## 01、安装MYSQL

**一**、下载并安装mysql：

```
wget -i -c http://dev.mysql.com/get/mysql57-community-release-el7-10.noarch.rpm
yum -y install mysql57-community-release-el7-10.noarch.rpm
yum -y install mysql-community-server --nogpgcheck
```

**二**、启动并查看状态MySQL：

```
systemctl start  mysqld.service
systemctl status mysqld.service
```

**三**、查看MySQL的默认密码：

```
grep "password" /var/log/mysqld.log
```

[![img](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/98b36a9b01de4cc79f3a53245296a19c~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)](https://tva1.sinaimg.cn/large/008i3skNgy1gwg6eiwyqfj313402mgm8.jpg)

**四**、登录进MySQL

```
mysql -uroot -p
```

**五**、修改默认密码（设置密码需要有大小写符号组合—安全性)，把下面的`my passrod`替换成自己的密码

```
ALTER USER 'root'@'localhost' IDENTIFIED BY 'my password';
```

**六**、开启远程访问 (把下面的`my passrod`替换成自己的密码)

```
grant all privileges on *.* to 'root'@'%' identified by 'my password' with grant option;

flush privileges;

exit
```

**七**、在云服务上增加MySQL的端口

## 02、安装DOCKER和DOCKER-COMPOSE

首先我们需要安装GCC相关的环境：

```
yum -y install gcc

yum -y install gcc-c++
```

安装Docker需要的依赖软件包：

```
yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2
```

设置国内的镜像（提高速度）

```
yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo
```

更新yum软件包索引：

```
yum makecache fast
```

安装DOCKER CE(注意：Docker分为CE版和EE版，一般我们用CE版就够用了.)

```
yum -y install docker-ce
```

启动Docker：

```
systemctl start docker
```

下载回来的Docker版本：:

```
docker version
```

运行以下命令以下载 Docker Compose 的当前稳定版本：

```
sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/1.24.1/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose
```

将可执行权限应用于二进制文件：

```
sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
```

创建软链：

```
sudo ln -s /usr/local/bin/docker-compose /usr/bin/docker-compose
```

测试是否安装成功：

```
docker-compose --version
```


（Austin项目的中间件使用docker进行部署，文件内容可以参考项目中`docker`文件夹)

## 03、安装KAFKA

新建搭建kafka环境的`docker-compose.yml`文件，内容如下：

```
version: '3'
services:
  zookepper:
    image: wurstmeister/zookeeper                    # 原镜像`wurstmeister/zookeeper`
    container_name: zookeeper                        # 容器名为'zookeeper'
    volumes:                                         # 数据卷挂载路径设置,将本机目录映射到容器目录
      - "/etc/localtime:/etc/localtime"
    ports:                                           # 映射端口
      - "2181:2181"

  kafka:
    image: wurstmeister/kafka                                # 原镜像`wurstmeister/kafka`
    container_name: kafka                                    # 容器名为'kafka'
    volumes:                                                 # 数据卷挂载路径设置,将本机目录映射到容器目录
      - "/etc/localtime:/etc/localtime"
    environment:                                                       # 设置环境变量,相当于docker run命令中的-e
      KAFKA_BROKER_ID: 0                                               # 在kafka集群中，每个kafka都有一个BROKER_ID来区分自己
      KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: PLAINTEXT://ip:9092 # TODO 将kafka的地址端口注册给zookeeper
      KAFKA_LISTENERS: PLAINTEXT://0.0.0.0:9092                        # 配置kafka的监听端口
      KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper:2181                
      KAFKA_CREATE_TOPICS: "hello_world"
    ports:                              # 映射端口
      - "9092:9092"
    depends_on:                         # 解决容器依赖启动先后问题
      - zookepper

  kafka-manager:
    image: sheepkiller/kafka-manager                         # 原镜像`sheepkiller/kafka-manager`
    container_name: kafka-manager                            # 容器名为'kafka-manager'
    environment:                        # 设置环境变量,相当于docker run命令中的-e
      ZK_HOSTS: zookeeper:2181 
      APPLICATION_SECRET: xxxxx
      KAFKA_MANAGER_AUTH_ENABLED: "true"  # 开启kafka-manager权限校验
      KAFKA_MANAGER_USERNAME: admin       # 登陆账户
      KAFKA_MANAGER_PASSWORD: 123456      # 登陆密码
    ports:                              # 映射端口
      - "9000:9000"
    depends_on:                         # 解决容器依赖启动先后问题
      - kafka
```

文件内 **// TODO 中的ip**需要改成自己的，并且如果你用的是云服务器，那需要把端口给打开。

在存放`docker-compose.yml`的目录下执行启动命令：

```
docker-compose up -d
```

可以查看下docker镜像运行的情况：

```
docker ps 
```

进入kafka 的容器：

```
docker exec -it kafka sh
```

创建一个topic(这里我的**topicName**就叫austinBusiness，你们可以改成自己的)

```
$KAFKA_HOME/bin/kafka-topics.sh --create --topic austinBusiness --partitions 1 --zookeeper zookeeper:2181 --replication-factor 1 
```

查看刚创建的topic信息：

```
$KAFKA_HOME/bin/kafka-topics.sh --zookeeper zookeeper:2181 --describe --topic austinBusiness
```

## 04、安装REDIS

首先，我们新建一个文件夹`redis`，然后在该目录下创建出`data`文件夹、`redis.conf`文件和`docker-compose.yaml`文件

`redis.conf`文件的内容如下(后面的配置可在这更改，比如requirepass 我指定的密码为`austin`)

```
protected-mode no
port 6379
timeout 0
save 900 1 
save 300 10
save 60 10000
rdbcompression yes
dbfilename dump.rdb
dir /data
appendonly yes
appendfsync everysec
requirepass austin

```

`docker-compose.yaml`的文件内容如下：

```
version: '3'
services:
  redis:
    image: redis:latest
    container_name: redis
    restart: always
    ports:
      - 6379:6379
    volumes:
      - ./redis.conf:/usr/local/etc/redis/redis.conf:rw
      - ./data:/data:rw
    command:
      /bin/bash -c "redis-server /usr/local/etc/redis/redis.conf "
```

配置的工作就完了，如果是云服务器，记得开redis端口**6379**

启动Redis跟之前安装Kafka的时候就差不多啦

```
docker-compose up -d

docker ps

docker exec -it redis redis-cli

auth austin

```

## 05、安装APOLLO

部署Apollo跟之前一样直接用`docker-compose`就完事了，在GitHub已经给出了对应的教程和`docker-compose.yml`以及相关的文件，直接复制粘贴就完事咯。

**PS: Apollo 的docker配置文件可以参考:docker/apollo/文件夹, 简单来说,在 docker/apollo/docker-quick-start/文件夹下执行docker-compose  up -d 执行即可.**

目录结构最好保持一致：

![](https://p9-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/a532e3221834466a85b6739871694957~tplv-k3u1fbpfcp-watermark.image?)

注：我的配置里更改过端口，所以我的程序`AustinApplication`写的端口为7000

![](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/1b3944f3a9e849219c60e673baa5b7ff~tplv-k3u1fbpfcp-watermark.image?)

**<https://www.apolloconfig.com/#/zh/deployment/quick-start-docker>**

**<https://github.com/apolloconfig/apollo/tree/master/scripts/docker-quick-start>**

部门的创建其实也是一份"配置"，输入`organizations`就能把现有的部门给改掉，我新增了`boss`股东部门，大家都是我的股东。

![](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/41b096b379244288a8ab25c67b484c62~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)

PS：我的namespace是`boss.austin`


![](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/4c4636a5620a454b931aea8b248e2890~tplv-k3u1fbpfcp-watermark.image?)

## 06、安装PROMETHEUS和GRAFANA(可选)

存放`docker-compose.yml`的信息：

```
version: '2'

networks:
    monitor:
        driver: bridge

services:
    prometheus:
        image: prom/prometheus
        container_name: prometheus
        hostname: prometheus
        restart: always
        volumes:
            - ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml
#            - ./node_down.yml:/usr/local/etc/node_down.yml:rw
        ports:
            - "9090:9090"
        networks:
            - monitor

    alertmanager:
        image: prom/alertmanager
        container_name: alertmanager
        hostname: alertmanager
        restart: always
#        volumes:
#            - ./alertmanager.yml:/usr/local/etc/alertmanager.yml
        ports:
            - "9093:9093"
        networks:
            - monitor

    grafana:
        image: grafana/grafana
        container_name: grafana
        hostname: grafana
        restart: always
        ports:
            - "3000:3000"
        networks:
            - monitor

    node-exporter:
        image: quay.io/prometheus/node-exporter
        container_name: node-exporter
        hostname: node-exporter
        restart: always
        ports:
            - "9100:9100"
        networks:
            - monitor

    cadvisor:
        image: google/cadvisor:latest
        container_name: cadvisor
        hostname: cadvisor
        restart: always
        volumes:
            - /:/rootfs:ro
            - /var/run:/var/run:rw
            - /sys:/sys:ro
            - /var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro
        ports:
            - "8899:8080"
        networks:
            - monitor
```

新建prometheus的配置文件`prometheus.yml`

```
global:
  scrape_interval:     15s
  evaluation_interval: 15s
scrape_configs:
  - job_name: 'prometheus'
    static_configs:
    - targets: ['ip:9090']  
  - job_name: 'cadvisor'
    static_configs:
    - targets: ['ip:8899']  
  - job_name: 'node'
    static_configs:
    - targets: ['ip:9100']  
```

（**这里要注意端口，按自己配置的来,ip也要填写为自己的**）

把这份`prometheus.yml`的配置往`/etc/prometheus/prometheus.yml` 路径下**复制**一份。随后在目录下`docker-compose up -d`启动，于是我们就可以分别访问：

-   `http://ip:9100/metrics`( 查看服务器的指标)
-   `http://ip:8899/metrics`（查看docker容器的指标）
-   `http://ip:9090/`(prometheus的原生web-ui)
-   `http://ip:3000/`(Grafana开源的监控可视化组件页面)

进到Grafana首页，配置prometheus作为数据源

![](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/76474c290b594d72b8c26f32e6c93753~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)

进到配置页面，写下对应的URL，然后保存就好了。

![](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/8a78755f4f30431882878ab08e6855bc~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)

相关监控的模板可以在 <https://grafana.com/grafana/dashboards/> 这里查到。

![](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/5836357acce442b480628e06b2e7420a~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)

服务器的监控直接选用**8919**的就好了

![](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/01a19e6370f54c10b096e1c9bd743b59~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)

![](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/b97faddc55324c2bac2bf13a6e47355e~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)

import后就能直接看到高大上的监控页面了：

![](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/4505d818d2474d8f83d033ad3ad60a64~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)

使用模板**893**来配置监控docker的信息：

![](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/da69a42ffb984caa99c0beea410dde07~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)

![](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/14a5c8b4fb5441598ddda816d42d56fd~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)

选用了`4701`模板的JVM监控和`12900`SpringBoot监控（**程序代码已经接入了actuator和prometheus**）。需要在`prometheus.yml`配置下新增暴露的服务地址：

```
  - job_name: 'austin'
    metrics_path: '/actuator/prometheus' # 采集的路径
    static_configs:
    - targets: ['ip:port'] # todo 这里的ip和端口写自己的应用下的
```

![](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/dbd1b8e2b15242a194da0ce8a7c61a80~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)

![](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/26f4d6d83f4a441d85cb0a396cd0543c~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)

## 07、安装GRAYLOG（可选）-分布式日志收集框架

`docker-compose.yml`文件内容：

```
version: '3'
services:
    mongo:
      image: mongo:4.2
      networks:
        - graylog
    elasticsearch:
      image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch-oss:7.10.2
      environment:
        - http.host=0.0.0.0
        - transport.host=localhost
        - network.host=0.0.0.0
        - "ES_JAVA_OPTS=-Dlog4j2.formatMsgNoLookups=true -Xms512m -Xmx512m"
      ulimits:
        memlock:
          soft: -1
          hard: -1
      deploy:
        resources:
          limits:
            memory: 1g
      networks:
        - graylog
    graylog:
      image: graylog/graylog:4.2
      environment:
        - GRAYLOG_PASSWORD_SECRET=somepasswordpepper
        - GRAYLOG_ROOT_PASSWORD_SHA2=8c6976e5b5410415bde908bd4dee15dfb167a9c873fc4bb8a81f6f2ab448a918
        - GRAYLOG_HTTP_EXTERNAL_URI=http://ip:9009/ # 这里注意要改ip
      entrypoint: /usr/bin/tini -- wait-for-it elasticsearch:9200 --  /docker-entrypoint.sh
      networks:
        - graylog
      restart: always
      depends_on:
        - mongo
        - elasticsearch
      ports:
        - 9009:9000
        - 1514:1514
        - 1514:1514/udp
        - 12201:12201
        - 12201:12201/udp
networks:
    graylog:
      driver: bridge
```

这个文件里唯一需要改动的就是`ip`（本来的端口是`9000`的，我由于已经占用了`9000`端口了，所以我这里把端口改成了`9009`，你们可以随意）

启动以后，我们就可以通过`ip:port`访问对应的Graylog后台地址了，默认的账号和密码是`admin/admin`

![](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/c7d068f7bb7445238688a695eab49c8c~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)

配置下`inputs`的配置，找到`GELF UDP`，然后点击`Launch new input`，只需要填写`Title`字段，保存就完事了（其他不用动）。

![](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/88878e8e4bb8428c9c6930cb09d5e249~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)

最后配置`austin.grayLogIp`的ip即可实现分布式日志收集

## 08、XXL-JOB

文档：[https://www.xuxueli.com/xxl-job/#2.1%20%E5%88%9D%E5%A7%8B%E5%8C%96%E2%80%9C%E8%B0%83%E5%BA%A6%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93%E2%80%9D](https://www.xuxueli.com/xxl-job/#2.1%20%E5%88%9D%E5%A7%8B%E5%8C%96%E2%80%9C%E8%B0%83%E5%BA%A6%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93%E2%80%9D)

xxl-job的部署我这边其实是依赖官网的文档的，步骤可以简单总结为：

**1**、把xxl-job的仓库拉下来

**2**、执行`/xxl-job/doc/db/tables_xxl_job.sql`的脚本（创建对应的库、创建表以及插入测试数据记录）

**3**、如果是**本地**启动「调度中心」则在`xxl-job-admin`的`application.properties`更改相应的数据库配置，改完启动即可

**4**、如果是**云服务**启动「调度中心」，则可以选择拉取`docker`镜像进行部署，我拉取的是`2.30`版本，随后执行以下命令即可：

```shell
docker pull xuxueli/xxl-job-admin:2.3.0

docker run -e PARAMS="--spring.datasource.url=jdbc:mysql://ip:3306/xxl_job?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&useSSL=false&zeroDateTimeBehavior=convertToNull --spring.datasource.username=root --spring.datasource.password=password " -p 6767:8080 --name xxl-job-admin  -d xuxueli/xxl-job-admin:2.3.0

```

**注意**：第二条命令的**ip**和**password**需要更改为自己的，并且，我开的是**6767**端口

![](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/180eabb4945e475494f3803c69318755~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)

## 09、Flink

部署Flink也是直接上docker-compose就完事了，值得注意的是：我们在部署的时候需要在配置文件里**指定时区**

docker-compose.yml配置内容如下：

```yaml
version: "2.2"
services:
  jobmanager:
    image: flink:latest
    ports:
      - "8081:8081"
    command: jobmanager
    environment:
      - |
        FLINK_PROPERTIES=
        jobmanager.rpc.address: jobmanager
      - SET_CONTAINER_TIMEZONE=true
      - CONTAINER_TIMEZONE=Asia/Shanghai
      - TZ=Asia/Shanghai
  taskmanager:
    image: flink:latest
    depends_on:
      - jobmanager
    command: taskmanager
    scale: 1
    environment:
      - |
        FLINK_PROPERTIES=
        jobmanager.rpc.address: jobmanager
        taskmanager.numberOfTaskSlots: 2
      - SET_CONTAINER_TIMEZONE=true
      - CONTAINER_TIMEZONE=Asia/Shanghai
      - TZ=Asia/Shanghai
```


## 10、未完待续

安装更详细的过程以及整个文章系列的更新思路都在公众号**Java3y**连载哟！

如果你需要用这个项目写在简历上，**强烈建议关注公众号看实现细节的思路**。如果⽂档中有任何的不懂的问题，都可以直接来找我询问，我乐意帮助你们！公众号下有我的联系方式

<img align="center" src='https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/4e109cdb8d064c1e87541d7b6c17957d~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image' width=300px height=300px />