You can not select more than 25 topics Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.

17 KiB

01、安装MYSQL

、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

、启动并查看状态MySQL

systemctl start  mysqld.service
systemctl status mysqld.service

、查看MySQL的默认密码

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

img

、登录进MySQL

mysql -uroot -p

、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';

、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

、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"
      KAFKA_HEAP_OPTS: -Xmx1G -Xms256M
    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

创建两个topic(这里我的topicName就叫austinBusiness和austinLog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

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

$KAFKA_HOME/bin/kafka-topics.sh --create --topic austinRecall --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:

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://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。

PS我的namespace是boss.austin

apollo配置样例可看example/apollo.properties文件的内容

dynamic-tp-apollo-dtp它是一个apollo的namespace存放着动态线程池的配置

动态线程池样例配置可看 dynamic-tp-apollo-dtp.yml 文件的内容

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
        ports:
            - "9090:9090"
        networks:
            - monitor

    alertmanager:
        image: prom/alertmanager
        container_name: alertmanager
        hostname: alertmanager
        restart: always
        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

进到配置页面写下对应的URL然后保存就好了。

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

服务器的监控直接选用8919的就好了

import后就能直接看到高大上的监控页面了

使用模板893来配置监控docker的信息

选用了4701模板的JVM监控和12900SpringBoot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

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"
        - GRAYLOG_ROOT_TIMEZONE=Asia/Shanghai
      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
        - GRAYLOG_ROOT_TIMEZONE=Asia/Shanghai
      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

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)。

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

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-adminapplication.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:

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ippassword需要更改为自己的,并且,我开的是6767端口

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

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

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