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本文做者: 蘇洋java
建立時間: 2019年04月05日 統計字數: 1946字 閱讀時間: 4分鐘閱讀 本文連接: soulteary.com/2019/04/05/…mysql
前一篇 內容介紹瞭如何快速使用容器搭建 **Confluence **,在一週的實際使用以後,咱們發現了一些小問題,本篇將做爲以前內容的補充。sql
應用啓動以後,你將看到時區默認是:GMT +0 ,這顯然不符合咱們的需求。docker
要解決這個問題,能夠經過掛載宿主機 /etc/localtime
到容器內,並在JVM變量中添加 -Duser.timezone=GMT+08
參數。編程
同時在掛載的時候要注意,爲了不容器內部應用修改 /etc/localtime
,文件須要設置爲只讀。json
上面操做看起來很麻煩,可是實際上配置代碼很簡單,好比這樣:bash
environment:
- 'CATALINA_OPTS= -Duser.timezone=GMT+08'
volumes:
- /etc/localtime:/etc/localtime:ro
複製代碼
當使用人數比較少、內容也比較少的時候,運行 Confluence 並不會出現什麼異常。可是當內容多了、或者用戶數多了以後,Confluence 會出現一些性能問題,好比卡頓。app
此時,能夠經過增長可用內存資源來解決這個問題。官方默認數值都是 1024m
,修改配置的時候,須要咱們根據實際狀況進行調節:運維
4C8G
的主機,考慮到系統進程、運維軟件、容器服務的消耗,我選擇給予 Confluence 6GB 內存的上限,而下限和默認保持一致就好。舉個例子,下面這段配置賦予程序可用內存範圍就是 1G
到 6G
。
environment:
- 'JVM_MINIMUM_MEMORY=1024m'
- 'JVM_MAXIMUM_MEMORY=6144m'
複製代碼
官方有默認開啓數據分析功能,會將你的用戶行爲(不含數據),發送至廠商數據分析平臺。
常規的關閉方式是使用管理員帳號,選擇「禁用」按鈕,可是若是你發現禁用不靈,能夠經過接口調用手動關閉分析服務。
在容器內部執行下面的命令(假設超級管理員帳號和密碼都是 admin
):
curl -vvv -H "Content-Type:application/json" -H "Accept:application/json" --user admin:admin -X PUT -d '{"analyticsEnabled": "false"}' http://localhost:8090/rest/analytics/1.0/config/enable
複製代碼
最後,將上述修正綜合一下,完整的配置文件以下:
version: '3'
services:
confluence:
image: atlassian/confluence-server:6.15.1-alpine
expose:
- 8090
- 8091
networks:
- traefik
labels:
- "traefik.enable=true"
- "traefik.port=8090"
- "traefik.frontend.rule=Host:${DOMAIN}"
- "traefik.frontend.entryPoints=http,https"
- "traefik.frontend.auth.basic.removeHeader=true"
- "traefik.frontend.auth.basic=${BASIC_AUTH}"
environment:
- 'CATALINA_OPTS= -Duser.timezone=GMT+08'
- 'JVM_MINIMUM_MEMORY=1024m'
- 'JVM_MAXIMUM_MEMORY=6144m'
volumes:
- ./data:/var/atlassian/application-data/confluence
- ./mysql-connector-java-5.1.47.jar:/opt/atlassian/confluence/confluence/WEB-INF/lib/mysql-connector-java-5.1.47.jar
- ./server.xml:/opt/atlassian/confluence/conf/server.xml
- /etc/localtime:/etc/localtime:ro
networks:
traefik:
external: true
複製代碼
額外說一句,官方容器鏡像的文檔真的是一塌糊塗。不過功能設計是真的好用,特別適合定製化需求不強烈的初創公司/團隊使用。
我如今有一個小小的折騰羣,裏面彙集了一些喜歡折騰的小夥伴。
在不發廣告的狀況下,咱們在裏面會一塊兒聊聊軟件、HomeLab、編程上的一些問題,也會在羣裏不按期的分享一些技術沙龍的資料。
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