Netflix Conductor 项目 Docker 部署完全指南

Netflix Conductor 项目 Docker 部署完全指南

conductor Conductor is a microservices orchestration engine. conductor 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/condu/conductor

前言

Netflix Conductor 是一个功能强大的微服务编排引擎,它可以帮助开发者构建复杂的业务流程和工作流。本文将详细介绍如何使用 Docker 快速部署 Conductor 系统,包括其核心组件 API 服务器、UI 界面以及 Elasticsearch 搜索服务。

环境准备

在开始部署前,请确保您的系统满足以下要求:

  1. 已安装 Docker 环境
  2. 建议主机配置至少 16GB 内存,以支持多个容器同时运行
  3. 确保 8080 和 5000 端口未被占用

基础部署步骤

1. 获取项目代码

首先需要获取 Conductor 项目的源代码,这是构建 Docker 镜像的基础。

2. 构建 Docker 镜像

进入项目目录后,执行以下命令构建 Docker 镜像:

cd docker
docker-compose build

这个命令会根据 docker-compose.yaml 文件中的配置构建所有必要的服务镜像。

3. 启动服务

构建完成后,使用以下命令启动所有服务:

docker-compose up

启动成功后,系统将运行以下三个核心服务:

  1. Conductor API 服务器 - 提供工作流编排的核心功能
  2. Conductor UI - 可视化界面,用于监控和管理工作流
  3. Elasticsearch - 提供工作流搜索功能

服务访问验证

API 服务器

访问地址:http://localhost:8080

这里会显示 Swagger UI 界面,您可以在这里查看和测试所有可用的 API 接口。

管理界面

访问地址:http://localhost:5000

这是 Conductor 的图形化管理界面,您可以在这里创建、监控和管理工作流。

服务停止

要停止运行的服务,可以:

  1. 在终端按 Ctrl+C 组合键
  2. 完全停止并移除容器,执行:
docker-compose down

持久化存储选项

默认配置使用内存数据库,数据在服务停止后会丢失。Conductor 提供了多种持久化存储方案:

  1. 内存模式 (docker-compose.yaml) - 适合测试和演示
  2. Dynomite Redis (docker-compose-dynomite.yaml) - 高性能键值存储
  3. PostgreSQL (docker-compose-postgres.yaml) - 关系型数据库方案
  4. Prometheus (docker-compose-prometheus.yaml) - 监控方案

例如,要使用 PostgreSQL 作为后端存储,可以执行:

docker-compose -f docker-compose.yaml -f docker-compose-postgres.yaml up

独立组件部署

单独部署 API 服务器

docker build -t conductor:server -f server/Dockerfile ../
docker run -p 8080:8080 -d --name conductor_server conductor:server

单独部署 UI 界面

docker build -t conductor:ui -f ui/Dockerfile ../
docker run -p 5000:5000 -d --name conductor_ui conductor:ui

注意:单独部署 UI 时需要确保 API 服务器已在运行,且 Elasticsearch 服务可用,否则部分功能将无法使用。

监控集成

Conductor 支持与 Prometheus 集成进行监控:

docker-compose -f docker-compose-prometheus.yaml up -d

启动后可通过 http://127.0.0.1:9090 访问 Prometheus 监控界面。

常见问题解决方案

内存不足问题

  1. 建议至少 16GB 内存运行完整环境
  2. 如内存有限,可修改配置不使用 Elasticsearch

Elasticsearch 相关问题

  1. ARM64 架构支持:6.8.x 版本无 ARM64 镜像,需使用 7.x 版本并做定制配置
  2. 健康状态黄色:可通过设置 conductor.elasticsearch.clusterHealthColor=yellow 解决
  3. 连接超时:单节点默认为黄色状态,建议部署集群或调整健康状态要求

配置更新问题

配置文件在构建时被复制到镜像中,如需更新配置:

  1. 重新构建镜像
  2. 或使用卷挂载方式动态加载配置

服务启动问题排查

  1. 检查服务器日志:位于容器内的 /app/logs 目录
  2. API 服务启动可能需要时间,请耐心等待并检查日志

高级部署选项

Conductor 还提供了服务器和 UI 合并部署的镜像方案:

docker build -t conductor:serverAndUI -f serverAndUI/Dockerfile ../

运行合并镜像:

  • 使用内部数据库:docker run -p 8080:8080 -p 80:5000 -d -t conductor:serverAndUI
  • 使用外部数据库:docker run -p 8080:8080 -p 80:5000 -d -t -e "CONFIG_PROP=config.properties" conductor:serverAndUI

结语

通过 Docker 部署 Netflix Conductor 可以快速搭建一个功能完整的工作流编排系统。本文涵盖了从基础部署到高级配置的完整流程,以及常见问题的解决方案。根据您的实际需求选择合适的存储后端和部署方式,可以构建出稳定可靠的微服务编排平台。

conductor Conductor is a microservices orchestration engine. conductor 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/condu/conductor

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

内容概要:本文档详细介绍了利用Google Earth Engine (GEE) 平台对指定区域(位于中国广东省某地)进行遥感影像处理的一系列操作。首先,定义了研究区边界,并选取了 Landsat 8 卫星2023年8月至10月期间的数据,通过去云处理、归一化等预处理步骤确保数据质量。接着,基于预处理后的影像计算了地表温度(LST)、归一化植被指数(NDVI)、湿度指数(WET)、建筑指数(NDBSI)四个关键指标,并进行了主成分分析(PCA),提取出最重要的信息成分。为了进一步优化结果,还应用了像素二元模型对主成分分析的第一主成分进行了条件规范化处理,生成了最终的环境状态评估指数(RSEI)。最后,利用JRC全球表面水体数据集对水体区域进行了掩膜处理,保证了非水体区域的有效性。所有处理均在GEE平台上完成,并提供了可视化展示及结果导出功能。 适合人群:具备地理信息系统基础知识,对遥感影像处理有一定了解的研究人员或技术人员。 使用场景及目标:① 对特定区域的生态环境状况进行定量评估;② 为城市规划、环境保护等领域提供科学依据;③ 掌握GEE平台下遥感影像处理流程和技术方法。 其他说明:本案例不仅展示了如何使用GEE平台进行遥感影像处理,还涵盖了多种常用遥感指标的计算方法,如LST、NDVI等,对于从事相关领域的科研工作者具有较高的参考价值。此外,文中涉及的代码可以直接在GEE代码编辑器中运行,便于读者实践操作。
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