【环境搭建】开发和办公环境搭建全记录 持续更新

前言

记录开发和办公环境搭建，持续更新。

开发环境

Java 环境

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Python 环境

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C/C++ 环境

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Node.js 环境

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虚拟机环境

安装 VirtualBox

下载地址

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安装 Vagrant

Vagrant 可以帮助我们快速创建出一个虚拟机，可以在 Vagrant Boxes 查看镜像。

安装完 Vagrant 后，使用 vagrant init centos/7，初始化一个 CentOS7 系统，值得注意的是，这个命令在那个路径下执行，生成的 Vagrantfile 就在这个路径。

使用 vagrant up 启动虚拟机环境，启动后出现 default folder:… =>/vagrant，表示启动成功，然后 ctrl+c 退出。使用 vagrant ssh 连上虚拟机，默认账户密码都是 vagrant，可以使用 exit 退出。

如果安装太慢，可以在浏览器中下载相应的 CentOS-7-x86_64-Vagrant-2004_01.VirtualBox.box 文件，然后执行命令 vagrant box add -c -f centos/7 box_file_path 添加到本地 box。注意 add 后面的名字 centos/7 必须和 vagrant init 后面跟的名字一样。最后 vagrant up 启动虚拟机环境。

不过她使用的网络方式是网络地址转换 NAT（端口转发），如果其他主机要访问虚拟机，必须要进行端口映射，这样太过麻烦。可以给虚拟机一个固定的 ip 地址，Windows 和虚拟机可以互相 ping 通。具体操作是：打开 Vagrantfile 更改虚拟机ip，修改其中的config.vm.network "private_network",ip:"192.168.56.56"。

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安装 Docker

在 CentOS7 系统安装 Docker，具体步骤为：

# root
su

# 卸载系统之前的 docker 
yum remove docker docker-client docker-client-latest docker-common docker-latest-logrotate docker-logrotate docker-engine
                  
# 安装软件包
yum install -y yum-utils

# 设置存储库
yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo

# 安装 docker 引擎
yum install docker-ce docker-ce-cli containerd.io

# 启动 docker
systemctl start docker

# 设置开机自启动
systemctl enable docker

# 检查是否安装成功
docker -v

# 配置阿里云镜像加速，参考 https://cr.console.aliyun.com/cn-hangzhou/instances/mirrors
mkdir -p /etc/docker

tee /etc/docker/daemon.json <<-'EOF'
{
  "registry-mirrors": ["https://wh1acsne.mirror.aliyuncs.com"]
}
EOF

systemctl daemon-reload
systemctl restart docker

# 创建文件夹保存 Docker 所有镜像数据
cd /
mkdir docker

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在 Docker 中安装 MySQL，具体步骤为：

# 安装镜像
docker pull mysql:5.7.32

# 创建并编辑 MySQL 配置
touch /docker/mysql5.7.32/conf/my.conf
vi /docker/mysql5.7.32/conf/my.conf
# 初始配置为
[client]
default-character-set=utf8
[mysql]
default-character-set=utf8
[mysqld]
init_connect='SET collation_connection = utf8_unicode_ci'
init_connect='SET NAMES utf8'
character-set-server=utf8
collation-server=utf8_unicode_ci
skip-character-set-client-handshake
skip-name-resolve

# 启动 MySQL
# --name 指定容器名字 -v 目录挂载 -p 指定端口映射  -e 设置mysql参数 -d 后台运行
sudo docker run -p 3306:3306 --name mysql5.7.32.3306 -v /docker/mysql5.7.32/log:/var/log/mysql -v /docker/mysql5.7.32/data:/var/lib/mysql -v /docker/mysql5.7.32/conf:/etc/mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root -d mysql:5.7.32

# 查看运行情况
docker ps -a

# 设置 MySQL 自启动
docker update mysql5.7.32.3306 --restart=always

# 进入 MySQL
docker exec -it mysql5.7.32.3306 /bin/bash

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在 Docker 中安装 Redis，具体步骤为：

# 安装镜像
docker pull redis:3.0.7
docker pull redis:6.0.9

# 创建并编辑 Redis 配置
touch /docker/redis3.0.7/redis.conf
vi /docker/redis3.0.7/redis.conf
# 初始配置为
appendonly yes
port 6379
# 创建多个 Redis 配置文件，并更改多个配置的端口，方便后面使用
cd /docker/redis3.0.7
cp redis.conf /redis6379/redis.conf /redis6380/redis.conf /redis6381/redis.conf

# 启动多个 Redis
docker run -p 6379:6379 --name redis3.0.7.6379 -v /docker/redis3.0.7/redis6379/data:/redis6379/data -v /docker/redis3.0.7/redis6379/redis.conf:/etc/redis6379/redis.conf -d redis:3.0.7 [redis-server /etc/redis6379/redis.conf]

docker run -p 6380:6380 --name redis3.0.7.6380 -v /docker/redis3.0.7/redis6380/data:/redis6380/data -v /docker/redis3.0.7/redis6380/redis.conf:/etc/redis6380/redis.conf -d redis:3.0.7 [redis-server /etc/redis6380/redis.conf]

docker run -p 6381:6381 --name redis3.0.7.6381 -v /docker/redis3.0.7/redis6381/data:/redis6381/data -v /docker/redis3.0.7/redis6381/redis.conf:/etc/redis6381/redis.conf -d redis:3.0.7 [redis-server /etc/redis6381/redis.conf]

# 查看运行情况
docker ps -a

# 设置 Redis 自启动
docker update redis3.0.7.6379 --restart=always
docker update redis3.0.7.6380 --restart=always
docker update redis3.0.7.6381 --restart=always

# 进入 Redis
docker exec -it redis3.0.7.6379 /bin/bash [redis-cli]
docker exec -it redis3.0.7.6380 /bin/bash [redis-cli]
docker exec -it redis3.0.7.6381 /bin/bash [redis-cli]

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在 Docker 中安装 Elasticsearch，具体步骤为：

# 下载安装 elasticsearch（存储和检索）和 kibana（可视化检索）
docker pull elasticsearch:7.8.0
docker pull kibana:7.8.0

# 将 docker 里的目录挂载到 linux 的 /docker 目录中
# 修改 /docker 就可以改掉 docker 里的
mkdir -p /docker/elasticsearch7.8.0/config
mkdir -p /docker/elasticsearch7.8.0/data
mkdir -p /docker/elasticsearch7.8.0/plugins

# 让 es 可以被远程任何机器访问
echo "http.host: 0.0.0.0" >> /docker/elasticsearch7.8.0/config/elasticsearch.yml

# 修改文件权限
chmod -R 777 /docker/elasticsearch7.8.0/

# 查看可用内存
[root@10 /]# free -m

# 9200 是用户交互端口，9300 是集群心跳端口
# 第一个 -e，指定是单阶段运行
# 第二个 -e，指定占用的内存大小，生产时可以设置 32G
# 考虑到虚拟机情况，设置内存不超过 512m
docker run --name elasticsearch7.8.0 -p 9200:9200 -p 9300:9300 
-e "discovery.type=single-node" 
-e ES_JAVA_OPTS="-Xms64m -Xmx512m" 
-v /docker/elasticsearch7.8.0/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml 
-v /docker/elasticsearch7.8.0/data:/usr/share/elasticsearch/data 
-v /docker/elasticsearch7.8.0/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins 
-d elasticsearch:7.8.0

# 设置开机启动
docker update elasticsearch7.8.0 --restart=always

# 访问 http://192.168.56.56:9200/
返回 elasticsearch 版本信息

# 访问 http://192.168.56.56:9200/_cat/nodes
返回 elasticsearch 节点信息

# kibana 指定了 ES 交互端口 9200
# 5601 为 kibana 主页端口
docker run --name kibana7.8.0 -e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://192.168.56.56:9200 -p 5601:5601 -d kibana:7.8.0

# 设置开机启动
docker update kibana7.8.0 --restart=always

# 访问 http://192.168.56.56:5601
返回可视化界面

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在 Docker 中安装 elasticsearch-analysis-ik，具体步骤为：

# 由于使用 Docker 安装 ES 时，进行了路径映射，所以直接进入 ES 的 plugins 目录
cd docker/elasticsearch7.8.0/plugins
# 安装 waget
yum install wget
# 安装 unzip
yum install unzip
# 下载 ik 压缩包，如果下载显示 Unable to establish SSL connection. 可以在 wget 后面加上参数 --no-check-certificate
wget [ --no-check-certificate] https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.8.0/elasticsearch-analysis-ik-7.8.0.zip
# 解压 ik
unzip elasticsearch-analysis-ik-7.8.0.zip -d ik
# 更改权限
chmod -R 777 ik
# 删除 ik 压缩包
rm -rf elasticsearch-analysis-ik-7.8.0.zip
# 重启 ES
docker restart elasticsearch7.8.0

# 测试
# 使用默认分词器
GET _analyze
{
   "text":"我是中国人"
}
# 输出
{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "我",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 1,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "是",
      "start_offset" : 1,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "中",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 3,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "国",
      "start_offset" : 3,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "人",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 4
    }
  ]
}

# 使用 ik
GET _analyze
{
  "analyzer": "ik_smart", 
   "text":"我是中国人"
}
# 输出
{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "我",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 1,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "是",
      "start_offset" : 1,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "中国人",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 2
    }
  ]
}

GET _analyze
{
   "analyzer": "ik_max_word", 
   "text":"我是中国人"
}
# 输出
{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "我",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 1,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "是",
      "start_offset" : 1,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "中国人",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "中国",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "国人",
      "start_offset" : 3,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 4
    }
  ]
}

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在 Docker 中安装 Nginx，具体步骤为：

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Jetbrains 套件

安装 IntelliJ IDEA

安装 PyCharm

安装 CLion

安装 WebStorm

办公环境

其他环境

总结