在發(fā)布了一篇手把手帶領(lǐng)讀者在華為云服務(wù)器搭建后端程序員無(wú)人不知的瑞吉外賣(mài)項(xiàng)目，效果良好，很多粉絲給我反饋還想學(xué)習(xí)別的項(xiàng)目以及其它軟件的服務(wù)器部署，這不馬上給大家安排上！

首先我來(lái)說(shuō)下這幾天的服務(wù)器使用測(cè)評(píng)之后

服務(wù)器強(qiáng)大性能與高可靠性的詳細(xì)介紹：

隨著云計(jì)算技術(shù)的發(fā)展，越來(lái)越多的企業(yè)和個(gè)人開(kāi)始將自己的業(yè)務(wù)遷移到云上。在選擇云服務(wù)提供商時(shí)，穩(wěn)定性、性能和可靠性是最重要的考慮因素之一。在這方面，F(xiàn)lexus 云服務(wù)器 X 無(wú)疑是一個(gè)令人印象深刻的選擇。

Flexus 云服務(wù)器 X 是華為云服務(wù)器系列中的高性能型號(hào)，專(zhuān)為那些對(duì)計(jì)算資源有高要求的企業(yè)和個(gè)人用戶(hù)而設(shè)計(jì)。它能夠提供強(qiáng)大的計(jì)算能力和卓越的性能，為用戶(hù)的應(yīng)用和服務(wù)提供穩(wěn)定可靠的基礎(chǔ)設(shè)施支持。

首先，F(xiàn)lexus 云服務(wù)器 X 配備了強(qiáng)大的處理器和內(nèi)存組合，以應(yīng)對(duì)各種復(fù)雜的計(jì)算任務(wù)。它采用最新的英特爾至強(qiáng)處理器，具有多核心架構(gòu)和高頻率運(yùn)行，可以處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)計(jì)算和處理工作負(fù)載。此外，服務(wù)器配置可靈活擴(kuò)展，滿(mǎn)足不同業(yè)務(wù)需求。

其次，F(xiàn)lexus 云服務(wù)器 X 在網(wǎng)絡(luò)性能方面表現(xiàn)出色。它支持高帶寬和低延遲的網(wǎng)絡(luò)連接，確保數(shù)據(jù)傳輸速度快而穩(wěn)定。無(wú)論是處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，還是提供實(shí)時(shí)的在線(xiàn)服務(wù)，都能夠保持卓越的網(wǎng)絡(luò)性能，提供流暢的用戶(hù)體驗(yàn)。

另外，F(xiàn)lexus 云服務(wù)器 X 還注重?cái)?shù)據(jù)安全和可靠性。它采用了多層次的安全措施，包括網(wǎng)絡(luò)隔離、防火墻保護(hù)等，保證用戶(hù)的數(shù)據(jù)得到有效的保護(hù)。同時(shí)，服務(wù)器硬件以及網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施采用冗余設(shè)計(jì)，確保在任何意外情況下都能保持高可用性和可靠性。

最后，華為云作為全球領(lǐng)先的云服務(wù)提供商，為 Flexus 云服務(wù)器 X 提供了一系列完善的支持和服務(wù)。用戶(hù)可以享受到 24 小時(shí)不間斷的技術(shù)支持，以及靈活的付費(fèi)方式和計(jì)量方式，根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行彈性擴(kuò)容和調(diào)整。

總而言之，F(xiàn)lexus 云服務(wù)器 X 是一款非常強(qiáng)大而可靠的云計(jì)算解決方案。無(wú)論是大型企業(yè)還是個(gè)人開(kāi)發(fā)者，都可以借助它提供的高性能和穩(wěn)定性，快速構(gòu)建和部署應(yīng)用。如果你正在尋找一臺(tái)可靠、性能卓越的云服務(wù)器，F(xiàn)lexus 云服務(wù)器 X 將是一個(gè)值得考慮的選擇。

對(duì)比一下其它云服務(wù)商提供的計(jì)算機(jī)性能及價(jià)格，大家應(yīng)該選擇誰(shuí)就不用我多說(shuō)了吧(*^▽^*)

Flexus云服務(wù)器X實(shí)例-華為云

華為 Flexus 云服務(wù)器 X 實(shí)例 購(gòu)買(mǎi)流程

感謝華為大哥的優(yōu)惠券

用優(yōu)惠券之后 0 元，再次感謝！歡迎大家購(gòu)買(mǎi)一個(gè)，動(dòng)手跟我一起試試

1.購(gòu)買(mǎi) Flexus 云服務(wù)器 X 實(shí)例后，第一次使用需要重置密碼并妥善保管喲！

1.配置安全組

訪(fǎng)問(wèn)應(yīng)用需開(kāi)通 8888 端口、訪(fǎng)問(wèn) MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)需開(kāi)通 3306 端口等

向大家簡(jiǎn)單介紹一下本次部署的幾個(gè)微服務(wù)中間件：

這些中間件都是學(xué)習(xí)微服務(wù)離不開(kāi)的

第一個(gè)是我們最?lèi)?ài)的 Docker：微服務(wù)02 Docker RabbitMQ SpringAMQP_rabbitmq 鏡像倉(cāng)庫(kù)-CSDN博客

因?yàn)楸酒饕獪y(cè)試服務(wù)器，如果不了解的朋友可以看我的這篇博客，就不再一一贅述！

寶塔安裝 Docker 直接點(diǎn)擊左側(cè)的 Docker 就會(huì)提示你，讓你下載

docker 安裝 rabbitmq 在線(xiàn)拉取： docker pull rabbitmq:3-management 執(zhí)行下面的命令來(lái)運(yùn)行 MQ 容器： docker run -e RABBITMQ_DEFAULT_USER=‘mq 賬號(hào)’ -e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=‘密碼’ --name mq --hostname mq1 -p 15672:15672 -p 5672:5672 -d rabbitmq:3-management firewall-cmd --add-port=3306/tcp --permanent # --add-port=3306/tcp 表示放行 3306 端口的 tcp 訪(fǎng)問(wèn)，--permanent 表示永久生效firewall-cmd --reload # 重新載入防火墻規(guī)則使其生效 開(kāi)放安全組以及防火墻端口 后面我就不再贅述嘍

部署單點(diǎn) elasticsearch

1.1.1.創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)

因?yàn)槲覀冞€需要部署 kibana 容器，因此需要讓 es 和 kibana 容器互聯(lián)。這里先創(chuàng)建一個(gè)網(wǎng)絡(luò)：

docker network create es-net

1.2.加載鏡像 這里我們采用 elasticsearch 的 7.12.1 版本的鏡像，這個(gè)鏡像體積非常大，接近 1G。不建議大家自己 pull。 我這邊提供了鏡像的 tar 包： 一定要確認(rèn)傳上去的鏡像和本地是否一樣大，不一樣大就是上傳被中斷了！ 大家將其上傳到虛擬機(jī)中，然后運(yùn)行命令加載即可： # 導(dǎo)入數(shù)據(jù) docker load -i es.tar 同理還有 kibana 的 tar 包也需要這樣做。

1.1.3.運(yùn)行

運(yùn)行 docker 命令，部署單點(diǎn) es：

docker run -d

--name es

-e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"

-e "discovery.type=single-node"

-v es-data:/usr/share/elasticsearch/data

-v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins

--privileged

--network es-net

-p 9200:9200

-p 9300:9300

elasticsearch:7.12.1

運(yùn)行了就刪

命令解釋?zhuān)?/p>

·-e "cluster.name=es-docker-cluster"：設(shè)置集群名稱(chēng)

·-e "http.host=0.0.0.0"：監(jiān)聽(tīng)的地址，可以外網(wǎng)訪(fǎng)問(wèn)

·-e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"：內(nèi)存大小

·-e "discovery.type=single-node"：非集群模式

·-v es-data:/usr/share/elasticsearch/data：掛載邏輯卷，綁定 es 的數(shù)據(jù)目錄

·-v es-logs:/usr/share/elasticsearch/logs：掛載邏輯卷，綁定 es 的日志目錄

·-v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins：掛載邏輯卷，綁定 es 的插件目錄

·--privileged：授予邏輯卷訪(fǎng)問(wèn)權(quán)

·--network es-net ：加入一個(gè)名為 es-net 的網(wǎng)絡(luò)中

·-p 9200:9200：端口映射配置

在瀏覽器中輸入：http://你的ip:9200即可看到 elasticsearch 的響應(yīng)結(jié)果：

部署 kibana

kibana 可以給我們提供一個(gè) elasticsearch 的可視化界面，便于我們學(xué)習(xí)。

1.2.1.部署

運(yùn)行 docker 命令，部署 kibana

docker run -d

--name kibana

-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200

--network=es-net

-p 5601:5601

kibana:7.12.1

·--network es-net ：加入一個(gè)名為 es-net 的網(wǎng)絡(luò)中，與 elasticsearch 在同一個(gè)網(wǎng)絡(luò)中

·-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200"：設(shè)置 elasticsearch 的地址，因?yàn)?kibana 已經(jīng)與 elasticsearch 在一個(gè)網(wǎng)絡(luò)，因此可以用容器名直接訪(fǎng)問(wèn) elasticsearch

·-p 5601:5601：端口映射配置

kibana 啟動(dòng)一般比較慢，需要多等待一會(huì)，可以通過(guò)命令：

docker logs -f kibana

查看運(yùn)行日志，當(dāng)查看到下面的日志，說(shuō)明成功：

此時(shí)，在瀏覽器輸入地址訪(fǎng)問(wèn)：http://你的ip:5601，即可看到結(jié)果

1.2.2.DevTools

kibana 中提供了一個(gè) DevTools 界面：

這個(gè)界面中可以編寫(xiě) DSL 來(lái)操作 elasticsearch。并且對(duì) DSL 語(yǔ)句有自動(dòng)補(bǔ)全功能

3.安裝 IK 分詞器

1.3.1.在線(xiàn)安裝 ik 插件（較慢）

# 進(jìn)入容器內(nèi)部

docker exec -it elasticsearch /bin/bash

# 在線(xiàn)下載并安裝

./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.12.1/elasticsearch-analysis-ik-7.12.1.zip

#退出

exit

#重啟容器

docker restart elasticsearch

1.3.2.離線(xiàn)安裝 ik 插件（推薦）

1）查看數(shù)據(jù)卷目錄

安裝插件需要知道 elasticsearch 的 plugins 目錄位置，而我們用了數(shù)據(jù)卷掛載，因此需要查看 elasticsearch 的數(shù)據(jù)卷目錄，通過(guò)下面命令查看:

docker volume inspect es-plugins

顯示結(jié)果：

[

{

"CreatedAt": "2022-05-06T10:06:34+08:00",

"Driver": "local",

"Labels": null,

"Mountpoint": "/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data",

"Name": "es-plugins",

"Options": null,

"Scope": "local"

}

]

說(shuō)明 plugins 目錄被掛載到了：/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data 這個(gè)目錄中。

2）解壓縮分詞器安裝包

下面我們需要把課前資料中的 ik 分詞器解壓縮，重命名為 ik

?3）上傳到 es 容器的插件數(shù)據(jù)卷中

也就是/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data ：

審核編輯 黃宇