到Elasticsearch
#或者使用容器内部的IP地址
docker inspect <container_id_or_name> | grep IPAddress
curl http://<ip_address>:9200/ #用得到的IP地址尝试连接
1.6 Logstash安装
1.6.1 安装步骤
- 下载Logstash
7.17.3
的docker镜像:
docker pull logstash:7.17.3
- 修改Logstash的配置文件
logstash.conf
中output
节点下的Elasticsearch连接地址为es:9200
,配置文件地址:https://github.com/macrozheng/mall/blob/master/document/elk/logstash.conf
output {
elasticsearch {
hosts => "es:9200"
index => "mall-%{type}-%{+YYYY.MM.dd}"
}
}
从上述路径下载logstash.conf,修改output
- 创建
/mydata/logstash
目录,并将Logstash的配置文件logstash.conf
拷贝到该目录;
mkdir /mydata/logstash
- 使用如下命令启动Logstash服务;
docker run --name logstash -p 4560:4560 -p 4561:4561 -p 4562:4562 -p 4563:4563 \
--link elasticsearch:es \
-v /mydata/logstash/logstash.conf:/usr/share/logstash/pipeline/logstash.conf \
-d logstash:7.17.3
- 进入容器内部,安装
json_lines
插件。
docker exec -it logstash /bin/bash
logstash-plugin install logstash-codec-json_lines
1.6.2 插件安装失败
进入容器然后按照json_lines插件这一步总是安装失败,OpenJDK 64-Bit Server VM warning: Option UseConcMarkSweepGC was deprecated in version 9.0 and will likely be removed in a future release.
或者报错Unable to download data from https://rubygems.org
问题原因:这是由于Logstash默认从国外的镜像网下载插件的,所以很慢,甚至无法下载
解决方案:
- 方案一:修改镜像地址(此处我们使用该方式)
- 方案二:离线安装
1.6.3 修改镜像地址
1)首先确保linux上有gem,没有则安装yum install gem
gem -v
yum install gem #或者 yum install -y gem
gem -v
2)检查并修改安装源
镜像地址有以下几种:
(舍弃,官方不再维护)淘宝的镜像(https://ruby.taobao.org/)
(不推荐,无法访问)Ruby China镜像(https://gems.ruby-china.org/)
(推荐)国内gem源(https://gems.ruby-china.com/)
#检查当前镜像
gem sources -l
#修改镜像源
gem sources --add https://gems.ruby-china.com/ --remove https://rubygems.org/
gem sources -l #检查一下,确保只有 gems.ruby-china.com
#如果https://gems.ruby-china.com/还是无法下载,试试清华的镜像源
#gem sources --add https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/rubygems/ --remove https://rubygems.org/
1.7 Kibana安装
- 下载Kibana
7.17.3
的docker镜像:
docker pull kibana:7.17.3
- 使用如下命令启动Kibana服务:
docker run --name kibana -p 5601:5601 \
--link elasticsearch:es \
-e "elasticsearch.hosts=http://es:9200" \
-d kibana:7.17.3
- 开启防火墙:
firewall-cmd --zone=public --add-port=5601/tcp --permanent
firewall-cmd --reload
- 访问地址进行测试:http://192.168.56.11:5601
1.8 MongoDB安装
- 下载MongoDB
4
的docker镜像:
docker pull mongo:4
- 使用docker命令启动:
docker run -p 27017:27017 --name mongo \
-v /mydata/mongo/db:/data/db \
-d mongo:4
-v:将宿主机的/docker_volume/mongodb/data映射到容器的/data/db目录,将数据持久化到宿主机,以防止删除容器后,容器内的数据丢失。
补充:
如果使用docker pull mongo
拉取最新版本的mongo,mongo启动后会停止、无法启动,使用docker logs mongo
有如下提示,WARNING: MongoDB 5.0+ requires a CPU with AVX support, and your current system does not appear to have that!
可切换到 4.4.9的mongo,重新启动mongo、正常运行
docker stop mongo
docker rm mongo
docker pull mongo:4.4.9
docker run -p 27017:27017 --name mongo \
-v /mydata/mongo/data:/data/db \
-d mongo:4.4.9
docker ps -a
1.9 MinIO安装
- 下载MinIO的Docker镜像;
docker pull minio/minio
- 下载完成后使用如下命令运行MinIO服务,注意使用
--console-address
指定MinIO Console的运行端口(否则会随机端口运行):
docker run -p 9090:9000 -p 9001:9001 --name minio \
-v /mydata/minio/data:/data \
-e MINIO_ROOT_USER=minioadmin \
-e MINIO_ROOT_PASSWORD=minioadmin \
-d minio/minio server /data --console-address ":9001"
- 运行成功后就可访问MinIO Console的管理界面了,输入账号密码
minioadmin:minioadmin
即可登录,访问地址:http://192.168.3.101:9090
1.10 docker全部环境安装完成
- 所有下载镜像文件:
- 所有运行在容器里面的应用:
二、SpringBoot应用部署
使用IDEA打开mall项目。
2.1 构建所有Docker镜像并上传
- 修改项目根目录下的
pom.xml
中的docker.host
属性:
<!-- 改为自己服务器ip -->
<properties>
<docker.host>http://192.168.56.11:2375</docker.host>
</properties>
- 如果项目根目录的
pom.mxl
中docker-maven-plugin
的<executions>
节点被注释掉了就打开注释,使项目在打包时直接构建Docker镜像;
- 修改.yml配置文件,运行MallAdminApplication、MallDemoApplication、MallPortalApplication、MallSearchApplication,确保都能跑起来
或者先 maven clean、package,直接修改target目录下的配置文件
包括mall-admin、mall-demo、mall-admin、mall-portal下的
- 直接双击根项目
mall
的package
命令可以一次性打包所有应用的Docker镜像;
如果报错[ERROR] DOCKER> Cannot create docker access object [Connect to 192.168.56.11:2375 [/192.168.56.11] failed: Connection refused: connect]
,表明外部无法访问2375端口。解决方法如下:
在/usr/lib/systemd/system/docker.service
文件添加-H tcp://0.0.0.0:2375
,配置远程访问
[Service]
ExecStart=/usr/bin/dockerd -H tcp://0.0.0.0:2375 -H unix://var/run/docker.sock
vim /usr/lib/systemd/system/docker.service
# ExecStart=/usr/bin/dockerd -H tcp://0.0.0.0:2375 -H unix://var/run/docker.sock
#重启docker
systemctl daemon-reload
systemctl start docker
#经过上述操作后外部仍然无法访问2375端口,这时就需要查看是否是防火墙在作怪
firewall-cmd --zone=public --list-ports
#如果没有开放2375端口,需要开发2375端口
firewall-cmd --zone=public --add-port=2375/tcp --permanent #permanent 是永久打开端口,否则重启系统后该端口仍然未对外开放
firewall-cmd --reload #防火墙重启
netstat -tunlp | grep 2375
2.2 部署mall-admin
docker run -p 8080:8080 --name mall-admin \
--link mysql:db \
--link redis:redis \
-v /etc/localtime:/etc/localtime \
-v /mydata/app/admin/logs:/var/logs \
-d mall/mall-admin:1.0-SNAPSHOT
#为了避免与本地其他程序的8080端口冲突,此处使用38080,以下类似
docker run -p 38080:8080 --name mall-admin \
--link mysql:db \
--link redis:redis \
-v /etc/localtime:/etc/localtime \
-v /mydata/app/admin/logs:/var/logs \
-d mall/mall-admin:1.0-SNAPSHOT
注意
:如果想使用Logstash收集日志的话,需要将应用容器连接到Logstsh,添加如下配置即可
--link logstash:logstash \
2.3 部署mall-search
docker run -p 8081:8081 --name mall-search \
--link elasticsearch:es \
--link mysql:db \
-v /etc/localtime:/etc/localtime \
-v /mydata/app/search/logs:/var/logs \
-d mall/mall-search:1.0-SNAPSHOT
docker run -p 38081:8081 --name mall-search \
--link elasticsearch:es \
--link mysql:db \
-v /etc/localtime:/etc/localtime \
-v /mydata/app/search/logs:/var/logs \
-d mall/mall-search:1.0-SNAPSHOT
2.4 部署mall-port
docker run -p 8085:8085 --name mall-portal \
--link mysql:db \
--link redis:redis \
--link mongo:mongo \
--link rabbitmq:rabbit \
-v /etc/localtime:/etc/localtime \
-v /mydata/app/portal/logs:/var/logs \
-d mall/mall-portal:1.0-SNAPSHOT
docker run -p 38085:8085 --name mall-portal \
--link mysql:db \
--link redis:redis \
--link mongo:mongo \
--link rabbitmq:rabbit \
-v /etc/localtime:/etc/localtime \
-v /mydata/app/portal/logs:/var/logs \
-d mall/mall-portal:1.0-SNAPSHOT
2.5 开启防火墙
firewall-cmd --zone=public --add-port=8080/tcp --permanent
firewall-cmd --zone=public --add-port=8081/tcp --permanent
firewall-cmd --zone=public --add-port=8085/tcp --permanent
firewall-cmd --reload
2.6 访问接口进行测试
- mall-admin的api接口文档地址:http://192.168.56.11:8080/swagger-ui/
如果部署mall-admin映射到主机38080端口,此处就要使用 http://192.168.56.11:38080/swagger-ui/,http://192.168.56.11:38080/swagger-ui.html
- mall-search的api接口文档地址:http://192.168.56.11:8081/swagger-ui/
- mall-portal的api接口文档地址:http://192.168.56.11:8085/swagger-ui/
2.7 补充:docker启动容器时报错:iptables: No chain/target/match by that name
docker 服务启动的时候,docker服务会向iptables注册一个链,以便让docker服务管理的容器所暴露的端口之间进行通信
通过命令 ``iptables -L` 可以查看iptables 链。查看链路,发现并没有相关端口的iptables 链
- 根本原因:在开发环境中,如果你删除了iptables中的docker链,或者iptables的规则被丢失了(例如重启防火墙,笔者就是重启防火墙导致),docker就会报iptables error例如:iptables: No chain/target/match by that name
- 解决方案:重启docker服务,之后,正确的iptables规则就会被创建出来。再次查看iptables 链,相关链路已经出现,服务也正常启动。
mall-admin
- 启动项目:直接运行
com.macro.mall.MallAdminApplication
的main方法即可; - 接口文档地址:http://localhost:8080/swagger-ui/
mall-search
- 启动项目:直接运行
com.macro.mall.search.MallSearchApplication
的main方法即可; - 接口文档地址:http://localhost:8081/swagger-ui/
- 使用前需要先调用接口导入数据;http://localhost:8081/esProduct/importAll
- 如出现无法启动的问题,可以先删除Elasticsearch里面的数据再启动
mall-portal
- 启动mall-portal项目:直接运行
com.macro.mall.portal.MallPortalApplication
的main方法即可; - 接口文档地址:http://localhost:8085/swagger-ui/
接口文档
由于mall项目中的大部分接口需要登录认证之后才能访问,这里以mall-admin为例,介绍下接口文档的访问。
- 成功启动
mall-admin
模块后,我们可以通过该地址来访问接口文档:http://localhost:8080/swagger-ui/
- 接下来我们需要访问登录接口
/admin/login
来获取token;
- 登录成功后,返回结果中将返回token和tokenHead;
- 然后点击Swagger文档的
Authorize
按钮,输入tokenHead
+token
拼接的认证请求头,注意tokenHead
后面有个空格;
- 之后调用需要登录认证的接口,就可以正常访问了;
- 对于
mall-portal
模块的接口调用也是一样的,登录获取token的接口为/sso/login
。