SpringCloud RabbitMQ Docker Redis 搜索分布式

Docker Day3，2022年4月3日

1、初始-Docker

docker 架构

我们要使用Docker为了操作镜像和容器，必须安装它们Docker。

Docker是一个CS由两部分组成：

服务端(server)：Docker守护过程，负责处理Docker指令，管理镜像、容器等
客户端(client)：通过命令或RestAPI向Docker服务器发送指令。指令可以在本地或远程发送到服务器。镜像：
包装应用程序及其依赖、环境和配置容器：
镜像是一个容器，一个镜像可以运行多个容器 Docker结构：
服务：接收命令或远程请求，操作镜像或容器
客户端：发送命令或请求Docker服务端 DockerHub：
一个镜像托管的服务器，类似的还有阿里云镜像服务，统称为DockerRegistry

3、启动docker

Docker应用程序需要使用各种端口，逐一修改防火墙设置。很麻烦，所以建议直接关闭防火墙！

启动docker一定要关好防火墙！

# 关闭 systemctl stop firewalld # 禁止启动防火墙 systemctl disable firewalld

从命令开始docker：

systemctl start docker  # 启动docker服务 systemctl stop docker  # 停止docker服务 systemctl restart docker  # 重启docker服务 systemctl status docker # 查看状态 systemctl enable docker # 开机自启

然后输入命令查看docker版本：

docker -v

4.配置镜像加速

docker官方镜像仓库网速差，需要设置国内镜像服务: 参考阿里云镜像加速文件：https://cr.console.aliyun.com/cn-hangzhou/instances/mirrors

sudo mkdir -p /etc/docker sudo tee /etc/docker/daemon.json <<-'EOF' { "registry-mirrors": ["https://tujdejyp.mirror.aliyuncs.com"] } EOF sudo systemctl daemon-reload sudo systemctl restart docker

5、docker的基本操作

①、从dockerub中获取镜像,根据查看到的镜像名称，拉取自己需要的镜像：

docker pull nginx

注：镜名称一般分两部分组成：[repository]:[tag]。在没有指定tag时，默认是latest，代表最新版本的镜像 ②、保存、导入镜像

利用docker save将nginx镜像导出磁盘，然后再通过load加载回来利用docker xx --help命令查看docker save和docker load的语法

命令格式：

docker save -o [保存的目标文件名称] [镜像名称]

1).使用docker save导出镜像到磁盘

docker save -o nginx.tar nginx:latest

2).使用docker load加载镜像先删除本地的nginx镜像：

docker rmi nginx:latest

然后运行命令，加载本地文件：

docker load -i nginx.tar

6、docker容器基本操作

容器保护三个状态：

运行：进程正常运行
暂停：进程暂停，CPU不再运行，并不释放内存
停止：进程终止，回收进程占用的内存、CPU等资源

其中：

docker run：创建并运行一个容器，处于运行状态
docker pause：让一个运行的容器暂停 docker
unpause：让一个容器从暂停状态恢复运行
docker stop：停止一个运行的容器 docker
start：让一个停止的容器再次运行
docker rm：删除一个容器

创建并运行nginx容器的命令：

docker run --name containerName -p 80:80 -d nginx

命令解读：

docker run ：创建并运行一个容器
–name : 给容器起一个名字，比如叫做mn
-p ：将宿主机端口与容器端口映射，冒号左侧是宿主机端口，右侧是容器端口
-d：后台运行容器
nginx：镜像名称，例如nginx

这里的-p参数，是将容器端口映射到宿主机端口。默认情况下，容器是隔离环境，我们直接访问宿主机的80端口，肯定访问不到容器中的nginx。现在，将容器的80与宿主机的80关联起来，当我们访问宿主机的80端口时，就会被映射到容器的80，这样就能访问到nginx了：进入容器修改文件 **需求：**进入Nginx容器，修改HTML文件内容，添加“传智教育欢迎您” **提示：**进入容器要用到docker exec命令。步骤： 1）进入容器。进入我们刚刚创建的nginx容器的命令为：

docker exec -it mn bash

命令解读：

docker exec ：进入容器内部，执行一个命令
-it : 给当前进入的容器创建一个标准输入、输出终端，允许我们与容器交互
mn ：要进入的容器的名称
bash：进入容器后执行的命令，bash是一个linux终端交互命令

2）进入nginx的HTML所在目录 /usr/share/nginx/html 容器内部会模拟一个独立的Linux文件系统，看起来如同一个linux服务器一样 docker run命令的常见参数有哪些？

–name：指定容器名称
-p：指定端口映射
-d：让容器后台运行

查看容器日志的命令：

docker logs
添加 -f 参数可以持续查看日志

查看容器状态：

docker ps
docker ps -a 查看所有容器，包括已经停止的

7、数据卷

数据卷操作数据

docker volume [COMMAND]

docker volume命令是数据卷操作，根据命令后跟随的command来确定下一步的操作：

create 创建一个volume
inspect 显示一个或多个volume的信息
ls 列出所有的volume
prune 删除未使用的volume
rm 删除一个或多个指定的volume

创建和查看数据卷需求：创建一个数据卷，并查看数据卷在宿主机的目录位置 ① 创建数据卷

docker volume create html

② 查看所有数据

docker volume ls

③ 查看数据卷详细信息卷

docker volume inspect html

可以看到，我们创建的html这个数据卷关联的宿主机目录为/var/lib/docker/volumes/html/_data目录。数据卷的作用：

将容器与数据分离，解耦合，方便操作容器内数据，保证数据安全

数据卷操作：

docker volume create：创建数据卷
docker volume ls：查看所有数据卷
docker volume inspect：查看数据卷详细信息，包括关联的宿主机目录位置
docker volume rm：删除指定数据卷
docker volume prune：删除所有未使用的数据卷

挂载数据卷

docker run \
  --name mn \
  -v html:/root/html \
  -p 8080:80
  nginx \

这里的-v就是挂载数据卷的命令：

-v html:/root/htm ：把html数据卷挂载到容器内的/root/html这个目录中

创建mysql容器

docker run \
--name mysql \
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=12356 \
-p 3306:3306 \
-v /tmp/mysql/conf/hmy.cnf:/home/lyd/mysql/conf/hmy.cnf \
-v /tmp/mysql/data:/home/lyd/mysql/data/ms \
-d \
mysql:5.7.25

RabbitMQ Day4，2022年4月6日

1、初始MQ

csdn上好多博客都有介绍

2、RabbitMQ

1)、下载镜像

方式一：在线获取

docker pull rabbitmq:3-management

方式二：本地加载上传到虚拟机中后，使用命令加载镜像即可：

2)、安装MQ

docker run \
 -e RABBITMQ_DEFAULT_USER=itcast \
 -e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123456 \
 --name mq \
 --hostname mq1 \
 -p 15672:15672 \
 -p 5672:5672 \
 -d \
 rabbitmq:3-management

15672:ui管理端口

生产者：发送消息

// 1.建立连接
ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
// 1.1.设置连接参数，分别是：主机名、端口号、vhost、用户名、密码
factory.setHost("192.168.237.128");
factory.setPort(5672);
factory.setVirtualHost("/");
factory.setUsername("itcast");
factory.setPassword("123456");
// 1.2.建立连接
Connection connection = factory.newConnection();

// 2.创建通道Channel
Channel channel = connection.createChannel();

// 3.创建队列
String queueName = "simple.queue";
channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);

// 4.发送消息
String message = "hello, rabbitmq!";
channel.basicPublish("", queueName, null, message.getBytes());
System.out.println("发送消息成功：【" + message + "】");

// 5.关闭通道和连接
channel.close();
connection.close();

消费者

// 1.建立连接
ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
// 1.1.设置连接参数，分别是：主机名、端口号、vhost、用户名、密码
factory.setHost("192.168.237.128");
factory.setPort(5672);
factory.setVirtualHost("/");
factory.setUsername("itcast");
factory.setPassword("123456");
// 1.2.建立连接
Connection connection = factory.newConnection();

// 2.创建通道Channel
Channel channel = connection.createChannel();

// 3.创建队列
String queueName = "simple.queue";
channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);

// 4.消息订阅
channel.basicConsume(queueName, true, new DefaultConsumer(channel){ 
        
    @Override
    public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException { 
        
        // 5.处理消息
        String message = new String(body);
        System.out.println("接收消息成功：【" + message + "】");
    }
});
System.out.println("等待接收消息...");

基本消息队列的消息发送流程：

建立connection
创建channel
利用channel声明队列
利用channel向队列发送消息

基本消息队列的消息接收流程：

建立connection
创建channel
利用channel声明队列
定义consumer的消费行为handleDelivery()
利用channel将消费者与队列绑定

3、SpringAMQP

Basic Queue 简单队列模型发送消息在父工程mq-demo中引入依赖

<!--AMQP依赖，包含RabbitMQ-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId>
</dependency>

首先配置MQ地址，在publisher服务的application.yml中添加配置：

spring:
  rabbitmq:
    host: 192.168.150.101 # 主机名
    port: 5672 # 端口
    virtual-host: / # 虚拟主机
    username: itcast # 用户名
    password: 123321 # 密码

然后在publisher服务中编写测试类SpringAmqpTest，并利用RabbitTemplate实现消息发送：

package cn.itcast.mq.spring;

import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class SpringAmqpTest { 
        

    @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;

    @Test
    public void testSimpleQueue() { 
        
        // 队列名称
        String queueName = "simple.queue";
        // 消息
        String message = "hello, spring amqp!";
        // 发送消息
        rabbitTemplate.convertAndSend(queueName, message);
    }
}

消息接收首先配置MQ地址，在consumer服务的application.yml中添加配置：

spring:
  rabbitmq:
    host: 192.168.150.101 # 主机名
    port: 5672 # 端口
    virtual-host: / # 虚拟主机
    username: itcast # 用户名
    password: 123321 # 密码

然后在consumer服务的cn.itcast.mq.listener包中新建一个类SpringRabbitListener，代码如下：

package cn.itcast.mq.listener;

import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Component
public class SpringRabbitListener { 
        

    @RabbitListener(queues = "simple.queue")
    public void listenSimpleQueueMessage(String msg) throws InterruptedException { 
        
        System.out.println("spring 消费者接收到消息：【" + msg + "】");
    }
}

ElasticSearch Day5 2022年4月7日

mysql与elasticsearch

两者各自有自己的擅长支出：

Mysql：擅长事务类型操作，可以确保数据的安全和一致性
Elasticsearch：擅长海量数据的搜索、分析、计算

因此在企业中，往往是两者结合使用：

对安全性要求较高的写操作，使用mysql实现
对查询性能要求较高的搜索需求，使用elasticsearch实现
两者再基于某种方式，实现数据的同步，保证一致性

mapping映射属性

mapping是对索引库中文档的约束，常见的mapping属性包括：

type：字段数据类型，常见的简单类型有：字符串：text（可分词的文本）、keyword（精确值，例如：品牌、国家、ip地址）数值：long、integer、short、byte、double、float、布尔：boolean 日期：date 对象：object
index：是否创建索引，默认为true
analyzer：使用哪种分词器
properties：该字段的子字段

索引库的CRUD

创建索引库和映射

基本语法：

请求方式：PUT

请求路径：/索引库名，可以自定义
请求参数：mapping映射格式：

PUT /索引库名称
{ 
        
  "mappings": { 
        
    "properties": { 
        
      "字段名":{ 
        
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_smart"
      },
      "字段名2":{ 
        
        "type": "keyword",
        "index": "false"
      },
      "字段名3":{ 
        
        "properties": { 
        
          "子字段": { 
        
            "type": "keyword"
          }
        }
      },
      // ...略
    }
  }
}

示例：

 PUT /heima
{ 
        
  "mappings": { 
        
    "properties": { 
        
      "info":{ 
        
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_smart"
      },
      "email":{ 
        
        "type": "keyword",
        "index": "falsae"
      },
      "name":{ 
        
        "properties": { 
        
          "firstName": { 
        
            "type": "keyword"
          }
        }
      },
      // ... 略
    }
  }
}

查询索引库

基本语法：请求方式：GET 请求路径：/索引库名请求参数：无格式：

GET /索引库名

修改索引库

倒排索引结构虽然不复杂，但是一旦数据结构改变（比如改变了分词器），就需要重新创建倒排索引，这简直是灾难。因此索引库一旦创建，无法修改mapping。

虽然无法修改mapping中已有的字段，但是却允许添加新的字段到mapping中，因为不会对倒排索引产生影响。语法说明：

PUT /索引库名/_mapping
{ 
        
  "properties": { 
        
    "新字段名":{ 
        
      "type": "integer"
    }
  }
}

删除索引库

语法：请求方式：DELETE 请求路径：/索引库名请求参数：无格式：

DELETE /索引库名

文档操作

新增文档

语法：

POST /索引库名/_doc/文档id
{ 
        
    "字段1": "值1",
    "字段2": "值2",
    "字段3": { 
        
        "子属性1": "值3",
        "子属性2": "值4"
    },
    // ...
}

查询文档

语法：

GET /{ 
        索引库名称}/_doc/{ 
        id}

通过kibana查看数据：

GET /heima/_doc/1

删除文档

删除使用DELETE请求，同样，需要根据id进行删除：语法：

DELETE /{ 
        索引库名}/_doc/id值

示例：

#根据id删除数据
DELETE /heima/_doc/1

修改文档

修改有两种方式：

全量修改：直接覆盖原来的文档
增量修改：修改文档中的部分字段

全量修改: 全量修改是覆盖原来的文档，其本质是：

根据指定的id删除文档
新增一个相同id的文档

**注意：**如果根据id删除时，id不存在，第二步的新增也会执行，也就从修改变成了新增操作了。

语法：

PUT /{ 
        索引库名}/_doc/文档id
{ 
        
    "字段1": "值1",
    "字段2": "值2",
    // ... 略
}

示例：

PUT /heima/_doc/1
{ 
        
    "info": "黑马程序员高级Java讲师",
    "email": "zy@itcast.cn",
    "name": { 
        
        "firstName": "云",
        "lastName": "赵"
    }
}

增量修改: 增量修改是只修改指定id匹配的文档中的部分字段。语法：

POST /{ 
        索引库名}/_update/文档id
{ 
        
    "doc": { 
        
         "字段名": "新的值",
    }
}

示例：

POST /heima/_update/1
{ 
        
  "doc": { 
        
    "email": "ZhaoYun@itcast.cn"
  }
}

RestAPI

创建索引库

代码分为三步：

1）创建Request对象。因为是创建索引库的操作，因此Request是CreateIndexRequest。
2）添加请求参数，其实就是DSL的JSON参数部分。因为json字符串很长，这里是定义了静态字符串常量MAPPING_TEMPLATE，让代码看起来更加优雅。
3）发送请求，client.indices()方法的返回值是IndicesClient类型，封装了所有与索引库操作有关的方法。在hotel-demo的cn.itcast.hotel.constants包下，创建一个类，定义mapping映射的JSON字符串常量：

package cn.itcast.hotel.constants;

public class HotelConstants { 
        
    public static final String MAPPING_TEMPLATE = "{\n" +
            " \"mappings\": {\n" +
            " \"properties\": {\n" +
            " \"id\": {\n" +
            " \"type\": \"keyword\"\n" +
            " },\n" +
            " \"name\":{\n" +
            " \"type\": \"text\",\n" +
            " \"analyzer\": \"ik_max_word\",\n" +
            " \"copy_to\": \"all\"\n" +
            " },\n" +
            " \"address\":{\n" +
            " \"type\": \"keyword\",\n" +
            " \"index\": false\n" +
            " },\n" +
            " \"price\":{\n" +
            " \"type\": \"integer\"\n" +
            " },\n" +
            " \"score\":{\n" +
            " \"type\": \"integer\"\n" +
            " },\n" +
            " \"brand\":{\n" +
            " \"type\": \"keyword\",\n" +
            " \"copy_to\": \"all\"\n" +
            " },\n" +
            " \"city\":{\n" +
            " \"type\": \"keyword\",\n" +
            " \"copy_to\": \"all\"\n" +
            " },\n" +
            " \"starName\":{\n" +
            " \"type\": \"keyword\"\n" +
            " },\n" +
            " \"business\":{\n" +
            " \"type\": \"keyword\"\n" +
            " },\n" +
            " \"location\":{\n" +
            " \"type\": \"geo_point\"\n" +
            " },\n" +
            " \"pic\":{\n" +
            " \"type\": \"keyword\",\n" +
            " \"index\": false\n" +
            " },\n" +
            " \"all\":{\n" +
            " \"type\": \"text\",\n" +
            " \"analyzer\": \"ik_max_word\"\n" +
            " }\n" +
            " }\n" +
            " }\n" +
            "}";
}

在hotel-demo中的HotelIndexTest测试类中，编写单元测试，实现创建索引：

@Test
void createHotelIndex() throws IOException { 
        
    // 1.创建Request对象
    CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("hotel");
    // 2.准备请求的参数：DSL语句
    request.source(MAPPING_TEMPLATE, XContentType.JSON);
    // 3.发送请求
    client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

删除索引库

删除索引库的DSL语句非常简单：

DELETE /hotel

与创建索引库相比：

请求方式从PUT变为DELTE
请求路径不变
无请求参数

所以代码的差异，注意体现在Request对象上。依然是三步走： 1）创建Request对象。这次是DeleteIndexRequest对象 2）准备参数。这里是无参 3）发送请求。改用delete方法在hotel-demo中的HotelIndexTest测试类中，编写单元测试，实现删除索引：

@Test
void testDeleteHotelIndex() throws IOException { 
        
    // 1.创建Request对象
    DeleteIndexRequest request = new DeleteIndexRequest("hotel");
    // 2.发送请求
    client.indices( 
        标签： 61082连接器
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创建索引库和映射

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