最简单的mall在Linux下部署方式,使用两个docker-compse脚本就可以完成部署。第一个脚本用于部署mall运行所依赖的服务(mysql、redis、nginx、rabbitmq、elasticsearch、kibana、mongo),第二个脚本用于部署mall中的应用(mall-admin、mall-search、mall-portal)。
具体参考:开发者必备Docker命令
具体参考:使用Docker Compose部署SpringBoot应用
CenterOS7.6版本,推荐4G以上内存
需要打包mall-admin、mall-search、mall-portal的docker镜像,具体参考:使用Maven插件为SpringBoot应用构建Docker镜像
docker pull mysql:5.7
docker pull redis:3.2
docker pull nginx:1.10
docker pull rabbitmq:3.7.15-management
docker pull elasticsearch:6.4.0
docker pull kibana:6.4.0
docker pull mongo:3.2
# 改变设置
sysctl -w vm.max_map_count=262144
# 使之立即生效
sysctl -p
# 创建目录
mkdir /mydata/elasticsearch/data/
# 创建并改变该目录权限
chmod 777 /mydata/elasticsearch/data
需要拷贝nginx配置文件,否则挂载时会因为没有配置文件而启动失败。
# 创建目录之后将nginx.conf文件上传到该目录下面
mkdir /mydata/nginx/
将该文件上传的linux服务器上,执行docker-compose up命令即可启动mall所依赖的所有服务。
version: '3'
services:
mysql:
image: mysql:5.7
container_name: mysql
command: mysqld --character-set-server=utf8mb4 --collation-server=utf8mb4_unicode_ci
restart: always
environment:
MYSQL_ROOT_PASSWORD: root #设置root帐号密码
ports:
- 3306:3306
volumes:
- /mydata/mysql/data/db:/var/lib/mysql #数据文件挂载
- /mydata/mysql/data/conf:/etc/mysql/conf.d #配置文件挂载
- /mydata/mysql/log:/var/log/mysql #日志文件挂载
redis:
image: redis:3.2
container_name: redis
command: redis-server --appendonly yes
volumes:
- /mydata/redis/data:/data #数据文件挂载
ports:
- 6379:6379
nginx:
image: nginx:1.10
container_name: nginx
volumes:
- /mydata/nginx/nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf #配置文件挂载
- /mydata/nginx/html:/usr/share/nginx/html #静态资源根目录挂载
- /mydata/nginx/log:/var/log/nginx #日志文件挂载
ports:
- 80:80
rabbitmq:
image: rabbitmq:3.7.15-management
container_name: rabbitmq
volumes:
- /mydata/rabbitmq/data:/var/lib/rabbitmq #数据文件挂载
- /mydata/rabbitmq/log:/var/log/rabbitmq #日志文件挂载
ports:
- 5672:5672
- 15672:15672
elasticsearch:
image: elasticsearch:6.4.0
container_name: elasticsearch
environment:
- "cluster.name=elasticsearch" #设置集群名称为elasticsearch
- "discovery.type=single-node" #以单一节点模式启动
- "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" #设置使用jvm内存大小
volumes:
- /mydata/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins #插件文件挂载
- /mydata/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data #数据文件挂载
ports:
- 9200:9200
kibana:
image: kibana:6.4.0
container_name: kibana
links:
- elasticsearch:es #可以用es这个域名访问elasticsearch服务
depends_on:
- elasticsearch #kibana在elasticsearch启动之后再启动
environment:
- "elasticsearch.hosts=http://es:9200" #设置访问elasticsearch的地址
ports:
- 5601:5601
mongo:
image: mongo:3.2
container_name: mongo
volumes:
- /mydata/mongo/db:/data/db #数据文件挂载
ports:
- 27017:27017
上传完后在当前目录下执行如下命令:
docker-compose -f docker-compose-env.yml up -d
当所有依赖服务启动完成后,需要对以下服务进行一些设置。
需要创建mall数据库并创建一个可以远程访问的对象reader。
docker cp /mydata/mall.sql mysql:/
#进入mysql容器
docker exec -it mysql /bin/bash
#连接到mysql服务
mysql -uroot -proot --default-character-set=utf8
#创建远程访问用户
grant all privileges on *.* to 'reader' @'%' identified by '123456';
#创建mall数据库
create database mall character set utf8;
#使用mall数据库
use mall;
#导入mall.sql脚本
source /mall.sql;
需要安装中文分词器IKAnalyzer,并重新启动。
docker exec -it elasticsearch /bin/bash
#此命令需要在容器中运行
elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v6.4.0/elasticsearch-analysis-ik-6.4.0.zip
docker restart elasticsearch
需要创建一个mall用户并设置虚拟host为/mall。
将该文件上传的linux服务器上,执行docker-compose up命令即可启动mall所有的应用。
version: '3'
services:
mall-admin:
image: mall/mall-admin:1.0-SNAPSHOT
container_name: mall-admin
ports:
- 8080:8080
external_links:
- mysql:db #可以用db这个域名访问mysql服务
mall-search:
image: mall/mall-search:1.0-SNAPSHOT
container_name: mall-search
ports:
- 8081:8081
external_links:
- elasticsearch:es #可以用es这个域名访问elasticsearch服务
- mysql:db #可以用db这个域名访问mysql服务
mall-portal:
image: mall/mall-portal:1.0-SNAPSHOT
container_name: mall-portal
ports:
- 8085:8085
external_links:
- redis:redis #可以用redis这个域名访问redis服务
- mongo:mongo #可以用mongo这个域名访问mongo服务
- mysql:db #可以用db这个域名访问mysql服务
- rabbitmq:rabbit #可以用rabbit这个域名访问rabbitmq服务
上传完后在当前目录下执行如下命令:
docker-compose -f docker-compose-app.yml up -d
systemctl stop firewalld