mall在linux环境下的部署（基于Docker容器），Docker安装mysql、redis、nginx、rabbitmq、elasticsearch、lo

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前言

一、拉取镜像、运行容器

• 1.1 MySQL安装
• 1.2 Redis安装
• 1.3 Nginx安装
• 1.4 RabbitMQ安装
  • 1.4.1 安装步骤
  • 1.4.2 Web-UI界面无法访问
• 1.5 Elasticsearch安装
  • 1.5.1 安装步骤
  • 1.5.2 9200端口无法访问
• 1.6 Logstash安装
  • 1.6.1 安装步骤
  • 1.6.2 插件安装失败
  • 1.6.3 修改镜像地址
• 1.7 Kibana安装
• 1.8 MongoDB安装
• 1.9 MinIO安装
• 1.10 docker全部环境安装完成

二、SpringBoot应用部署

• 2.1 构建所有Docker镜像并上传
• 2.2 部署mall-admin
• 2.3 部署mall-search
• 2.4 部署mall-port
• 2.5 开启防火墙
• 2.6 访问接口进行测试
• 2.7 补充：docker启动容器时报错：iptables: No chain/target/match by that name
  • mall-admin
  • mall-search
  • mall-portal
  • 接口文档

前言

1）docker cp 复制文件和目录

Docker是一种流行的容器化平台，它允许开发人员在独立、可移植的环境中构建、打包和部署应用程序。在使用Docker时，常常需要在Docker容器和主机之间进行文件的复制和共享。Docker提供了一个名为docker cp的命令，可以轻松地在容器和主机之间复制文件和目录。

docker cp是Docker提供的一个用于在主机和容器之间复制文件和目录的命令，语法如下：

• 从容器复制文件到主机（将容器中的文件复制到主机）：docker cp 容器id:容器内目录 主机目录。容器id或名称均可

代码语言：shell复制

docker cp 容器id:容器内目录 主机目录
docker cp 容器id:容器内文件 主机目录

#将mysql容器/etc/mysql目录下的文件复制到宿主机/mydata/mysql/conf目录下
docker cp 4b1a0fe53315:/etc/mysql/ /mydata/mysql/conf

• 从主机复制文件到容器（将主机中的文件复制到容器）：docker cp 主机目录 容器id:容器内目录。容器id或名称均可

代码语言：shell复制

docker cp 主机目录 容器id:容器内目录

#将主机mall.sql文件复制到mysql容器的/目录下
docker cp /mydata/mall.sql mysql:/       

注：docker cp命令会假定容器路径相对于容器的 /（根）目录，主机路径则是相对于执行 docker cp 命令的当前目录

2）修改虚拟内存vm.max_map_count大小

vm.max_map_count是一个与内核虚拟内存子系统相关的参数，用于控制进程可以拥有的内存映射区域的最大数量。它通常用于限制一个进程可以打开的文件数量，特别是在使用大量内存映射文件的情况下。

在Linux系统上，vm.max_map_count参数的默认值通常是较小的数值，例如65530。然而，对于一些需要大量内存映射的应用程序或者特定的使用场景，可能需要修改虚拟内存区域大小、增加该参数的值，以便支持更多的内存映射区域，否则可能会因为过小而无法启动。有两种方式可以设置虚拟内存：

代码语言：bash复制

#法一（临时修改，不推荐）
sysctl -w vm.max_map_count=262144   #使用sysctl命令在运行时临时修改参数的值
sysctl -a | grep vm.max_map_count   #查看vm.max_map_count配置
cat /proc/sys/vm/max_map_count

#法二（永久设置，推荐）
vi /etc/sysctl.conf
vm.max_map_count=262144     #在打开的文件中新增内容，设置虚拟内存
sysctl -p                   #重新加载/etc/sysctl.conf文件中的所有参数值，使设置的虚拟内存生效（如果你修改了/etc/sysctl.conf中的值，需要使用该命令才能生效）

3）重启网络、检查Docker网络配置

如果网络配置修改、导致某些服务起不来，可通过如下命令重启网络：

代码语言：shell复制

# 重新加载系统环境变量文件/etc/profile，以便使修改后的环境变量生效
source /etc/profile

#检查Docker网络设置
docker network ls
docker network inspect <network_name>

4）获取容器内部的IP地址

代码语言：shell复制

docker inspect <container_id_or_name> | grep IPAddress
curl http://<ip_address>:9200/    #测试连接

一、拉取镜像、运行容器

1.1 MySQL安装

• 下载MySQL5.7的docker镜像：

代码语言：bash复制

docker pull mysql:5.7

• 使用如下命令启动MySQL服务：

代码语言：bash复制

docker run -p 3306:3306 --name mysql 
-v /mydata/mysql/log:/var/log/mysql 
-v /mydata/mysql/data:/var/lib/mysql 
-v /mydata/mysql/conf:/etc/mysql 
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root  
-d mysql:5.7

• 参数说明
  • -p 3306:3306：将容器的3306端口映射到主机的3306端口
  • -v /mydata/mysql/conf:/etc/mysql：将配置文件夹挂在到主机
  • -v /mydata/mysql/log:/var/log/mysql：将日志文件夹挂载到主机
  • -v /mydata/mysql/data:/var/lib/mysql/：将数据文件夹挂载到主机
  • -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root：初始化root用户的密码，可自行设置
• 进入运行MySQL的docker容器：

代码语言：bash复制

docker exec -it mysql /bin/bash

• 使用MySQL命令打开客户端：

代码语言：bash复制

mysql -uroot -proot --default-character-set=utf8

• 创建mall数据库：

代码语言：sql复制

create database mall character set utf8

• 安装上传下载插件，并将document/sql/mall.sql上传到Linux服务器上：

代码语言：bash复制

yum -y install lrzsz

• 将mall.sql文件拷贝到mysql容器的/目录下：

代码语言：bash复制

docker cp /mydata/mall.sql mysql:/

• 将sql文件导入到数据库：

代码语言：bash复制

use mall;
source /mall.sql;

• 创建一个reader:123456帐号并修改权限，使得任何ip都能访问：

代码语言：sql复制

grant all privileges on *.* to 'reader' @'%' identified by '123456';

1.2 Redis安装

• 下载Redis7的docker镜像：

代码语言：bash复制

docker pull redis:7

• 使用如下命令启动Redis服务：因为docker部署的redis并不自带redis.conf文件，需要自己下载 wget http://download.redis.io/redis-stable/redis.conf

代码语言：bash复制

docker run -p 6379:6379 --name redis 
-v /mydata/redis/data:/data 
-d redis:7 redis-server --appendonly yes


#本人选用该方式，主机端口改为36379，以免与本地的redis冲突；--restart=always  设置redis随docker自启动
docker run --restart=always -p 36379:6379 --name redis 
-v /mydata/redis/data:/data 
-v /mydata/redis/conf/redis.conf:/etc/redis/redis.conf 
-d redis redis-server /etc/redis/redis.conf


#在网上看到更详细的，将日志文件也挂载到主机目录。第二种就行，可根据自己需要 选择是否将日志文件挂载到主机指定目录
docker run --name redis --restart=always -p 6379:6379 
-v /data/redis/conf/redis.conf:/data/redis/conf/redis.conf 
-v /data/redis/data:/data/redis/data 
-v /data/redis/log/redis.log:/data/redis/log/redis.log 
-d redis redis-server /data/redis/conf/redis.conf

各参数的意义：

1）-restart=always 总是开机启动

2）-p 6379:6379 将6379端口挂载出去

3）–name 给这个容器取一个名字

4）-v 数据卷挂载 /home/dj/redis/redis.conf:/etc/redis/redis.conf

此处是将宿主机 /home/dj/redis/redis.conf 文件映射到 redis 容器下的 /etc/redis/redis.conf，此处你也可以理解为docker容器和宿主机共享这个文件。

5）-d redis:7.0.12 后台运行容器，不加-d就是直接在控制台输出，关闭窗口即停止容器。

6） redis-server /etc/redis/redis.conf 以配置文件启动redis，加载容器内的 redis.conf文件，最终找到的是挂载的目录 /etc/redis/redis.conf 也就是宿主机下共享的 /home/dj/redis/redis.conf。

补充：如果有权限相关的问题，可以给容器一个特权模式。加一个 --privileged

7）--log-opt max-size=100m --log-opt max-file=3

max-size：指定日志文件大小上限

max-file：指定日志文件个数

8）--appendonly yes redis启动后数据持久化

redis.conf内容

代码语言：yaml复制

#redis.conf
#bind 127.0.0.1   #注释掉bind，允许远程访问
#bind 0.0.0.0   
daemonize no
port 6379
logfile "/run/mall/logs/redis/redis.log"

requirepass boelink123
appendonly no
save 900 1
save 300 10
save 60 10000
tcp-keepalive 300

• 进入Redis容器使用redis-cli命令进行连接：

代码语言：bash复制

docker exec -it redis redis-cli

代码语言：properties复制

bind 127.0.0.1 #注释掉这部分，使redis可以外部访问
daemonize no#用守护线程的方式启动
requirepass 你的密码#给redis设置密码
appendonly yes#redis持久化　　默认是no
tcp-keepalive 300 #防止出现远程主机强迫关闭了一个现有的连接的错误 默认是300

################################ SNAPSHOTTING  ################################
 
# 持久化保存策略配置
# 在900s内，如果至少有1个key进行了修改，就进行持久化操作
save 900 1
# 在300s内，如果至少有10个key进行了修改，就进行持久化操作
save 300 10
# 在60s内，如果至少有10000个key进行了修改，就进行持久化操作
save 60 10000
# 配置如果持久化出错，Redis是否禁止写入命令 yes:禁止写入命令，no:允许写入命令（存在数据丢失风险）
stop-writes-on-bgsave-error yes
# 配置是否压缩rdb文件。[开启(yes)的话，会消耗一定的cpu资源]
rdbcompression yes
# 保存rdb文件的时候，进行错误的检查校验
rdbchecksum yes
# 默认持久化保存后的文件名
dbfilename dump.rdb
# rdb文件保存的目录
dir ./
 
# 设置访问、登录的密码，设置requirepass 您的密码
requirepass 123456
 
 
############################## APPEND ONLY MODE ###############################
 
 
# 是否开启aof持久化模式，默认值：no,不开启。redis的默认持久化策略是edb模式
appendonly no
 
# 持久化文件名称
appendfilename "appendonly.aof"
 
# 持久化策略设置
# appendfsync always # 每次修改都进行持久化操作
appendfsync everysec # 每秒执行一次持久化操作
# appendfsync no     # 不执行持久化操作，相当于未开启aof持久化策略
 
# 设置为yes表示rewrite期间对新写操作不fsync，暂时存在内存中，等rewrite完成后再写入，默认为no，建议yes
no-appendfsync-on-rewrite no
 
# AOF自动重写配置，默认值为100
auto-aof-rewrite-percentage 100
auto-aof-rewrite-min-size 64mb
 
# Redis在以AOF方式恢复数据时，对最后一条可能出问题的指令的处理方式，默认值yes
aof-load-truncated yes
 
# 当重写AOF文件时，Redis能够在AOF文件中使用RDB前导码，以便更快地重写和恢复，启用此选项时，重写的AOF文件由两个不同的节组成：[RDB file][AOF tail]，当加载AOF文件时，Redis通过以 “REDIS” 字符串开头的AOF文件识别出此文件是由RDB和AOF组合而成的，Redis会先加载RDB部分，然后再加载AOF部分，默认值yes
aof-use-rdb-preamble yes
 
 
 
################################### CLIENTS ####################################
 
# 设置客户端最大连接数，该配置一般无需修改，使用默认值即可
# maxclients 10000
 
############################## MEMORY MANAGEMENT ################################
 
# redis配置的最大内存容量
# maxmemory <bytes>
 
# 到达内存容量限制之后的处理策略
# maxmemory-policy noeviction

1.3 Nginx安装

• 下载Nginx1.22的docker镜像：

代码语言：bash复制

docker pull nginx:1.22

• 先运行一次容器（为了拷贝配置文件）：

代码语言：bash复制

docker run -p 80:80 --name nginx 
-v /mydata/nginx/html:/usr/share/nginx/html 
-v /mydata/nginx/logs:/var/log/nginx  
-d nginx:1.22


#在网上看到更详细的，将配置文件也挂载到主机目录。上述第一种就行，可根据自己需要 选择是否将配置文件挂载到主机指定目录
docker run -p 380:80 --name nginx 
-v /mydata/nginx/html:/usr/share/nginx/html 
-v /mydata/nginx/logs:/var/log/nginx  
-v /mydata/nginx/conf:/etc/nginx 
-d nginx:1.22

• 将容器内的配置文件拷贝到指定目录：

代码语言：bash复制

docker container cp nginx:/etc/nginx /mydata/nginx/

• 修改文件名称：

代码语言：bash复制

mv nginx conf

• 终止并删除容器：

代码语言：bash复制

docker stop nginx
docker rm nginx

• 使用如下命令启动Nginx服务：

代码语言：bash复制

docker run -p 80:80 --name nginx 
-v /mydata/nginx/html:/usr/share/nginx/html 
-v /mydata/nginx/logs:/var/log/nginx  
-v /mydata/nginx/conf:/etc/nginx 
-d nginx:1.22

1.4 RabbitMQ安装

1.4.1 安装步骤

• 下载rabbitmq3.9-management的docker镜像：

代码语言：bash复制

docker pull rabbitmq:3.9-management

• 使用如下命令启动RabbitMQ服务：

代码语言：bash复制

docker run -p 5672:5672 -p 15672:15672 --name rabbitmq 
-v /mydata/rabbitmq/data:/var/lib/rabbitmq 
-d rabbitmq:3.9-management

• 开启防火墙：

代码语言：bash复制

firewall-cmd --zone=public --add-port=15672/tcp --permanent
firewall-cmd --reload

• 访问地址查看是否安装成功：http://192.168.3.101:15672

如果，Web-UI界面无法访问 ：

代码语言：shell复制

docker exec -it {rabbitmq容器名称或者id} /bin/bash
rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management
#重启rabbitmq容器
docker retart rabbitmq容器id/名称

• 输入账号密码并登录：guest guest
• 创建帐号并设置其角色为管理员：mall mall

• 创建一个新的虚拟host为：/mall

• 点击mall用户进入用户配置页面

• 给mall用户配置该虚拟host的权限

1.4.2 Web-UI界面无法访问

docker ps，通过 docker exec -it 容器id /bin/bash 进入容器内部；再

运行 rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management。此时可以通过访问http://linuxip:15672，访问web界面，用户名和密码默认都是guest

代码语言：shell复制

docker exec -it {rabbitmq容器名称或者id} /bin/bash
rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management
#重启rabbitmq容器
docker retart rabbitmq容器id/名称

1.5 Elasticsearch安装

1.5.1 安装步骤

• 下载Elasticsearch7.17.3的docker镜像：

代码语言：bash复制

docker pull elasticsearch:7.17.3

• 修改虚拟内存区域大小，否则会因为过小而无法启动:

代码语言：bash复制

sysctl -w vm.max_map_count=262144

补充：vm.max_map_count是一个与内核虚拟内存子系统相关的参数，用于控制进程可以拥有的内存映射区域的最大数量。它通常用于限制一个进程可以打开的文件数量，特别是在使用大量内存映射文件的情况下。

在Linux系统上，vm.max_map_count参数的默认值通常是较小的数值，例如65530。然而，对于一些需要大量内存映射的应用程序或者特定的使用场景，可能需要增加该参数的值，以便支持更多的内存映射区域。有两种方式可以设置虚拟内存：

代码语言：bash复制

#法一（临时修改，不推荐）
sysctl -w vm.max_map_count=262144   #使用sysctl命令在运行时临时修改参数的值
sysctl -a | grep vm.max_map_count   #查看vm.max_map_count配置
cat /proc/sys/vm/max_map_count

#法二（永久设置，推荐）
vi /etc/sysctl.conf
vm.max_map_count=262144     #在打开的文件中新增内容，设置虚拟内存
sysctl -p                   #重新加载/etc/sysctl.conf文件中的所有参数值，使设置的虚拟内存生效（如果你修改了/etc/sysctl.conf中的值，需要使用该命令才能生效）

• 使用如下命令启动Elasticsearch服务，内存小的服务器可以通过ES_JAVA_OPTS来设置占用内存大小：

代码语言：bash复制

docker run -p 9200:9200 -p 9300:9300 --name elasticsearch 
-e "discovery.type=single-node" 
-e "cluster.name=elasticsearch" 
-e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx1024m" 
-v /mydata/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins 
-v /mydata/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data 
-d elasticsearch:7.17.3

通常情况下，Elasticsearch的HTTP API监听在9200端口上，而集群通信则监听在9300端口上。

• 启动时会发现/usr/share/elasticsearch/data目录没有访问权限，只需要修改/mydata/elasticsearch/data目录的权限，再重新启动即可；

代码语言：bash复制

chmod 777 /mydata/elasticsearch/data/

• 安装中文分词器IKAnalyzer，注意下载与Elasticsearch对应的版本，下载地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases

• 下载完成后解压到Elasticsearch的/mydata/elasticsearch/plugins目录下；

• 重新启动服务：

代码语言：bash复制

docker restart elasticsearch

通过浏览器访问 http://ip:9200，会返回版本信息。

1.5.2 9200端口无法访问

先尝试将vm.max_map_count设置得大点、重启elasticsearch，如果此方式能解决问题，就永久化修改配置：

代码语言：shell复制

sysctl -w vm.max_map_count=655360

#永久化修改配置
vi /etc/sysctl.conf
vm.max_map_count=655360     #在打开的文件中新增内容，设置虚拟内存
sysctl -p

sysctl -a | grep vm.max_map_count   #查看vm.max_map_count配置
cat /proc/sys/vm/max_map_count

一般修改vm.max_map_count大小后，就能正常访问。如果还是无法访问，尝试以下步骤。

2）修改elasticsearch配置

正常情况下docker拉取es，9200端口(api)可以访问到，5.0版本后9300端口(client)访问不到，解决方法如下：

• 拉取docker中elasticsearch配置文件到本地目录

之前已启动elasticsearch的情况下，复制es配置文件到本地

代码语言：shell复制

#containerName为elasticsearch容器的名称或id
docker cp containerName:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml /usr/share/elasticsearch.yml

• 修改配置文件（重要）

代码语言：shell复制

vi /usr/share/elasticsearch.yml

#放开transport.host这一行

#配置跨域
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

docker restart elasticsearch
tcping ip:9200      #外部也可ping通

其作用是允许任何ip地址访问elasticsearch，开发测试阶段可以这么做，生产环境下指定具体的IP。

3）使用curl测试链接

代码语言：shell复制

netstat -tuln | grep 9200    #检查宿主机的端口监听情况，确保9200端口没有被其他进程占用

curl http://localhost:9200/  #从宿主机尝试直接连接到Elasticsearch
#或者使用容器内部的IP地址
docker inspect <container_id_or_name> | grep IPAddress
curl http://<ip_address>:9200/   #用得到的IP地址尝试连接

1.6 Logstash安装

1.6.1 安装步骤

• 下载Logstash7.17.3的docker镜像：

代码语言：bash复制

docker pull logstash:7.17.3

• 修改Logstash的配置文件logstash.conf中output节点下的Elasticsearch连接地址为es:9200，配置文件地址：https://github.com/macrozheng/mall/blob/master/document/elk/logstash.conf

代码语言：txt复制

output {
  elasticsearch {
    hosts => "es:9200"
    index => "mall-%{type}-%{ YYYY.MM.dd}"
  }
}

从上述路径下载logstash.conf，修改output

• 创建/mydata/logstash目录，并将Logstash的配置文件logstash.conf拷贝到该目录；

代码语言：bash复制

mkdir /mydata/logstash

• 使用如下命令启动Logstash服务；

代码语言：bash复制

docker run --name logstash -p 4560:4560 -p 4561:4561 -p 4562:4562 -p 4563:4563 
--link elasticsearch:es 
-v /mydata/logstash/logstash.conf:/usr/share/logstash/pipeline/logstash.conf 
-d logstash:7.17.3

• 进入容器内部，安装json_lines插件。

代码语言：bash复制

docker exec -it logstash /bin/bash
logstash-plugin install logstash-codec-json_lines

1.6.2 插件安装失败

进入容器然后按照json_lines插件这一步总是安装失败，OpenJDK 64-Bit Server VM warning: Option UseConcMarkSweepGC was deprecated in version 9.0 and will likely be removed in a future release.

或者报错Unable to download data from https://rubygems.org

问题原因：这是由于Logstash默认从国外的镜像网下载插件的，所以很慢，甚至无法下载

解决方案：

• 方案一：修改镜像地址（此处我们使用该方式）
• 方案二：离线安装

1.6.3 修改镜像地址

1）首先确保linux上有gem，没有则安装yum install gem

代码语言：shell复制

gem -v
yum install gem      #或者 yum install -y gem
gem -v

2）检查并修改安装源

镜像地址有以下几种：

• （舍弃，官方不再维护）淘宝的镜像(https://ruby.taobao.org/)
• （不推荐，无法访问）Ruby China镜像（https://gems.ruby-china.org/）
• （推荐）国内gem源（https://gems.ruby-china.com/）
• （推荐）清华镜像（https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/rubygems/）

代码语言：shell复制

#检查当前镜像
gem sources -l

#修改镜像源
gem sources --add https://gems.ruby-china.com/ --remove https://rubygems.org/
gem sources -l    #检查一下，确保只有 gems.ruby-china.com

#如果https://gems.ruby-china.com/还是无法下载，试试清华的镜像源
#gem sources --add https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/rubygems/ --remove https://rubygems.org/

1.7 Kibana安装

• 下载Kibana7.17.3的docker镜像：

代码语言：bash复制

docker pull kibana:7.17.3

• 使用如下命令启动Kibana服务：

代码语言：bash复制

docker run --name kibana -p 5601:5601 
--link elasticsearch:es 
-e "elasticsearch.hosts=http://es:9200" 
-d kibana:7.17.3

• 开启防火墙：

代码语言：bash复制

firewall-cmd --zone=public --add-port=5601/tcp --permanent
firewall-cmd --reload

• 访问地址进行测试：http://192.168.56.11:5601

1.8 MongoDB安装

• 下载MongoDB4的docker镜像：

代码语言：bash复制

docker pull mongo:4

• 使用docker命令启动：

代码语言：bash复制

docker run -p 27017:27017 --name mongo 
-v /mydata/mongo/db:/data/db 
-d mongo:4

-v：将宿主机的/docker_volume/mongodb/data映射到容器的/data/db目录，将数据持久化到宿主机，以防止删除容器后，容器内的数据丢失。

补充：

如果使用docker pull mongo拉取最新版本的mongo，mongo启动后会停止、无法启动，使用docker logs mongo有如下提示,WARNING: MongoDB 5.0 requires a CPU with AVX support, and your current system does not appear to have that!

可切换到 4.4.9的mongo，重新启动mongo、正常运行

代码语言：shell复制

docker stop mongo
docker rm mongo

docker pull mongo:4.4.9
docker run -p 27017:27017 --name mongo 
-v /mydata/mongo/data:/data/db 
-d mongo:4.4.9

docker ps -a

1.9 MinIO安装

• 下载MinIO的Docker镜像；

代码语言：bash复制

docker pull minio/minio

• 下载完成后使用如下命令运行MinIO服务，注意使用--console-address指定MinIO Console的运行端口（否则会随机端口运行）：

代码语言：bash复制

docker run -p 9090:9000 -p 9001:9001 --name minio 
-v /mydata/minio/data:/data 
-e MINIO_ROOT_USER=minioadmin 
-e MINIO_ROOT_PASSWORD=minioadmin 
-d minio/minio server /data --console-address ":9001"

• 运行成功后就可访问MinIO Console的管理界面了，输入账号密码minioadmin:minioadmin即可登录，访问地址：http://192.168.3.101:9090

1.10 docker全部环境安装完成

• 所有下载镜像文件：

• 所有运行在容器里面的应用：

二、SpringBoot应用部署

使用IDEA打开mall项目。

2.1 构建所有Docker镜像并上传

• 修改项目根目录下的pom.xml中的docker.host属性：

代码语言：xml复制

<!-- 改为自己服务器ip -->
<properties>
    <docker.host>http://192.168.56.11:2375</docker.host>
</properties>

• 如果项目根目录的pom.mxl中docker-maven-plugin的<executions>节点被注释掉了就打开注释，使项目在打包时直接构建Docker镜像；

• 修改.yml配置文件，运行MallAdminApplication、MallDemoApplication、MallPortalApplication、MallSearchApplication，确保都能跑起来

或者先 maven clean、package，直接修改target目录下的配置文件

包括mall-admin、mall-demo、mall-admin、mall-portal下的

• 直接双击根项目mall的package命令可以一次性打包所有应用的Docker镜像；

如果报错[ERROR] DOCKER> Cannot create docker access object [Connect to 192.168.56.11:2375 [/192.168.56.11] failed: Connection refused: connect]，表明外部无法访问2375端口。解决方法如下：

在/usr/lib/systemd/system/docker.service文件添加-H tcp://0.0.0.0:2375，配置远程访问

代码语言：shell复制

[Service]
ExecStart=/usr/bin/dockerd -H tcp://0.0.0.0:2375 -H unix://var/run/docker.sock

代码语言：shell复制

vim /usr/lib/systemd/system/docker.service
# ExecStart=/usr/bin/dockerd -H tcp://0.0.0.0:2375 -H unix://var/run/docker.sock

#重启docker
systemctl daemon-reload
systemctl start docker

#经过上述操作后外部仍然无法访问2375端口，这时就需要查看是否是防火墙在作怪
firewall-cmd --zone=public --list-ports
#如果没有开放2375端口，需要开发2375端口
firewall-cmd --zone=public --add-port=2375/tcp --permanent  #permanent 是永久打开端口，否则重启系统后该端口仍然未对外开放
firewall-cmd --reload       #防火墙重启
netstat -tunlp | grep 2375

2.2 部署mall-admin

代码语言：bash复制

docker run -p 8080:8080 --name mall-admin 
--link mysql:db 
--link redis:redis 
-v /etc/localtime:/etc/localtime 
-v /mydata/app/admin/logs:/var/logs 
-d mall/mall-admin:1.0-SNAPSHOT

#为了避免与本地其他程序的8080端口冲突，此处使用38080，以下类似
docker run -p 38080:8080 --name mall-admin 
--link mysql:db 
--link redis:redis 
-v /etc/localtime:/etc/localtime 
-v /mydata/app/admin/logs:/var/logs 
-d mall/mall-admin:1.0-SNAPSHOT

注意：如果想使用Logstash收集日志的话，需要将应用容器连接到Logstsh，添加如下配置即可

代码语言：bash复制

--link logstash:logstash 

2.3 部署mall-search

代码语言：bash复制

docker run -p 8081:8081 --name mall-search 
--link elasticsearch:es 
--link mysql:db 
-v /etc/localtime:/etc/localtime 
-v /mydata/app/search/logs:/var/logs 
-d mall/mall-search:1.0-SNAPSHOT

docker run -p 38081:8081 --name mall-search 
--link elasticsearch:es 
--link mysql:db 
-v /etc/localtime:/etc/localtime 
-v /mydata/app/search/logs:/var/logs 
-d mall/mall-search:1.0-SNAPSHOT

2.4 部署mall-port

代码语言：bash复制

docker run -p 8085:8085 --name mall-portal 
--link mysql:db 
--link redis:redis 
--link mongo:mongo 
--link rabbitmq:rabbit 
-v /etc/localtime:/etc/localtime 
-v /mydata/app/portal/logs:/var/logs 
-d mall/mall-portal:1.0-SNAPSHOT

docker run -p 38085:8085 --name mall-portal 
--link mysql:db 
--link redis:redis 
--link mongo:mongo 
--link rabbitmq:rabbit 
-v /etc/localtime:/etc/localtime 
-v /mydata/app/portal/logs:/var/logs 
-d mall/mall-portal:1.0-SNAPSHOT

2.5 开启防火墙

代码语言：bash复制

firewall-cmd --zone=public --add-port=8080/tcp --permanent
firewall-cmd --zone=public --add-port=8081/tcp --permanent
firewall-cmd --zone=public --add-port=8085/tcp --permanent
firewall-cmd --reload

2.6 访问接口进行测试

• mall-admin的api接口文档地址：http://192.168.56.11:8080/swagger-ui/

如果部署mall-admin映射到主机38080端口，此处就要使用 http://192.168.56.11:38080/swagger-ui/，http://192.168.56.11:38080/swagger-ui.html

• mall-search的api接口文档地址：http://192.168.56.11:8081/swagger-ui/

• mall-portal的api接口文档地址：http://192.168.56.11:8085/swagger-ui/

2.7 补充：docker启动容器时报错：iptables: No chain/target/match by that name

docker 服务启动的时候，docker服务会向iptables注册一个链，以便让docker服务管理的容器所暴露的端口之间进行通信

通过命令 ``iptables -L` 可以查看iptables 链。查看链路，发现并没有相关端口的iptables 链

• 根本原因：在开发环境中，如果你删除了iptables中的docker链，或者iptables的规则被丢失了（例如重启防火墙，笔者就是重启防火墙导致），docker就会报iptables error例如：iptables: No chain/target/match by that name

• 解决方案：重启docker服务，之后，正确的iptables规则就会被创建出来。再次查看iptables 链，相关链路已经出现，服务也正常启动。

mall-admin

• 启动项目：直接运行com.macro.mall.MallAdminApplication的main方法即可；
• 接口文档地址：http://localhost:8080/swagger-ui/

mall-search

• 启动项目：直接运行com.macro.mall.search.MallSearchApplication的main方法即可；
• 接口文档地址：http://localhost:8081/swagger-ui/
• 使用前需要先调用接口导入数据；http://localhost:8081/esProduct/importAll
• 如出现无法启动的问题，可以先删除Elasticsearch里面的数据再启动

mall-portal

• 启动mall-portal项目：直接运行com.macro.mall.portal.MallPortalApplication的main方法即可；
• 接口文档地址：http://localhost:8085/swagger-ui/

接口文档

由于mall项目中的大部分接口需要登录认证之后才能访问，这里以mall-admin为例，介绍下接口文档的访问。

• 成功启动mall-admin模块后，我们可以通过该地址来访问接口文档：http://localhost:8080/swagger-ui/

• 接下来我们需要访问登录接口/admin/login来获取token；

• 登录成功后，返回结果中将返回token和tokenHead；

• 然后点击Swagger文档的Authorize按钮，输入tokenHead token拼接的认证请求头，注意tokenHead后面有个空格；

• 之后调用需要登录认证的接口，就可以正常访问了；

• 对于mall-portal模块的接口调用也是一样的，登录获取token的接口为/sso/login。

java 应用/实战 docker-swarm

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