Linux开发环境配置（Docker）
使用的是 VMware + CentOS7
(虚拟机系统安装过程略)
下面命令注意在root用户下运行，避免重复 sudo 省略
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su - rootDocker 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-engine2. 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.repo3. 安装docker引擎
sudo yum install docker-ce docker-ce-cli containerd.ioDocker使用 1. 启动docker
sudo systemctl start docker2. 设置开机启动docker
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检查docker版本
docker -v
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查看docker已有镜像
sudo docker images
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设置docker开机启动
sudo systemctl enable docker3. 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:5.72. 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：
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-p 3306:3306：将容器的3306端口映射到主机的3306端口
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--name：给容器命名
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-v /mydata/mysql/log:/var/log/mysql：将配置文件挂载到主机/mydata/..
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-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 ps3. 配置mysql
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进入挂载的mysql配置目录
cd /mydata/mysql/conf
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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 # Esc # :wq
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docker重启mysql使配置生效
docker restart mysqlRedis of Docker 1. docker拉取redis镜像
docker pull redis2. docker启动redis
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创建redis配置文件目录
mkdir -p /mydata/redis/conf touch /mydata/redis/conf/redis.conf
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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.conf3. 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=alwaysDocker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:7.4.22. 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.yml3. 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
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-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；
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-e "discovery.type=single-node"：es 以单节点运行
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-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
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-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；
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-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=always5. 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
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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：
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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。
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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 elasticsearch4. 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:1.2.1Docker 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
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 chronyddocker 安装 zipkin
docker run -d -p 9411:9411 openzipkin/zipkin docker update zipkin --restart=always
