使用docker安装centos并安装mysql：使用DockerMac搭建

小君 2023-01-08 05:24:48 652

使用docker安装centos并安装mysql：使用DockerMac搭建image.pngMac顶部状态栏会出现鲸鱼图标1.2 下载完成以后，双击打开文件Docker.dmgimage.png1.3双击Docker.app启动

使用Docker（Mac）搭建 nginx/Openresty - Kafka - kafkaManager

本文默认读者已经对Docker有一定了解，且清楚使用Docker进行部署的优势。

1.安装Docker（Mac）

官网：https://docs.docker.com/docker-for-mac/install/

1.1 下载 Docker for Mac

地址：https://store.docker.com/editions/community/docker-ce-desktop-mac

1.2 下载完成以后，双击打开文件Docker.dmg

使用docker安装centos并安装mysql：使用DockerMac搭建(1)

image.png

1.3双击Docker.app启动

使用docker安装centos并安装mysql：使用DockerMac搭建(2)

Mac顶部状态栏会出现鲸鱼图标

使用docker安装centos并安装mysql：使用DockerMac搭建(3)

image.png

1.4点击鲸鱼图标可以进行设置

使用docker安装centos并安装mysql：使用DockerMac搭建(4)

1.5 Check versions

$ docker --version Docker version 18.03 build c97c6d6 $ docker-compose --version docker-compose version 1.21.2 build 8dd22a9 $ docker-machine --version docker-machine version 0.14.0 build 9ba6da9

1.6 Hello Word

1.6.1 打开命令行终端，通过运行简单的Docker映像测试您的安装工作。

$ docker run hello-world Unable to find image 'hello-world:latest' locally latest: Pulling from library/hello-world ca4f61b1923c: Pull complete Digest: sha256:ca0eeb6fb05351dfc8759c20733c91def84cb8007aa89a5bf606bc8b315b9fc7 Status: Downloaded newer image for hello-world:latest Hello from Docker! This message shows that your installation appears to be working correctly. ...

1.6.2 启动Dockerized web server

$ docker run -d -p 80:80 --name webserver nginx

1.6.3 打开浏览器，输入http://localhost/

使用docker安装centos并安装mysql：使用DockerMac搭建(5)

常用命令：

docker ps 查看正在运行的容器 docker stop停止正在运行的容器 docker start启动容器 docker ps -a查看终止状态的容器 docker rm -f webserver命令来移除正在运行的容器 docker list 列出本地镜像 docker rmi 删除的镜像 2.使用Docker安装Nginx

Docker Store 地址:https://store.docker.com/images/nginx

其实在上文中Hello World即已经安装了nginx。

2.1 拉取 image

docker pull nginx

3.2 创建Nginx容器

docker run --name mynginx -p 80:80 -v /Users/gaoguangchao/Work/opt/local/nginx/logs:/var/log/nginx -v /Users/gaoguangchao/Work/opt/local/nginx/conf.d:/etc/nginx/conf.d -v /Users/gaoguangchao/Work/opt/local/nginx/nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf:ro -v /Users/gaoguangchao/Work/opt/local/nginx/html:/etc/nginx/html -d nginx

-d 以守护进程运行(运行在后台)

--name nginx 容器名称;

-p 80:80 端口映射

-v 配置挂载路径宿主机路径:容器内的路径

关于挂载

为了能直接修改配置文件，以实现对Nginx的定制化，需要进行Docker的相关目录挂在宿主机上。
需要挂载的目录/文件：/etc/nginx/conf.d /etc/nginx/nginx.conf /etc/nginx/html
有一点尤其需要注意，当挂载的为文件而非目录时，需要注意以下两点：

a.挂载文件命令: -v 宿主机路径:容器内的路径:ro

b.宿主机需要先创建后文件，无法自动创建，反之将报错

nginx.conf 示例

#user nobody; worker_processes 1; #error_log logs/error.log; #error_log logs/error.log notice; #error_log logs/error.log info; #pid logs/nginx.pid; events { worker_connections 1024; } http { include mime.types; default_type application/octet-stream; #access_log logs/access.log main; sendfile on; #tcp_nopush on; #keepalive_timeout 0; keepalive_timeout 65; #gzip on; upstream demo { server 127.0.0.1:8080; } server { listen 80; server_name request_log; location / { root html; #index index.html index.htm; proxy_connect_timeout 3; proxy_send_timeout 30; proxy_read_timeout 30; proxy_pass http://demo; } #error_page 404 /404.html; # redirect server error pages to the static page /50x.html # error_page 500 502 503 504 /50x.html; location = /50x.html { root html; } } }

2.3 浏览器访问

使用docker安装centos并安装mysql：使用DockerMac搭建(6)

在调试过程中往往不会很顺利，这里的技巧是通过阅读error.log中的异常日志进行

2.4 配置反向代理

此处是本机启动一个 SpringBoot web server，端口为：8080，浏览器访问：http://localhost:8080/index/hello

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按照上节中nginx.conf示例中的配置方式，增加upstream、server、proxy_pass相关配置，对80端口进行监听，重启nginx容器。

docker restart mynginx

浏览器访问：http://localhost/index/hello 可以看到正常访问。

3.使用Docker安装Openresty

Openresty是在Nginx基础上做了大量的定制扩展，其安装过程和Nginx基本一致。

Docker Store 地址:https://store.docker.com/community/images/openresty/openresty

3.1 拉取 image

docker pull openresty/openresty

3.2 创建Openresty容器

docker run -d --name="openresty" -p 80:80 -v /Users/gaoguangchao/Work/opt/local/openresty/nginx.conf:/usr/local/openresty/nginx/conf/nginx.conf:ro -v /Users/gaoguangchao/Work/opt/local/openresty/logs:/usr/local/openresty/nginx/logs -v /Users/gaoguangchao/Work/opt/local/openresty/conf.d:/etc/nginx/conf.d -v /Users/gaoguangchao/Work/opt/local/openresty/html:/etc/nginx/html openresty/openresty

注意事项和安装Nginx基本一致，在此不再赘述。

4.使用Docker安装Kafka

Docker Store 地址:https://store.docker.com/community/images/spotify/kafka

4.1 拉取 image

docker pull spotify/kafka

4.2 创建Kafka容器

运行命令：

docker run -p 2181:2181 -p 9092:9092 --env ADVERTISED_HOST=`127.0.0.1` --env ADVERTISED_PORT=9092 spotify/kafka

2181为zookeeper端口，9092为kafka端口

输出启动日志：

使用docker安装centos并安装mysql：使用DockerMac搭建(8)

4.3 Check zookeeper是否启动

可以使用一些可视化客户端连接端口，进行监控，如zooInspector、Idea Zookeeper Plugin等

使用docker安装centos并安装mysql：使用DockerMac搭建(9)

zooInspector示例

使用docker安装centos并安装mysql：使用DockerMac搭建(10)

Idea Zookeeper Plugin

5.使用Docker安装Kafka Manager

Kafka Manager 是Yahoo开源的kafka监控和配置的web系统，可以进行kafka的日常监控和配置的动态修改。

Docker Store 地址:https://store.docker.com/community/images/sheepkiller/kafka-manager

5.1 拉取 image

docker pull sheepkiller/kafka-manager

5.2 创建Kafka Manager容器

运行命令：

docker run -it --rm -p 9000:9000 -e ZK_HOSTS="127.0.0.1:2181" -e APPLICATION_SECRET=letmein sheepkiller/kafka-manager

2181为上节中部署的zookeeper端口，9000为kafka-manager的web端口

输出启动日志：

使用docker安装centos并安装mysql：使用DockerMac搭建(11)

5.3 访问Kafka Manager

浏览器访问：http://localhost:9000

按照页面上的操作按钮进行kafka集群的注册，具体使用方式再次不做详细介绍。

使用docker安装centos并安装mysql：使用DockerMac搭建(12)

注册配置后的界面：

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6.Kafka消息生产与消费

6.1创建maven项目

pom依赖

<dependencies> <dependency> <groupId>org.slf4j</groupId> <artifactId>jcl-over-slf4j</artifactId> <version>${org.slf4j-version}</version> <scope>runtime</scope> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId> <artifactId>log4j-1.2-api</artifactId> <version>${log4j2-version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId> <artifactId>log4j-slf4j-impl</artifactId> <version>${log4j2-version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId> <artifactId>log4j-api</artifactId> <version>${log4j2-version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId> <artifactId>log4j-core</artifactId> <version>${log4j2-version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>com.lmax</groupId> <artifactId>disruptor</artifactId> <version>3.2.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>com.sankuai.meituan</groupId> <artifactId>scribe-log4j2</artifactId> <version>1.0.9</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> <artifactId>kafka-clients</artifactId> <version>0.10.1.0</version> </dependency> </dependencies>

6.2 增加log4j2配置

配置log4j2为能正常打印debug日志，方便进行异常排查（重要)

在resources目录下增加log4j2.xml文件

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <configuration status="WARN"> <Properties> <Property name="pattern_layout">%d %-5p (%F:%L) - %m%n</Property> <Property name="LOG_HOME">/logs</Property> </Properties> <appenders> <Console name="CONSOLE" target="SYSTEM_OUT"> <PatternLayout pattern="%d %-5p (%F:%L) - %m%n"/> </Console> </appenders> <loggers> <root level="debug" includeLocation="true"> <appender-ref ref="CONSOLE"/> </root> </loggers> </configuration>

关于log4j2的使用，有兴趣的可以了解：Log4j1升级Log4j2实战

6.3 创建生产者示例

package com.moko.kafka; import org.apache.kafka.clients.producer.*; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import java.util.Properties; public class MokoProducer extends Thread { private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(MokoProducer.class); private final KafkaProducer<String String> producer; private final String topic; private final boolean isAsync; public MokoProducer(String topic boolean isAsync) { Properties properties = new Properties(); properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG "78c4f4a0f989:9092");//broker 集群地址 properties.put(ProducerConfig.CLIENT_ID_CONFIG "MokoProducer");//自定义客户端id properties.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG "all"); properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");//key 序列号方式 properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");//value 序列号方式 this.producer = new KafkaProducer<String String>(properties); this.topic = topic; this.isAsync = isAsync; } @Override public void run() { int seq = 0; while (true) { String msg = "Msg: " seq; if (isAsync) {//异步 producer.send(new ProducerRecord<String String>(this.topic msg)); } else {//同步 producer.send(new ProducerRecord<String String>(this.topic msg) new MsgProducerCallback(msg)); } seq ; try { Thread.sleep(1000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } } /** * 消息发送后的回调函数 */ class MsgProducerCallback implements Callback { private final String msg; public MsgProducerCallback(String msg) { this.msg = msg; } public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata Exception e) { if (recordMetadata != null) { LOGGER.info(msg " be sended to partition no : " recordMetadata.partition()); } else { LOGGER.info("recordMetadata is null"); } if (e != null) e.printStackTrace(); } } public static void main(String args[]) { new MokoProducer("access-log" false).start();//开始发送消息 } }

简单运行后，打印日志如下：

使用docker安装centos并安装mysql：使用DockerMac搭建(14)

6.4 创建消费者示例

package com.moko.kafka; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord; import org.apache.kafka.clients.consumer.Consumerrecords; import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import java.util.Arrays; import java.util.Properties; public class MokoCustomer { private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(MokoCustomer.class); public static void main(String args[]) throws Exception { String topicName = "access-log"; Properties props = new Properties(); KafkaConsumer<String String> consumer = getKafkaConsumer(props); consumer.subscribe(Arrays.asList(topicName)); while (true) { ConsumerRecords<String String> records = consumer.poll(100); if (!records.isEmpty()) { LOGGER.info("========================="); } for (ConsumerRecord<String String> record : records) { LOGGER.info(record.value()); } } } private static KafkaConsumer<String String> getKafkaConsumer(Properties props) { props.put("bootstrap.servers" "172.18.153.41:9092"); props.put("group.id" "group-1"); props.put("enable.auto.commit" "true"); props.put("auto.commit.interval.ms" "1000"); props.put("session.timeout.ms" "30000"); props.put("key.deserializer" "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); props.put("value.deserializer" "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); return new KafkaConsumer<String String>(props); } }

简单运行后，打印日志如下：

使用docker安装centos并安装mysql：使用DockerMac搭建(15)