docker修复MySQL踩坑记录

因服务器中毒,实验室的MySQL容器损坏。在docker日志中发现`mysqld: command not found`错误。排查后发现数据库被误删,但幸好有备份。在恢复过程中,了解到需先删除container再删除image,并从image而非container导出备份。从错误中学习到,从容器导出的备份可能导致环境配置丢失。最后,通过正确导出image并启动container,配置远程访问,成功恢复MySQL服务。

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上周实验室有几台服务器中了勒索病毒,然后领导安排专人断了实验室网络,把每台服务器扫描杀毒,结果导致我开发的网站MySQL无法启动,

查看docker日志:docker container logs ci-mysql

[root@pa_cicd ~]# docker container logs ci-mysql

报错如下:

docker-entrypoint.sh: line 72: mysqld: command not found,感觉应该是container被损坏了,要重新从备份导出一份过来。

排查发现扫毒还把MySQL的持久化数据库删除了,还好我有备份,不幸中的万幸,啊啊啊啊啊啊!

今天来公司加班恢复数据库,先把原来的损坏的image和container删除,记得先删除container再删除image

(下文具体的命令参数请参考docker中文文档网址:http://www.dockerinfo.net/document

[root@pa_cicd ~]# docker container ls -a
[root@pa_cicd ~]# docker container rm c9e6b46a93b0

[root@pa_cicd ~]# docker images
[root@pa_cicd ~]# docker rmi fd9439c232ff

先从另一个docker导出一份镜像(记得从image导出,别从container导出)

我最开始从容器导出的备份,步骤如下:

最开始的方法是打算从container导出容器
<think>嗯,用户之前问过如何搭建项目框架,现在又想知道怎么完成后端项目的搭建。我需要先回顾之前的对话,看看他们之前的需求是什么。之前的回答主要是关于技术文档、Web应用、LaTeX学术文档的框架,以及质量保障和工具推荐。现在用户可能是在进行一个毕业设计项目,需要完成后端部分的搭建。 首先,用户可能对后端开发不太熟悉,需要一步步指导。我需要考虑常见的后端技术栈,比如Spring Boot、Django、Node.js等,根据用户可能的背景选择适合的框架。可能还需要数据库设计、API接口规范、安全措施、测试部署等方面。 然后,用户可能希望后端能够支持数学公式的处理,比如存储和渲染。之前的项目涉及到MathJax或KaTeX,所以在后端可能需要处理这些公式的存储,比如转义特殊字符,或者生成LaTeX内容。同时,可能需要考虑数据验证,确保用户输入的公式符合格式要求。 另外,用户可能关心如何保证项目的规范性和可维护性,所以需要提到代码结构、日志管理、配置文件处理等。还有自动化测试和持续集成,比如用GitHub Actions或Jenkins来部署。 还要注意用户提到的系统级指令,比如使用中文回答,结构清晰,分步骤解决问题。需要避免使用用户不可见的术语,保持口语化,但又要专业。 可能需要分几个部分来介绍:技术选型、项目结构、核心模块实现、接口规范、安全措施、测试部署等。每个部分给出具体例子,比如代码片段或配置示例,帮助用户理解。同时推荐一些工具和库,比如Swagger生成API文档,JWT用于身份验证,Postman测试接口。 还要考虑用户可能的开发环境,比如使用IntelliJ IDEA或VS Code,如何配置依赖管理工具,比如Maven或npm。数据库方面可能需要MySQL或MongoDB,根据项目需求选择关系型或非关系型。 最后,确保整个流程逻辑清晰,用户能够按照步骤一步步搭建后端项目。可能还需要提醒一些常见问题,比如依赖冲突、环境变量配置、跨域处理等,帮助用户避免。</think>以下是针对毕业设计项目后端搭建的详细实施方案,包含技术选型、架构设计和关键实现步骤: --- ### 一、技术选型建议 **基础框架选择**(根据项目需求任选其一): ```text 1. Java技术栈:Spring Boot 3.x + MyBatis-Plus + MySQL - 优势:生态完善、企业级验证 - 适用场景:高并发需求、复杂事务处理 2. Python技术栈:Django 4.x + DRF + PostgreSQL - 优势:开发效率高、数学计算库丰富 - 适用场景:快速原型开发、科学计算集成 3. Node.js技术栈:NestJS + TypeORM + MongoDB - 优势:全栈统一语言、非阻塞IO - 适用场景:实时数据处理、微服务架构 ``` **数学公式处理模块**: ```javascript // 公式存储方案(JSON示例) { "content": "\\int_{a}^{b} x^2 dx", "formatType": "latex", "variables": ["a", "b"], "sanitized": true // 标识是否经过安全处理 } ``` --- ### 二、项目结构规范 **标准MVC分层架构**: ``` backend/ ├── src/ │ ├── main/ │ │ ├── java/com/yourproject/ │ │ │ ├── controller/ # API接口层 │ │ │ ├── service/ # 业务逻辑层 │ │ │ ├── dao/ # 数据访问层 │ │ │ └── model/ # 数据实体类 │ │ └── resources/ │ │ ├── application.yml # 主配置文件 │ │ └── static/ # 数学符号映射表 ├── test/ # 单元测试 └── pom.xml # Maven依赖管理 ``` --- ### 三、核心模块实现 **1. 公式处理服务**(以Spring Boot为例): ```java @Service public class FormulaService { // LaTeX特殊字符转义 private static final Pattern LATEX_SPECIAL_CHARS = Pattern.compile("[&%$#_{}]"); public String sanitizeLatex(String rawFormula) { return LATEX_SPECIAL_CHARS.matcher(rawFormula).replaceAll("\\\\$0"); } // 公式语法校验 public boolean validateFormula(String formula) { return formula.matches("^\\$.*\\$$"); // 检查$符号匹配 } } ``` **2. API接口示例**(RESTful设计): ```java @RestController @RequestMapping("/api/formulas") public class FormulaController { @Autowired private FormulaService formulaService; @PostMapping public ResponseEntity<?> createFormula(@RequestBody FormulaDTO dto) { if (!formulaService.validateFormula(dto.getContent())) { return ResponseEntity.badRequest().body("公式格式错误"); } String safeContent = formulaService.sanitizeLatex(dto.getContent()); // 存储到数据库... return ResponseEntity.ok().build(); } } ``` --- ### 四、接口规范设计 **OpenAPI 3.0 文档示例**: ```yaml paths: /api/formulas: post: summary: 创建数学公式 requestBody: required: true content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/Formula' responses: '201': description: 公式创建成功 components: schemas: Formula: type: object properties: content: type: string example: "\int_{a}^{b} x^2 dx" description: LaTeX格式公式 variables: type: array items: type: string example: ["a", "b"] ``` --- ### 五、安全防护措施 **1. 输入校验增强**: ```java // 防御公式注入攻击 public void checkFormulaInjection(String input) { if (input.contains("\\usepackage") || input.contains("\\include")) { throw new IllegalFormulaException("禁止使用外部包引入"); } } ``` **2. JWT鉴权集成**: ```java @Configuration @EnableWebSecurity public class SecurityConfig extends WebSecurityConfigurerAdapter { @Override protected void configure(HttpSecurity http) throws Exception { http.csrf().disable() .authorizeRequests() .antMatchers("/api/public/**").permitAll() .anyRequest().authenticated() .and() .addFilterBefore(jwtFilter(), UsernamePasswordAuthenticationFilter.class); } } ``` --- ### 六、测试与部署 **1. 分层测试策略**: ```text ├── 单元测试(JUnit 5) │ └── 公式校验逻辑、业务服务 ├── 集成测试(Testcontainers) │ └── 数据库操作、API端点 └── E2E测试(Postman) └── 完整业务流程验证 ``` **2. 容器化部署**: ```dockerfile # Dockerfile 示例 FROM openjdk:17-jdk-slim COPY target/*.jar app.jar EXPOSE 8080 ENTRYPOINT ["java","-jar","/app.jar"] ``` **3. CI/CD流水线**(GitHub Actions): ```yaml name: Backend CI on: [push] jobs: build: runs-on: ubuntu-latest steps: - uses: actions/checkout@v3 - name: Build with Maven run: mvn clean package - name: Docker Build run: docker build -t yourproject-backend . ``` --- ### 七、开发辅助工具 ```text 1. API测试:Postman(接口调试)、Swagger UI(文档生成) 2. 数据库管理:DBeaver(多数据库支持)、Liquibase(迁移工具) 3. 性能监控:Prometheus + Grafana(指标可视化) 4. 日志分析:ELK Stack(日志集中管理) ``` --- ### 关键注意事项: 1. **公式存储策略**: - 原始公式与渲染结果分离存储 - 建立数学符号白名单机制 - 使用`text`类型字段存储LaTeX代码 2. **版本控制规范**: ```text feat/ # 新功能开发 fix/ # Bug修复 docs/ # 文档更新 refactor/ # 代码重构 ``` 3. **环境配置管理**: ```properties # application-dev.yml spring: datasource: url: jdbc:mysql://localhost:3306/dev_db ``` 建议从最小可行性版本(MVP)开始迭代开发,优先实现核心公式处理功能,再逐步扩展用户系统、权限管理等模块。每周进行代码评审,保持技术债务可控。
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