前几天统计一个sql，是一个人提交了多少工单，顺便做了相关sql优化。数据大概2000多w。
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select CustName,count(1) c from WorkOrder where CreateDate>'2016-5-1' and CreateDate<'2017-1-1' group by CustName having c>100 order by c desc; |
为了实验最少受其他因素干扰，将生产库的200多w数据导出来，用测试服务器进行测试。 导出来的数据是一个堆表，没有主键，没有索引。
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mysql> show index from WorkOrder; 查询index方法1 Empty set (0.00 sec) mysql> show keys from WorkOrder; 查询index方法2 Empty set (0.00 sec) |
1.堆表的情况 这时候就在这时候，用执行计划分析下语句。
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mysql> explain select CustName,count(1) c from WorkOrder where CreateDate>'2016-5-1' and CreateDate<'2017-1-1' group by CustName having c>100 order by c desc; +----+-------------+-----------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------------------------------------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-----------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------------------------------------------+ | 1 | SIMPLE | WorkOrder | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 2528727 | Using where; Using temporary; Using filesort | +----+-------------+-----------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------------------------------------------+ 1 row in set |
select_type的值为SIMPLE，表示简单的select查询，不使用union或子查询。 type的值为ALL，表示要对表进行表扫描。 possible_keys 表示能使用哪个索引找到行记录。 key 表示Mysql决定使用的索引（键）。 key_len 表示Mysql决定使用索引的长度。 ref 表示使用哪个列和key一起从表中选择行。 rows 表示Mysql认为它执行查询时必须检查的行数。 extra 表示查询的详情信息，用到where，临时表，排序。 执行下该语句三次，发现执行了16.30 sec、16.34 sec、16.24 sec。 2.有索引的情况 建了四个索引，分别以custname，CreateDate建两个单列索引，另外两个是联合索引，只是最左边列不一样。
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alter table WorkOrder add index ix_name(custname) alter table WorkOrder add index ix_date(CreateDate) alter table WorkOrder add index ix_namedate(custname,CreateDate) alter table WorkOrder add index ix_datename(CreateDate,custname) |
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mysql> show keys from WorkOrder; +-----------+------------+-------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+ | Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment | +-----------+------------+-------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+ | WorkOrder | 1 | ix_name | 1 | CustName | A | 1264363 | NULL | NULL | YES | BTREE | | | | WorkOrder | 1 | ix_date | 1 | CreateDate | A | 2528727 | NULL | NULL | | BTREE | | | | WorkOrder | 1 | ix_namedate | 1 | CustName | A | 1264363 | NULL | NULL | YES | BTREE | | | | WorkOrder | 1 | ix_namedate | 2 | CreateDate | A | 2528727 | NULL | NULL | | BTREE | | | | WorkOrder | 1 | ix_datename | 1 | CreateDate | A | 2528727 | NULL | NULL | | BTREE | | | | WorkOrder | 1 | ix_datename | 2 | CustName | A | 2528727 | NULL | NULL | YES | BTREE | | | +-----------+------------+-------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+ 6 rows in set (0.00 sec) |
之后，用执行计划分析下sql查询语句。
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mysql> explain select CustName,count(1) c from WorkOrder where CreateDate>'2016-5-1' and CreateDate<'2017-1-1' group by CustName having c>100 order by c desc; +----+-------------+-----------+-------+-----------------------------------------+-------------+---------+------+--------+-----------------------------------------------------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-----------+-------+-----------------------------------------+-------------+---------+------+--------+-----------------------------------------------------------+ | 1 | SIMPLE | WorkOrder | range | ix_name,ix_date,ix_namedate,ix_datename | ix_datename | 4 | NULL | 824372 | Using where; Using index; Using temporary; Using filesort | +----+-------------+-----------+-------+-----------------------------------------+-------------+---------+------+--------+-----------------------------------------------------------+ 1 row in set (0.01 sec) |
从执行计划可以看出，Mysql从四个索引中选取了ix_datename这个索引，type为range表示索引范围扫描。rows的数量值是没堆表的1/3。 执行语句三次，时间是 8.64 sec、8.61sec、8.55 sec。 我建了三个索引，那么我想用下另外三个索引怎么办？ 这里可以用force index()，这个指令可以指定本次查询强制使用哪个索引，因为Mysql优化器的选择并不是最优的索引。
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mysql> explain select CustName,count(1) c from WorkOrder force index(ix_namedate) where CreateDate>'2016-5-1' and CreateDate<'2017-1-1' group by CustName having c>100 order by c desc; +----+-------------+-----------+-------+---------------------------------+-------------+---------+------+---------+-----------------------------------------------------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-----------+-------+---------------------------------+-------------+---------+------+---------+-----------------------------------------------------------+ | 1 | SIMPLE | WorkOrder | index | ix_name,ix_namedate,ix_datename | ix_namedate | 307 | NULL | 2528727 | Using where; Using index; Using temporary; Using filesort | +----+-------------+-----------+-------+---------------------------------+-------------+---------+------+---------+-----------------------------------------------------------+ |
选用另一个联合索引 ix_namedate，这次type变为index，可以这样理解，根据索引的顺序进行全表扫描，比ALL效率要高些，rows的值和堆表的值差不多。 执行语句三次，时间是 7.84 sec、7.92 sec、7.84 sec。
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mysql> explain select CustName,count(1) c from WorkOrder force index(ix_name) where CreateDate>'2016-5-1' and CreateDate<'2017-1-1' group by CustName having c>100 order by c desc; +----+-------------+-----------+-------+---------------------------------+---------+---------+------+---------+----------------------------------------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-----------+-------+---------------------------------+---------+---------+------+---------+----------------------------------------------+ | 1 | SIMPLE | WorkOrder | index | ix_name,ix_namedate,ix_datename | ix_name | 303 | NULL | 2528727 | Using where; Using temporary; Using filesort | +----+-------------+-----------+-------+---------------------------------+---------+---------+------+---------+----------------------------------------------+ 1 row in set |
选用另一个联合索引 ix_name，这次type是index，可以这样理解，根据索引的顺序进行全表扫描，比ALL效率要高些，rows的值和堆表的值差不多。 执行语句三次，时间是 1 min 28.17 sec、1 min 27.64 sec、1 min 27.58 sec。
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mysql> explain select CustName,count(1) c from WorkOrder force index(ix_date) where CreateDate>'2016-5-1' and CreateDate<'2017-1-1' group by CustName having c>100 order by c desc; +----+-------------+-----------+-------+-----------------------------------------+---------+---------+------+--------+-------------------------------------------------------------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-----------+-------+-----------------------------------------+---------+---------+------+--------+-------------------------------------------------------------------+ | 1 | SIMPLE | WorkOrder | range | ix_name,ix_date,ix_namedate,ix_datename | ix_date | 4 | NULL | 921062 | Using index condition; Using MRR; Using temporary; Using filesort | +----+-------------+-----------+-------+-----------------------------------------+---------+---------+------+--------+-------------------------------------------------------------------+ |
选用另一个联合索引 ix_date，这次type是range，表示索引范围扫描，rows的值是堆表的1/3多些 。 执行语句三次，时间是 9.55 sec、9.52 sec、9.39 sec。 假如我不想用索引了怎么办？ 可以使用ignore index()，这个指令可以强制Mysql在查询时，不使用某索引。
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mysql> explain select CustName,count(1) c from WorkOrder ignore index(ix_date) where CreateDate>'2016-5-1' and CreateDate<'2017-1-1' group by CustName having c>100 order by c desc; +----+-------------+-----------+-------+---------------------------------+-------------+---------+------+--------+-----------------------------------------------------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-----------+-------+---------------------------------+-------------+---------+------+--------+-----------------------------------------------------------+ | 1 | SIMPLE | WorkOrder | range | ix_name,ix_namedate,ix_datename | ix_datename | 4 | NULL | 824372 | Using where; Using index; Using temporary; Using filesort | +----+-------------+-----------+-------+---------------------------------+-------------+---------+------+--------+-----------------------------------------------------------+ mysql> explain select CustName,count(1) c from WorkOrder ignore index(ix_date,ix_name,ix_namedate,ix_datename) where CreateDate>'2016-5-1' and CreateDate<'2017-1-1' group by CustName having c>100 order by c desc; +----+-------------+-----------+------+---------------------------------+------+---------+------+---------+----------------------------------------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-----------+------+---------------------------------+------+---------+------+---------+----------------------------------------------+ | 1 | SIMPLE | WorkOrder | ALL | ix_name,ix_namedate,ix_datename | NULL | NULL | NULL | 2528727 | Using where; Using temporary; Using filesort | +----+-------------+-----------+------+---------------------------------+------+---------+------+---------+----------------------------------------------+ |
上面第一个强制不使用ix_date索引，那么就Mysql就从剩下的三个索引中，选取他认为是最优的索引。第二个时将四个索引都不使用，那么Mysql就进行全表扫描了。 总结： 1.Mysql的语句优化，没有绝对的正确，explain也只是给出个大致的方向，例如 key_len值小的，rows小的按理说，时间应该最短，效率最高。但是，实验中时间最少的却不是那个值最小的。 2. 优化还需根据实际数据情况，例如，假如我where选取的时间范围变化，或者说CustName的分布有些变化，可能跟刚才的实验，又会产生一定偏差。 3. 同样我还实验了，当给表加上主键时，整体的查询时间会缩短些。 […]
View Details0、病因描写 clone 原有的项目（新建的项目一般不会有） IntelliJ IDEA 关联了后缀为groovy的文件但是没有配置Groovy的library。 1、病因一之解决方法 病因：本项目不需要用的Groovy但是关联了groovy了文件 方子：那直接去掉后缀为groovy的关联即可 结果：良好，网上基本都是这种方子 如图：去掉红框部分并apply 2、病因二之解决之法 病因：项目需要groovy的library。 方子：那就是配置groovy的library咯。 步骤： ①、下载groovy library ②、解压（选一个中意的目录，最好目录路径是全英文的） ③、配置groovy library：File —>Project Structure —> Modules —> Groovy —> Add Groovy Support —> 选择 Groovy library 最后 apply就OK了。 如图： 快捷配置入口：如果IDEA有如下提示就最好了–方便。直接点击 Configuration Groovy SDK 即可。 from:https://www.2cto.com/kf/201803/732193.html
View Details一、创作由来 Hello 大家好，我是l拉不拉米，今天给大家分享10个阿里巴巴开源的顶级项目，都是Java开发必备利器。 这10个项目均来自Github上阿里巴巴公开的开源项目。 都是java3c在工作中用过或者之前学习过的项目，也有写过个别项目的文章，但是从没有整理到一起过。周末花了大概半天的时间，一一整理出来，方便大家阅读学习。 阿里巴巴的github地址 二、项目介绍 1、arthas 截至目前，github上有27.4k个星和6k的fork，是阿里巴巴最受欢迎的开源项目。 Arthas 是Alibaba开源的Java诊断工具，深受开发者喜爱。 当你遇到以下类似问题而束手无策时，Arthas可以帮助你解决： 这个类从哪个 jar 包加载的？为什么会报各种类相关的 Exception？ 我改的代码为什么没有执行到？难道是我没 commit？分支搞错了？ 遇到问题无法在线上 debug，难道只能通过加日志再重新发布吗？ 线上遇到某个用户的数据处理有问题，但线上同样无法 debug，线下无法重现！ 是否有一个全局视角来查看系统的运行状况？ 有什么办法可以监控到JVM的实时运行状态？ 怎么快速定位应用的热点，生成火焰图？ 怎样直接从JVM内查找某个类的实例？ Arthas 提供管理界面在线排查问题，无需重启；动态跟踪Java代码；实时监控JVM状态。 Arthas 支持JDK 6+，支持Linux/Mac/Windows，采用命令行交互模式，同时提供丰富的 Tab 自动补全功能，进一步方便进行问题的定位和诊断。 Github: github.com/alibaba/art… 文档: arthas.aliyun.com/doc/ 超过120家公司登记了使用： 2、p3c p3c是阿里巴巴开发的Java规约检查插件，可以继承到idea和eclipse中。 相信不少搞Java开发的同学都了解过阿里巴巴出品《Java开发手册》，主要整理了阿里内部使用的Java开发的规范。 p3c插件实现了开发手册中的的53条规则，大部分基于PMD实现，其中有4条规则基于IDEA实现，并且基于IDEA Inspection实现了实时检测功能。部分规则实现了Quick Fix功能（快速修复）。 目前插件检测有两种模式：实时检测、手动触发。 主要功能一览： 3、druid Druid 是一个 JDBC 组件库，与c3p0、dbcp齐名，包含数据库连接池、SQL Parser 等组件，被大量业务和技术产品使用或集成，经历过最严苛线上业务场景考验。 Druid连接池 Druid连接池是阿里巴巴开源的数据库连接池项目。Druid连接池为监控而生，内置强大的监控功能，监控特性不影响性能。功能强大，能防SQL注入，内置Loging能诊断Hack应用行为。 Github项目地址 github.com/alibaba/dru… 文档 github.com/alibaba/dru… 下载 repo1.maven.org/maven2/com/… 监控DEMO http://120.26.192.168/druid/index.html 竞品对比 4、fastjson fastjson是阿里巴巴的开源JSON解析库，它可以解析JSON格式的字符串，支持将Java Bean序列化为JSON字符串，也可以从JSON字符串反序列化到JavaBean。 fastjson的优点 1、速度快 fastjson相对其他JSON库的特点是快，从2011年fastjson发布1.1.x版本之后，其性能从未被其他Java实现的JSON库超越。 2、使用广泛 fastjson在阿里巴巴大规模使用，在数万台服务器上部署，fastjson在业界被广泛接受。在2012年被开源中国评选为最受欢迎的国产开源软件之一。 3、测试完备 fastjson有非常多的testcase，在1.2.11版本中，testcase超过3321个。每次发布都会进行回归测试，保证质量稳定。 4、使用简单 fastjson的API十分简洁。
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String text = JSON.toJSONString(obj); <span class="hljs-comment">//序列化</span> VO vo = JSON.parseObject(<span class="hljs-string">"{...}"</span>, VO.class); <span class="hljs-comment">//反序列化</span> <span class="copy-code-btn">复制代码</span> |
5、easyexcel EasyExcel是一个基于Java的简单、省内存的读写Excel的开源项目。在尽可能节约内存的情况下支持读写百万行级别的Excel。 Java解析、生成Excel比较有名的框架有Apache poi、jxl。但他们都存在一个严重的问题就是非常的耗内存，poi有一套SAX模式的API可以一定程度的解决一些内存溢出的问题，但POI还是有一些缺陷，比如07版Excel解压缩以及解压后存储都是在内存中完成的，内存消耗依然很大。easyexcel重写了poi对07版Excel的解析，一个3M的excel用POI sax解析依然需要100M左右内存，改用easyexcel可以降低到几M，并且再大的excel也不会出现内存溢出；03版依赖POI的sax模式，在上层做了模型转换的封装，让使用者更加简单方便。 举个例子：64M内存1分钟内读取75M(46W行25列)的Excel 还有极速模式能更快，但是内存占用会在100M多一点。 6、canal 阿里巴巴 MySQL binlog […]
View Details1、复制到剪贴板 使用 navigator.clipboard.writeText 轻松将任何文本复制到剪贴板。
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const copyToClipboard = (text) => navigator.clipboard.writeText(text); copyToClipboard("Hello World"); |
2、检查日期是否有效 使用以下代码段检查给定日期是否有效。
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const isDateValid = (...val) => !Number.isNaN(new Date(...val).valueOf()); isDateValid("December 17, 1995 03:24:00"); // Result: true |
3、找出一年中的哪一天 查找给定日期的哪一天。
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const dayOfYear = (date) => Math.floor((date - new Date(date.getFullYear(), 0, 0)) / 1000 / 60 / 60 / 24); dayOfYear(new Date()); // Result: 272 |
4、将首字符串大写 Javascript 没有内置的大写函数，因此我们可以使用以下代码。
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const capitalize = str => str.charAt(0).toUpperCase() + str.slice(1)capitalize("follow for more")// Result: Follow for more |
5、找出两日期之间的天数 使用以下代码段查找给定 2 个日期之间的天数。
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const dayDif = (date1, date2) => Math.ceil(Math.abs(date1.getTime() - date2.getTime()) / 86400000)dayDif(new Date("2020-10-21"), new Date("2021-10-22"))// Result: 366 |
6、清除所有 Cookie 你可以通过使用 document.cookie 访问 cookie 并清除它来轻松清除存储在网页中的所有 cookie。
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const clearCookies = document.cookie.split(';').forEach(cookie => document.cookie = cookie.replace(/^ +/, '') .replace(/=.*/, `=;expires=${new Date(0).toUTCString()}; path=/`)); |
7、生成随机十六进制 你可以使用 Math.random 和 padEnd 属性生成随机十六进制颜色。
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const randomHex = () => `#${Math.floor(Math.random() * 0xffffff).toString(16).padEnd(6, "0")}` console.log(randomHex()); //Result: #92b008 |
8、从数组中删除重复项 你可以使用 JavaScript 中的 Set 轻松删除重复项。
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const removeDuplicates = (arr) => [...new Set(arr)]; console.log(removeDuplicates([1, 2, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 6])); // Result: [ 1, 2, 3, 4, 5, 6 ] |
9、从 URL 获取查询参数 你可以通过传递 window.location 或原始 URL goole.com?search=easy&page=3 从 url 轻松检索查询参数
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const getParameters = (URL) => { URL = JSON.parse('{"' + decodeURI(URL.split("?")[1]).replace(/"/g, '\"').replace(/&/g, '","').replace( /=/g, '":"') + '"}'); return JSON.stringify(URL); }; getParameters(window.location) // Result: { search : "easy", page : 3 } |
10、从日期记录时间 我们可以从给定日期以小时::分钟::秒的格式记录时间。
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const timeFromDate = date => date.toTimeString().slice(0, 8); console.log(timeFromDate(new Date(2021, 0, 10, 17, 30, 0))); // Result: "17:30:00" |
11、检查数字是偶数还是奇数
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const isEven = num => num % 2 === 0;console.log(isEven(2)); // Result: True |
12、求数字的平均值 使用 reduce 方法找到多个数字之间的平均值。
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const average = (...args) => args.reduce((a, b) => a + b) / args.length; average(1, 2, 3, 4); // Result: 2.5 |
13、反转字符串 你可以使用 split、reverse 和 join 方法轻松反转字符串。
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const reverse = str => str.split('').reverse().join('');reverse('hello world'); // Result: 'dlrow olleh' |
14、检查数组是否为空 检查数组是否为空的简单单行程序将返回 true […]
View DetailsNuGet默认的全局包下载地址一般为:C:\Users\{username}\.nuget\packages 修改方法：
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<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <configuration> <packageSources> <add key="Microsoft Visual Studio Offline Packages" value="C:\Program Files (x86)\Microsoft SDKs\NuGetPackages\"/> </packageSources> <config> <add key="globalPackagesFolder" value="D:\Nuget\.nuget\packages" /> </config> </configuration> |
from:https://www.cnblogs.com/sword88/p/11490304.html
View Detailsspringboot pom.xml加入依赖
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org.springframework.boot spring-boot-starter-data-mongodb 2.1.6.RELEASE |
application.yml加入连接信息 mapper编写
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public interface BusinessLogRecordMapper extends MongoRepository<businesslogrecord,string> { } |
Application启动添加注解
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@EnableMongoRepositories(basePackages = {"com.etc.mapper"}) |
application.yml配置，这里之前碰到一个坑，mongodb的配置没有写host和port属性，只写了database和uri，这种方式在无密码验证的情况下，可以连接mongodb。但是在mongodb设置了密码登录后，就无法连接，一直提示 Caused by: com.mongodb.MongoCommandException: Command failed with error 13: 'not authorized on wxsb_dev to execute command { insert 这里我们说下，application.yml关于mongodb的两种配置 第一种，yml方式，注意这里的host port username password database，每个属性都要配置。
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spring: data: mongodb: host: 192.168.11.121 port: 27017 username: aroot password: 999999 database: udb |
第二种，uri方式
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spring: data: mongodb: uri: mongodb://aroot:999999@192.168.11.121:27017/udb |
之前就是配了如下的参数，导致一直出错，还以为是mongodb的用户权限配置出错导致，原来是配置文件出错，报错信息 Caused by: com.mongodb.MongoCommandException: Command failed with error 13: 'not authorized on wxsb_dev to execute command { insert
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spring: data: mongodb: database: udb uri: mongodb://192.168.11.111:27017 username: aroot password: 999999 |
from:https://www.it610.com/article/1283088113266081792.htm
View Details前置条件： 已经安装好docker 1.查找镜像（有2种方式） ①登录rabbitmq官网找到docker镜像，选择想要的镜像的tag https://www.rabbitmq.com/download.html https://hub.docker.com/_/rabbitmq 如果需要访问web管理页面，就选择tag为management的 ps：带有alpine的是用最小linux镜像构建的，体积最小可以达5M初学者不建议这么折腾，而且 Alpine Linux使用了muslmusl实现的DNS服务不会使用resolv.conf文件中的search和domain两个配置，通过DNS来进行服务发现时需要注意。,带有-management的是带有web控制台 ②直接用docker search 搜索，默认下载标签为latest的镜像（无法打开web管理页面）
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[testhadoop@sz-145-centos101 ~]$ sudo docker search rabbitmq NAME DESCRIPTION STARS OFFICIAL AUTOMATED rabbitmq RabbitMQ is an open source multi-protocol ... 2691 [OK] bitnami/rabbitmq Bitnami Docker Image for RabbitMQ 30 [OK] tutum/rabbitmq Base docker image to run a RabbitMQ server 19 frodenas/rabbitmq A Docker Image for RabbitMQ 12 [OK] kbudde/rabbitmq-exporter rabbitmq_exporter for prometheus 11 [OK] arm32v7/rabbitmq RabbitMQ is an open source multi-protocol ... 7 cyrilix/rabbitmq-mqtt RabbitMQ MQTT Adapter 7 [OK] gonkulatorlabs/rabbitmq DEPRECATED: See maryville/rabbitmq 5 [OK] aweber/rabbitmq-autocluster RabbitMQ with the Autocluster Plugin 4 pivotalrabbitmq/rabbitmq-autocluster RabbitMQ with the rabbitmq-autocluster plu... 3 pivotalrabbitmq/rabbitmq-server-buildenv Image used to build and test RabbitMQ serv... 3 authentise/rabbitmq A RabbitMQ image that will run a bash scri... 2 [OK] deadtrickster/rabbitmq_prometheus RabbitMQ + Prometheus RabbitMQ Exporter pl... 2 henrylv206/rabbitmq-autocluster RabbitMQ Cluster 2 [OK] riftbit/rabbitmq3 RabbitMQ 3.x Container based on Alpine Lin... 1 |
ps：如果是普通用户登录，需要sudo，不然会提示错误
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[testhadoop@sz-145-centos101 ~]$ docker search rabbitmq Get http:///var/run/docker.sock/v1.19/images/search?term=rabbitmq: dial unix /var/run/docker.sock: permission denied. Are you trying to connect to a TLS-enabled daemon without TLS? |
2.下载镜像（有时候网络问题超时，多尝试几次即可。我这里选择的是可以访问web管理界面的tag）
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sudo docker pull rabbitmq:management |
3.创建容器并运行（15672是管理界面的端口，5672是服务的端口。这里顺便将管理系统的用户名和密码设置为admin admin）
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docker run -dit --name Myrabbitmq -e RABBITMQ_DEFAULT_USER=admin -e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=admin -p 15672:15672 -p 5672:5672 rabbitmq:management |
from:https://www.cnblogs.com/yy-cola/p/11089800.html
View Details1.7z 安装
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yum install p7zip |
压缩test文件夹生成test.7z
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7za a -t7z -r test.7z test #a 代表添加文件／文件夹到压缩包 -t 是指定压缩类型，这里定为7z，可不指定，因为7za默认压缩类型就是7z。 -r 表示递归所有的子文件夹 |
解压test.7z
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# x 代表解压缩文件，并且是按原始目录树解压（还有个参数 e 也是解压缩文件，但其会将所有文件都解压到根下，而不是自己原有的文件夹下） #-r 表示递归解压缩所有的子文件夹 #-o 是指定解压到的目录，-o后是没有空格的，直接接目录。这一点需要注意。 7za x test.7z -r -o./ |
from:https://www.cnblogs.com/yy-cola/p/10971610.html
View Details转载自：https://www.jianshu.com/p/64b75ae20750 在操作CentOS的时候发现下载软件，安装软件出现了标题中的错误。经排查，发现系统的时间与真实生活中的时间有偏差。 现在：2018-8-15 21:36:00 系统：2018-8-14 08:16:17 总之就是系统时间与现在的时间不一致。 方案 1、安装时间同步软件
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yum install ntp -y |
2、同步时间，ntp的服务器可以自己搜索，国内应该也有相应的服务器
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ntpdate -u cn.pool.ntp.org |
3、查看当前的系统时间是否正确
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date |
然后就不报这个错误了 from:https://www.cnblogs.com/lxmzq/articles/12532502.html
View Details