Oinone离线部署设计器镜像

概述

Oinone平台为合作伙伴提供了多种部署方式,这篇文章将介绍如何在私有云环境部署Oinone平台Docker镜像。

本文以5.2.20.1版本为例进行介绍,使用amd64架构的体验镜像进行部署。具体版本号以数式提供的为准

部署环境要求

包含全部中间件及设计器服务的环境要求

  • CPU:8 vCPU
  • 内存(RAM):16G以上
  • 硬盘(HDD/SSD):60G以上

仅设计器服务的环境要求

  • CPU:8 vCPU
  • 内存(RAM):8G以上
  • 硬盘(HDD/SSD):40G以上

部署准备

  • 一台安装了Docker环境的服务器(私有云环境);以下简称部署环境
  • 一台安装了Docker环境的电脑(可访问公网);以下简称本地环境

部署清单

下面列举了文章中在本地环境操作结束后的全部文件:

  • 设计器镜像:oinone-designer-full-v5-5.2.20.1-amd64.tar
  • 离线部署结构包:oinone-designer-full-standard-offline.zip
  • Oinone许可证:****-trial.lic(实际文件名以Oinone颁发的许可证为准)
  • 第三方数据库驱动包(非MySQL数据库必须)

PS:如需一次性拷贝所有部署文件到部署环境,可以将文档步骤在本地环境执行后,一次性将所有文件进行传输。

在部署环境创建部署目录

mkdir -p /home/admin/oinone-designer-full
mkdir -p /home/admin/oinone-designer-full/images

检查部署环境服务器架构

确认部署环境是amd64还是arm64架构,若本文提供的查看方式无法正确执行,可自行搜索相关内容进行查看。

使用uname命令查看

uname -a

PS:此步骤非常重要,如果部署环境的服务器架构与本地环境的服务器架构不一致,将导致镜像无法正确启动。

在本地环境准备镜像

Oinone发布版本一览中选择最新版本的发布日志,找到需要部署的镜像版本。

登录Oinone镜像仓库(若已登录,可忽略此步骤)

docker login https://harbor.oinone.top
# input username
# input password

获取Oinone平台镜像

docker pull harbor.oinone.top/oinone/oinone-designer-full-v5.2:5.2.20.1-amd64

保存镜像到.tar文件

docker save -o oinone-designer-full-v5-5.2.20.1-amd64.tar oinone-designer-full-v5.2:5.2.20.1-amd64

若报错`Error response from daemon: reference does not exist`脚本改成下面这个:
docker save -o oinone-designer-full-v5-5.2.20.1-amd64.tar harbor.oinone.top/oinone/oinone-designer-full-v5.2:5.2.20.1-amd64

# docker save [OPTIONS] IMAGE [IMAGE...]

上传.tar到部署环境

scp ./oinone-designer-full-v5-5.2.20.1-amd64.tar admin@127.0.0.1:/home/admin/oinone-full/images/

PS:若无法使用scp方式上传,可根据部署环境的具体情况将镜像文件上传至部署环境的部署目录。

在部署环境加载镜像

加载镜像文件到Docker中

cd /home/admin/oinone-full/images

docker load -i oinone-designer-full-v5-5.2.20.1-amd64.tar

查看镜像是否正确加载

docker images

查看输出内容,对比REPOSITORYTAGIMAGE ID与本地环境完全一致即可。

设计器服务部署

为了方便起见,服务器操作文件显得不太方便,因此,我们可以在本地环境将部署脚本准备妥善后,传输到部署环境进行部署
结构包(oinone-designer-full-standard-offline.)需上传到要部署的服务器中,后面的操作均在这个目中进行

下载离线部署结构包(以数式发出的为准)

oinone-designer-full-standard-offline.zip

将Pamirs许可证移动到config目录下,并重命名为****-trial.lic(实际文件名以Oinone颁发的许可证为准)

mv ****-trial.lic config/****-trial.lic

加载非MySQL数据库驱动(按需)

将驱动jar文件移动到lib目录下即可。

以KDB8数据库驱动kingbase8-8.6.0.jar为例

mv kingbase8-8.6.0.jar lib/

PS:lib目录为非设计器内置包的外部加载目录(外部库),可以添加任何jar包集成到设计器中。

修改脚本中的配置

修改启动脚本startup.sh

修改对应的镜像版本号, 将IP从192.168.0.121改成宿主机IP

configDir=$(pwd)
version=5.1.16
IP=192.168.0.121

修改mq/broker.conf

修改其中brokerIP1的IP从192.168.0.121改成宿主机IP

brokerClusterName = DefaultCluster
namesrvAddr=127.0.0.1:9876
brokerIP1=192.168.0.121
brokerName = broker-a
brokerId = 0
deleteWhen = 04
fileReservedTime = 48
brokerRole = ASYNC_MASTER
flushDiskType = ASYNC_FLUSH
autoCreateTopicEnable=true
listenPort=10991
transactionCheckInterval=1000
#存储使用率阀值,当使用率超过阀值时,将拒绝发送消息请求
diskMaxUsedSpaceRatio=98
#磁盘空间警戒阈值,超过这个值则停止接受消息,默认值90
diskSpaceWarningLevelRatio=99
#强制删除文件阈值,默认85
diskSpaceCleanForciblyRatio=97

执行startup.sh脚本启动

sh startup.sh

访问服务

使用http://127.0.0.1:88访问服务

Oinone社区 作者:张博昊原创文章,如若转载,请注明出处:https://doc.oinone.top/install/18995.html

访问Oinone官网:https://www.oinone.top获取数式Oinone低代码应用平台体验

(0)
张博昊的头像张博昊数式管理员
上一篇 2024年11月1日 pm4:03
下一篇 2024年11月1日 pm7:24

相关推荐

  • 无网络环境下 RPM离线导出以及部署docker

    1.操作系统 以Centos7.6为例 [root@haibovm ~]# cat /etc/redhat-release CentOS Linux release 7.6.1810 (Core) [root@haibovm ~]# 2.安装yum-config-manager工具 系统默认没有安装这个命令 yum-config-manager ,这个命令在 yum-utils 包里。 yum -y install yum-utils 添加yum软件源信息(国内有很多,我这里添加阿里): yum-config-manager –add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo 更新yum缓存 yum makecache fast 3.下载docker所有依赖到指定路径 mkdir -vp /opt/docker-rpm/ yum install docker-ce –downloadonly –downloaddir=/opt/docker-rpm/ 将所有的依赖rpm环境打包 cd /opt tar -czvf docker-ce-24-CentOS7.6-rpm.tar.gz docker-rpm/ 创建安装脚本install-docker-offline.sh #! /bin/bash cd /opt/docker-rpm yum -y localinstall *.rpm 4.在新的目标环境系统中,上传docker-ce-24-CentOS7.6-rpm.tar.gz 以及install-docker-offline.sh cd /opt tar zxvf docker-ce-24-CentOS7.6-rpm.tar.gz sh install-docker-offline.sh 安装完毕以后启动docker #查看启动状态(安装完默认未启动,需要手动执行启动命令) systemctl status docker # 启动docker systemctl start docker # 重新启动docker systemctl restart docker # 重新加载unit配置文件 systemctl daemon-reload

    2023年11月7日
    55500
  • 重写QueryPage时,增加额外的条件

    在需要对QueryPage增加额外的查询条件,比如DemoItem增加只展示创建人为当前用户的数据 @Function.Advanced(type = FunctionTypeEnum.QUERY, displayName = "查询列表") @Function.fun(FunctionConstants.queryPage) @Function(openLevel = {FunctionOpenEnum.LOCAL, FunctionOpenEnum.REMOTE, FunctionOpenEnum.API}) public Pagination<DemoItem> queryPage(Pagination<DemoItem> page, IWrapper<DemoItem> queryWrapper) { LambdaQueryWrapper<DemoItem> qw = ((QueryWrapper<DemoItem>) queryWrapper).lambda(); qw.eq(DemoItem::getCreateUid, PamirsSession.getUserId()); return demoItemService.queryPage(page, qw); }

    2023年11月1日
    40800
  • Oinone远程调用链路源码分析

    前提 源码分析版本是 5.1.x版本 概要 在服务启动时,获取注解REMOTE的函数,通过dubbo的泛化调用发布。在调用函数时,通过dubbo泛化调用获取结果。 注册服务者 在spring 启动方法installOrLoad中初始化 寻找定义REMOTE的方法 组装dubbo的服务配置 组装服务对象实现引用,内容如下,用于注册 调用前置处理 放信息到SessionApi 函数调用链追踪,放到本地TransmittableThreadLocal 从redis中获取到的数据进行反序列化并存在到本地的线程里 Trace信息,放一份在sessionApi中 和ThreadLocal 调用函数执行 返回数据转成特定格式 通过线程组调用dubbo的ServiceConfig.export 服务发布 时序图 源码分析 根据条件判断,确定向dubbo进行服务发布RemoteServiceLoader public void publishService(List<FunctionDefinition> functionList,Map<String,Runnable> isPublished) { // 因为泛化接口只能控制到namespace,控制粒度不能到fun级别,这里进行去重处理 Map<String, Function> genericNamespaceMap = new HashMap<>(); for (FunctionDefinition functionDefinition : functionList) { Function function = new Function(functionDefinition) try { //定义REMOTE, 才给予远程调用 if (FunctionOpenEnum.REMOTE.in(function.getOpen()) && !ClassUtils.isInterface(function.getClazz())) { genericNamespaceMap.putIfAbsent(RegistryUtils.getRegistryInterface(function), function); } } catch (PamirsException e) { } } // 发布远程服务 for (String namespace : genericNamespaceMap.keySet()) { Function function = genericNamespaceMap.get(namespace); if(isPublished.get(RegistryUtils.getRegistryInterface(function)) == null){ // 发布,注册远程函数服务,底层使用dubbo的泛化调用 Runnable registryTask = () -> remoteRegistry.registryService(function); isPublished.put(RegistryUtils.getRegistryInterface(function),registryTask); }else{ } } } 构造ServiceConfig方法,设置成泛化调用,进行发布export()DefaultRemoteRegistryComponent public void registryGenericService(String interfaceName, List<MethodConfig> methods, String group, String version, Integer timeout, Integer retries) { …. try { ServiceConfig<GenericService> service = new ServiceConfig<>(); // 服务接口名 service.setInterface(interfaceName); // 服务对象实现引用 service.setRef(genericService(interfaceName)); if (null != methods) { service.setMethods(methods); } // 声明为泛化接口 service.setGeneric(Boolean.TRUE.toString()); // 基础元数据 constructService(group, version, timeout, retries, service); service.export(); } catch (Exception e) { ….. } } // 服务对象实现引用 private GenericService genericService(String interfaceName) { return (method, parameterTypes, args) -> { PamirsSession.clear(); Function function = Objects.requireNonNull(PamirsSession.getContext()).getFunction(RegistryUtils.getFunctionNamespace(method), RegistryUtils.getFunctionFun(method)); if (log.isDebugEnabled()) { log.debug("interfaceName: " + interfaceName + ",…

    2024年9月4日
    80000
  • 函数之异步执行

    总体介绍 异步任务是非常常见的一种开发模式,它在分布式的开发模式中有很多应用场景如: 高并发场景中,我们一般采用把长流程切短,用异步方式去掉可以异步的非关键功能,缩小主流程响应时间,提升用户体验 异构系统的集成调用,通过异步任务完成解耦与自动重试 分布式系统最终一致性的可选方案 本文将介绍oinone是如何结合Spring+TbSchedule来完成异步任务 构建第一个异步任务 新建PetShopService和PetShopServiceImpl 1、 新建PetShopService定义updatePetShops方法 package pro.shushi.pamirs.demo.api.service; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetShop; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Fun; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function; import java.util.List; @Fun(PetShopService.FUN_NAMESPACE) public interface PetShopService { String FUN_NAMESPACE = "demo.PetShop.PetShopService"; @Function void updatePetShops(List<PetShop> petShops); } 2、PetShopServiceImpl实现PetShopService接口并在updatePetShops增加@XAsync注解 package pro.shushi.pamirs.demo.core.service; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetShop; import pro.shushi.pamirs.demo.api.service.PetShopService; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Fun; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function; import pro.shushi.pamirs.trigger.annotation.XAsync; import java.util.List; @Fun(PetShopService.FUN_NAMESPACE) @Component public class PetShopServiceImpl implements PetShopService { @Override @Function @XAsync(displayName = "异步批量更新宠物商店",limitRetryNumber = 3,nextRetryTimeValue = 60) public void updatePetShops(List<PetShop> petShops) { new PetShop().updateBatch(petShops); } } a. displayName = "异步批量更新宠物商店",定义异步任务展示名称b. limitRetryNumber = 3,定义任务失败重试次数,,默认:-1不断重试c. nextRetryTimeValue = 60,定义任务失败重试的时间数,默认:3d. nextRetryTimeUnit,定义任务失败重试的时间单位,默认:TimeUnitEnum.SECONDe. delayTime,定义任务延迟执行的时间数,默认:0f. delayTimeUnit,定义任务延迟执行的时间单位,默认:TimeUnitEnum.SECOND 修改PetShopBatchUpdateAction调用异步任务 引入PetShopService 修改conform方法,调用petShopService.updatePetShops方法 package pro.shushi.pamirs.demo.core.action; @Model.model(PetShopBatchUpdate.MODEL_MODEL) @Component public class PetShopBatchUpdateAction { @Autowired private PetShopService petShopService; @Action(displayName = "确定",bindingType = ViewTypeEnum.FORM,contextType = ActionContextTypeEnum.SINGLE) public PetShopBatchUpdate conform(PetShopBatchUpdate data){ List<PetShop> shops = ArgUtils.convert(PetShopProxy.MODEL_MODEL, PetShop.MODEL_MODEL,proxyList); // 调用异步任务 petShopService.updatePetShops(shops); }); return data; } } 不同应用如何隔离执行单元 在schedule跟模块部署一起的时候,多模块独立boot的情况下,需要做必要的配置。如果schedule独立部署则没有必要,因为全部走远程,不存在类找不到的问题 通过配置pamirs.zookeeper.rootPath,确保两组机器都能覆盖所有任务分片,这样不会漏数据 通过pamirs.event.schedule.ownSign来隔离。确保两组机器只取各自产生的数据,这样不会重复执行数据 pamirs: zookeeper: zkConnectString: 127.0.0.1:2181 zkSessionTimeout: 60000 rootPath: /demo event: enabled: true schedule: enabled: true ownSign: demo rocket-mq: namesrv-addr: 127.0.0.1:9876

    2024年5月25日
    80400
  • 【DM】后端部署使用Dameng数据库(达梦)

    达梦数据库配置 驱动配置 达梦数据库的服务端版本和驱动版本需要匹配,建议使用服务端安装时提供的jdbc驱动,不要使用官方maven仓库中的驱动。 报错 表 xx 中不能同时包含聚集 KEY 和大字段,建表的时候就指定非聚集主键。SELECT * FROM V$DM_INI WHERE PARA_NAME = ‘PK_WITH_CLUSTER’;SP_SET_PARA_VALUE(1,’PK_WITH_CLUSTER’,0) Maven配置 DM8(目前maven仓库最新版本) <dm.version>8.1.2.192</dm.version> <dependency> <groupId>com.dameng</groupId> <artifactId>DmJdbcDriver18</artifactId> <version>${dm.version}</version> </dependency> PS: 8.1.3.12版本驱动需要手动上传到nexus仓库使用,本文包含该版本相关内容。 Maven配置 DM7 <dm7.version>7.6.1.120</dm7.version> <dependency> <groupId>com.dameng</groupId> <artifactId>Dm7JdbcDriver18</artifactId> <version>${dm7.version}</version> </dependency> PS: 7.6.1.120版本驱动需要手动上传到nexus仓库使用,本文包含该版本相关内容。 离线驱动下载 Dm7JdbcDriver18-7.6.1.120.jarDmJdbcDriver18-8.1.3.12.jar JDBC连接配置 pamirs: datasource: base: type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource driverClassName: dm.jdbc.driver.DmDriver # url: jdbc:dm://127.0.0.1:5236/BASE?clobAsString=true&useUnicode=true&characterEncoding=utf8&compatibleMode=mysql url: jdbc:dm://127.0.0.1:5236?schema=BASE&clobAsString=true&columnNameUpperCase=false&useUnicode=true&characterEncoding=utf8&compatibleMode=mysql username: xxxxxx password: xxxxxx initialSize: 5 maxActive: 200 minIdle: 5 maxWait: 60000 timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000 testWhileIdle: true testOnBorrow: false testOnReturn: false poolPreparedStatements: true asyncInit: true validConnectionCheckerClassName: com.alibaba.druid.pool.vendor.OracleValidConnectionChecker validationQuery: SELECT 1 FROM DUAL 连接url配置 点击查看官方文档:DM JDBC 编程指南 连接串1 jdbc:dm://127.0.0.1:5236?schema=BASE&clobAsString=true&columnNameUpperCase=false&useUnicode=true&characterEncoding=utf8&compatibleMode=mysql PS:schema参数在低版本驱动区分大小写,高版本驱动不再区分大小写,为了避免错误,统一使用全大写。columnNameUpperCase参数与官方介绍不一致,为了避免错误,需要显式指定。 连接串2 jdbc:dm://127.0.0.1:5236/BASE?clobAsString=true&useUnicode=true&characterEncoding=utf8&compatibleMode=mysql PS:可能是未来更高版本中使用的连接串形式。 达梦数据库在不同驱动版本下需要使用不同的连接串进行处理,具体可参考下表:(使用错误的连接串将无法正常启动) Dm7JdbcDriver18版本 Build-Time 使用的连接串类型 是否支持指定schema schema是否区分大小写 是否可用 不可用原因 7.6.0.165 2019.06.04 1 否 是 否 不支持LocalDateTime类型 7.6.1.120(建议) 2022.09.14 1 是 是 是 – DmJdbcDriver18版本 Build-Time 使用的连接串类型 是否支持指定schema schema是否区分大小写 是否可用 不可用原因 8.1.2.192 2023.01.12 1 是 否 是 – 8.1.3.12(建议) 2023.04.17 2 是 否 是 – 方言配置 pamirs方言配置 pamirs: dialect: ds: base: type: DM version: 8 majorVersion: 8 pamirs: type: DM version: 8 majorVersion: 8 数据库版本 type version majorVersion 7-20220916 DM 7 20220916 8-20230418 DM 8 8 schedule方言配置 pamirs: event: schedule: dialect: type: DM version: 8 majorVersion: 8 type version majorVersion…

    2023年11月1日
    10.0K00

Leave a Reply

登录后才能评论