<select id="selectHistoryList" parameterType="com.webVueBlog.iot.domain.DeviceLog" resultMap="HistoryResult">
select log_value, -- 日志数值
ts, -- 时间戳
identity -- 设备标识
from ${database}.device_log
<where>
<if test="device.beginTime != null and device.beginTime != '' and device.endTime != null and device.endTime != ''">
and ts between #{device.beginTime} and #{device.endTime} -- 根据时间范围筛选
</if>
<if test="device.serialNumber != null and device.serialNumber !=''">
and serial_number = #{device.serialNumber} -- 根据设备序列号筛选
</if>
</where>
order by ts desc -- 按时间戳倒序排序
</select>
<insert id="save" parameterType="com.webVueBlog.iot.domain.DeviceLog">
INSERT INTO ${database}.device_${device.serialNumber} USING device_log
TAGS (#{device.serialNumber})
VALUES (
now(), -- 插入当前时间
#{device.logValue}, -- 日志数值
#{device.isMonitor}, -- 是否监控
#{device.logType}, -- 日志类型
#{device.identity}, -- 设备标识
#{device.mode}, -- 设备模式
#{device.remark} -- 备注
);
</insert>
domain是实体类，entity是数据传输对象，dto是数据传输对象
<mapper namespace="com.webVueBlog.system.mapper.SysUserMapper">
<resultMap type="SysUser" id="SysUserResult">
<id property="userId" column="user_id" />
<result property="deptId" column="dept_id" />
<result property="userName" column="user_name" />
<result property="nickName" column="nick_name" />
<result property="email" column="email" />
<result property="phonenumber" column="phonenumber" />
<result property="sex" column="sex" />
<result property="avatar" column="avatar" />
<result property="password" column="password" />
<result property="status" column="status" />
<result property="delFlag" column="del_flag" />
<result property="loginIp" column="login_ip" />
<result property="loginDate" column="login_date" />
<result property="createBy" column="create_by" />
<result property="createTime" column="create_time" />
<result property="updateBy" column="update_by" />
<result property="updateTime" column="update_time" />
<result property="remark" column="remark" />
<association property="dept" column="dept_id" javaType="SysDept" resultMap="deptResult" />
<collection property="roles" javaType="java.util.List" resultMap="RoleResult" />
</resultMap>
<resultMap id="deptResult" type="SysDept">
<id property="deptId" column="dept_id" />
<result property="parentId" column="parent_id" />
<result property="deptName" column="dept_name" />
<result property="ancestors" column="ancestors" />
<result property="orderNum" column="order_num" />
<result property="leader" column="leader" />
<result property="status" column="dept_status" />
</resultMap>
<resultMap id="RoleResult" type="SysRole">
<id property="roleId" column="role_id" />
<result property="roleName" column="role_name" />
<result property="roleKey" column="role_key" />
<result property="roleSort" column="role_sort" />
<result property="dataScope" column="data_scope" />
<result property="status" column="role_status" />
</resultMap>
<sql id="selectUserVo">
select u.user_id, u.dept_id, u.user_name, u.nick_name, u.email, u.avatar, u.phonenumber, u.password, u.sex, u.status, u.del_flag, u.login_ip, u.login_date, u.create_by, u.create_time, u.remark,
d.dept_id, d.parent_id, d.ancestors, d.dept_name, d.order_num, d.leader, d.status as dept_status,
r.role_id, r.role_name, r.role_key, r.role_sort, r.data_scope, r.status as role_status
from sys_user u
left join sys_dept d on u.dept_id = d.dept_id
left join sys_user_role ur on u.user_id = ur.user_id
left join sys_role r on r.role_id = ur.role_id
</sql>
<select id="selectUserList" parameterType="SysUser" resultMap="SysUserResult">
select u.user_id, u.dept_id, u.nick_name, u.user_name, u.email, u.avatar, u.phonenumber, u.sex, u.status, u.del_flag, u.login_ip, u.login_date, u.create_by, u.create_time, u.remark, d.dept_name, d.leader from sys_user u
left join sys_dept d on u.dept_id = d.dept_id
where u.del_flag = '0'
<if test="userId != null and userId != 0">
AND u.user_id = #{userId}
</if>
<if test="userName != null and userName != ''">
AND u.user_name like concat('%', #{userName}, '%')
</if>
<if test="status != null and status != ''">
AND u.status = #{status}
</if>
<if test="phonenumber != null and phonenumber != ''">
AND u.phonenumber like concat('%', #{phonenumber}, '%')
</if>
<if test="params.beginTime != null and params.beginTime != ''"><!-- 开始时间检索 -->
AND date_format(u.create_time,'%y%m%d') >= date_format(#{params.beginTime},'%y%m%d')
</if>
<if test="params.endTime != null and params.endTime != ''"><!-- 结束时间检索 -->
AND date_format(u.create_time,'%y%m%d') <= date_format(#{params.endTime},'%y%m%d')
</if>
<if test="deptId != null and deptId != 0">
AND (u.dept_id = #{deptId} OR u.dept_id IN ( SELECT t.dept_id FROM sys_dept t WHERE find_in_set(#{deptId}, ancestors) ))
</if>
<!-- 数据范围过滤 -->
${params.dataScope}
</select>
<select id="selectAllocatedList" parameterType="SysUser" resultMap="SysUserResult">
select distinct u.user_id, u.dept_id, u.user_name, u.nick_name, u.email, u.phonenumber, u.status, u.create_time
from sys_user u
left join sys_dept d on u.dept_id = d.dept_id
left join sys_user_role ur on u.user_id = ur.user_id
left join sys_role r on r.role_id = ur.role_id
where u.del_flag = '0' and r.role_id = #{roleId}
<if test="userName != null and userName != ''">
AND u.user_name like concat('%', #{userName}, '%')
</if>
<if test="phonenumber != null and phonenumber != ''">
AND u.phonenumber like concat('%', #{phonenumber}, '%')
</if>
<!-- 数据范围过滤 -->
${params.dataScope}
</select>
<select id="selectUnallocatedList" parameterType="SysUser" resultMap="SysUserResult">
select distinct u.user_id, u.dept_id, u.user_name, u.nick_name, u.email, u.phonenumber, u.status, u.create_time
from sys_user u
left join sys_dept d on u.dept_id = d.dept_id
left join sys_user_role ur on u.user_id = ur.user_id
left join sys_role r on r.role_id = ur.role_id
where u.del_flag = '0' and (r.role_id != #{roleId} or r.role_id IS NULL)
and u.user_id not in (select u.user_id from sys_user u inner join sys_user_role ur on u.user_id = ur.user_id and ur.role_id = #{roleId})
<if test="userName != null and userName != ''">
AND u.user_name like concat('%', #{userName}, '%')
</if>
<if test="phonenumber != null and phonenumber != ''">
AND u.phonenumber like concat('%', #{phonenumber}, '%')
</if>
<!-- 数据范围过滤 -->
${params.dataScope}
</select>
<select id="selectUserByUserName" parameterType="String" resultMap="SysUserResult">
<include refid="selectUserVo"/>
where u.user_name = #{userName} and u.del_flag = '0'
</select>
<select id="selectUserById" parameterType="Long" resultMap="SysUserResult">
<include refid="selectUserVo"/>
where u.user_id = #{userId}
</select>
<select id="checkUserNameUnique" parameterType="String" resultMap="SysUserResult">
select user_id, user_name from sys_user where user_name = #{userName} and del_flag = '0' limit 1
</select>
<select id="checkPhoneUnique" parameterType="String" resultMap="SysUserResult">
select user_id, phonenumber from sys_user where phonenumber = #{phonenumber} and del_flag = '0' limit 1
</select>
<select id="checkEmailUnique" parameterType="String" resultMap="SysUserResult">
select user_id, email from sys_user where email = #{email} and del_flag = '0' limit 1
</select>
<select id="selectUserByPhoneNumber" parameterType="String" resultMap="SysUserResult">
<include refid="selectUserVo"/>
where u.phonenumber = #{phoneNumber} and u.del_flag = '0'
</select>
<insert id="insertUser" parameterType="SysUser" useGeneratedKeys="true" keyProperty="userId">
insert into sys_user(
<if test="userId != null and userId != 0">user_id,</if>
<if test="deptId != null and deptId != 0">dept_id,</if>
<if test="userName != null and userName != ''">user_name,</if>
<if test="nickName != null and nickName != ''">nick_name,</if>
<if test="email != null and email != ''">email,</if>
<if test="avatar != null and avatar != ''">avatar,</if>
<if test="phonenumber != null and phonenumber != ''">phonenumber,</if>
<if test="sex != null and sex != ''">sex,</if>
<if test="password != null and password != ''">password,</if>
<if test="status != null and status != ''">status,</if>
<if test="createBy != null and createBy != ''">create_by,</if>
<if test="remark != null and remark != ''">remark,</if>
create_time
)values(
<if test="userId != null and userId != ''">#{userId},</if>
<if test="deptId != null and deptId != ''">#{deptId},</if>
<if test="userName != null and userName != ''">#{userName},</if>
<if test="nickName != null and nickName != ''">#{nickName},</if>
<if test="email != null and email != ''">#{email},</if>
<if test="avatar != null and avatar != ''">#{avatar},</if>
<if test="phonenumber != null and phonenumber != ''">#{phonenumber},</if>
<if test="sex != null and sex != ''">#{sex},</if>
<if test="password != null and password != ''">#{password},</if>
<if test="status != null and status != ''">#{status},</if>
<if test="createBy != null and createBy != ''">#{createBy},</if>
<if test="remark != null and remark != ''">#{remark},</if>
sysdate()
)
</insert>
<update id="updateUser" parameterType="SysUser">
update sys_user
<set>
<if test="deptId != null and deptId != 0">dept_id = #{deptId},</if>
<if test="userName != null and userName != ''">user_name = #{userName},</if>
<if test="nickName != null and nickName != ''">nick_name = #{nickName},</if>
<if test="email != null ">email = #{email},</if>
<if test="phonenumber != null ">phonenumber = #{phonenumber},</if>
<if test="sex != null and sex != ''">sex = #{sex},</if>
<if test="avatar != null and avatar != ''">avatar = #{avatar},</if>
<if test="password != null and password != ''">password = #{password},</if>
<if test="status != null and status != ''">status = #{status},</if>
<if test="loginIp != null and loginIp != ''">login_ip = #{loginIp},</if>
<if test="loginDate != null">login_date = #{loginDate},</if>
<if test="updateBy != null and updateBy != ''">update_by = #{updateBy},</if>
<if test="remark != null">remark = #{remark},</if>
update_time = sysdate()
</set>
where user_id = #{userId}
</update>
<update id="updateUserStatus" parameterType="SysUser">
update sys_user set status = #{status} where user_id = #{userId}
</update>
<update id="updateUserAvatar" parameterType="SysUser">
update sys_user set avatar = #{avatar} where user_name = #{userName}
</update>
<update id="resetUserPwd" parameterType="SysUser">
update sys_user set password = #{password} where user_name = #{userName}
</update>
<delete id="deleteUserById" parameterType="Long">
update sys_user set del_flag = '2' where user_id = #{userId}
</delete>
<delete id="deleteUserByIds" parameterType="Long">
update sys_user set del_flag = '2' where user_id in
<foreach collection="array" item="userId" open="(" separator="," close=")">
#{userId}
</foreach>
</delete>
<delete id="deleteBySysUserIdAndSourceClient">
update iot_social_user
set del_flag = 1,
update_time = now()
where sys_user_id = #{sysUserId}
and source_client in
<foreach item="sourceClient" collection="sourceClientList" open="(" separator="," close=")">
#{sourceClient}
</foreach>
</delete>
<delete id="deleteBySysUserIdsAndSourceClient">
update iot_social_user
set del_flag = 1,
update_time = now()
where sys_user_id in
<foreach item="sysUserId" collection="sysUserIds" open="(" separator="," close=")">
#{sysUserId}
</foreach>
and source_client in
<foreach item="sourceClient" collection="sourceClientList" open="(" separator="," close=")">
#{sourceClient}
</foreach>
</delete>
</mapper>
<mapper namespace="com.webVueBlog.system.mapper.SysUserPostMapper">
<resultMap type="SysUserPost" id="SysUserPostResult">
<result property="userId" column="user_id" />
<result property="postId" column="post_id" />
</resultMap>
<delete id="deleteUserPostByUserId" parameterType="Long">
delete from sys_user_post where user_id=#{userId}
</delete>
<select id="countUserPostById" resultType="Integer">
select count(1) from sys_user_post where post_id=#{postId}
</select>
<delete id="deleteUserPost" parameterType="Long">
delete from sys_user_post where user_id in
<foreach collection="array" item="userId" open="(" separator="," close=")">
#{userId}
</foreach>
</delete>
<insert id="batchUserPost">
insert into sys_user_post(user_id, post_id) values
<foreach item="item" index="index" collection="list" separator=",">
(#{item.userId},#{item.postId})
</foreach>
</insert>
</mapper>
<mapper namespace="com.webVueBlog.system.mapper.SysUserRoleMapper">
<resultMap type="SysUserRole" id="SysUserRoleResult">
<result property="userId" column="user_id" />
<result property="roleId" column="role_id" />
</resultMap>
<delete id="deleteUserRoleByUserId" parameterType="Long">
delete from sys_user_role where user_id=#{userId}
</delete>
<select id="countUserRoleByRoleId" resultType="Integer">
select count(1) from sys_user_role where role_id=#{roleId}
</select>
<delete id="deleteUserRole" parameterType="Long">
delete from sys_user_role where user_id in
<foreach collection="array" item="userId" open="(" separator="," close=")">
#{userId}
</foreach>
</delete>
<insert id="batchUserRole">
insert into sys_user_role(user_id, role_id) values
<foreach item="item" index="index" collection="list" separator=",">
(#{item.userId},#{item.roleId})
</foreach>
</insert>
<delete id="deleteUserRoleInfo" parameterType="SysUserRole">
delete from sys_user_role where user_id=#{userId} and role_id=#{roleId}
</delete>
<delete id="deleteUserRoleInfos">
delete from sys_user_role where role_id=#{roleId} and user_id in
<foreach collection="userIds" item="userId" open="(" separator="," close=")">
#{userId}
</foreach>
</delete>
</mapper>
modules-user-entity-User
@Data
@TableName("test_user")
public class TestUser implements Serializable {
private static final long serialVersion = 11;
@TableId(value="id",type=IdTYpe.ASSIGN_ID)
private Long id;
}
mapper
public interface TestUserMapper extends BaseMapper<TestUser> {
}
mapper.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8">
<!DOCTYPE mapper PUBLIC "...?>
<mapper namespace = "org.spriing.modules.user.mapper.TestUserMapper">
</mapper>
新建Service文件，整合mybatis-plus
public interface TestUserService extends IService<TestUser> {}
@Service
@AllArgsConstructor
public class TestUserServiceImpl extends ServiceImpl<TestUserMapper, TestUser> implements TestUserService {}
新建Controller文件，接收前端发送的请求
controller
@RestController
@RequestMapping("user")
@AllArgsConstructor // 自动添加@Autowired注解
public class DemoController {
private TestUserService test_user_service;
@PostMapping("save")
public R save(@RequestBody TestUser test_user) {
boolean bool = user_service.save(test_user);
return R.status(bool);
}
}
Zuul网关性能调优：网关的两层超时调优
当请求通过zuul网关路由到服务，并等待服务返回响应，这个过程中zuul也有超时控制。zuul的底层使用的是Hystrix+ribbon来实现请求路由。
注解配置
column：需要过滤的数据库字段-type：数据权限过滤的类型-value：当数据权限类型为自定义的时候，配置的sql条件语句
// 所在机构可见
@DataAuth(type=DataScopeEnum.OWN_DEPT)
List<NoticeVO> selectNoticePage(IPage page,NoticeVO notice);
elastisearch 存储收集到的日志 kibana 可视化收集到的日志 logstash 汇总处理日志发送给elastisearch 存储 filebeat 读取容器或者应用日志文件处理发送给elastisearch或者logstash，也可用于汇总日志 fluentd 读取容器或者应用日志文件处理发送给elastisearch，也可用于汇总日志 fluent-bit 读取容器或者应用日志文件处理发送给elastisearch或者fluentd
k8s集群搭建
git clone https://github.com/qxl1231/2019-k8s-centos.git
cd 2019-k8s-centos
安装完master后,还要安装下dashboard
centos7 部署 k8s 集群
安装docker-ce
# 卸载原来的docker
sudo yum remove docker \
docker-client \
docker-client-latest \
docker-common \
docker-latest \
docker-latest-logrotate \
docker-logrotate \
docker-engine
# 安装依赖
sudo yum update -y && sudo yum install -y yum-utils \
device-mapper-persistent-data \
lvm2
# 添加官方yum库
sudo yum-config-manager \
--add-repo \
https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo
# 安装docker
sudo yum install docker-ce docker-ce-cli containerd.io
# 查看docker版本
docker --version
# 开机启动
systemctl enable --now docker
# 修改docker cgroup驱动：native.cgroupdriver=systemd
cat > /etc/docker/daemon.json <<EOF
{
"exec-opts": ["native.cgroupdriver=systemd"],
"log-driver": "json-file",
"log-opts": {
"max-size": "100m"
},
"storage-driver": "overlay2",
"storage-opts": [
"overlay2.override_kernel_check=true"
]
}
EOF
systemctl restart docker # 重启使配置生效
k8s-一键部署vue项目
传统的前后端分离部署架构
使用k8s后的前后端分离部署架构
RDB优缺点：
优点：使用单独子进程来进行持久化，主进程不会进行任何 IO 操作，保证了 Redis的高性能；而且RDB文件存储的是压缩的二进制文件，适用于备份、全量复制，可用于灾难备份，同时RDB文件的加载速度远超于AOF文件。
Redis为了保证性能会将所有数据放在内存，那么机器突然断电或宕机需要重启，内存中的数据岂不是没有了？
Redis的确是将数据存储在内存的，但是也会有相关的持久化机制将内存持久化备份到磁盘，以便于重启时数据能够重新恢复到内存中，避免数据丢失的风险。而Redis持久化机制由三种，在4.X版本之前Redis只支持AOF以及RDB两种形式持久化，但是因为AOF与RDB都存在各自的缺陷，所以在4.x版本之后Redis还提供一种新的持久化机制：混合型持久化（但是最终生成的文件还是.AOF）。
Redis默认采用定期+惰性删除策略。
使用 docker 搭建 clickhouse 集群
分别配置hostname为server01、server02、server03
所有服务器的/etc/hosts都加上
$ip1 server01
$ip2 server02
$ip3 server03
这里的ip2、$ip3代表的是你三台服务器的ip
安装 docker
执行命令 yum list | grep docker
注意 docker 的版本
一致了之后执行yum install -y docker
安装 clickhouse-server 和 clickhouse-client
执行命令 yum list | grep clickhouse
yum pull docker.io/yandex/clickhouse-server;
yum pull docker.io/yandex/clickhouse-client;
安装 zookeeper 集群
启动clickhouse-server
创建对应本地路径
在三台服务器
创建配置存储目录： mkdir /etc/clickhouse-server
创建数据存储目录： mkdir /opt/clickhouse
docker命令启动一下
docker run -d --name clickhouse-server --ulimit nofile=262144:262144 --volume=/opt/clickhouse/:/var/lib/clickhouse yandex/clickhouse-server
启动完成了后，我们需要复制容器内的配置文件到本机目录下
docker cp clickhouse-server:/etc/clickhouse-server/ /etc/clickhouse-server/
Redis群集有三种模式：
主从同步/复制 哨兵模式 Cluster
通过持久化功能，redis保证了即使在服务器重启的情况下也不会丢失(或少量丢失)数据，因为持久化会把内存中的数据保存到硬盘上，重启会从硬盘上加载数据，但是由于数据是存储在一台服务器上的，如果这台服务器出现硬盘故障等问题，也会导致数据丢失。为了避免单点故障，通常的做法是将数据库复制多个副本以部署在不同的服务器上，这样即使有一台服务器出现故障，其他服务器依然可以继续提供服务，为此，redis提供了复制(replication)功能，可以实现当一台数据库中的数据更新后，自动将更新的数据同步到其他数据库上。 在复制的概念中，数据库分为两类，一类是主数据库(master)，另一类是从数据(slave)。主数据可以进行读写操作，当写操做导致数据变化时自动把数据同步给从数据库，而从数据库一般是只读的，并接收主数据同步过来的数据。一个主数据库可以拥有多个从数据库，而一个从数据库只能拥有一个主数据库
主从复制流\程 redis-主
1、缓存写入操作的命令
2、主redis派生一个子进程，触发RDB持久化，生成RDB快照文件
在触发RDB持久化到完成的过程中，客户端在持续写入，这段数据是保存在内 存、缓存，这类的数据，靠AOF进行持久化
3、在ADB持久化完成，生成.rdb文件后，主会将.rdb文件和aof持久化的缓存 命令，全部交给redis-从服务
4、在持续的主从同步过程中，客户端会持续进行写入命令操作，命令操作也会 由主安按照一定的规则来同步给从服务器
redis-从
rdb文件和缓存的命令
基于以上部分进行加载以达到与master趋于一致的状态
主节点负责读写请求和集群信息的维护，从节点只进行主节点数据和状态信息的复制
>>>>>> master 节点：
vim /etc/ redis/ 6379. conf
70 bind 0.0.0.0 ##修改监听地址为0.0.0.0
137 daemonize yes ##开启守护进程
172 logfile /var/log/redis_6379.log ##指定日志文件目录
264 dir /var/lib/redis/6379 ##指定工作目录
700 appendonly yes ##开启AOF持久化功能
/etc/init.d/redis_6379 restart ##重启服务使配置生效
-------------------->Slave1/2节点<-----------------------------
vim /etc/redis/6379.conf
70 bind 0.0.0.0 ##修改监听地址为0.0.0.0
137 daemonize yes ##开启守护进程
172 logfile/var/log/redis_6379.log
264 dir /var/lib/redis/6379 ##指定工作目录
288 replicaof 192.168.35.40 6379 ##添加一条指定要同步的Master节点IP和端口
700 appendonly yes ##开启AOF持久化功能
/etc/init.d/redis_6379 restart ##重启服务使使配置生效
redis-cli info replication
# Replication
role:master ##角色是master
connected_slaves:2 ##连接从服务器2个
slave0:ip=192.168.35.10,port=6379,state=online,offset=238,lag=0
slave1:ip=192.168.35.20,port=6379,state=online,offset=238,lag=0 ##master启动时生成的40位16进制的随机字符串，用来标识master节点
master_replid:772983217a6c859cf43f95ddcca57f78ab306c55 ##切换主从的时候master节点标识会有更改
master_replid2:0000000000000000000000000000000000000000 ##复制流中的一个偏移量，master处理完写入命令后，会把命令的字节长度做累加记录，统计在该字段。该字段也是实现部分复制的关键字段
master_repl_offset:238
------>无论主从，以下内容都表示自己上次主实例repid1和复制偏移量;用于兄弟实例或级联复制，主库故障切换<------------
second_repl_offset:-1
repl_backlog_active:1
repl_backlog_size:1048576
repl_backlog_first_byte_offset:1
repl_backlog_histlen:238
[root@msater ~]# redis-cli ##master登录创建kl键
127.0.0.1:6379> keys *
(empty list or set)
127.0.0.1:6379> set kl 1
OK
127.0.0.1:6379> get kl
"1"
哨兵的启动依赖于主从模式，所以须把主从模式安装好的情况下再去做哨兵模式，所以节点上都需要部署哨兵模式，哨兵模式会监控所有的Redis 工作节点是否正常
三台服务器均需要更改
vim /opt/redis-5.0.7/sentinel.conf
17 protected-mode no ##关闭保护模式
21 port 26379 ##Redis哨兵默认的监听端口
26 daemonize yes ##开启守护进程
36 logfile "/var/log/sentinel.log" ##指定日志存放路径
65 dir /var/lib/redis/6379 ##指定数据库存放路径
84 sentinel monitor mymaster 192.168.35.40 6379 2 ##指定哨兵节点；2：至少需要2个哨兵节点同意，才能判定主节点故障并进行故障转移
113 sentinel down-after-milliseconds mymaster 3000 ##判定服务器down掉的时间周期，默认30000毫秒 (30秒)
146 sentinel failover- timeout mymaster 180000 ##故障节点的最大超时时间为180000 (180秒)
启动哨兵模式
各服务器先启动主节点在启动从节点
cd /opt/redis-5.0.7/
redis-sentinel sentinel.conf & ##使用redis-sentinel启动，再使用sentinel.conf，&：放在在后台启动
redis-cli -p 26379 info sentinel ##查看哨兵信息；哨兵端口26379
# Sentinel
sentinel_masters:1
sentinel_tilt:0
sentinel_running_scripts:0
sentinel_scripts_queue_length:0
sentinel_simulate_failure_flags:0
master0:name=mymaster,status=ok,address=192.168.35.40:6379,slaves=2,sentinels=3
[3] 完成 redis-sentinel sentinel.conf
### 模拟故障
netstat -antp | grep redis ##查看redis-server的进程号
kill -9 94948 ##杀死Master 节点_上的redis-server 的进程号
tail -f /var/log/sentinel.log
①：status=sdown ##s表示主观下线
②：status=odown ##o即objectively客观下线
redis的集群一般需要6个节点，3主3从。
以端口号进行区分: 3个主节点端口号: 6001/6002/6003， 对应的从节点端口号: 6004/ 6005/ 6006
cd /opt/redis-5.0.7/utils/
./install_server.sh ##回车，直到出现以下选项，手动修改为"/usr/local/redis/bin/redis-server"
Please select the redis executable path [ ] /usr/local/redis/bin/redis-server
ln -s /usr/local/redis/bin/* /usr/local/bin/
cd /etc/redis/
mkdir -p redis-cluster/redis600{1..6} ###创建redis 6个端口的工作目录
vim /opt/redis.sh
#!/bin/bash
for i in {1..6}
do
cp /opt/redis-5.0.7/redis.conf /etc/redis/redis-cluster/redis600$i
cp /opt/redis-5.0.7/src/redis-cli /opt/redis-5.0.7/src/redis-server /etc/redis/redis- cluster/redis600$i
done
sh -x /opt/redis.sh
修改6个redis的配置文件
cd /etc/redis/redis-cluster/redis6001
vim redis.conf
69 bind 127.0.0.1 ##注释掉bind项或不修改，默认监听所有网卡
88 protected -mode no ##修改，关闭保护模式
92 port 6001 ##修改，redis监听端口
136 daemonize yes ##开启守护进程，以独立进程启动
832 cluster-enabled yes ## 取消注释，开启群集功能
840 cluster-config-file nodes-6001.conf ##取消注释，群集名称文件设置
846 cluster-node-timeout 15000 ##取消注释群集超时时间设置
其他五个配置文件除端口号和文件名称外其余改动相同，复制redis6001至redis6002-6006
-------------->手动启动六次<------------------
cd /etc/redis/redis-cluster/redis6001
redis-server redis.conf ###启动服务
-------------->写入脚本执行脚本<------------------
vim /opt/redis_start.sh ##根据对应配置文件启动redis
#!/bin/bash
for d in {1..6}
do
cd /etc/redis/redis-cluster/redis600$d
redis-server redis.conf
done
sh -x /opt/redis_start.sh
ps -ef | grep redis
六个实例分为三组，每组一主一从，前面的做主节点，后面的做从节点；下面交互的时候需要输入yes才可以创建；-replicas 1表示每个主节点有一个从节点\
redis-cli --cluster create 127.0.0.1:6001 127.0.0.1:6002 127.0.0.1:6003 127.0.0.1:6004 127.0.0.1:6005 127.0.0.1:6006 --cluster-replicas 1
搭建 MySQL 主从复制
setenforce 0 是一个 Linux 命令，用于临时将 SELinux（Security-Enhanced Linux）设置为 Permissive 模式，即不执行强制访问控制，只进行记录，并且不阻止任何操作。 在 Permissive 模式下，SELinux 仍然会生成警告和日志，但不会阻止对系统资源的访问。这对于调试和排除与 SELinux 相关的问题非常有用，因为您可以查看访问请求是否会被 SELinux 拒绝，而无需禁用 SELinux。 请注意，setenforce 0 命令是临时性的，重启系统后会恢复为 SELinux 的默认模式。如果您需要永久关闭 SELinux，可以通过修改配置文件 /etc/selinux/config 来实现。
环境搭建：
Master 服务器：192.168.80.10 mysql5.7
Slave1 服务器：192.168.80.11 mysql5.7
Slave2 服务器：192.168.80.12 mysql5.7
Amoeba 服务器：192.168.80.20 jdk1.6、Amoeba
客户端 服务器：192.168.80.30 mysql
systemctl stop firewalld
systemctl disable firewalld
setenforce 0
## 主服务器设置 ##
yum install -y ntp
vim /etc/ntp.conf
## 在末尾添加下面两行 ##
server 127.127.80.0 ##设置本地时钟源；127.127是固定格式，后面80是虚拟机网段，注意修改！
fudge 127.127.80.0 stratum 8 ##设置时间层级为 8 (限制范围在15以内)
systemctl start ntpd ##启动服务
## 从服务器设置 (两个从服务器执行相同操作)##
yum install -y ntp ntpdate
systemctl start ntpd
ntpdate 192.168.80.10 ##进行时间同步，ip是主服务器地址
crontab -e
*/30 * * * * /usr/sbin/ntpdate 192.168.80.10
主服务器的MySQL配置
vim /etc/my.cnf
server-id = 1 ## 相当于集群id，此id唯一，不能跟其他MySQL服务器id冲突
log-bin = mysql-bin ## 主服务器开启二进制日志
binlog_format = MIXED ## 二进制日志保存格式：混合
log-slave-updates = true ## 允许slave从master复制数据时可以写入自己的二进制日志
expire_logs_days = 7 ## 设置二进制日志文件过期时间，默认值为0，表示logs不过期
max_binlog_size = 500M ## 设置二进制日志限制大小，如果超出给定值，日志就会发生滚动，默认为1GB
systemctl restart mysqld
## 如果是yum安装的mysql，登录MySQL前，需要如下操作流程：
## grep password /var/log/mysqld.log #查看默认密码
## mysql -u root -p'34/Jeoiq0fZb' #登录MySQL，默认密码需使用单引号括起来
## set global validate_password_policy=low; ## 降低密码等级
## set global validate_password_length=6; ## 更改密码长度
## alter user 'root'@'localhost' identified by 'abc123'; ## 修改自己想要的root密码
## 然后重新登录，就可以正常授权了！
mysql -uroot -pabc123 ## 进入数据库
grant replication slave on *.* to 'myslave'@'192.168.80.%' identified by '123456'; ## 给从服务器授权
## replication slave：主从同步的权限
## *.* ：所有库的所有表
## 'myslave'@'192.168.80.%'：可以从"192.168.80.%" 这些主机登录的一个用户，名叫：myslave
## '123456'：myslave用户的密码，从服务器可以使用myslave用户验证，并且只能从192.168.80网段上登录的才行
flush privileges; ## 刷新权限
show master status; ## 查看主服务器状态
## Position :偏移量，主从复制的依据
+------------------+----------+--------------+------------------+-------------------+
| File | Position | Binlog_Do_DB | Binlog_Ignore_DB | Executed_Gtid_Set |
+------------------+----------+--------------+------------------+-------------------+
| mysql-bin.000001 | 847 | | | |
+------------------+----------+--------------+------------------+-------------------+
从服务器的MySQL配置(两个从服务器都需要配置，server-id 不能一样！)
vim /etc/my.cnf
server-id = 2 ## 用于区分主从复制集群中的每个服务器，不同服务器id不能相同
relay-log=relay-log-bin ## 开启中继日志，从主服务器上同步日志文件到本地
relay-log-index=slave-relay-bin.index ## 定义中继日志文件的位置和名称，一般和relay-log在同一目录
relay_log_recovery = 1 ## 当从库宕机后，假如relay-log损坏，则自动放弃所有未执行的relay-log,
## 并重新从master上获取日志，保证relay-log的完整性，值=1,表示开启。
systemctl restart mysqld
## 如果是yum安装的mysql，登录MySQL前，需要如下操作流程：
## grep password /var/log/mysqld.log #查看默认密码
## mysql -u root -p'34/Jeoiq0fZb' #登录MySQL，默认密码需使用单引号括起来
## set global validate_password_policy=low; ## 降低密码等级
## set global validate_password_length=6; ## 更改密码长度
## alter user 'root'@'localhost' identified by 'abc123'; ## 修改自己想要的root密码
## 退出，重新登录
mysql -uroot -pabc123
change master to ## 换行编写的话，to后面需要有空格
master_host='192.168.80.10',master_user='myslave',master_password='123456',master_log_file='mysql-bin.000001',
master_log_pos=847;
## 配置同步，注意 'master_log_file'、'master_log_pos'的值是自己
## master 主服务器上查询的结果; master_user是主服务器授权时的用户名
start slave; ## 启动同步，如有报错执行 reset slave;
show slave status\G ## 查看 slave 状态
## Slave_IO_Running：yes ## 负责与主机的io通信
## Slave_SQL_Running：yes ## 负责自己的slave mysql进程
Amoeba服务器配置
Modbus 协议是一种通信协议，允许设备通过各种类型的介质进行通信，如串行线和以太网。 它是由生产可编程逻辑控制器（PLC）的Modicon 公司于1979 年开发的。 该协议的初衷是为了与其所生产的可编程逻辑控制器配套使用，而可编程逻辑控制器在制造业中广泛应用于工业机电过程的自动化。
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