流程设计器部署注意事项

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  平台配置日志输出和推送到APM与LogStash

  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();…

  望闲

  2024年5月18日

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  Docker部署常见问题

  问题1：容器启动出现library initialization failed – unable to allocate file descriptor table – out of memory异常如何处理？ 原因 不同操作系统安装Docker后，容器运行环境并不一致，需要对Docker运行参数进行调整。 解决方案 编辑/etc/systemd/system/docker.service文件， 有些系统该文件位置：/lib/systemd/system/docker.service 查看docker的systemd（docker.service）配置位置 systemctl status docker 查看docker的systemd配置位置 将下列参数进行修改 LimitNOFILE=65535 LimitNPROC=65535 LimitCORE=65535 执行以下脚本 systemctl daemon-reload systemctl restart docker 问题2：容器启动出现library initialization failed – unable to allocate file descriptor table – out of memorypanic: signal: aborted (core dumped)异常如何处理？ 问题现象 1、 按照【问题1】的设置进行配置后，仍然不生效； 2、 尝试修改宿主机系统内核的ulimits，重启docker仍报错。修改docker.service（文件位置：/etc/systemd/system/docker.service文件， 有些系统该文件位置：/lib/systemd/system/docker.service） 解决方案 查看docker的systemd（docker.service）配置位置【问题1】中的办法 在ExecStart命令后加上创建容器的默认ulimit配置，如下，设置容器启动时的ulimit为65535:65535 –default-ulimit nofile=65535:65535 配置好后： ExecStart=/usr/bin/dockerd -H fd:// –containerd=/run/containerd/containerd.sock –default-ulimit nofile=65535:65535 执行以下脚本 systemctl daemon-reload systemctl restart docker 资料参考：https://blog.csdn.net/weixin_42241322/article/details/137122868 问题3：拉取设计器镜像报错 报错信息，拉取镜像harbor.oinone.top连不上。 docker login –username=schhsw_oinone harbor.oinone.top i Info → A Personal Access Token (PAT) can be used instead. To create a PAT, visit https://app.docker.com/settings Password: time="2025-02-27T11:24:58+08:00" level=info msg="Error logging in to endpoint, trying next endpoint" error="Get \"https://harbor.oinone.top/v2/\": dial tcp 0.0.0.0:443: connect: connection refused" Get "https://harbor.oinone.top/v2/": dial tcp 0.0.0.0:443: connect: connection refused kfpt@kfpt-virtual-machine:~$ sudo -i root@kfpt-virtual-machine:~# docker login –username=schhsw_oinone harbor.oinone.top i Info → A Personal Access Token (PAT) can be used instead. To create a PAT, visit https://app.docker.com/settings Password: Error response from daemon: Get "https://harbor.oinone.top/v2/": dial tcp 0.0.0.0:443: connect: connection refused 排查过程： 排除到后面发现原因是DNS配置的问题，换了一个阿里云的IP就可以了

  张博昊

  2025年3月13日

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  自定义表达式函数

  由于表达式内的函数在前后端都可能执行，所以同一个表达式需要前后端同时定义 后端表达式自定义 package pro.shushi.pamirs.demo.core.fun; import org.apache.commons.lang3.StringUtils; import org.joda.time.DateTime; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Fun; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function; import pro.shushi.pamirs.meta.common.constants.NamespaceConstants; import java.util.Date; import java.util.List; import static pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionCategoryEnum.TEXT; import static pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionCategoryEnum.TIME; import static pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionLanguageEnum.JAVA; import static pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionOpenEnum.LOCAL; import static pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionSceneEnum.EXPRESSION; /** * 自定义函数 */ @Fun(NamespaceConstants.expression) public class DemoCustomFunctions { @Function.Advanced( displayName = "逗号分隔字符串数组", language = JAVA, builtin = true, category = TEXT ) @Function.fun("MY_COMMA") @Function(name = "MY_COMMA", scene = {EXPRESSION}, openLevel = LOCAL, summary = "函数示例: MY_COMMA(list)\n函数说明: 将字符串数组转为逗号分隔的字符串" ) public String myComma(List<String> list) { return StringUtils.join(list, ","); } @Function.Advanced( displayName = "根据出生算年龄", language = JAVA, builtin = true, category = TIME ) @Function.fun("CALC_AGE") @Function(name = "CALC_AGE", scene = {EXPRESSION}, openLevel = LOCAL, summary = "函数示例: CALC_AGE(birthDate)\n函数说明: 根据出生算年龄" ) public Integer calcAge(Date birthDate) { if (birthDate == null) { return 0; } return new DateTime().getYear() – new DateTime(birthDate).getYear(); } } 前端表达式定义 定义后导入到main.ts里，导入@kunlun/dependencies的代码之后 import { Expression } from '@kunlun/dependencies'; import dayjs from 'dayjs'; Expression.getInstance().registerFunction('MY_COMMA', ['array'], (list: string[]) => { return (list || []) .map((value) => { return `'${value}'`; }) .join(','); }); Expression.getInstance().registerFunction('CALC_AGE', ['string'], (birthDate: string) => { if (birthDate == null) { return 0; } return Math.ceil(dayjs().year() – dayjs(birthDate,…

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  2024年7月10日

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  如何更新升级docker中的设计器版本

  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

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  2024年2月28日

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  开源日志平台：Graylog部署及接入

  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>…

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  2024年5月30日

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