部署

要在Nginx中实现对同一套服务部署两遍并且按比例分配请求，你可以利用Nginx的负载均衡功能。具体做法如下： 步骤 1: 配置 upstream 首先，在Nginx的配置文件（通常是/etc/nginx/nginx.conf或/etc/nginx/sites-available/default，具体路径可能因系统而异）中定义一个upstream块，列出你的两个服务实例。这里假设你的两个服务实例运行在相同的主机上，但监听不同的端口，例如8080和8081。 http { upstream backend { server 192.168.1.100:8091 weight=1; server 192.168.1.101:8091 weight=1; } # … } 在这个例子中，weight=1表示两个服务实例具有相同的权重，Nginx会尽量以1:1的比例分配请求给这两个实例。 步骤 2: 配置 location 或 server 块 接着，在配置文件中找到或添加一个server块，然后在其中的location指令内指定使用刚刚定义的upstream。 server { listen 80; server_name your.domain.com; location / { proxy_pass http://backend; proxy_set_header Host $host; proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for; } } 这里的proxy_pass http://backend;告诉Nginx将请求转发到名为backend的upstream定义的服务器列表中。 步骤 3: 重启Nginx 最后，保存配置文件并重启Nginx以使更改生效。 sudo nginx -t # 先测试配置是否正确 sudo systemctl restart nginx # 或者 service nginx restart，取决于你的系统 注意事项 确保你的两个服务实例是完全独立且状态同步的，以避免数据不一致或服务故障。 使用weight参数可以调整分配策略，如果你想改变分配比例，可以通过修改weight值来实现。 考虑到高可用性，还可以配置max_fails和fail_timeout等参数来处理失败的后端连接。

一、部署Graylog Graylog总共需要3个服务：graylog服务端、mongodb（存储graylog的配置）、elasticSeach（存储日志）本文档部署方案介绍： graylog服务端、mongodb（存储graylog的配置）使用docker-compose部署 elasticSeach 引用外部地址 1. 安装docker、安装docker-compose 这部分直接参考互联网上的教程：链接 2. 通过docker-compose部署graylog 服务器上新建一个 graylog的目录，并在该目录下新建 docker-compose.yml version: '3' services: mongo: image: mongo:5.0 container_name: mongo volumes: – /data/docker/graylog/mongo_data:/data/db networks: – graylog ports: – 27017:27017 environment: – TZ=Asia/Shanghai healthcheck: test: ["CMD", "mongo", "–eval", "db.adminCommand('ping')"] interval: 30s timeout: 10s retries: 5 graylog: image: graylog/graylog:5.2 container_name: graylog depends_on: mongo: condition: service_healthy environment: – GRAYLOG_ROOT_PASSWORD_SHA2=xxxxx #sha2生成的密码，可以服务器通过命令获取：echo -n yournewpassword | sha256sum – GRAYLOG_PASSWORD_SECRET=xxxxx #随机生成的secret，长度超过32位，可以自己生成 – GRAYLOG_HTTP_ENABLE_TLS=false – GRAYLOG_TIMEZONE=Asia/Shanghai – GRAYLOG_MONGO_URI=mongodb://mongo:27017/graylog – GRAYLOG_ELASTICSEARCH_VERSION=7 – GRAYLOG_ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es账户:es密码@es地址:9200 – GRAYLOG_ELASTICSEARCH_USER=es账户 – GRAYLOG_ELASTICSEARCH_PASSWORD=es密码 – GRAYLOG_HTTP_EXTERNAL_URI=http://访问地址/ – GRAYLOG_HTTP_PUBLISH_URI=http://访问地址/ – GRAYLOG_PLUGIN_SYSTEM_LANGUAGESELECTOR_DEFAULT_LOCALE=zh_CN – TZ=Asia/Shanghai networks: – graylog ports: – "9000:9000" – "514:514" – "514:514/udp" – "12201:12201" – "12201:12201/udp" volumes: mongo_data: driver: local graylog_data: driver: local networks: graylog: driver: bridge 上面的配置根据自己的环境，重新配置。注意点：elasticSearch如果存在账密的化，参考下GRAYLOG_ELASTICSEARCH_XXX这几个配置，进行调整。 3. 启动graylog # 1. 启动执行 docker-compose up -d # 2. 如果希望调整docker-compose.yml的配置，需要先关闭，再重启 ## 2.1 先关闭graylog的应用 docker-compose down ## 2.2 修改完文件后，再执行启动命令 docker-compose up -d # 3.查看启动日志，确认是否完成启动 docker logs mongo; docker logs graylog; 4. 配置graylog 日志传输，建议采用UDP协议，其次包括graylog的踩坑记录，参考如下文档：参考1参考2 二、java应用接入Graylog 1. pom新增依赖 <!–logback gelf日志收集–> <dependency> <groupId>biz.paluch.logging</groupId> <artifactId>logstash-gelf</artifactId> <version>1.15.0</version> </dependency> 2. 配置logback.xml文件，同时增加traceId、spanId方便链路日志的追踪 a. 配置 Logback 以支持 MDC，在 logback.xml 中配置 GelfLogbackAppender，并确保包括 traceId 和 spanId 字段： <configuration> <appender name="GELF" class="biz.paluch.logging.gelf.logback.GelfLogbackAppender"> <host>udp:graylog的地址</host> <!– graylog 服务器ip –> <port>graylog开放的端口</port>…

准备部署环境所需数据 导出开发/测试环境用到的设计器的的元数据json、设计器业务数据json、自定义组件json在业务工程中准备安装代码 安装元数据json 安装设计器业务数据json 安装自定义组件json 【重要】上线后业务工程中安装工作流元数据和流程设计器数据的代码注释掉，防止已经设置过的流程被重写覆盖 参考文档 流程设计器的导入导出 界面设计器的导入导出 数据可视化的导入导出 确认生产的项目证书和设计器证书已经获取到并配置正确 证书配置方式 通过yml配置 logging: level: # schedule日志过滤，减少不必要的日志 com.taobao.pamirs.schedule.taskmanager.TBScheduleManagerStatic: error pamirs: license: #改成平台提供证书的路径以及subject subject: xxxx path: – licence/xxxx_boot.lic java -jar通过启动参数配置-Dsubject=xxx -Dlicense=/aaa/bb/c.lic 参考文档 pamirs-license 许可证使用常见问题 yml配置 【重要】流程设计器和项目基础环境必须一致， 包括(redis、数据库)。其中数据库的配置要求，相同模块指向的数据源必须相同，通过ds-map指定。 【重要】zk的rootPath 、mq的topic-prefix、schdule的ownSign 配置跟业务工程保持不一致【影响流程发布后重复触发】 【重要】流程设计器若和项目部署在同一台机器上，则 工作流和项目的sql_record的配置(pamirs.record.sql.store)必须分开，否则可能导致工作流任务重复。 spring: rocketmq: name-server: 127.0.0.1:9876 #ACL配置 #accesskey: xxxx #secretkey: xxx pamirs: zookeeper: zkConnectString: 127.0.0.1:2181 zkSessionTimeout: 60000 rootPath: /my_zk event: notify-map: system: ROCKETMQ biz: ROCKETMQ logger: ROCKETMQ enabled: true schedule: enabled: true ownSign: my_own_sign ds-map确认，设计器内公共业务模块和业务工程的业务模块的ds-key需要一致，实际的数据源也需要一致 确认业务工程和设计器的配置项pamirs:record:sql:store的值，2个配置文件里的值需要是不一样的 pamirs: record: sql: store: /aaa/bbb 部署方式确认 Jar包部署方式 前端引入相关依赖 业务工程的前端需要依赖流程设计器 前端package.json新增依赖"@kunlun/workflow-designer": "~4.7.0" 在main.ts的VueOioProvider()方法执行前导入依赖 import '@kunlun/workflow-designer/dist/kunlun-workflow-designer.css'; import '@kunlun/workflow-designer'; VueOioProvider( { dependencies: { vue: import('vue'), lodashEs: import('lodash-es'), antDesignVue: import('ant-design-vue'), antDesignIconsVue: import('@ant-design/icons-vue'), elementPlusIconsVue: import('@element-plus/icons-vue'), elementPlus: import('element-plus'), kunlunDependencies: import('@kunlun/dependencies'), kunlunVueUiAntd: import('@kunlun/vue-ui-antd'), kunlunVueUiEl: import('@kunlun/vue-ui-el'), antvDataSet: import('@antv/data-set'), antvG2: import('@antv/g2'), echarts: import('echarts') } } ); 后端工作流设计器Jar包方式启动，后端无代码设计器Jar包启动方法 docker镜像部署方式 线上允许部署流程设计器镜像，直接通过镜像运行后容器的id+端口访问设计器 部署完成后，已设计的流程需要重新选择的地方 触发字段 所有自定义函数 审批人/转交人，模型相关选的字段 检查工作流触发是否正常

RocketMQ的日志路径和日志自动清理规则可以通过以下方式进行配置： 配置日志路径 对于RocketMQ客户端： RocketMQ客户端日志默认存储在系统盘的特定位置，但你可以通过JVM启动参数来修改日志的输出路径。例如，在启动Java应用时，可以通过 -Dlogging.path 或 -Drocketmq.client.logRoot 参数指定日志根目录。例如： java -Drocketmq.client.logRoot=/path/to/your/log/directory -jar your_application.jar 对于RocketMQ服务端（Broker和NameServer）： RocketMQ服务端的日志路径通常在 conf/logback_broker.xml（对于Broker）和 conf/logback_namesrv.xml（对于NameServer）配置文件中定义。你可以在这些XML配置文件中修改 <property name="LOG_HOME"> 的值来改变日志存储路径。 配置日志自动清理规则 RocketMQ服务端提供了日志滚动策略来自动清理旧日志，这通常在上述提到的 logback_broker.xml 和 logback_namesrv.xml 文件中通过Logback的RollingPolicy配置实现。例如，可以配置文件大小限制、保留文件数量等： <appender name="FILE" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender"> <file>${LOG_HOME}/rocketmq.log</file> <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy"> <!– 按天滚动日志文件 –> <fileNamePattern>${LOG_HOME}/archived/rocketmq.%d{yyyy-MM-dd}.%i.log</fileNamePattern> <!– 保留最多30天的日志 –> <maxHistory>30</maxHistory> <!– 单个日志文件最大大小，默认RocketMQ不直接支持配置此参数，但可通过Logback的SizeAndTimeBasedFNATP配置间接控制 –> <!–<timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedFNATP">–> <!–<maxFileSize>100MB</maxFileSize>–> <!–</timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy>–> </rollingPolicy> … </appender> 请注意，虽然RocketMQ客户端日志默认不直接支持配置单个日志文件大小，但你可以通过外部日志框架（如Logback或Log4j）的配置来间接影响日志文件的大小管理。 对于日志清理，RocketMQ本身对于消息存储的文件有自动清理机制，但针对日志文件的自动清理主要依赖于日志框架的配置，如上述Logback的配置示例所示。 确保在修改任何配置前备份原有的配置文件，并且理解修改可能对系统监控和故障排查造成的影响。

场景描述 目前设计器镜像启动后日志文件为out.log，是启动脚本中定向输出了(>>)out.log文件。实际项目可能： 日志输出到特定目录的特定文件名中 指定以日志保留策略(单个文件大小和文件保留个数) 日志输出到APM工具中(如skywalking) 日志推送到LogStash 日志自定义输出 不定向输出，采用自己配置的方式，与标准的SpringBoot工程配置日志一样。两种方式（都是Spring提供的方式）： 方式一 bootstrap.yml 里面可以按profiles指定logback的配置文件，具体文件名和文件输入在logback里面进行配置，跟通用的logback配置一致. 例如： logging: config: classpath:logback-pre.xml 方式二 resources的根目录，直接配置 logback-spring.xml， 启动会自动加载。 日志自定义场景 配置日志推送到LogStash <!–配置日志推送到LogStash–> <contextListener class="pro.shushi.pamirs.demo.core.config.DemoLogbackFiledConfig"/> <appender name="LogStash" class="net.logstash.logback.appender.LogstashTcpSocketAppender"> <destination>127.0.0.1:4560</destination> <!– encoder必须配置,有多种可选 –> <encoder charset="UTF-8" class="net.logstash.logback.encoder.LogstashEncoder"> <!– SkyWalking插件, log加tid–> <provider class="org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.logback.v1.x.logstash.TraceIdJsonProvider" /> <!–在生成的json中会加这些字段–> <customFields> {"app.name":"pamirs-demo", "app.type":"Microservice", "platform":"pamirs", "env":"dev"} </customFields> <timeZone>Asia/Shanghai</timeZone> <writeVersionAsInteger>true</writeVersionAsInteger> <providers> <pattern> <pattern> <!–动态的变量–> { "ip": "%{ip}", "server.name": "%{server.name}", "logger_name": "%logger" } </pattern> </pattern> </providers> </encoder> </appender> skywalking的日志rpc上传 <!– skywalking的日志rpc上传 –> <appender name="SkyWalkingLogs" class="org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.logback.v1.x.log.GRPCLogClientAppender"> <encoder class="ch.qos.logback.core.encoder.LayoutWrappingEncoder"> <layout class="org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.logback.v1.x.mdc.TraceIdMDCPatternLogbackLayout"> <Pattern>${CONSOLE_LOG_PATTERN}</Pattern> </layout> </encoder> </appender> 完整的代码示例 Logback自定义字段 package pro.shushi.pamirs.demo.core.config; import ch.qos.logback.classic.Level; import ch.qos.logback.classic.Logger; import ch.qos.logback.classic.LoggerContext; import ch.qos.logback.classic.spi.LoggerContextListener; import ch.qos.logback.core.Context; import ch.qos.logback.core.spi.ContextAwareBase; import ch.qos.logback.core.spi.LifeCycle; import java.net.InetAddress; import java.net.UnknownHostException; /** * Logback自定义字段 * * @author wx@shushi.pro * @date 2024/4/17 */ public class DemoLogbackFiledConfig extends ContextAwareBase implements LoggerContextListener, LifeCycle { private boolean started = false; @Override public boolean isResetResistant() { return false; } @Override public void onStart(LoggerContext loggerContext) { } @Override public void onReset(LoggerContext loggerContext) { } @Override public void onStop(LoggerContext loggerContext) { } @Override public void onLevelChange(Logger logger, Level level) { } @Override public void start() { if (started) { return; } Context context = getContext();…

场景描述 在国产化和信创体系下，可能会要求使用东方通Web服务器(TongWeb)或者Tomcat等应用服务器部署项目；本文介绍使用TongWeb或者Tomcat部署Oinone项目时的方法。 你需要了解 了解Tomcat容器，TongWeb的操作基本和Tomcat类似； 项目打包成成war包和Jar的区别； Springboot项目打成war包 详细步骤参考：https://www.cnblogs.com/memoa/p/10250553.html TongWeb和Tomcat部署War包 TongWeb部署war包一般会有提供操作手册，这里不在说明； Tomcat部署war包可以参考网上的资料，这里不在说明； 本文仅说明部署Oinone打成的War包不同之处； Oinone项目War包部署 已知限制 Oinone项目在部署时，需要指定生命周期-Plifecycle=INSTALL等 而TongWeb和Tomcat无法在启动脚本中设置Program arguments 解法办法 通过yml文件的配置，可以配置等同于-Plifecycle=INSTALL的参数 pamirs: boot: init: true sync: true profile: AUTO install: AUTO upgrade: FORCE modules: 配置参考 配置参考 模块之启动指令 参数 名称 默认值 说明 -Plifecycle 生命周期部署指令 RELOAD 可选项：无/INSTALL/PACKAGE/RELOAD/DDL 安装（INSTALL） install为AUTO；upgrade为FORCE；profile为AUTO 打包（PACKAGE） install为AUTO；upgrade为FORCE；profile为PACKAGE 重启（RELOAD） install、upgrade、profile为READONLY 打印变更DDL（DDL） install为AUTO；upgrade为FORCE；profile为DDL

下载Oinone专属启动器 oinone-boot-starter.zip Mac OS平台启动 # 直接运行 ./darwin-boot java -jar ./pamirs-designer-boot-4.7.0.jar # nohup后台运行 nohup ./darwin-boot java -jar ./pamirs-designer-boot-4.7.0.jar > out.log 2>&1 & Mac OS（arm64架构）平台启动 # 直接运行 ./darwin-boot-arm64 java -jar ./pamirs-designer-boot-4.7.0.jar # nohup后台运行 nohup ./darwin-boot-arm64 java -jar ./pamirs-designer-boot-4.7.0.jar > out.log 2>&1 & Linux平台启动 # 直接运行 ./linux-boot java -jar ./pamirs-designer-boot-4.7.0.jar # nohup后台运行 nohup ./linux-boot java -jar ./pamirs-designer-boot-4.7.0.jar > out.log 2>&1 & Linux（arm64架构）平台启动 # 直接运行 ./linux-boot-arm64 java -jar ./pamirs-designer-boot-4.7.0.jar # nohup后台运行 nohup ./linux-boot-arm64 java -jar ./pamirs-designer-boot-4.7.0.jar > out.log 2>&1 & Windows平台启动 .\win-boot.exe java -jar .\pamirs-designer-boot-4.7.0.jar 说明 上述命令使用的java -jar与常规使用方式完全相同。 Oinone无代码设计器不支持使用javaagent参数。 常用启动脚本 #!/bin/bash # 脚本所在目录 home=$(cd "$(dirname "$0")" && pwd) # 启动jar路径 jarPath=$home/pamirs-designer-boot-4.7.0.jar # 配置路径 applicationPath=$home/application.yml # 许可证信息 subject= licensePath= nohup $home/linux-boot java -Duser.timezone=GMT+08:00 -Dhttps.protocols=TLSv1.2 -Dfile.encoding=UTF-8 \ -jar $jarPath \ –spring.config.location=$applicationPath \ -Psubject=$subject \ -Plicense=$licensePath \ -Plifecycle=INSTALL > $home/out.log 2>&1 & sleep 1 tail -200f $home/out.log 出现cannot execute binary file异常该如何处理？ 问题原因 Oinone专属启动器是通过go语言进行编译并执行，对于不同的操作系统架构需要分别编译。 解决方案 物理机安装go语言环境。 下载boot.go文件，放在run目录下。（需询问Oinone客服获取最新boot.go文件） 进入run目录，执行go build -o "boot-starter" "boot.go"命令。 在startup.sh命令中添加-v $home/run/boot-starter:/opt/pamirs/run/boot-starter \将文件挂载到容器。 删除docker容器后再执行startup.sh脚本重启镜像即可。 出现failed to open elf at /lib64/ld-linux-x86-64.so.2异常该如何处理？ 问题原因 部分arm64架构的宿主机无法兼容amd64环境中编译的linux-boot启动器，需要将启动器换为linux-boot-arm64。 解决方案 下载oinone-boot-starter.zip并解压，获取linux-boot-arm64启动器。 将启动器放在run目录下。 在startup.sh命令中添加-v $home/run/linux-boot-arm64:/opt/pamirs/run/boot-starter替换镜像中的启动器。 删除docker容器后再执行startup.sh脚本重启镜像即可。

前端 package.json中新增依赖 @kunlun/data-designer-open-pc,版本跟@kunlun/dependencies的填一样 src/main.ts内导入依赖 import 'reflect-metadata'; import { VueOioProvider } from '@kunlun/dependencies'; // START 导入代码放在导入@kunlun/dependencies之后 import '@kunlun/data-designer-open-pc'; // END 导入代码放在VueOioProvider()方法执行前 VueOioProvider({ // TODO }); 后端 父pom新增依赖 <properties> <pamirs.data.visualization.version>4.7.8</pamirs.data.visualization.version> </properties> <dependencyManagement> <dependencies> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.data.visualization</groupId> <artifactId>pamirs-data-visualization</artifactId> <version>${pamirs.data.visualization.version}</version> <type>pom</type> <scope>import</scope> </dependency> </dependencies> </dependencyManagement> 2.boot启动工程的pom新增依赖 <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.data.visualization</groupId> <artifactId>pamirs-data-visualization-core</artifactId> </dependency> 3.application.yml配置新增依赖 pamirs: boot: modules: – datavi 注意：datavi 这个模块在业务工程和设计器指定数据源要保持一致。

介绍 为了让我们可以快速体验到oinone的产品，oinone的工程内默认提供了一个阿里云oss的存储空间来存放一些静态资源，如网站在浏览器标签栏的图标、登录页的logo、站内页面的logo、默认头像、背景图等，但是在实际业务中我们需要把其中部分静态资源更换为自有品牌或者客户品牌定制的静态资源。 解决方案 oinone提供了一套可以替换掉默认静态资源的方案 获取静态资源文件的压缩包static.zip 解压到到运维指定的目录下，这里以/project/static为例，前端通过浏览器开发工具查看到需要替换的图片路径，在static目录下找到对应路径的文件，替换为自有文件 配置nginx的文件系统（使用阿里云oss、minio等云存储方案的可以忽略该步骤） server { listen 8899; location /static { alias /project/static; add_header Content-Disposition attachment; add_header Content-Type application/octet-stream; } } 前端启动工程中的.env文件中增加如下配置（ss-boot） STATIC_IMG=http://访问地址/static/images 生产模式重新打包 或 开发模式重新运行就可以看到效果

升级docker中的设计器版本 1.升级docker 1.1 修改结构包中startup.sh中对应的新版本号 结构包文件夹以及文件说明 – oinone-op-ds-all-full – config：Java启动的application.yml以及证书等 – lib：额外启动jar包 – logs：Java日志 – mq：mq的中间件broker.conf – nginx：nginx的配置文件 – run：可配置docker中启动的中间件 – startup.cmd：window启动脚本 – startup.sh：linux启动脚本 1.2 需要备份原oinone-op-ds-all-full中的mysql数据库 如果原先再安装的版本为full包含中间件的版本，删除原docker中的容器会清除所有的容器，需要备份数据库的数据 可使用navicat导出数据库 1.3 停止容器，并删除容器 docker ps -a #查询到对应容器的id 如 283747263 docker stop 283747263 docker rm 283747263 1.4 更新docker镜像版本 #启动脚本 sh startup.sh tail -200f logs/2024-01-26.0.log 1.5 启动新版本docker #启动脚本 sh startup.sh #查看日志 tail -200f logs/2024-01-26.0.log 2.业务项目工程中的平台jar版本 2.1 更新业务工程的主pom.xml中平台版本包 根据提供的版本更新日志，更新对应的平台jar包 2.2 更新maven,重启业务工程