docker如何一键部署php项目教程

docker搭建PHP环境 创建容器:docker run --name myphp -v /docker/nginx/www/myphp:/www/myphp -d c5fdabeef32a创建运行php的容器,名为myphp。创建conf、conf.d目录 mkdir -p /docker/nginx/conf/conf.d,一定要用mkdir -p递归创建目录,即使上级目录不存在,会按目录层级自动创建目录。先创建ngix文件夹存放等会php文件要挂载的目录,我创建在/docker/nginx/www/myphp目录的。 阅读详情

docker 部署php项目步骤:
1.docker 安装php docker pull php:5.6-fpm
2.启动php 
docker run -d -v /root/nginx/www:/var/www/html -p 9000:9000 --name ryx_php php:5.6-fpm
说明:
-d 让容器在后台运行
-p 添加主机到容器的端口映射
-v /root/nginx/www(服务器目录):/var/www/html(docker挂载目录)
–name ryx_phpfpm : 将容器命名为 ryx_phpfpm

3.服务器创建配置目录
mkdir ~/nginx/conf/conf.d 
4.新增配置文件
vim ~/nginx/conf/conf.d/runoob-test-php.conf 

server {
listen       80;
server_name  localhost;

location / {
root   /usr/share/nginx/html;
index  index.php  index.html index.htm;
}

error_page   500 502 503 504  /50x.html;
location = /50x.html {
root   /usr/share/nginx/html;
}

location ~ \.php$ {
fastcgi_pass   php:9000;
fastcgi_index  index.php;
fastcgi_param  SCRIPT_FILENAME  /var/www/html/$fastcgi_script_name;
include        fastcgi_params;
}
}

5.启动nginx(docker pull nginx 不解释)
docker run --name ryx_ngixn -p 8099:80 -d -v /root/nginx/www:/usr/share/nginx/html:ro -v /root/nginx/conf/conf.d:/etc/nginx/conf.d:ro --link ryx_php:php nginx

说明:
-p 8099:80: 端口映射,把 nginx 中的 80 映射到本地的 8099 端口。
~/nginx/www: 是本地 html 文件的存储目录,/usr/share/nginx/html 是容器内 html 文件的存储目录。
~/nginx/conf/conf.d: 是本地 nginx 配置文件的存储目录,/etc/nginx/conf.d 是容器内 nginx 配置文件的存储目录。
--link ryx_php:php: 把 ryx_php 的网络并入 nginx,并通过修改 nginx 的 /etc/hosts,把域名 php 映射成 127.0.0.1,让 nginx 通过 php:9000 访问 php-fpm。

6.在/root/nginx/www目录新增index.php
<?php
echo phpinfo();
?>

// 测试页面
7.直接访问http://192.168.1.59:8099/index.php


进入docker php
docker exec -it php /bin/bash
cd /usr/local/bin
#安装mysql插件
./docker-php-ext-install mysqli

#安装redis
curl -L -o /tmp/redis.tar.gz https://github.com/phpredis/phpredis/archive/3.1.3.tar.gz
tar xfz /tmp/redis.tar.gz
rm -r /tmp/redis.tar.gz

mkdir -p /usr/src/php/ext
docker cp /tmp/phpredis-3.1.3/ ryx_php:/usr/src/php/ext/redis

docker-php-ext-install redis

最终项目效果
http://192.168.1.59:8099/LaiKeAdmin/index.php


 

Docker系列五:docker部署PHP 这里给大家推荐一款免费迭代 二开便捷的商城项目:源码直通车>>> docker pull php 查找Docker Hub上的 php 镜像: 可以通过 Sort by 查看其他版本的 php,默认是最新版本php:latest。 此外,我们还可以用 docker search php 命令来查看可用版本: runoob@runoob:~/php-fpm$ docker search php NAME DESCRIPTION... 阅读详情

相关推荐

PHP项目Docker化指南

作为专业Docker实践者针对php语言的发言。

sisiy2015的博客 7052

Docker的配置和部署,并搭建php和nginx环境

服务器环境:CentOS 7.6说下体验:通过安装进度还是有些报错出现的,但是一向“兼容不错的宝塔”还是对他抱有一线希望。最后还是安装成功了。

weixin_39434806的博客 4929

使用 Docker 搭建 PHP 开发环境服务器

然后,我们使用 apt-get 命令安装了 Apache 服务器,并将一个名为 index.php 的 PHP 文件复制到 Apache 的默认网站目录下。通过定义 Dockerfile 和使用容器化技术,您可以确保开发环境的一致性,并能够轻松地在不同的计算机上部署和运行应用程序。在上述 Dockerfile 中,我们将一个名为 index.php 的 PHP 文件复制到了 Apache 的默认网站目录下。在本例中,我们将创建一个 Dockerfile 来构建包含 PHP 和 Apache 的镜像。

TpCode的博客 635

Docker部署php运行环境(php-fpm+nginx)

如果使用docker去部署一套php的运行环境,我们需要构建出nginx、php-fpm两个容器,nginx通过fast_cgi协议去转发php-fpm中的端口,从而实现web server的搭建,接下来以php的laravel框架为演示例子。

Enjun97的博客 7082

Windows——Nessus安装(无限制)

Nessus手把手图文安装,解除ip限制~

网安小白的博客 9452

智能座舱通信技术解析:从CAN总线到车载以太网与V2X

在汽车电子与智能网联快速融合的背景下,座舱智能化已不再是简单的屏幕堆砌,而是依赖底层通信技术构建的复杂系统。CAN总线因高可靠性与确定性传输,持续承担车身控制与安全信号的传递;车载以太网则凭借高带宽优势,成为多屏高清视频与OTA升级的核心通道;V2X车路协同技术进一步将座舱与外界的实时信息互联。理解这些技术的分工协作,是掌握智能座舱架构、开展座舱测试与故障排查的关键。本文从实际测试经验出发,梳理不同总线在座舱内部及外部的应用逻辑,结合低成本的实验台架搭建指南,展示从信号采集、网关转发到多媒体流传输的完整链路

weixin_29284657的博客 344

docker一键部署php开发环境

占坑

东门吸雪 7175

V.PhyloMaker实战:从物种列表到维管束植物系统发育树的完整流程

本文详细介绍了使用V.PhyloMaker工具包,从物种列表快速构建维管束植物系统发育树的完整实战流程。内容涵盖R包安装、物种名标准化、核心函数phylo.maker的三种构建方案选择、结果树的可视化与导出,以及与picante包的联动分析,为生态学和生物地理学研究提供了高效解决方案。

weixin_29057237的博客 379

docker部署php环境运行web项目

写这篇文章的目的一个是自己做个笔记,以防以后忘记,再一个网上关于运行php容器到部署web项目的资料实在是少,都是互相复制一下,无法真正运用到实际生产环境中。 为什么要用docker,docker基本的一些命令不再本文章的讨论范围。 docker部署web项目需要用到几个服务:php,nginx,redis等等,本篇文章讲一下PHP,nginx以及redis的使用,更多的服务流程跟启动这三个服...

a516972602的博客 2万+

闲人闲谈PS之十二——WBS-BOM在装备制造项目中的实战解析

本文深入解析了WBS-BOM在装备制造项目中的核心应用。针对按订单设计/生产的行业痛点,WBS-BOM作为项目专属物料清单,完美连接SAP PS与PP模块,确保MRP能基于项目进行精准物料需求计算,实现从设计到生产的全链路项目化跟踪与管理。

weixin_29284885的博客 402

从开发到生产:Power APP 的应用和编程实践

一旦您在开发环境中完成了应用程序的开发、调试和测试,就可以将其部署到生产环境中供用户使用。在 Power APP Studio 中,您可以选择将应用程序发布到 Power APP 网关或将其嵌入到其他应用程序中。使用 Power APP Studio 内置的调试工具,您可以逐步执行应用程序并查看变量的值,以确保逻辑的正确性。在上述代码中,我们通过将两个文本输入框(TextInput1 和 TextInput2)中的文本转换为数字,并将它们相加,将结果存储在 Result 变量中。

2301_79326510的博客 1504

docker部署PHP项目

docker部署web项目需要用到几个服务:php,nginx等等。目前本文只用了nginx和php。 首先是拉取镜像 docker pull php:5.6-fpm docker pull nginx 启动之前先创建一个docker网络,使用docker来连接多个容器。 docker network create -d bridge php-net 先启动PHP容器 docker run -...

qq_38711879的博客 5236

Python 爬虫实战:抓取应届生求职网校招岗位信息,助力学子就业

应届生求职网作为国内知名的招聘平台,汇聚了大量企业的校招岗位信息。了解这些岗位信息,对于应届毕业生制定求职策略、企业制定招聘计划以及相关就业市场分析等都具有重要意义。因此,本文将深入探讨如何运用 Python 爬虫技术从应届生求职网平台抓取校招岗位信息,为应届毕业生提供有益的就业信息支持。本文深入探究了利用 Python 爬虫技术从应届生求职网平台抓取校招岗位信息的全流程。从前期的环境搭建、模拟登录,到核心的数据抓取、存储,再到后续的数据分析与可视化,都详细展开讲解并提供代码支持。

u014481728的博客 1302

Docker部署php环境运行web项目

docker部署web项目需要用到几个服务:php,nginx,mysql docker下载镜像速度太慢的话需要修改一下配置主要是因为国家把docker国外镜像hub封掉了,导致镜像pull不下来,为此,改用国内的镜像 # cat /etc/docker/daemon.json { "registry-mirrors": ["https://75oltije.mirror.aliy...

Srodong的博客 1万+

远程声控系统(MATLAB代码见优快云资源)

远程声控系统技术报告 一、题目要求 实现一个远程声音控制系统。首先采集不同的语音指示信号,进行适当压缩;然后通过噪声信道实现远程传输,远端接收后再通过适当计算识别出是何指示,最后送入一个处于未知状态、但能控/能观的控制系统,完成不同的控制动作。 二、问题分解与解决思路 2.1 系统设计 实验中以汉语数字语音1~9作为指令,数字语音“1”代表一号指令,数字语音“2”代表二号指令,依次类推。发送端发出语音“1”,发送端对应的数字语音文件为“1b.wav”,通过信源编码对语音进行压缩编码,然后进行信道编码并进行基

业精于勤,荒于嬉 5736

Open3D 高斯牛顿法优化的ICP点云配准

本文介绍了基于高斯牛顿法的ICP点云配准算法。算法通过最小化源点云与目标点云之间的误差函数,求解最优的刚性变换参数(平移向量和欧拉角)。核心内容包括:1)建立误差函数和目标函数;2)推导雅可比矩阵计算,特别是旋转导数的李代数近似;3)详细阐述高斯牛顿法的迭代流程,包括变换计算、最近邻搜索、参数更新等步骤;4)分析算法的优缺点,指出其具有二阶收敛速度但可能陷入局部最优。最后给出了完整的数学推导过程,包括误差函数的泰勒展开和目标函数的近似优化。该算法适用于三维点云配准任务,但需要良好的初始位姿以避免局部收敛问题

点云侠的博客 128

DNMP一键部署PHP8.2和Laravel10的Docker环境

首先在/www文件夹拉取dnmp项目,代码如下: root$ mkdir /www #根目录下创建www文件夹 root$ cd /www #切换到www目录 root$ git clone https://gitee.com/yeszao/dnmp.git #克隆dnmp项目 root$ cd dnmp #切换到dnmp文件夹 root$ cp env.sample .env # 复制环境变量文件 root$ cp docker-compose.sample.yml docker-compose.ym

优快云13822805069的博客 2102

数学建模模型总结

这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料,已经经过了本人的筛选和整理,希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助!

还在手动部署PHP项目?用Docker实现一键发布仅需这4步

告别繁琐手动操作,轻松实现PHP项目高效发布。本文详解PHP容器化Docker部署全流程,涵盖环境隔离、镜像构建、服务编排与一键发布四大核心步骤,适用于本地开发、测试及生产环境。提升部署效率,保障运行一致性,值得收藏。

ProceNest的博客 842

复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文

答案分为十章,有部分习题没有答案,全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

PHP项目用docker一键部署

进入docker下的项目目录 docker exec -it docker-php-1 /bin/bash。docker exec -it docker-php-1 /bin/bash 进入项目所在的容器内。目录提权:cd /Users/macuser/.docker/buildx/current。docker/nginx/vhost,复制现有的conf,改写成新项目的配置信息。docker logs docker-php-1 查看项目日志。本地项目目录/Users/macuser/www。

qq_33665793的博客 861

温度PID控制PLC程序

温度PID稳定控制程序,适用于欧姆龙PLC,对其他PLC也具有很大参考价值

docker-compose方式部署php项目

前言 使用docker-compose工具部署php项目,提高生产效率,同时也减少程序占用硬件资源,现对我之前的博客centos7.x 一键安装lnmp环境(未介绍部署php项目)进行了优化,详见如下内容 部署 安装docker 详见: centos7.x安装docker 安装docker-compose工具 详见: centos7.x安装docker 把php项目放置在挂载到nginx_php-fpm容器的宿主目录 mkdir /data/web chown -R 100:101 /data/web l

weixin_42715225的博客 2816

docker-compose一键部署LNMP环境(Nginx+MySQL+PHP)

文章目录版本信息创建compose_lnmp目录编辑 php/Dockerfile编辑docker-compose.yml启动服务数据持久化目录php配置文件nginx配置测试验证查看容器状态验证mysql验证php访问Primary script unknown错误处理 版本信息 宿主机系统 CentOS Linux release 7.6.1810 (Core) docker Version ...

陈洋的博客 9416

docker php 一键部署,Docker Compose 一键部署LNMP

Docker Compose 一键部署LNMP目录结构[复制代码](javascript:void(0); "复制代码")[root@localhost ~]# tree compose_lnmp/compose_lnmp/ ├── docker-compose.yml├── mysql│ ├── conf│ │ └── my.cnf│ └── data├── nginx│ ├...

weixin_39536806的博客 255

Docker Nginx PHP 项目教程

Docker Nginx PHP 项目教程 项目介绍 docker-nginx-php 是一个开源项目,旨在通过 Docker 容器化技术快速搭建 Nginx 和 PHP 的开发环境。该项目提供了一个简单的方式来部署和管理 Nginx 和 PHP 服务,使得开发者可以专注于应用程序的开发而不是环境的配置。 项目快速启动 环境准备 确保你已经安装了 Docker 和 Docker Compose。如...

gitblog_00459的博客 862

新手也能懂的Docker部署教程,一键上线自己的项目

基于PHP 8.3官方镜像(稳定版,新手首选)# 复制PHP项目文件到Docker容器的网站根目录# 授权(避免权限不足,导致项目无法访问)# 暴露80端口(Apache默认端口,用于访问项目)EXPOSE 80说明:这个文件的作用是告诉Docker“用什么PHP环境、把项目放到哪里、暴露哪个端口”,新手不用理解每一行的含义,直接复制粘贴即可。

黑牛儿的博客 1159

Docker Nginx PHP-FPM 项目教程

Docker Nginx PHP-FPM 项目教程 项目介绍 docker-nginx-php-fpm 是一个开源项目,旨在通过 Docker 容器化技术,快速部署 Nginx 和 PHP-FPM 环境。该项目支持多种扩展和自定义配置,适用于运行 Laravel 或其他基于 PHP 的应用程序。 项目快速启动 前提条件 安装 Docker 和 Docker Compose 克隆项目仓库 git...

gitblog_00167的博客 813

docker+jenkins自动化部署PHP项目

安装Jenkins:(注意关注端口占用清空 netstat -anp | grep xxx)镜像使用的是 “jenkins/jenkins:lts”最后我通过shell脚本基于rsync工具实现远程同步,这里是因为我基于选择的分支去同步不同路径上的项目。然后配置到代码管理平台上,记得在容器中试拉去下是否成功~~浏览器访问项目:http://${服务IP}:8080。:(这里是定义了一个全局变量branch,后续会用到)这里补充下,如果执行失败可能是没有下载rsync,在系统管理->全局配置,拉到最低添加。

ChenHT12306的博客 1542
上一篇: 烦于项目每个接口捕捉异常?试试Spring Aop简单统一处理异常
下一篇: jar 如何根据pid查询端口
AleneFv
博客等级 码龄10年 16粉丝 30原创
评论 2
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

AleneFv

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值