YML

前言 ：本文主要介绍使用IDEA从零开始搭建SpringBoot+Mybatis-Plus项目的过程 Step1: 创建SpringBoot项目 1. File – New – Project – Maven 2. 填写项目信息 3. 设置工程名及存放路径 4. 构建项目基本结构 注意 ： 1.请留意java、resources这两个文件夹的标记是否正确 2.查看方式：选中文件夹 – 右键 – Mark Directory as 3.java文件夹需标记为Sources Root；resources文件夹需标记为Resources Root Step2：项目初始化设置 1. Maven设置： 1.1. File – Settings – 搜索框中输入Maven 说明 ： 1.settings.xml可以在Maven安装目录的conf文件夹中找到 2.建议将文件中的镜像设置为阿里云仓库，同时设置好本地仓库的存放路径 1.1. 修改工程目录中的pom.xml文件，添加SpringBoot、MyBatis-Plus相关依赖（参考依赖如下） <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> < project xmlns = " http://maven.apache.org/POM/4.0.0 " xmlns: xsi = " http://www.w3

docker-compose.yml Jenkins 是一个简单易用的持续集成软件平台，我们依然采用 Docker 的方式部署，docker-compose.yml 配置文件如下： version: '3.1' services: jenkins: restart: always image: jenkinsci/jenkins container_name: jenkins ports: # 发布端口 - 8080:8080 # 基于 JNLP 的 Jenkins 代理通过 TCP 端口 50000 与 Jenkins master 进行通信 - 50000:50000 environment: TZ: Asia/Shanghai volumes: - ./data:/var/jenkins_home 安装过程中会出现 Docker 数据卷 权限问题，用以下命令解决： chown -R 1000 /usr/local/docker/jenkins/data 启动 docker-compose up -d 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4396705/blog/4939460

一、Harbor简介 1.Harbor介绍 Harbor是一个用于存储和分发Docker镜像的企业级Registry服务器，通过添加一些企业必需的功能特性，例如安全、标识和管理等，扩展了开源Docker Distribution。作为一个企业级私有Registry服务器，Harbor提供了更好的性能和安全。提升用户使用Registry构建和运行环境传输镜像的效率。Harbor支持安装在多个Registry节点的镜像资源复制，镜像全部保存在私有Registry中， 确保数据和知识产权在公司内部网络中管控。另外，Harbor也提供了高级的安全特性，诸如用户管理，访问控制和活动审计等。 2.Harbor特性 基于角色的访问控制 ：用户与Docker镜像仓库通过“项目”进行组织管理，一个用户可以对多个镜像仓库在同一命名空间（project）里有不同的权限。 镜像复制 ： 镜像可以在多个Registry实例中复制（同步）。尤其适合于负载均衡，高可用，混合云和多云的场景。 图形化用户界面 ： 用户可以通过浏览器来浏览，检索当前Docker镜像仓库，管理项目和命名空间。 AD/LDAP 支持 ： Harbor可以集成企业内部已有的AD/LDAP，用于鉴权认证管理。 审计管理 ： 所有针对镜像仓库的操作都可以被记录追溯，用于审计管理。 国际化 ： 已拥有英文、中文、德文、日文和俄文的本地化版本

Maven公服 http://maven.aliyun.com 1. https://hub.docker.com 搜索nexus 2. docker pull sonatype/nexus3 3. 创建Docker目录，创建nexus目录 cd /usr/local/ mkdir docker cd docker / mkdir nexus cd nexus / vi docker -compose.yml 4. 使用Docker来安装和运行Nexus，docker-compose.yml配置如下： version:'3.1' services: nexus: restart:always image:sonatype / nexus3 container_name:nexus ports: -8081:8081 volumes: - /usr/local/docker/nexus/data:/nexus- data 5. docker-compose up -d 6. 访问http://ip:8081 7. 看日志 docker ps docker logs containerID 8. 如果报错没权限 查看data中是否有数据,让data有所有权限 cd /data/ ll docker - compose down chmod 777 data/ 9. docker

使用PaddleOCR，训练自己的模型 前言______PaddleOcr的安装与准备工作 资料准备 1. 下载icdar2015图片集 2. 下载icdar2015数据集配套的标注文件 3.组织数据集路径 4.下载预训练模型 5.组织预训练模型路径 6.修改配置文件 ~~设置完成，开始训练~~ 到了紧张刺激的DEBUG环节才对 如何制作自己的数据集？ 模型评估与模型检查 ps：为方便读者文章中需要用到的文件均使用我的网盘分享下载，同时也会给出官网下载地址 前言______PaddleOcr的安装与准备工作 1.PaddleOcr相关组件安装我在上一个博客中已经介绍完毕→ PaddleOcr安装与使用全程指南 ←点击跳转 2.下载PaddleOcr官方文件包， https://kyc592.lanzous.com/i5C7Gkojm7c 密码:kyc 或官网下载地址：https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR 然后解压到项目文件夹的根目录下。 一定确保按照前一篇博客操作完毕，Paddleocr可以正常运行，尽量减少待会出现的极 其 繁 重的debug工作。 至此完成准备工作。 资料准备 训练自己的模型，需要的资料有： ①训练用的图片集 ②测试用的图片集 ③前面两个图片集配套的标注文件 ④预训练模型 1. 下载icdar2015图片集 演示采用的

什么是Prometheus? Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控报警系统和时序列数据库(TSDB)。Prometheus使用Go语言开发，是Google BorgMon监控系统的开源版本。 2016年由Google发起Linux基金会旗下的原生云基金会(Cloud Native Computing Foundation), 将Prometheus纳入其下第二大开源项目。 Prometheus目前在开源社区相当活跃。 Prometheus和Heapster(Heapster是K8S的一个子项目，用于获取集群的性能数据。)相比功能更完善、更全面。Prometheus性能也足够支撑上万台规模的集群。 Prometheus的特点 多维度数据模型。 灵活的查询语言。 不依赖分布式存储，单个服务器节点是自主的。 通过基于HTTP的pull方式采集时序数据。 可以通过中间网关进行时序列数据推送。 通过服务发现或者静态配置来发现目标服务对象。 支持多种多样的图表和界面展示，比如Grafana等。 官网地址：https://prometheus.io/ 架构图 基本原理 Prometheus的基本原理是通过HTTP协议周期性抓取被监控组件的状态，任意组件只要提供对应的HTTP接口就可以接入监控。不需要任何SDK或者其他的集成过程。这样做非常适合做虚拟化环境监控系统，比如VM

什么是Prometheus? Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控报警系统和时序列数据库(TSDB)。 Prometheus使用Go语言开发，是Google BorgMon监控系统的开源版本。 2016年由Google发起Linux基金会旗下的原生云基金会(Cloud Native Computing Foundation), 将Prometheus纳入其下第二大开源项目。 Prometheus目前在开源社区相当活跃。 Prometheus和Heapster(Heapster是K8S的一个子项目，用于获取集群的性能数据。 )相比功能更完善、更全面。 Prometheus性能也足够支撑上万台规模的集群。 Prometheus的特点 多维度数据模型。 灵活的查询语言。 不依赖分布式存储，单个服务器节点是自主的。 通过基于HTTP的pull方式采集时序数据。 可以通过中间网关进行时序列数据推送。 通过服务发现或者静态配置来发现目标服务对象。 支持多种多样的图表和界面展示，比如Grafana等。 官网地址： https://prometheus.io/ 架构图 基本原理 Prometheus的基本原理是通过HTTP协议周期性抓取被监控组件的状态，任意组件只要提供对应的HTTP接口就可以接入监控。 不需要任何SDK或者其他的集成过程。 这样做非常适合做虚拟化环境监控系统

Eureka注册中心（8761端口） IDEA(开发工具) 1，创建项目勾选Eureka Server 2, 创建yml文件，拷贝配置,下面配置必须为false,意为，该项目不要作为客户端注册，因为本身就是为了帮别人注册而写 registerWithEureka:false fetchRegistry:fallse 3，启动类加注解：@EnableEurekaServer 代表是注册中心 4，输入ip:8761进入注册中心 创建提供者，使用Eureka注册中心 1，创建聚合项目，在创建提供者的时候，勾选Eureka client 2，写配置yml，不带false那个配置,因为提供者是客户端 3，为了暴露接口，在service层的代码类头部加@RestController,在方法头部加@RequesMapping 4，在启动项加上@@EnableDiscoveryClient 创建消费者，使用Eureka注册中心 1，创建聚合项目,勾选Thymeleaf、EurekaDis 、Feign(等于过去的dubbo) 2, 配置yml,拷贝，不带false那个配置,因为消费者也是客户端，记得设置静态模板缓存为false 3, 写页面 4, 写Service接口，给他头部加注解@FeifnClient(value="在注册中心中提供者放的名字")，在抽象方法头部加注解

今日公司需求，需要将mysql更新实时同步到kafka中，后来又要将数据库中的一张表的变化实时同步到另一台mysql中，于是乎canal与canal-adapter紧急解决，其中踩了不少坑，下面为总结内容 官方文档： https://github.com/alibaba/canal/wiki 一、canal镜像的创建及canal的compose文件 1、Dockerfile文件内容 FROM openjdk: 8 -jre- alpine ADD [ " canal.tar.gz " , " /opt/ " ] WORKDIR /opt/ canal EXPOSE 11110 11112 COPY [ " entrypoint.sh " , " / " ] VOLUME [ " /opt/canal/logs " , " /opt/canal/conf " ] ENTRYPOINT /entrypoint. sh View Code 2、entrypoint.sh文件内容 #!/bin/ sh Base_dir =/opt/canal/ conf Log_dir =/opt/canal/ logs if [ -n ${canal_instance_master_address} ]; then sed -i " /^canal.instance.master.address=

Solon 详解： Solon详解（一）- 快速入门 Solon详解（二）- Solon的核心 Solon详解（三）- Solon的web开发 Solon详解（四）- Solon的事务传播 Solon详解（五）- Solon扩展机制之Solon Plugin Solon详解（六）- Solon的校验框架使用、定制与扩展 Solon详解（七）- Solon Ioc 的注解对比Spring及JSR330 Solon详解（八）- Solon的缓存框架使用和定制 Solon详解（九）- 渲染控制之定制统一的接口输出 Solon详解（十）- 怎么用 Solon 开发基于 undertow jsp tld 的项目？ Springboot mini - Solon 的核心 在上篇中我们成功运行了一个简单的web应用；本篇将对它的启动过程、扩展体系和应用属性配置进行介绍。 （一）Solon.start(source, args, builder) 内部执行过程（即Solon的启动过程） 实例化 Solon.global() 加载应用属性配置 加载扩展文件夹 扫描插件并排序记录（插件也可叫扩展组件） 运行builder函数（如果它不为null） 运行插件 扫描source目录并加载java bean 加载渲染关系 完成 了解这个过程非常之重要，尤其是有兴致开发插件的同学：你的插件在运行之前