fabric编译时遇到的问题

最新推荐文章于 2023-12-24 20:23:53 发布
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分类专栏： hyperledger fabric
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42506905/article/details/86540801
博客指出出现‘No go in PATH’提示，原因是Fabric要求的版本与系统安装的Golang版本不一致，反映了信息技术领域中软件版本适配的问题。

提示No go in PATH
fabric要求的版本与系统安装的golang版本不一致

超级账本fabric区块链: 编译fabric源码,支持arm64v8架构(步骤详细和踩坑)
街角有人祝福,巷口有人哭~
10-23 1052
目前fabric还不支持arm64v8的prebuild，所以只能自己build。 附编译详细步骤和踩坑记录
搭建fabric1.0开发环境 make peer和make docker命令时遇到的问题集合
08-24 7600
中间因为各种原因遇到了很多很多的问题，趁着自己还记住一些赶紧记录下来：     1：make docker 时遇到了 “fork/exec /usr/bin/gcc: cannot allocate memory" during docker build”报内存不够，那就增大虚拟机的内存即可：（点击设置，内存增大即可）        2：fatal error: ltdl.h: No s
fabric 1.2编译出错：common/crypto/tlsgen/key.go:36:20: undefined: x509.MarshalPKCS8PrivateKey
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fabric chaincode编译错误
btqszl的博客
10-20 897
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Fabric2.2 error 总结：WARN 0cf access denied: channel expected MSP ID Org1MSP, received Org3MSP channel
CK_NB的博客
09-28 1万+
在搭好网络和部署好链码的情况下，使用Org1的锚节点进行初始化账本 peer chaincode invoke -n boxcc -c '{"Args":["Init"]}' -C tracechannel --tls true --cafile /opt/gopath/src/github.com/hyperledger/fabric/peer/crypto/ordererOrganizations/trace.com/orderers/orderer0.trace.com/msp/tlscacert
编辑Fabric源码时错误解决方案
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03-17 547
1. 下载源码 github下载： git clone https://github.com/hyperledger/fabric.git 速度慢可换国内： git clone https://gitee.com/songfuxiang/fabric.git 2. 编译fabric文件 fetch http://dl-cdn.alpinelinux.org/alpine/v3.11/main/x86_64/APKINDEX.tar.gz 卡住 目前发现是高概率卡住，多重试几次 卡住可以修改代理 ex
使用fabric遇到2个错误问题解决办法
SAN_YUN的专栏
04-16 1645
1. sudo 报错的问题 正常使用fabric的sudo出现报错，错误如下：  sudo('ls',user='admin') #执行过程： yunpeng@yunpeng-taobao:fab deploy_tlog2_proxy_dev [10.125.48.147] Executing task '_deploy_tlog2_proxy_dev' [10.125.48.147...
Hyperledger Fabric 编译时出现“make: *** No rule to make target”问题
最新发布
07-06
然而，在进行源码编译和修改时，开发者可能会遇到各种问题，其中，“make: *** No rule to make target”是经常出现的编译错误信息之一。 当遇到“make: *** No rule to make target”这一错误时，它通常意味着在...
关于Centos安装fabric遇到的问题和解决方法
09-30
在Linux系统，特别是CentOS 7环境中，安装Python库如Fabric时可能会遇到各种问题。Fabric是一个用于远程执行命令和自动化任务的Python库，它依赖于Python的开发头文件（headers）来正确构建和编译其C扩展部分。在这...
（Fabric学习九）部署Fabric CA以及出现问题的相关记录
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03-01 1442
本实验将继续采用从我之前的FabricCA单机多节点为目标构建，在学习七中我使用三个orderer节点，两个组织以及组织下各有两个peer节点组成网络。所以在容器配置中我们会设定一个tlsCA和一个orderer的CA（我这里设置为组织0），以及两个普通组织（内有peer节点）的CA，共四个CA。
学习记录：fabric（10）- fabric本身编译（2）
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09-09 8483
分析 编译完成就是来分析一下代码，为了接下来的修改。 已经有很多对源码的分析，但是看日期都是18年左右，肯定都是1.x版本（甚至是0.8），2.x改变了链码的调用部分，我关注的恰恰是这部分，所以还是得自己动手看。 我看的版本是2.3。还是有一些不同，看的过程我也记下来，方便以后查看。 fabric编译：fabric的docker镜像，在make之后，会直接加入到docker的镜像列表里。 整体结构 fabric从网上git下来就是如下的结构： 我这里用goland打开了项目。文件和文件夹很多，build
go版本不同无法编译HyperledgerFabric源码的解决方法
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记一次ubantu系统因为root与普通用户go版本不同 使用sudo make编译fabric源码出现： 其他博客说的，root下修改.bash .profile /etc/profile文件 下 go路径的方法都试过了 也没改成 把/usr/local下的旧go删掉还是不行 最后成功了的解决方法： 1.切入root用户： sudo su 输入密码 进入root 2.删除当前 go apt-get remove golang-go 3.安装最新go snap install .
fabric编译
老虎
03-14 397
1、编译遇到的问题 cp -rf /home/fengwork/go/src/github.com/hyperledger/build/gopath/bin /home/fengwork/go/src/github.com/hyperledger/fabric/build/docker/gotools/bin 2、e2e挂载 - ../core.yaml:/etc/hyperledger/...
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hyperledger fabric源码编译（手把手教编译fabric源码）
草根工厂——技术虐我千百遍，我依然待你如初恋
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1、导言： 网上大部分文章都是介绍直接获取fabric相关镜像的教程，很少涉及到fabric源码编译或者是不全面，本文重点是介绍fabric源码编译，不涉及fabric网络搭建和网络配置等过程，已经编译环境搭建过程；旨在加深读者端fabric的认识，知道fabric镜像是怎么来的。 2、Fabric镜像： Fabric镜像从所属属性可以分为两大类，一类是hyperLedg...
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Fabric 环境搭建遇到问题及解决 1、基本环境搭建 （1）下载源码 go get缓慢：直接通过git clone下载 mkdir ~/go/src/github.com/hyperledger/ -p git clone https://github.com/hyperledger/fabric.git （2）编译fabric文件 编译fabric文件make all时报错 /usr/local/go/src/runtime/internal/atomic/atomic_amd64x.go:56:6:
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03-11
<think>嗯，用户问的是如何用Fabric实现从编译机器到运行机器的打通。首先，我得确认用户对Fabric的了解程度。Fabric是一个Python库，用于简化SSH部署和系统管理任务，可能用户已经知道这一点，但可能需要具体的步骤指导。 用户提到的是“发布”，这可能涉及代码的编译、传输和部署。编译机器和运行机器通常是分开的，所以需要将编译后的产物从编译机传输到运行机，并可能执行启动服务的命令。 首先，我需要考虑Fabric的连接机制。通常需要配置SSH访问，确保编译机器可以访问运行机器。可能需要SSH密钥认证，避免每次输入密码。然后，Fabric的任务脚本需要定义如何编译项目，如何将文件传输过去，比如使用put方法，或者rsync等工具。 接下来，用户可能需要自动化整个流程，比如编译完成后自动传输，然后重启服务。需要分步骤来：1. 在编译机编译代码；2. 将产物传输到运行机；3. 在运行机上执行部署命令，比如重启服务或应用。 同时，要注意路径问题，编译后的文件路径和目标机器的路径需要正确配置。还有，如何处理依赖，比如运行环境是否需要安装特定库，这部分是否需要Fabric处理？或者用户已经处理好了？ 另外，可能需要考虑多台运行机器的情况，这时候Fabric可以并行执行任务。还有错误处理，比如传输失败或者部署命令执行失败时的回滚机制，但用户可能暂时不需要复杂的回滚，先保证基本流程。 还有权限问题，运行Fabric脚本的用户是否有权限在目标机器上写入文件和执行命令？可能需要sudo，但Fabric中处理sudo需要密码，或者配置免密码sudo。 可能的步骤总结：配置SSH连接，编写编译任务，编写传输任务，编写部署任务，组合成完整的部署流程。可能需要示例代码，比如使用@task装饰器定义各个步骤，然后执行fab命令运行。 需要注意的点：Fabric 2.x和1.x的语法差异较大，用户可能使用的是2.x版本，所以需要确认。比如在2.x中，Connection对象代替了原来的env，任务定义方式也不同。 可能用户遇到的常见问题：连接超时、权限不足、路径错误、依赖缺失。在回答中应该提到这些注意事项，帮助用户避免常见陷阱。 总结回答结构：先介绍Fabric的作用，然后分步骤说明配置SSH、编写编译任务、传输文件、远程执行命令，最后给出示例脚本和注意事项。这样用户能一步步跟着操作，确保流程正确。</think>使用Fabric实现从编译机器到运行机器的发布流程打通，可分为以下关键步骤： # 一、基础环境准备 1. SSH免密登录配置 - 在编译机生成密钥对：`ssh-keygen -t rsa` - 将公钥传输至运行机：`ssh-copy-id user@remote_host` - 验证无密码登录：`ssh user@remote_host` 2. 安装依赖 ```bash pip install fabric ``` # 二、Fabric脚本构建 创建`fabfile.py`（示例支持Fabric 2+）： ```python from fabric import Connection, task # 定义服务器配置 COMPILE_HOST = "compile_user@192.168.1.100" RUNTIME_HOST = "runtime_user@192.168.1.200" WORKSPACE = "/opt/build" TARGET_DIR = "/opt/deploy" # 编译任务 @task def build(c): with Connection(COMPILE_HOST) as conn: conn.run("cd {} && make clean && make".format(WORKSPACE)) # 部署任务 @task def deploy(c): with Connection(COMPILE_HOST) as src: with Connection(RUNTIME_HOST) as dest: # 传输构建产物（支持通配符） src.get("{}/output/*.jar".format(WORKSPACE), local="tmp/") dest.put("tmp/*.jar", remote=TARGET_DIR) # 执行部署后操作 dest.run("systemctl restart myapp.service") # 完整发布流程 @task def publish(c): build(c) deploy(c) ``` # 三、执行流程 ```bash # 执行完整流程 fab publish # 或分步执行 fab build && fab deploy ``` # 四、增强实践技巧 1. 增量传输优化 ```python # 使用rsync替代scp dest.run("mkdir -p {}".format(TARGET_DIR)) src.run("rsync -avz {}/output/ {}:{}".format( WORKSPACE, RUNTIME_HOST, TARGET_DIR )) ``` 2. 版本控制集成 ```python def get_git_version(c): result = c.run("git rev-parse --short HEAD", hide=True) return result.stdout.strip() ``` 3. 回滚机制 ```python @task def rollback(c, version): with Connection(RUNTIME_HOST) as conn: conn.run("cp {}/backup/{}/app.jar {}/current".format( TARGET_DIR, version, TARGET_DIR)) conn.run("systemctl restart myapp.service") ``` # 五、注意事项 1. 安全加固 - 使用SSH config文件管理主机配置 - 敏感信息通过`fabric.Config`管理 - 限制目标机器的sudo权限 2. 日志记录 ```python from datetime import datetime def create_log(c): timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d%H%M%S") c.run("mkdir -p /var/log/deploy") c.run("journalctl -u myapp > /var/log/deploy/{}.log".format(timestamp)) ``` 3. 多环境支持 ```python ENVIRONMENTS = { 'prod': {'hosts': ['server1.prod', 'server2.prod']}, 'test': {'hosts': ['test.server']} } @task def select_env(c, env_name='test'): env_config = ENVIRONMENTS[env_name] c.config.run.hosts = env_config['hosts'] ``` 通过以上配置可实现： 1. 自动化编译构建流程 2. 安全的跨机器文件传输 3. 服务状态管理 4. 部署过程可追溯 5. 多环境适配能力 实际生产部署时建议增加： - 前置依赖检查（磁盘空间/内存余量） - 文件校验（MD5校验和验证） - 灰度发布策略 - 健康检查机制（部署后服务状态验证）
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