准备工作 1.机器资源(分别安装docker环境) 建议机器配置: centos7.x 4G及以上 100GB及以上 2核及以上 192.168.1.101 192.168.1.102 192.168.1.103 2.分别配置hosts文件,追加 $ vim /home/rabbitmq/hosts 192.168.1.101 rabbit1 rabbit1 192.168.1.102 rabbit2 rabbit2 192.168.1.103 rabbit3 rabbit3 下载镜像(每台机器

Docker搭建RabbitMQ集群 Docker安装 见官网 RabbitMQ镜像下载及配置 见此博文 集群搭建 首先,我们需要启动运行RabbitMQ docker run -d --hostname my-rabbit -p 5671:5671 -p 5672:5672 -p 15671:15671 -p 15672:15672 -p 25672:25672 -p 4369:4369 -v $PWD/rabbitmq-data:/var/rabbitmq/lib --name my_rab

RabbitMQ原理介绍(一) RabbitMQ安装使用(二) RabbitMQ添加新用户并支持远程访问(三) RabbitMQ管理命令rabbitmqctl详解(四) RabbitMQ两种集群模式配置管理(五) RabbitMQ应用实例Python版-Hello World RabbitMQ应用实例Python版-工作队列 RabbitMQ应用实例Python版-消息确认和消息持久化 RabbitMQ应用实例Python版-发布/订阅 RabbitMQ应用实例Python版-路由 Docker

前一篇搭建RabbitMQ集群(通用)只是把笔记直接移动过来了,因为我的机器硬盘已经满了,实在是开不了那么虚拟机. 还好,我的Linux中安装了Docker,这篇文章就简单介绍一下Docker中搭建RabbitMQ集群吧.当然,理念还是通用的,包括命令啥的.只是操作方式有所不同而已. 我将在今后的Docker系列文章中介绍Docker的仓库.镜像.容器等,这里不做过多的介绍. 我的Docker已经安装3.7.8-management镜像 *带management后缀的镜像版本,支持网页控制台.

刚开始,关于RabbitMQ集群的搭建,我找到了这篇文章:Docker 安装 RabbitMQ 集群 从而找到了第三方的RabbitMQ集群容器 rabbitmq-server 但是这个容器只有3.6.10版本,连3.6.14版本都没有,看样子已经很久没更新推送了. 而RabbitMQ刚发布3.7.0版本,但还没来得及在Docker Hub推送3.7.0版本的容器. 于是萌生自己构建一个基于3.7.0版本的Docker容器的想法. Fork了bijukunjummen/docker-rabbit

概述 本文重点介绍的Docker的使用,以及如何部署RabbitMQ集群,最基础的Docker安装,本文不做过多的描述,读者可以自行度娘. Windows10上Docker的安装 因为本人用的是Windows系统,所有推荐一个不错的安装文章,详见:https://blog.csdn.net/xiaoping0915/article/details/75094857 注意:设置阿里云Docker Hub加速,配置Registry mirrors地址"https://j0andt2p.mirror.

下载RabbitMQ镜像 镜像地址RabbitMQ Docker官方认证镜像地址:https://hub.docker.com/_/rabbitmq 安装命令安装之前,切记把Docker Hub设置为阿里云的加速,方便安装. docker pull rabbitmq:-management 注意使用后缀为"-management"的镜像版本,是包含网页控制台的. 查看安装 使用命令:docker images查看下载的镜像,如下图所示: 启动RabbitMQ docker run -d

上一篇使用Docker搭建了Hadoop的完全分布式:使用Docker搭建Hadoop集群(伪分布式与完全分布式),本次记录搭建spark集群,使用两者同时来实现之前一直未完成的项目:网站日志流量分析系统(该系统目前用虚拟机实现了离线分析模块,实时分析由于资源问题尚未完成---这次spark集群用于该项目的实时分析) 一.根据架构图搭建基础环境 ①Scala版本:2.13以及JDK版本:1.8.231,scala下载地址:https://www.scala-lang.org/download/(

之前用虚拟机搭建Hadoop集群(包括伪分布式和完全分布式:Hadoop之伪分布式安装),但是这样太消耗资源了,自学了Docker也来操练一把,用Docker来构建Hadoop集群,这里搭建的Hadoop主要服务于之前没有完成的项目:网站日志流量分析系统(该系统目前用虚拟机实现了离线分析模块,实时分析由于资源问题尚未完成,我想这次不担心了)考虑到阿里云ECS对于我个人来说,成本有点太高了,但是自从学了Dokcer以后,我再也不怕了,用这一台就够啦,哈哈哈哈……下面开始吧!安装过程较长,so pl

阅读目录: 主机安装 集群搭建 API 操作 API 说明和 etcdctl 命令说明 etcd 是 CoreOS 团队发起的一个开源项目(Go 语言,其实很多这类项目都是 Go 语言实现的,只能说很强大),实现了分布式键值存储和服务发现,etcd 和 ZooKeeper/Consul 非常相似,都提供了类似的功能,以及 REST API 的访问操作,具有以下特点: 简单:安装和使用简单,提供了 REST API 进行操作交互 安全:支持 HTTPS SSL 证书 快速:支持并发 10 k/s

如何创建MySQL的PXC集群 下载PXC集群镜像文件 下载 docker pull percona/percona-xtradb-cluster 重命名 [root@hongshaorou ~]# docker tag docker.io/percona/percona-xtradb-cluster pxc 创建内部网络 处于安全考虑,需要给PXC集群实例创建Docker内部网络 创建网段:   [root@hongshaorou ~]# docker network create --sub

其实关于集群网上说的方案已经很多了,尤其是官网,只是这里我个人只有一个虚拟机,在开发环境下建议用docker-compose来搭建etcd集群. 1.拉取etcd镜像 docker pull quay.io/coreos/etcd 2.编辑docker-compose.yaml文件: version: ' networks: byfn: services: etcd1: image: quay.io/coreos/etcd container_name: etcd1 command: etcd

docker 搭建zookeeper集群 安装docker-compose容器编排工具 Compose介绍 Docker Compose 是 Docker 官方编排(Orchestration)项目之一,负责快速在集群中部署分布式应用. Compose 项目是 Docker 官方的开源项目,负责实现对 Docker 容器集群的快速编排.Compose 定位是 「定义和运行多个 Docker 容器的应用(Defining and running multicontainer Docker appl

庐山真面目之十二微服务架构基于Docker搭建Consul集群.Ocelot网关集群和IdentityServer版本实现 一.简介      在第七篇文章<庐山真面目之七微服务架构Consul集群.Ocelot网关集群和IdentityServer4版本实现>中,我们已经探讨了如何搭建基于Windows 环境的Consul服务集群.Ocelot网关集群和认证的微服务架构.我们是不是这样就算是完成了微服务架构的搭建了吗?当然没有了,生产环境中肯定不会在Windows系统下搭建这些,以前只不过是

Elasticsearch使用系列-ES简介和环境搭建 Elasticsearch使用系列-ES增删查改基本操作+ik分词 Elasticsearch使用系列-基本查询和聚合查询+sql插件 Elasticsearch使用系列-.NET6对接Elasticsearch Elasticsearch使用系列-Docker搭建Elasticsearch集群 一.系统环境准备 这里准备三台机器,系统均为CentOS7.9:172.16.2.84,172.16.2.85,172.16.2.86 1.调高j

环境 10.0.0.20 node1 10.0.0.21 node2 10.0.0.22 node3 搭建(在所有节点执行) 添加EPEL源 [root@node1 ~]# rpm -Uvh https://dl.Fedoraproject.org/pub/epel/epel-release-latest-7.noarch.rpm 添加Erlang [root@node1 ~]# rpm -Uvh http://packages.erlang-solutions.com/erlang-solut

单机ELK,另外两台服务器分别有一个elasticsearch节点,这样形成一个3节点的ES集群. 可以先尝试单独搭建es集群或单机ELK https://www.cnblogs.com/lz0925/p/12018209.html // 单机ELK https://www.cnblogs.com/lz0925/p/12011026.html // 三节点es集群 注意点 服务器内存:要求不低于8G,如果4G,没有跑其他程序的话,应该也可以,低于4G基本不用考虑. 我的系统:阿里云centOS7

docker版本:18.09.6 或以上 rabbitmq镜像版本:rabbitmq:3.9.5-management 一.拉镜像: docker pull rabbitmq:3.9.5-management 二.查看镜像erlang cookie: docker run --rm rabbitmq:3.9.5-management ctrl - c 结束运行(自动删除容器,不用关心这个临时容器)   三.输出的日志中找到"cookie hash": sFDpr2/hTjqLDpdtO

构建参考: [ Rabbitmq cluster setup with HAproxy ] [ python demo ] RabbitMQ Cluster 遇到的问题 python pika 作为consumer 连接 rabbitmq cluster 的时候, 事实上连接的是 cluster 的一个 node, 当连接数过多的时候, 这个节点的处理性能会成为一个瓶颈, 可能会遇到这样的报错 [ connection reset by peer ]. 对于 [ connection reset

简介 通过 Erlang 的分布式特性(通过 magic cookie 认证节点)进行 RabbitMQ 集群,各 RabbitMQ 服务为对等节点,即每个节点都提供服务给客户端连接,进行消息发送与接收.这些节点通过 RabbitMQ HA 队列(镜像队列)进行消息队列结构复制.本方案中搭建 3 个节点,并且都是磁盘节点(所有节点状态保持一致,节点完全对等),只要有任何一个节点能够工作,RabbitMQ 集群对外就能提供服务. 1. 安装erlang,参考:http://fedoraprojec

查看rabbitmq日志文件 开启web管理工具 [root@controller rabbitmq]# rabbitmq-plugins list [root@controller rabbitmq]# rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management [root@controller rabbitmq]# systemctl restart rabbitmq-server 访问管理地址http://ip:15672 使用guest用户登录 多机多节点ra