docker实践安装gitlab

最新推荐文章于 2024-12-22 06:47:17 发布
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本文详细介绍如何通过Docker在服务器上安装并配置GitLab，包括安装EPEL、Docker，获取GitLab镜像及运行容器，最后完成Web端配置。
docker实践安装gitlab

一 安装EPEL

关于EPEL：https://Fedoraproject.org/wiki/EPEL/zh-cn
>rpm -ivh http://dl.fedoraproject.org/pub/epel/6/i386/epel-release-6-8.noarch.rpm
>rpm --import /etc/pki/rpm-gpg/RPM-GPG-KEY-EPEL-6
>yum -y install yum -priorities
二 安装Docker
>yum -y install docker-io
>service docker start
>chkconfig docker off
三 应用Docker
获取gitlab镜像
> docker pull gitlab/gitlab-ce
> docker run --name='gitlab-ce' -d \
-p 10022:22 -p 10080:80 \
--restart always \
--volume /data/gitlab/config:/etc/gitlab \
--volume /data/gitlab/logs:/var/log/gitlab \
--volume /data/gitlab/data:/var/opt/gitlab \
gitlab/gitlab-ce
四 登陆web
http://ip:10080
配置密码
五 以root用户登陆，密码为上步配置的密码

参考
DavinTanger
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突围
08-19 792
平滑重启：如果需要重启 GitLab 服务，可以使用 docker restart gitlab 命令，这会尽可能平滑地重启容器，减少服务中断时间。/srv/gitlab/data:/var/opt/gitlab：存储 GitLab 的数据，包括数据库、仓库（repositories）等。/srv/gitlab/logs:/var/log/gitlab：存储 GitLab 的日志文件。/srv/gitlab/config:/etc/gitlab：存储 GitLab 的配置文件。
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1.安装docker 此处主要参考了docker安装   2.拉取git镜像 docker pull gitlab/gitlab-ce:latest 3.创建docker container （将宿主机SSH端口改为其他端口，让出22端口）   docker run \ --publish 443:443 --publish 80:80 --publish 22:22 \ ...
使用docker运行gitlab服务
B.I.T
08-09 1万+
之前，在服务器上直接安装配置过gitlab，感觉需要配置安装的东西还是挺多的：git，redis，postgresql，nginx等。这么多服务一起，备份和迁移都不方便。为了避免这个问题，决定将gitlab进行docker化部署。所有服务组件都在一个docker容器里面，只需将重要的配置、repo数据等挂载在宿主机上保存。平时只要备份挂载的数据目录即可，另外，如果需要迁移，也只需把数据目录拷贝到其它
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一定要搞清楚邮件服务的端口到底是哪个，不然配置完后测试邮件发送会提示链接超时，也可以在docker部署的gitlab容器内。邮箱是企业进行工作中的通知，交互必不可少的部分，gitlab同样支持邮箱的配置，方便对一些操作有邮件的提醒。Gitlab上创建项目时，由于新项目的创建必须依赖于一个组，因此，我们在创建项目前，先创建组。项目的创建与组的创建过程类似，都是输入项目名称，选择组的名称，项目描述以及权限等。来判断邮箱的地址和端口是否正确，如果正确则不报错，后面也会给出具体的配置。
docker compose 部署 gitlab
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根据自己需求替换：docker-compose.yaml中的ip和端口。
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Docker部署配置Gitlab_docker gitlab(1)
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restart always 容器自启动–privileged=true 让容器获取宿主机root权限–name gitlab 设置容器名称为gitlabgitlab/gitlab-ce 镜像的名称，这里也可以写镜像ID2. 重启防火墙2. 修改配置文件#gitlab访问地址，可以写域名。如果端口不写的话默认为80端口#ssh主机ip#ssh连接端口#时区#开启备份功能#备份文件的权限#保存备份 60 天。
学习实践1]docker中安装gitLab，gitLab报错502，初始密码设置
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1.安装启动Docker 1.1 安装docker 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 # 1.yum包更新 yum update # 2.安装需要的软件包，yum-util 提供yum-config-manager功能，另外两个是devicemapper驱动依赖的 yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2 # 3.设置yum源 yum-config-manager --add-rep
docker容器部署gitlab的runner的shell模式注册下job中无法使用docker指令
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现需通过gitlab-runner来构建jar部署的镜像，发现在job中无法使用docker指令，解决的过程中出现一系列异常，在此做个问题解决的记录。因为在job中脚本时在gitlab-runner用户下运行的所以需要把gitlab-runner添加到docker用户组，以及把。部署完成后选择shell模式注册，在其job中无法使用docker指令。通过docker-compose部署。文件添加到docker用户组。
基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型（Matlab代码实现）
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基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制（NMPC）双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现，重点在于通过数值方法提升NMPC在动态系统中的鲁棒性与稳定性。文中结合实时迭代机制，构建了能够应对系统不确定性与外部扰动的双模预测控制框架，并利用Matlab进行仿真验证，展示了该模型在复杂非线性系统控制中的有效性与实用性。同时，文档列举了大量相关的科研方向与技术应用案例，涵盖优化调度、路径规划、电力系统管理、信号处理等多个领域，体现了该方法的广泛适用性。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力，从事自动化、电气工程、智能制造等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于解决非线性动态系统的实时控制问题，如机器人控制、无人机路径跟踪、微电网能量管理等；②帮助科研人员复现论文算法，开展NMPC相关创新研究；③为复杂系统提供高精度、强鲁棒性的预测控制解决方案。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践，重点关注NMPC的实时迭代机制与双模稳定设计原理，并参考文档中列出的相关案例拓展应用场景，同时可借助网盘资源获取完整代码与数据支持。
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UWB-IMU、UWB定位对比研究（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了名为《UWB-IMU、UWB定位对比研究（Matlab代码实现）》的技术文档，重点围绕超宽带（UWB）与惯性测量单元（IMU）融合定位技术展开，通过Matlab代码实现对两种定位方式的性能进行对比分析。文中详细阐述了UWB单独定位与UWB-IMU融合定位的原理、算法设计及仿真实现过程，利用多传感器数据融合策略提升定位精度与稳定性，尤其在复杂环境中减少信号遮挡和漂移误差的影响。研究内容包括系统建模、数据预处理、滤波算法（如扩展卡尔曼滤波EKF）的应用以及定位结果的可视化与误差分析。; 适合人群：具备一定信号处理、导航定位或传感器融合基础知识的研究生、科研人员及从事物联网、无人驾驶、机器人等领域的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于高精度室内定位系统的设计与优化，如智能仓储、无人机导航、工业巡检等；②帮助理解多源传感器融合的基本原理与实现方法，掌握UWB与IMU互补优势的技术路径；③为相关科研项目或毕业设计提供可复现的Matlab代码参考与实验验证平台。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现细节，重点关注数据融合策略与滤波算法部分，同时可通过修改参数或引入实际采集数据进行扩展实验，以加深对定位系统性能影响因素的理解。
基于模糊RBF神经网络轨迹跟踪研究（Matlab代码实现）
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基于模糊RBF神经网络轨迹跟踪研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于模糊RBF神经网络的轨迹跟踪研究”展开，结合Matlab代码实现，探讨了模糊RBF神经网络在轨迹跟踪控制中的应用。通过构建模糊逻辑系统与RBF神经网络的融合模型，利用神经网络的自适应学习能力优化模糊规则和参数，提升控制系统对非线性动态环境的适应性和跟踪精度。文中详细介绍了算法设计流程、网络结构搭建、参数调整机制及仿真验证过程，展示了该方法在复杂轨迹跟踪任务中的有效性与鲁棒性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和控制理论知识，从事自动化、机器人、智能控制等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人、无人机、自动驾驶等系统的高精度轨迹跟踪控制；②为非线性系统控制提供融合智能算法的设计思路；③通过Matlab仿真掌握模糊神经网络与RBF网络的集成方法及参数调优技巧。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐段分析算法实现细节，重点理解模糊系统与神经网络的接口设计、权值更新机制及仿真结果分析方法，同时可尝试在不同轨迹输入条件下进行实验，以加深对系统动态响应特性的理解。
基于Matlab的水声通信MIMO-OFDM系统仿真与实现
12-14
本系统基于MATLAB平台开发，适用于2014a、2019b及2024b等多个软件版本，并提供了可直接执行的示例数据集。代码采用模块化设计，关键参数均可灵活调整，程序结构逻辑分明且附有详细说明注释。主要面向计算机科学、电子信息工程、数学等相关专业的高校学生，适用于课程实验、综合作业及学位论文等教学与科研场景。 水声通信是一种借助水下声波实现信息传输的技术。近年来，多输入多输出（MIMO）结构与正交频分复用（OFDM）机制被逐步整合到水声通信体系中，显著增强了水下信息传输的容量与稳健性。MIMO配置通过多天线收发实现空间维度上的信号复用，从而提升频谱使用效率；OFDM方案则能够有效克服水下信道中的频率选择性衰减问题，保障信号在复杂传播环境中的可靠送达。 本系统以MATLAB为仿真环境，该工具在工程计算、信号分析与通信模拟等领域具备广泛的应用基础。用户可根据自身安装的MATLAB版本选择相应程序文件。随附的案例数据便于快速验证系统功能与性能表现。代码设计注重可读性与可修改性，采用参数驱动方式，重要变量均设有明确注释，便于理解与后续调整。因此，该系统特别适合高等院校相关专业学生用于课程实践、专题研究或毕业设计等学术训练环节。 借助该仿真平台，学习者可深入探究水声通信的基础理论及其关键技术，具体掌握MIMO与OFDM技术在水声环境中的协同工作机制。同时，系统具备良好的交互界面与可扩展架构，用户可在现有框架基础上进行功能拓展或算法改进，以适应更复杂的科研课题或工程应用需求。整体而言，该系统为一套功能完整、操作友好、适应面广的水声通信教学与科研辅助工具。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
基础电子中的交流电压测量装置的机理
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代码下载地址： https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 电赛基础算法模块 基础算法 [x] 队列，栈 [x] 快速排序算法 [] 查找算法 滤波算法 [] 递推滤波 [] 中值滤波 [] 限幅滤波 [x] 卡尔曼滤波（噪声滤波） [] 一阶惯性滤波 [] IIR 低通滤波(ARM DSP库) [] IIR 高通滤波(ARM DSP库) [] IIR 带通滤波(ARM DSP库) [] IIR 限波滤波(ARM DSP库) 数值算法 [] 简单方程求解 [] 简单方程组求解 [] 简单积分求解 几何算法 [] 点位置操作 [] 线段和直线操作 [] 点，线，面，位置判断 [] 角度求解 [] 多边形位置判断 [] 斜率计算 [] 曲率计算 [] 李萨如图形生成 DSP算法 [] FFT [] 数据波峰，波谷查找 控制算法 [X] PID算法 其他算法 [] 帧结构处理库 [] 按键事件处理库 [] OLED GUI
利用有限元法和Eckert参考焓法计算沿板厚度的温度分布。.zip
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1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
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docker compose 安装 gitlab
06-02
### 使用 Docker Compose 部署 GitLab 的最佳实践 通过 Docker Compose 部署 GitLab 是一种高效且灵活的方式，能够快速启动和运行 GitLab 实例。以下是部署的最佳实践指南： #### 1. 创建专用目录存储数据和配置文件 为了确保数据持久化以及便于管理，建议为 GitLab 创建一个专门的目录来存储相关数据和配置文件。例如： ```bash mkdir -p /opt/gitlab/{config,data,logs} ``` #### 2. 编写 `docker-compose.yml` 文件 以下是一个完整的 `docker-compose.yml` 文件示例，基于最佳实践配置[^3]： ```yaml version: '3.8' services: gitlab: image: gitlab/gitlab-ce:latest # 使用最新版本的 GitLab CE 镜像 container_name: gitlab # 指定容器名称 restart: always # 始终重启策略 hostname: gitlab.example.com # 替换为实际主机名或 IP 地址 environment: TZ: 'Asia/Shanghai' # 设置时区 GITLAB_OMNIBUS_CONFIG: | external_url 'http://192.168.40.10:8999' # 替换为实际访问地址 gitlab_rails['time_zone'] = 'Asia/Shanghai' gitlab_rails['gitlab_shell_ssh_port'] = 3222 # 自定义 SSH 端口 unicorn['port'] = 8888 # 自定义 Web 端口 nginx['listen_port'] = 8999 # 自定义 HTTP 端口 ports: - '8999:8999' # 映射 HTTP 端口 - '8443:443' # 映射 HTTPS 端口 - '3222:22' # 映射 SSH 端口 volumes: - ./gitlab/config:/etc/gitlab # 持久化配置文件 - ./gitlab/data:/var/opt/gitlab # 持久化数据 - ./gitlab/logs:/var/log/gitlab # 持久化日志 ``` #### 3. 启动服务 在完成 `docker-compose.yml` 文件编写后，使用以下命令启动服务： ```bash docker-compose up -d ``` 这将以后台模式启动 GitLab 容器。 #### 4. 获取初始密码 首次启动时，GitLab 会生成一个随机的 root 用户密码。可以通过以下两种方式获取密码[^2]： **方式一：从日志中提取密码** ```bash docker container exec -it gitlab grep 'Password' /etc/gitlab/initial_root_password ``` **方式二：手动修改密码** 如果无法找到初始密码，可以进入容器并手动设置新密码： ```bash docker container exec -it gitlab /bin/bash gitlab-rails console > user = User.where(id: 1).first > user.password = 'new_password' > user.password_confirmation = 'new_password' > user.save! exit gitlab-ctl restart ``` #### 5. 配置 Nginx 反向代理（可选） 如果需要通过外部 Nginx 提供反向代理支持，可以参考以下配置[^5]： ```nginx upstream gitlab_ssh { server 127.0.0.1:3222; } server { listen 9000; proxy_connect_timeout 1h; proxy_pass gitlab_ssh; } ``` #### 6. 资源限制与性能优化 为了提高性能和稳定性，可以在 `docker-compose.yml` 中添加资源限制[^3]： ```yaml deploy: resources: limits: cpus: "2" # 限制 CPU 核心数 memory: "4G" # 限制内存大小 reservations: cpus: "0.5" memory: "200M" ``` ---
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