电商实战练习部署

基于阿里云ECS服务器实战部署

1 单架构部署方案

1.1 部署流程

传统方案

在这里插入图片描述

基于docker

在这里插入图片描述

2 持续集成&持续部署方案

随着软件开发复杂度的不断提高,团队开发成员间如何更好地协同工作以确保软件
开发的质量已经慢慢成为开发过程中不可回避的问题。互联网软件的开发和发布,已经形成了一套标准流程。

如: 在互联网企业中,每时每刻都有需求的变更,bug的修复, 为了将改动及时更新到生产服务器上,下面的图片我们需要每天执行N多次,开发人员完整代码自测后提交到git,然后需要将git中最新的代码生成镜像并部署到测试服务器,如果测试通过了还需要将最新代码部署到生产服务器。如果采用手动方式操作,那将会浪费大量的时间浪费在运维部署方面。

在这里插入图片描述

现在的互联网企业,基本都会采用以下方案解决:

持续集成(Continuous integration,简称 CI)。

持续部署(continuous deployment, 简称 CD)

2.1 持续集成

持续集成 (Continuous integration,简称 CI) 指的是,频繁地(一天多次)将代码集成到主干。

它的好处主要有两个。

1、快速发现错误。每完成一点更新,就集成到主干,可以快速发现错误,定位错误也比较容易。

2、防止分支大幅偏离主干。如果不是经常集成,主干又在不断更新,会导致以后集成的难度变大,甚至难以集成。

持续集成的目的,就是让产品可以快速迭代,同时还能保持高质量。它的核心措施是,代码集成到主干之前,必须通过自动化测试。只要有一个测试用例失败,就不能集成。

Martin Fowler 说过,”持续集成并不能消除 Bug,而是让它们非常容易发现和改正。”

与持续集成相关的,还有两个概念,分别是持续交付和持续部署。

2.2 持续部署

持续部署(continuous deployment)是持续交付的下一步,指的是代码通过评审以后,自动部署到生产环境。

持续部署的目标是,代码在任何时刻都是可部署的,可以进入生产阶段。

持续部署的前提是能自动化完成测试、构建、部署等步骤。

2.3 流程说明

为了保证团队开发人员提交代码的质量,减轻了软件发布时的压力;
持续集成中的任何一个环节都是自动完成的,无需太多的人工干预,有利于减少重复
过程以节省时间、费用和工作量;接下来我们会演示一套基本的自动化持续集成和持续部署方案,来帮助大家理解互联网企业的软件部署方案。

计划如下:

在这里插入图片描述

1. 开发人员将代码提交到 git 指定分支   如: dev

2. git仓库触发push事件,发送webhooks通知到持续集成软件

3. 持续集成软件触发构建任务,对dev分支的代码进行构建、编译、单元测试

4. 如果构建失败,发送邮件提醒代码提交人员或管理员

5. 如果构建成功,最新代码将会被构建Docker镜像并上传到注册中心

6. 构建成功触发webhooks通知容器编排软件,进行服务升级

7. 容器编排软件,触发对应的服务升级任务, 将创建对应服务的新容器替换之前的容器

8. 完成最新代码的自动构建与自动部署,全程无工作人员干预

3 ECS服务器准备

3.1 ECS服务器购买

购买地址: 阿里云ECS

1 选择配置

在这里插入图片描述

2 选择服务和对应的操作系统

在这里插入图片描述

3 选择网络带宽 5M

默认5m即可,当然想更快可以设置大一些,但流量是单独收费的

在这里插入图片描述

4 直接点击确认订单

在这里插入图片描述

5 点击创建实例

在这里插入图片描述

image-20210403161041703

点击管理控制台进入服务器管理界面如下:

在这里插入图片描述

其中:

公网IP: 47.103.2.34.130

私网IP: 172.20.170.76

收到短信: 发送服务器的 密码

重置密码:

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

接收短信后,立即重启生效.

3.2 客户端工具连接

推荐使用 finalshell 连接.

1 打开 finalshell 创建 ssh 连接

在这里插入图片描述

2 输入 阿里云的 用户名(root) 和 设置的新密码

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

3.3 安全组设置

在云服务器中,只有配置了安全规则的端口才允许被外界访问

一般默认 开启: 80 (http) 443 (https) 22 (ssh远程连接) 3389 (windows远程连接)

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

那如果你安装了mysql 端口是3306 ,那么外界是无法直接访问到的,需要配置一下规则

在入方向中配置安全规则: ( 用户 访问 --> 阿里云)

在这里插入图片描述

如果配置端口范围: 3306/3306 那就是允许3306端口访问

但是我们的软件很多, 可以通过 1/65535 范围 来开放所有的端口访问**(不安全,学习阶段这么搞)**

4 基础环境配置

4.1 配置docker环境

(1)yum 包更新到最新

sudo yum update -y

(2)安装需要的软件包, yum-util 提供yum-config-manager功能,另外两个是devicemapper驱动依赖的

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

(3)设置yum源为阿里云

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

(4)安装docker

sudo yum -y install docker-ce

(5)安装后查看docker版本

docker -v

(6)启动docker

systemctl start docker

#设置开机自启
systemctl enable docker

(7)阿里云镜像加速

阿里云开设了一个容器开发平台

需要注册一个属于自己的阿里云账户,登录后进入管理中心

image-20210403231903208

针对Docker客户端版本大于 3.2.10.0 的用户

您可以通过修改daemon配置文件/etc/docker/daemon.json来使用加速器

sudo mkdir -p /etc/docker
sudo tee /etc/docker/daemon.json <<-'EOF'
{
  "registry-mirrors": ["https://hf23ud62.mirror.aliyuncs.com"]
}
EOF
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker

观察镜像是否生效:

docker info

开启docker远程访问功能:

 vi /lib/systemd/system/docker.service

替换ExecStart 一行配置:

ExecStart=/usr/bin/dockerd -H tcp://0.0.0.0:2375 -H unix:///var/run/docker.sock

在这里插入图片描述

# 重启docker

systemctl daemon-reload
systemctl restart docker

4.2 资料上传阿里云

全部上传到阿里云的**/root目录**

在这里插入图片描述

5软件部署和配置

5.1 相关软件部署

通过命令安装:

# * 如果下载慢,可以上传资料中的 docker-compose 文件到 /usr/local/bin/
cp /root/docker-compose /usr/local/bin/
# 修改权限
chmod +x /usr/local/bin/docker-compose

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

实战练习相关软件 一键脚本

root目录 创建 docker-compose.yml 脚本文件 拷贝下面内容

# 通过docker命令即可启动所有软件
version: '3'
services:
  mysql:
    image: mysql:5.7
    ports:
      - "3306:3306"
    volumes:
      - "/root/mysql/conf:/etc/mysql/conf.d"
      - "/root/mysql/logs:/logs"
      - "/root/mysql/data:/var/lib/mysql"
      - "/root/mysql/init:/docker-entrypoint-initdb.d/"
    environment:
      - MYSQL_ROOT_PASSWORD=root
    restart: always
  nacos:
    image: nacos/nacos-server:1.3.2
    ports:
      - "8848:8848"
    restart: always
    environment:
      - MODE=standalone
      - JVM_XMS=512m
      - JVM_XMX=512m
      - JVM_XMN=256m
      - SPRING_DATASOURCE_PLATFORM=mysql
      - MYSQL_SERVICE_HOST=mysql
      - MYSQL_SERVICE_PORT=3306
      - MYSQL_SERVICE_USER=root
      - MYSQL_SERVICE_PASSWORD=root
      - MYSQL_SERVICE_DB_NAME=nacos_config
      - NACOS_SERVER_IP=101.132.251.26
    depends_on:
      - mysql
  xxljob:
    image: xuxueli/xxl-job-admin:2.2.0
    volumes:
      - "/tmp:/data/applogs"
    environment:
      PARAMS: "--spring.datasource.url=jdbc:mysql://101.132.251.26:3306/xxl_job?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&serverTimezone=Asia/Shanghai --spring.datasource.username=root --spring.datasource.password=root"
    ports:
      - "8888:8080"
    depends_on:
      - mysql
    restart: always
  redis:
    image: redis:6.2.5
    ports:
      - "6379:6379"
    restart: always
    command: redis-server --appendonly yes --requirepass root
  elasticsearch:
    image: elasticsearch:7.12.1
    ports:
      - "9200:9200"
      - "9300:9300"
    environment:
      - "discovery.type=single-node"
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    volumes:
      - "/root/elasticsearch:/usr/share/elasticsearch/plugins"
    restart: always
  kibana:
    image: kibana:7.12.1
    links:
      - elasticsearch
    environment:
      - "ELASTICSEARCH_URL=http://elasticsearch:9200"
    ports:
      - "5601:5601"
    depends_on:
      - elasticsearch
    restart: always
  mq:
    image: rabbitmq:3.8-management
    restart: always
    ports:
      - 5672:5672
      - 15672:15672
    volumes:
      - "mq-config:/plugins"
    environment:
      - "RABBITMQ_DEFAULT_USER=itcast"
      - "RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123321"
volumes:
  mq-config: 

使用步骤

运行所有容器:

# 运行
docker-compose up -d
# 停止
docker-compose stop
# 停止并删除容器
docker-compose down
# 查看日志
docker-compose logs -f [service...]
# 查看命令
docker-compose --help

5.2 相关软件配置

创建es索引库

PUT /item
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "text_anlyzer": {
          "tokenizer": "ik_max_word",
          "filter": "py"
        },
        "completion_analyzer": {
          "tokenizer": "keyword",
          "filter": "py"
        }
      },
      "filter": {
        "py": {
          "type": "pinyin",
          "keep_full_pinyin": false,
          "keep_joined_full_pinyin": true,
          "keep_original": true,
          "limit_first_letter_length": 16,
          "remove_duplicated_term": true,
          "none_chinese_pinyin_tokenize": false
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "id":{
        "type": "keyword"
      },
      "name":{
        "type": "text",
        "analyzer": "text_anlyzer",
        "search_analyzer": "ik_smart",
        "copy_to": "all"
      },
      "image":{
        "type": "keyword",
        "index": false
      },
      "price":{
        "type": "long"
      },
      "brand":{
        "type": "keyword",
        "copy_to": "all"
      },
      "category":{
        "type": "keyword",
        "copy_to": "all"
      },
      "sold":{
        "type": "integer"
      },
      "commentCount":{
        "type": "integer"
      },
      "isAd":{
        "type": "boolean"
      },
      "all":{
        "type": "text",
        "analyzer": "text_anlyzer",
        "search_analyzer": "ik_smart"
      },
      "suggestion":{
          "type": "completion",
          "analyzer": "completion_analyzer"
      }
    }
  }
}

rabbitmq安装延迟队列 (暂不需要)

# 将mq的延迟插件拷贝至挂在目录
cp /root/rabbitmq_delayed_message_exchange-3.8.9-0199d11c.ez /var/lib/docker/volumes/root_mq-config/_data

# 进入rabbitmq容器
docker exec -it root_mq_1 bash

# 开启插件
rabbitmq-plugins enable rabbitmq_delayed_message_exchange

6. 准备持续集成软件jenkins

6.1 Jenkins环境搭建

执行docker命令安装:

docker run --name jenkins -u root -d -p 8080:8080 -p 50000:50000 -v /var/jenkins_home:/var/jenkins_home -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock jenkinsci/blueocean

管理后台初始化设置

http://服务器IP:8080/

第一次访问需要管理员密码:

docker exec -it jenkins bash

cat /var/jenkins_home/secrets/initialAdminPassword

在这里插入图片描述

解锁后 选择安装推荐的插件

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

这一步等待时间较长, 安装完成之后, 创建管理员用户:

在这里插入图片描述

安装 maven集成插件

在这里插入图片描述

安装git插件

在这里插入图片描述

6.2 Jenkins插件安装

在实现持续集成之前, 需要确保以下插件安装成功。

  • Maven Integration plugin: Maven 集成管理插件。(必装)
  • Git: Git 集成插件。(必装)
  • Gitee: Git 集成插件。(选装)

安装方法:

  1. 进入【系统管理】-【插件管理】

  2. 点击标签页的【可选插件】

    在过滤框中搜索插件名称

    在这里插入图片描述

  3. 勾选插件, 点击直接安装即可。

注意,如果上面安装正常,无需配置 如果没有安装按钮,或者安装失败 需要更改配置

在安装插件的高级配置中,修改升级站点的连接为:http://updates.jenkins.io/update-center.json 保存

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

安装完毕后重启jenkins

systemctl restart jenkins

6.3 jenkins全局配置

配置maven环境

上传maven 至 /var/jenkins_home 目录:

cp /root/apache-maven-3.3.9.zip  /var/jenkins_home
# 下载unzip命令
yum install -y unzip
# 将压缩包上传至 /usr/local/maven下 解压
unzip -o /var/jenkins_home/apache-maven-3.3.9.zip

进入【系统管理】–> 【全局工具配置】

在这里插入图片描述

  1. MAVEN配置全局设置

    在这里插入图片描述

  2. 指定JDK配置

    不用指定, 前面已安装

  3. 指定MAVEN 目录

点击新增maven 配置name: maven 配置maven地址: /var/jenkins_home/apache-maven-3.3.9

在这里插入图片描述

7 微服务持续部署

每个微服务使用的dockerfile的方式进行构建镜像后创建容器,需要在每个微服务中添加docker相关的配置

(1)修改需要部署微服务的pom文件,添加部署配置

<build>
        <!--修改app.jar-->
        <finalName>app</finalName>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
            </plugin>
            <!-- docker的maven插件,官网:https://github.com/spotify/docker-maven-plugin -->
            <plugin>
                <groupId>com.spotify</groupId>
                <artifactId>docker-maven-plugin</artifactId>
                <version>1.2.2</version>
                <configuration>
                    <!--镜像的名称 跳过上传到私有仓库-->
                    <imageName>139.196.153.42:5000/${project.artifactId}:${project.version}</imageName>
                    <!--上传到私有仓库-->
                    <!--<imageName>106.14.241.224:5000/${project.artifactId}:${project.version}</imageName>-->
                    <!--依赖一个基础镜像 带JDK 1.8-->
                    <baseImage>java:8-alpine</baseImage>
                    <!--java -jar app.jar -->
                    <entryPoint>["java", "-jar", "/${project.build.finalName}.jar"]</entryPoint>
                    <resources>
                        <resource>
                            <targetPath>/</targetPath>
                            <directory>${project.build.directory}</directory>
                            <include>${project.build.finalName}.jar</include>
                        </resource>
                    </resources>
                    <dockerHost>http://139.196.153.42:2375</dockerHost>
                </configuration>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>

7.1 基础依赖打包配置

构建基础依赖打包任务 hmall-cloud

点击【构建触发器】–【构建】–【增加构建步骤】–【调用顶层Maven目标】–【填写配置】–【保存】

clean install -Dmaven.test.skip=true

7.2 构建其他微服务

依次构建其它微服务 重点设置:

(1)build设置: clean package -DskipTests docker:build

在这里插入图片描述

(2)build执行Shell脚本:

在这里插入图片描述

docker rm -f item || true

docker run -id --name item -p 8081:8081 139.196.153.42:5000/hmall-service-item:1.0-SNAPSHOT || true

docker rmi $(docker images | grep "none" | awk '{print $3}') || true

删除item容器 || true 如果报错继续向下执行命令

创建item容器

删除旧的镜像

8 部署前端工程

前端:

在这里插入图片描述

修改前端资源 并 上传到服务器:

修改hm-mall-admin 下 index.html页面中网关的路径 改为服务器路径

在这里插入图片描述

修改hm-mall-portal / js 下 common.js中网关的路径 改为服务器路径

在这里插入图片描述

# 创建nginx容器
docker run -id --name nginx -p 80:80 -p 9001:9001 -p 9002:9002 nginx

# 将前端资源拷贝到nginx中
docker cp hm-mall-admin nginx:/
docker cp hm-mall-portal nginx:/
docker cp nginx.conf nginx:/etc/nginx/

# 重启nginx
docker restart nginx

9 基于webhook实现自动构建

(1) 此功能需要下载gitee插件

(2) 有插件后 在构建触发器中勾选Gitee webhook触发构建

在这里插入图片描述

(3)生成构建触发密码

在这里插入图片描述

(4)打开Gitee仓库,设置webhooks钩子

在这里插入图片描述

(5)将jenkins中的触发路径触发密码 写入到表单

在这里插入图片描述

(6)点击测试 查看jenkins任务是否触发,如果触发代表成功

在这里插入图片描述

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一、数据集处理 处理数据集是一个文件夹 一个文件夹处理的&#xff0c;将原网络流数据集 放入一个文件夹 处理转换成 Json文件。&#xff08;数据预处理&#xff09;然后将这些文件处理成目标文件格式 再分割成训练集和测试集。每次运行只会处理一个文件夹。 运行train.py 导入…

070:vue中provide、inject的使用方法(图文示例)

第070个 查看专栏目录: VUE 本文章目录 示例背景示例效果图示例源代码父组件代码子组件代码孙组件代码 基本使用步骤 示例背景 本教程是介绍如何在vue中使用provide和inject。在 Vue 中&#xff0c;provide 和 inject 是用于实现祖先组件向后代组件传递数据的一种方式。 在这个…

分类预测 | Matlab实现GAF-PCNN-MATT格拉姆角场和双通道PCNN融合多头注意力机制的分类预测/故障识别

分类预测 | Matlab实现GAF-PCNN-MATT格拉姆角场和双通道PCNN融合多头注意力机制的分类预测/故障识别 目录 分类预测 | Matlab实现GAF-PCNN-MATT格拉姆角场和双通道PCNN融合多头注意力机制的分类预测/故障识别分类效果基本描述程序设计参考资料 分类效果 基本描述 1.Matlab实现G…

26条prompt规则应用于大模型

1、引入动机 llm大模型在回答一些问题上表现出了惊人的能力&#xff0c;例如数学逻辑推理&#xff0c;代码生成&#xff0c;问题答复等。提词工程是和大预言模型交流的一门艺术。 大模型的返回结合和用户的指令和输入直接相关prompts是用户和大模型沟通的一种编码方式 一般地…

python计算两个DataFrame的指定两列中,相同的数据有多少

目的&#xff1a;查询数据1和数据2中&#xff0c;red与red列相同 并且blue与blue列相同的&#xff0c;情况有多少。 &#xff08;备注&#xff1a;两个数据中格式不一致&#xff0c;需要经过json提取等处理步骤&#xff09; 思路步骤&#xff1a; 1、读取数据1&#xff0c;筛选…
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