【2020-03-02】Docker 基本命令，基本操作，常用应用的部署

蔚落 2023-07-11 08:53 14阅读 0赞

**Docker 使用**

*  使用阿里云镜像加速服务

sudo mkdir -p /etc/docker

sudo tee /etc/docker/daemon.json <<-'EOF' \{ "registry-mirrors": \["https://6o89qzug.mirror.aliyuncs.com"\] \} EOF

sudo systemctl daemon-reload

sudo systemctl restart docker

**docker 基本命令**

*  启动docker

systemctl start docker

*  查看镜像

docker images

*  搜索镜像

docker search

*  删除镜像

docker rmi mysql:8.0.16

*  拉取镜像

docker pull redis

**docker 容器基本操作**

*  docker run -it --name=cl mysql:8 /bin/bash

\-i: 一直运行

\-t： 终端

\-d：后台（守护）运行容器

*  docker exec -it mysql /bin/bash 进入容器内部
 *  docker ps 查看正在运行的容器
 *  docker ps -a 查看所有的容器
 *  docker start mysql 启动容器
 *  docker stop mysql 停止容器
 *  docker rm mysql 删除容器（容器关闭后才能删除）

*  docker 容器设置自启动

docker update --restart no mysql

docker update \--restart=always mysql

**docker 容器的数据卷**

数据卷：宿主机的一个目录或文件

数据卷的作用：

*  数据持久化，数据同步
 *  一个数据卷可以被多个容器同时挂载
 *  一个容器可以挂载多个数据卷

*  配置数据卷
    
     *  docker run ... -v 宿主机目录(文件):容器内目录(文件）
     *  注意事项：
        
         *  目录必须是绝对路径
         *  如果目录不存在，会自动创建
         *  可以挂载多个数据卷
 *  数据卷容器
    
     *  创建一个容器，挂载一个目录，让其他容易继承自该容器（--volume-from）
     *  通过简单方式实现数据卷配置

多容器进行数据交换：

1、多个容器挂载同一个数据卷

2、数据卷容器

**docker 常用应用部署**

*  docker + mysql

启动mysql

docker run -di --name=mysql -p 3306:3306 \\

\-v $PWD/conf:/etc/mysql/conf.d \\

\-v $PWD/logs:/logs \\

\-v $PWD/data:/var/lib/mysql \\

\-e MYSQL\_ROOT\_PASSWORD=mima \\ mysql

安装mysql 8

docker pull mysql

此时，用navicat for mysql连接mysql发现报错：Client does not support authentication protocol requested  by server。。

解决方案：

进入容器：

docker exec -it mysql /bin/bash

进入mysql：

mysql -uroot -p

授权：

mysql> GRANT ALL ON \*.\* TO 'root'@'%';

刷新权限：

mysql> flush privileges;

更新加密规则：

mysql> ALTER USER 'root'@'localhost' IDENTIFIED BY 'mima' PASSWORD EXPIRE NEVER;

更新root用户密码：

mysql> ALTER USER 'root'@'%' IDENTIFIED WITH mysql\_native\_password BY 'mima';

刷新权限：

mysql> flush privileges;

*  docker + Zookeeper

下载Zookeeper镜像

docker pull zookeeper

启动容器并添加映射

docker run --privileged=true -d --name zookeeper --publish 2181:2181 -d zookeeper:latest

*  docker +  redis mongo es  rabbitmq

启动redis

docker run -di --name=redis -p 6379:6379 redis

启动mongo

docker run -di --name=mongo -p 27017:27017 mongo

启动logstash

logstash -e 'input \{ stdin \{ \} \} output \{ stdout \{\} \}'

启动 elasticsearch

1修改配置

docker exec -it tensquare\_elasticsearch /bin/bash   （/usr/share/elasticsearch）

docker cp tensquare\_elasticsearch:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml /usr/share/elasticsearch.yml

vi /usr/share/elasticsearch.yml

\# transport.host: 0.0.0.0  (把此行的注释去掉)

2启动

**docker run -di --name=elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 -v /usr/share/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml elasticsearch:5.6.8**

3启动报错

修改宿主机配置

vim  /etc/security/limits.conf ，追加内容

\* soft nofile 65536   \# nofile是单个进程允许打开的最大文件个数 soft nofile 是软限制 hard nofile是硬限制

\* hard nofile 65536

vim /etc/sysctl.conf  ，追加内容

vm.max\_map\_count=655360

执行，修改参数后立即生效

sysctl ‐p

4添加ik分词器

docker cp ik elasticsearch:/usr/share/elasticsearch/plugins

5重启

docker restart elasticsearch

启动 es head

docker run -di --name=head -p 9100:9100 mobz/elasticsearch-head:5

docker安装Kibana

1、

docker run -it -d -e ELASTICSEARCH\_URL=[http://127.0.0.1:9200][http_127.0.0.1_9200]  --name kibana --network=container:elasticsearch kibana:7.4.1

2、

测试  [http://192.168.2.131:5601][http_192.168.2.131_5601]

启动rabbitmq

创建容器，rabbitmq需要有映射以下端口: 5671 5672 4369 15671 15672 25672

docker run -di --name=tensquare\_rabbitmq -p 5671:5671 -p 5672:5672 -p 4369:4369 -p 15671:15671 -p 15672:15672 -p 25672:25672 rabbitmq:management

*  使用 logstash 将 MySQL 数据导入 Elasticsearch

logstash -e 'input \{ stdin \{ \} \} output \{ stdout \{\} \}'

\-e 执行

logstash -f ../mysqletc/mysql.conf

\--config 或 -f 配置文件，后跟参数类型可以是一个字符串的配置或全路径文件名或全路径 路径(如：/etc/logstash.d/，logstash会自动读取/etc/logstash.d/目录下所有\*.conf 的文 本文件，然后在自己内存里拼接成一个完整的大配置文件再去执行)

（1）在logstash-5.6.8安装目录下创建文件夹mysqletc （名称随意）

（2）文件夹下创建mysql.conf （名称随意） ，内容如下：

input \{

jdbc \{

\# mysql jdbc connection string to our backup databse

jdbc\_connection\_string => "jdbc:mysql://192.168.2.130:3306/tensquare\_article"

\# the user we wish to excute our statement as

jdbc\_user => "root"

jdbc\_password => "mima"

\# the path to our downloaded jdbc driver

jdbc\_driver\_library => "D:\\scf\\logstash-5.6.8\\mysqletcmysql-connector-java-5.1.46.jar"

\# the name of the driver class for mysql

jdbc\_driver\_class => "com.mysql.jdbc.Driver"

jdbc\_paging\_enabled => "true"

jdbc\_page\_size => "50"

\#以下对应着要执行的sql的绝对路径。

\#statement\_filepath => ""

statement => "SELECT id, title, content, state FROM tb\_article"

\#定时字段 各字段含义（由左至右）分、时、天、月、年，全部为\*默认含义为每分钟都更新（测试结果，不同的话请留言指出）

schedule => "\* \* \* \* \*"

output \{

elasticsearch \{

\#ESIP地址与端口

hosts => "127.0.0.1:9200"

\#ES索引名称（自己定义的）

index => "tensquare\_article"

\#自增ID编号

document\_id => "%\{id\}"

document\_type => "article"

stdout \{

\#以JSON格式输出

codec => json\_lines

**dockerfile**

FROM

run

docker build -t

systemctl stop firewalld.service   关闭防火墙

SpringDataRedis 使用说明

stringRedisTemplate.opsForValue().set("test", "100",60\*10,TimeUnit.SECONDS);//向redis里存入数据和设置缓存时间

stringRedisTemplate.opsForValue().get("test")//根据key获取缓存中的val

stringRedisTemplate.boundValueOps("test").increment(-1);//val做-1操作

stringRedisTemplate.boundValueOps("test").increment(1);//val +1

stringRedisTemplate.getExpire("test")//根据key获取过期时间

stringRedisTemplate.getExpire("test",TimeUnit.SECONDS)//根据key获取过期时间并换算成指定单位

stringRedisTemplate.delete("test");//根据key删除缓存

stringRedisTemplate.hasKey("546545");//检查key是否存在，返回boolean值

stringRedisTemplate.expire("red\_123",1000 , TimeUnit.MILLISECONDS);//设置过期时间

stringRedisTemplate.opsForSet().add("red\_123", "1","2","3");//向指定key中存放set集合

stringRedisTemplate.opsForSet().isMember("red\_123", "1")//根据key查看集合中是否存在指定数据

stringRedisTemplate.opsForSet().members("red\_123");//根据key获取set集合

[http_127.0.0.1_9200]: http://127.0.0.1:9200/
[http_192.168.2.131_5601]: http://192.168.2.131:5601/

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