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Cxx0822
2025-12-16 10:41:54 +08:00
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242
docs/DevOps/Docker.md
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@@ -1,3 +1,7 @@
---
isGreat: true
---
# 一、Docker简介
## 1.1 基础概念
### 1.1.1 Docker概念
@@ -31,10 +35,6 @@
  最常使用的 Registry 公开服务是官方的 [Docker Hub](https://hub.docker.com/)，这也是默认的 Registry。
# 二、Docker安装
## 2.1 环境
  Ubuntu20.04
## 2.2 安装
1. 安装依赖
```bash
@@ -71,6 +71,11 @@ sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/li
sudo apt-get install docker-ce
```
::: tip
也可以通过sudo apt install docker.io安装Ubuntu指定版本的docker
docker-ce是官方仓库，docker.io是Ubuntu仓库
:::
5. 配置Docker镜像服务
  1️⃣登录阿里云账号，在**容器镜像服务->镜像工具->镜像加速器**中找到**加速器地址**。
@@ -82,6 +87,10 @@ sudo apt-get install docker-ce
}
```
::: tip
或者使用1ms.docker作为Docker镜像源： "https://docker.1ms.run"
:::
  3️⃣执行命令：
```bash
@@ -135,10 +144,229 @@ sudo systemctl restart docker
| | 查看容器详情 | `docker inspect mynginx` |
# 五、Docker Compose
## 5.1 安装
1. 从Github官网下载[Docker Compose](https://github.com/docker/compose)相应版本
2. 将文件保存至/usr/local/bin/docker-compose可执行目录
3. 赋予执行权限：
```bash
sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
```
# 六、Docker实战
  [Docker-完整项目的部署(保姆级教学)_docker部署-CSDN博客](https://blog.csdn.net/qq_71654538/article/details/136520075)
4. 验证安装：
```bash
docker compose version
```
# 七、参考资料
::: tip
也可以通过sudo apt-get install docker-compose-plugin安装Ubuntu指定版本
:::
## 5.2 YAML文件
```yaml
version: '3.8'
services:
# Spring Boot 后端服务
backend:
container_name: springboot-backend
image: springboot-app:latest
restart: unless-stopped
# 添加 host.docker.internal 映射
extra_hosts:
- "host.docker.internal:host-gateway"
# 环境变量配置
environment:
- SERVER_PORT=8080
# 端口映射（前面为宿主机端口，后面为容器端口）
ports:
- "8080:8080"
# 数据卷挂载（前面为宿主机目录，后面为容器目录）
volumes:
- ./backend/logs:/app/logs
# 健康检查
healthcheck:
test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost:8080/actuator/health"]
interval: 30s
timeout: 5s
retries: 3
start_period: 20s
# 网络配置
networks:
- app-network
# 资源限制
deploy:
resources:
limits:
memory: 1G
cpus: '1.0'
reservations:
memory: 512M
cpus: '0.5'
# Vue3 Vite 前端服务
frontend:
container_name: vue-frontend
image: vue-app:latest
restart: unless-stopped
# 添加 host.docker.internal 映射
extra_hosts:
- "host.docker.internal:host-gateway"
# 端口映射
ports:
- "80:80"
# 依赖后端
depends_on:
backend:
condition: service_healthy
# 网络
networks:
- app-network
# 资源限制
deploy:
resources:
limits:
memory: 512M
cpus: '0.5'
reservations:
memory: 256M
cpus: '0.25'
# 网络定义
networks:
app-network:
driver: bridge
```
## 5.3 命令
```bash
# 1. 启动服务
docker compose up -d
# 2. 查看服务状态
docker compose ps
# 3. 查看日志
docker compose logs -f
# 4. 进入容器
docker compose exec backend bash
# 5. 停止服务
docker compose down
# 6. 重启服务
docker compose restart
# 7. 查看配置
docker compose config
# 8. 构建镜像
docker compose build
# 9. 执行命令
docker compose exec backend ls -la
# 10. 清理资源
docker compose down -v
docker system prune -f
```
# 六、Dockerfile
  Dockerfile 是用来构建 Docker 镜像的文本文件，包含了一系列构建指令，可以自动化地创建包含应用及其运行环境的镜像。
  基本结构：
```
# 基础镜像
FROM 镜像名:标签
# 维护者信息
LABEL maintainer="name@email.com"
# 设置工作目录
WORKDIR /app
# 复制文件
COPY 源路径 目标路径
# 执行命令
RUN 命令
# 暴露端口
EXPOSE 端口
# 容器启动命令
CMD ["可执行文件", "参数1", "参数2"]
```
  典型示例
::: code-group
```dockerfile [nginx]
FROM nginx:1.27.0
COPY dist/ /usr/share/nginx/html/
COPY nginx.conf /etc/nginx/conf.d/default.conf
RUN ln -sf /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime
RUN echo 'Asia/Shanghai' > /etc/timezone
```
```dockerfile [SpringBoot]
FROM openjdk:11-jdk
ARG JAR_FILE=target/*.jar
COPY $JAR_FILE app.jar
RUN ln -sf /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime
RUN echo 'Asia/Shanghai' > /etc/timezone
ENTRYPOINT java $JAVA_TOOL_OPTIONS -jar /app.jar $0 $@
```
```dockerfile [FastApi]
FROM python:3.12-slim
WORKDIR /app
RUN ln -sf /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime
RUN echo 'Asia/Shanghai' > /etc/timezone
COPY ./packages /app/packages
COPY requirements.txt /app/
RUN pip install --no-cache-dir --no-index --find-links=/app/packages -r requirements.txt
COPY . /app/
EXPOSE 8082
CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8082"]
```
```dockerfile [dotnet]
FROM mcr.microsoft.com/dotnet/runtime-deps:8.0-alpine
WORKDIR /app
COPY publish/ .
RUN chmod +x EMMessageHubServer
EXPOSE 5000
EXPOSE 14040
ENTRYPOINT ["./EMMessageHubServer"]
```
:::
# 七、Docker开发流程
1. 编写业务代码
2. 编译打包项目工程
3. 编写Dockerfile文件
4. 根据Dockerfile文件和项目打包代码创建Docker镜像（标注镜像名称和版本）
5. 编写Docker Compose文件
6. 执行Docker Compose启动命令
7. 查看Docker Container状态
# 八、参考资料
1. [Docker — 从入门到实践](https://github.com/yeasy/docker_practice?tab=readme-ov-file)
2. [Docker完整项目的部署](https://blog.csdn.net/qq_71654538/article/details/136520075)

18
docs/DevOps/ElasticSearch.md
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@@ -1,6 +1,7 @@
## 一、基础概念
# 一、基础概念
  Elasticsearch（简称 ES）是一款开源的分布式全文搜索引擎，基于 Lucene 核心构建，提供了 RESTful API 接口、高可用、高扩展的分布式数据存储与检索能力，广泛应用于日志分析、全文检索、监控告警、数据可视化等场景。
## 二、Docker部署
# 二、Docker部署
```yml
services:
elasticsearch:
@@ -54,28 +55,27 @@ volumes:
  ELASTIC_PASSWORD和KIBANA_PASSWORD可以通过.env配置文件设置。
  启动时，elasticsearch可能会提示elasticsearch-data文件夹权限问题，目前解决方案为将其权限设置为777。
## 三、简单使用
### 3.1 安装插件
# 三、简单使用
## 3.1 安装插件
  启动成功后，需要安装elasticsearch的分词插件analysis-ik。
  进入Docker容器，输入指令：
```cmd
```bash
bin/elasticsearch-plugin install https://get.infini.cloud/elasticsearch/analysis-ik/8.12.0
```
  注意版本要匹配。https://github.com/infinilabs/analysis-ik/releases/tag/Latest
  安装完成后，重启容器。
### 3.2 更改密码
## 3.2 更改密码
  启动成功后，需要更改elasticsearch的账号密码（不知道为啥docker-compose文件设置的密码不行，可能是容器初始化后又重置了）。
  进入Docker容器，输入指令：
```cmd
```bash
bin/elasticsearch-setup-passwords interactive
```
  根据提示输入相应的账号密码。
### 3.3 新建索引
## 3.3 新建索引
1. 打开Elastic控制台，选择Management->Dev Tools，输入语句新建索引。
2. 选择Management->Stack Management->Data Views，选择Create data view新建数据视图。
3. 输入name、index pattern（刚才新建的索引）和Timestamp信息，保存数据视图。

26
docs/DevOps/OpenObserve.md
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@@ -1,8 +1,8 @@
## 一、基础概念
### 1.1 Fluent Bit
# 一、基础概念
## 1.1 Fluent Bit
  [Fluent Bit](https://fluentbit.io/)​​ 是一个开源的、轻量级、高性能的日志处理器和转发器。Fluent Bit 的核心任务是：​​**从各种来源收集日志、指标和追踪数据，进行处理和过滤，然后将其发送到一个或多个目的地。​**
#### 1.1.1 特点
### 1.1.1 特点
1. 极致的轻量级​
Fluent Bit 是用 C 语言编写的，运行时内存占用极低（通常只有几百 KB），CPU 使用率也非常低。这使得它成为在资源受限环境（如边缘计算、IoT 设备、容器侧车）中运行的理想选择。
2. 高性能​
@@ -10,7 +10,7 @@ Fluent Bit 是用 C 语言编写的，运行时内存占用极低（通常只有
3. 可插拔架构​
Fluent Bit 的功能通过“插件”来扩展。
#### 1.1.2 插件类型
### 1.1.2 插件类型
1. ​​Input（输入）​​
定义数据来源，例如从文件、标准输入、TCP/UDP、系统指标（CPU/内存）、Docker 容器、Windows 事件日志等收集数据。
2. Filter（过滤器）​​
@@ -18,7 +18,7 @@ Fluent Bit 的功能通过“插件”来扩展。
3. Output（输出）​​
定义数据目的地，例如 Elasticsearch、Splunk、Kafka、Datadog、Loki、S3、另一个 Fluentd/Fluent Bit 实例等。
#### 1.1.3 核心架构与数据流
### 1.1.3 核心架构与数据流
1. Input（输入）​
一个或多个输入插件持续地从数据源收集数据。每条数据被读入后，会带上时间戳和标签等信息，被包装成一个内部的事件记录。
2. ​​Parser（解析器）​
@@ -32,11 +32,11 @@ Fluent Bit 的功能通过“插件”来扩展。
6. ​​Output（输出）
最终，输出插件将处理好的数据发送到配置的目的地。
### 1.2 OpenObserve
## 1.2 OpenObserve
  [OpenObserve](https://openobserve.ai/)​​ 是一个开源的、云原生的可观测性数据平台，旨在处理日志、指标、追踪和性能数据。它的目标是成为 ​​Elasticsearch/Logstash/Kibana (ELK)​​、​​Grafana Loki​​ 和 ​​Datadog​​ 等流行解决方案的​​更简单、更经济高效、更高性能​​的替代品。
  OpenObserve 是一个“一体化”的平台，你可以将所有的可观测性数据（日志、指标、追踪）都发送到它这里，然后通过统一的界面进行搜索、分析和可视化。
## 二、Docker部署
# 二、Docker部署
```yml
services:
fluent-bit:
@@ -106,14 +106,14 @@ volumes:
  INPUT为日志输入源，监听24422端口。
  OUTPUT为日志输出源，将日志发送到openobserve中（这里使用的是容器名称），URI表示openobserve接收数据的api路径，default/default表示组织名称/流名称，可以更改为其他的名称。_json表示以json的格式。
## 三、简单使用
### 3.1 配置数据流
# 三、简单使用
## 3.1 配置数据流
  打开控制台，选择数据流->添加数据流，输入fluent bit配置文件中的流名称，选择数据流类型为Logs。
  在新添加的数据流中，点击查看，跳转到日志页面即可看到上次的日志信息。
  如果没有日志请检查FluentBit容器日志是否有错误，正确的应该会有上传成功的提示。
![暂无图片](https://cxx0822.iepose.cn/rustfs/blog/a2cfe735a9245758daf6ea36a4c82f04.png '配置数据流.png')
### 3.2 配置邮件告警
## 3.2 配置邮件告警
  首先需要配置模板和邮箱地址。
  修改docker-compose.yml文件，添加邮件服务器：
```yml
@@ -177,7 +177,7 @@ openobserve:
  通知后静默：触发告警并发送通知后，系统暂时停止重复通知的时间。
  也可以设置为实时告警，即当告警发生时就立即触发，不会有周期和频率参数设置。
### 3.3 配置WebHook
## 3.3 配置WebHook
  首先配置模板和WebHook地址。
  打开控制台，选择右上角的设置按钮，选择模板->添加模板->Web Hook，填写Body:
```json
@@ -194,7 +194,7 @@ openobserve:
  这里可以使用企业微信的群消息推送功能，添加成功后，会提供一个WebHook地址。也可以自定义一个WebHook接收地址。
  配置完模板和地址后，选择告警->添加告警，选择通知到刚才的WebHook地址即可。
### 3.4 通过API获取日志信息
## 3.4 通过API获取日志信息
  通过http://ip:5080/swagger/index.html#/ 即可访问OpenobserveAPI接口。
  例如要获取日志，可以使用/api/{origin_id}/_search的接口：
```cmd
@@ -216,7 +216,7 @@ curl -X 'POST' \
  注意这里要加上Basic auth认证，并提供username和password。
![暂无图片](https://cxx0822.iepose.cn/rustfs/blog/d29ddbd369e32cb7c2770464e8d0a142.png 'API查看日志.png')
## 四、自定义日志告警服务
# 四、自定义日志告警服务
![暂无图片](https://cxx0822.iepose.cn/rustfs/blog/74d5efdb80f506395b81988258433d9d.png '日志框架.png')
  基本原理为通过提供一个HTTP的API接口，当Openobserver触发告警时，调用该接口，并传入当前的alert_name和timestamp，然后根据timestamp和Openobserver提供的API接口去查询最近一段时间内的所有日志信息，并存储到SqLite数据库中。同时也可以选择是否同步推送到企业微信和邮箱。
  最后也需要提供一个查询历史日志告警信息的接口，并可视化显示，方便运维和开发查看。