使用Caddy作为HTTP服务器并配置反向代理到本地端口

2023-07-02

用途

由于服务器上部署了caddy torjan 作为代理服务器，想要配置域名时发现80端口已经被caddy占用，无法使用nginx，干掉80端口代理又无法使用，于是打算直接使用caddy反向代理域名。

配置caddy时走了一些弯路，按照官方文档配置怎么都访问不了，在此记录一下最终解决方案

弯路

按照官方文档我找到了caddyFile的位置：/etc/caddy/Caddyfile

接着vi 编辑，如下配置：

1
2
3

reiner.host {
    reverse_proxy localhost:8000
}

保存后重启caddy: systemctl restart caddy.service

访问配置的域名，结果发现域名访问不进来，官方的说法是，不配置前缀只配置域名，默认转发http://reiner.host 以及 https://reiner.host 的80和443端口，理论上这么配置应该没错。

这里我的版本是caddy 2.6.x

最终解决

最终我打算不再相信官方文档，手动配置每个需要转发的端口，如下：

www.reiner.host:80 www.reiner.host:443 reiner.host:80 reiner.host:443 {
        tls [email protected]
        root * /data/pages
        file_server
}

gateway.reiner.host:80 gateway.reiner.host:443 {
        tls [email protected]
        reverse_proxy localhost:8000
}

其中第一段配置是将/data/pages文件夹下所有文件作为HTTP服务器，通过访问如 reiner.host 或者 www.reiner.host 转发到 /data/pages/index.html

第二段是配置后台接口的地址，通过访问gateway.reiner.host 转发到本地的8000端口服务

tls 的作用是帮你申请ssl证书，这一点比nginx方便很多，当配置完重启后已经可以直接通过https访问了

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Implementing AI customer service based on Langchain

2023-06-14

Based

Langchain
llama_index >=0.6.5
GPT-3.5
websockets
python >=3.10

dependence

pip install llama-index

pip install openai 

pip install langchain

pip install websockets

pip install pandas

pip install llama-hub

What use

Supporting private knowledge base AI question-answering chatbot, capable of both knowledge-based Q&A and casual conversation.

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使用llama_index实现chatGPT智能问答机器人

2023-05-14

前言

随着OPENAI开放API接口后，各大厂商的AI如雨后春笋般涌现，如同十年前的互联网大火，未来的风口必然是在AI上。

当然，基于自训模型/自研AI 门槛过高，不是个人或中小厂能干的，而且即使有也与OPENAI差距不小，因此一般人能卷的也只有应用层了。

基于此背景，我开始研究基于GPT的自定义数据索引问答机器人，接着我发现了llama_index和langchain这两个框架，在此记录一下它的使用方法。

llama_index: GitHub - jerryjliu/llama_index: LlamaIndex (GPT Index) is a project that provides a central interface to connect your LLM's with external data.

langchain: GitHub - hwchase17/langchain: ⚡ Building applications with LLMs through composability ⚡

OPENAI模型微调？

最初我尝试使用OPENAI的模型微调，我试着弄了几百KB的文本数据喂进去，然而发现当我使用微调模型对话时AI的回复总是只言片语连一句完整的句子都无法返回。

通过搜索资料后我意识到模型微调不是几百或者几兆文本数据就能达到我想要的目地的。

最终我发现llama_index + langchain可以实现想要的效果

llama_index + langchian实现智能问答机器人

step 1.安装环境

安装python3.10以上版本
安装依赖库：
1. pip install llama-index
2. pip install openai
3. pip install langchain
4. pip install pandas
准备OPENAI的API KEY

step 2.准备数据

准备好机器人要回答的资料库，可以有PDF、HTML、WORD文档、SQL、API接口甚至GITHUB、WIKI等网络资源也可以，在本章我将使用简单的TXT文本，举例大概内容如下：

塞尔达传说：王国之泪什么时候出？《塞尔达传说：王国之泪》将于2023年5月12日发售哦，敬请期待！

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使用jenkins+docker-compose实现springboot与vue3项目自动化部署

2023-03-09

前言

前面使用Jenkins+docker+shell脚本可以方便的实现单体应用部署，但如果是微服务架构，工程包较多，若是为每一个服务都建一个Jenkins job 会变得很繁琐，这个时候就需要用到docker-compose 容器编排工具，它可以只需一行命令就能帮我们完成多个服务的构建、推送、重启。

考虑到如果有多个服务需要部署到多台服务器，如果每台服务器都采用发送jar包再构建镜像的方式会产生许多重复工作，因此这种情况应该使用jenkins构建镜像->推送到私库->服务器拉取->docker-compose启动如此流程来完成部署。

准备工作

需要安装如下软件：

Jenkins （包括git/svn、publish over ssh 这个插件，jenkins安装教程很多此处不再赘述）
docker
Node JS (可选，仅部署前端vue项目时需要安装)
docker compose

准备工作指路：

jenkins: https://www.jenkins.io/download/ 直接启动war包或者使用docker安装

docker: Install Docker Desktop on Linux

Node Js:Node.js

docker compose: GitHub - docker/compose: Define and run multi-container applications with Docker

或者直接使用curl下载安装，以CentOs为例执行如下代码：

1、下载docker-compose
sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/1.29.2/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose

2、增加可执行权限
sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose

3、添加软链接
sudo ln -s /usr/local/bin/docker-compose /usr/bin/docker-compose

4、确认版本
$ docker-compose --version

sudo curl \
    -L https://raw.githubusercontent.com/docker/compose/1.29.2/contrib/completion/bash/docker-compose \
    -o /etc/bash_completion.d/docker-compose

安装docker私库

为了使服务一次打包多次部署，需要安装docker私库来保存镜像

首先建好映射目录的文件夹：

1	mkdir /data/registry

执行docker命令启动私库镜像：

1	docker run -itd -v /data/registry:/var/lib/registry -p 5000:5000 --restart=always --name registry registry:latest

添加docker配置：

注意：如果是通过内网访问就配内网IP否则配公网IP

vi /etc/docker/daemon.json
添加如下：

1	"insecure-registries": ["192.168.2.200:5000"]

如果需要设置账号密码：

1	docker run --rm --entrypoint htpasswd httpd:2 -Bbn yourUserName yourPwd >> ./auth/htpasswd

一般在内网环境部署私库，拉取推送也是全程内网，所以可装可不装

默认私库无法删除镜像，执行如下命令添加配置：

sudo docker exec -it registry /bin/sh
cd /etc/docker/registry
vi config.yml
加入
  delete:                                                                                                                                                                          
    # To allow image delete                                                                                                                                                        
    enabled: true

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JVM知识体系整合

2022-10-05

前言

网上的资料比较杂，且少有成体系的资料，因此收集资料并按照自己的理解做了一下整合，本文为自我理解与总结，不代表标准答案。

从hello world开始

java从编写’System.out.println(“hello world”)’ 开始，并编译运行，在这期间到底发生了什么。

.java文件从编译到结束全过程（类加载过程）

一个.java文件的完整周期是 java编码成jvm可识别的.class文件，然后大致流程是：加载–>连接–>初始化–>使用–>卸载

1. 加载过程

1、通过全类名获取定义此类的二进制字节流（类似反射）
2、将字节流所代表的静态存储结构转换为JVM方法区的运行时数据结构
3、在内存中生成一个代表该类的 java.lang.Class 对象，作为方法区这些数据的访问入口(这样代码才能通过全类名访问到该对象)
PS:数组类型不通过类加载器创建，它由JAVA虚拟机直接创建，数组的加载可通过自定义类加载器控制加载方式

1.1 加载过程中所需要的类加载器

JVM中有三个类加载器，除了 BootstrapClassLoader 其他类加载器均由 Java 实现且全部继承自java.lang.ClassLoader

1、BootstrapClassLoader(启动类加载器) ：最顶层的加载类，由 C++实现，负责加载 %JAVA_HOME%/lib目录下的 jar 包和类或者被 -Xbootclasspath参数指定的路径中的所有类。
2、ExtensionClassLoader(扩展类加载器) ：主要负责加载 %JRE_HOME%/lib/ext 目录下的 jar 包和类，或被 java.ext.dirs 系统变量所指定的路径下的 jar 包。
3、AppClassLoader(应用程序类加载器) ：面向我们用户的加载器，负责加载当前应用 classpath 下的所有 jar 包和类。

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使用shardingJdbc-5.x+mybatis-plus实现按月分表查询

2021-12-25

使用场景

适用于单库，日志表过大的问题，如每月产生几千万条日志，还不能清理，必须存档，其它业务表反而没这么大量时，可以使用分表来解决。

可以按实际情况来决定是按年分表还是按月分表，每年产生的数据量过亿时可以按月分表。

本文使用的框架

使用spring boot 2.x + mybatis-plus + shardingjdbc5.x + druid

shardingjdbc非常坑的一个点，每个版本变一次配置，官方文档写得不清不楚，通过GITHUB找到官方示例，发现示例也很少，最后是通过网上的博文+示例+文档才搞定。

配置maven依赖

<properties>
  	<sharding-sphere.version>5.0.0</sharding-sphere.version>
  	<mybatis-plus.version>3.4.2</mybatis-plus.version>
  </properties>
  
  <parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>2.3.4.RELEASE</version>
    </parent>
  
  <dependencies>
  <!-- 不能用druid-springboot-starter 会无法启动 -->
   <dependency>
            <groupId>com.alibaba</groupId>
            <artifactId>druid</artifactId>
            <version>1.2.8</version>
        </dependency>
  
  <!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.alibaba/druid-spring-boot-starter -->
		<!-- <dependency>
		    <groupId>com.alibaba</groupId>
		    <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
		    <version>1.1.22</version>
		</dependency>
   -->
  <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
        </dependency>
        
        <!-- <dependency>
            <groupId>com.baomidou</groupId>
            <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
            <version>${mybatis-plus.version}</version>
        </dependency> -->
        
		<!-- https://mvnrepository.com/artifact/mysql/mysql-connector-java -->
	<dependency>
		<groupId>mysql</groupId>
		<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
	</dependency>
			
			
		<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.shardingsphere/sharding-jdbc-spring-boot-starter -->
	<dependency>
		<groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
		<artifactId>shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter</artifactId>
		<version>5.0.0</version>
	</dependency>

	<dependency>
		 <groupId>com.baomidou</groupId>
		 <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
		 <version>${mybatis-plus.version}</version>
	 </dependency>

		
		<dependency>
				<groupId>org.springframework.boot</groupId>
				<artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
				<exclusions>
					<exclusion>
						<groupId>org.springframework.boot</groupId>
						<artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
					</exclusion>
					<exclusion>
						<groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
						<artifactId>jackson-databind</artifactId>
					</exclusion>
				</exclusions>
			</dependency>
	  </dependencies>