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Fabric1.4版本基本環境搭建

2020-09-16 10:01:50 其他

Linux環境下搭建fabric1.4以及官方示例運行

fabric1.4版本是支持Node.js 、 Python 以及Java開發的,但是由于本人才疏學淺,故這篇教程不會講述有關Python和Node.js的知識,

區塊鏈是一個新技術,近年也逐漸火熱起來 ;作者只是一個普普通通的大學生,利用課余時間自己研究學習的區塊鏈,這篇文章是基于我自己學習區塊鏈的經驗總結出來的,若有什么不對的地方,還望大家指正,

第一步:安裝docker

  • 檢查系統內核
    通常先檢查一下自己服務器的版本問題,這里建議大家使用Centos7.x的版本,最新的8.0以上的版本在下載的程序中會出現bug

    這里顯示一下我目前的服務器配置,最基本的學生機,1核2G,1M帶寬
    uname -a這個命令在這里插入圖片描述

  • 安裝依賴包
    嚴格來講這一步是需要卸載舊版本的,這里作為一個新的服務器來講一般是不存在docker舊版本,所以基本上是直接安裝就行

安裝依賴包

sudo yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2

然后是添加yum軟體源

sudo yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo

接著更新yum軟體源快取

sudo yum makecache fast

這時我們就可以直接安裝了

sudo yum install docker-ce

最后設定一下啟動docker

sudo systemctl enable docker
sudo systemctl start docker

可以檢查一下這個時候的docker 用docker --version這個命令在這里插入圖片描述

第二步:安裝docker-compose
這一步,針對于我們要搭建的fabric1.4版本來說,docker-compose的版本最好保持在1.14以上,下載的時候可能會存在網速過慢甚至斷網的情況,所以這里用這個命令,下載起來就可以快一點,

curl -L https://get.daocloud.io/docker/compose/releases/download/1.24.1/docker-compose-uname -s-uname -m > /usr/local/bin/docker-compose

然后對下載的檔案賦予執行權限

chmod +x /usr/local/bin/docker-compose

接下來就是查看版本,確認是否安裝成功

docker-compose --version

docker-compose --version的命令
在這里插入圖片描述
第三步:安裝go語言配置環境

這里建議下載1.13.x及以上的go版本,太高了的也不建議,有可能會出現其他情況

  • 第一步,下載壓縮包

wget https://studygolang.com/dl/golang/go1.13.5.linux-amd64.tar.gz

然后便是解壓安裝包,這里建議統一安裝到 /opt 目錄下

tar -xvf go1.11.5.linux-amd64.tar.gz -C /opt

然后在 /opt目錄下會多出一個 go的檔案夾

  • 配置環境變數
    這里在 /opt目錄下預先用mkdir gopath命令創建一個gopath的目錄
    然后修改位于/etc/profile的組態檔

    vim /etc/profile

    然后按住shift+g跳轉到最后一行,加入下面幾行

export GOROOT=/opt/go
export PATH=$PATH:$GOROOT/bin
export GOPATH=/opt/gopath

在這里插入圖片描述
接著,wq保存退出,用source /etc/profile這個命令重繪一下組態檔
再用go version檢查一下
在這里插入圖片描述
可以看到是1.13.5的版本
然后go env可以看到GOPATH是已經設定好了的,
在這里插入圖片描述



第三步:搭建fabric1.4
由于我們這個程序需要在github上面拉取原始碼,所以我們先把git工具下載下來,

yum install git

git version檢查一下
在這里插入圖片描述
然后,生成目錄,這里需要用到我們上一步配置的gopath

mkdir -p $GOPATH/src/github.com/hyperledger/
cd $GOPATH/src/github.com/hyperledger/

考慮到可能會存在git緩沖區太小的問題,建議先修改一下

git config --global http.postBuffer 524288000

接著就是在hyperledger這個目錄下執行這條命令

git clone https://github.com/hyperledger/fabric.git
由于實際當中下載速度非常慢甚至會斷網,所以用一下其他的方法
git clone https://github.com.cnpmjs.org/hyperledger/fabric.git
相當于用了一個代理

拉取完畢之后,在hyperledger目錄下會多出一個fabric檔案夾
然后我們進入到這個目錄cd fabric
切換一下我們的分支,轉到1.4分支,而不是默認的master

git checkout -b release-1.4 origin/release-1.4
然后檢查一下分支
git branch

可以看到我們的版本是1.4版本
在這里插入圖片描述
然后進入scripts目錄下,有一個bootstrap.sh的腳本

這里需要著重講一下
腳本主要是做了三件事,拉取fabric-samples這個檔案夾,第二步是下載可執行的二進制檔案來生成有關于證書的檔案,第三步是拉取鏡像;但是腳本當中的網站是需要更改的,因為有些網站官方都沒有維護了,所以我們需要自己手動下載;

最開始這里建議不要那么新,修改一下,改成1.4.6
在這里插入圖片描述
然后注釋掉這個函式,因為這個網站已經沒有維護了
在這里插入圖片描述
然后我們保存退出,./bootstrap.sh啟動這個腳本
整個程序由于會涉及到下載鏡像的緣故,所以可能會花費很長的時間,保證不斷網就行;若是覺得慢,可以去/etc/docker/daemon.json這個檔案里面粘貼一下,換源

{
    "registry-mirrors":["https://almtd3fa.mirror.aliyuncs.com"]      
}

然后重啟docker
systemctl restart docker
鏡像下載完畢是這個樣子的
在這里插入圖片描述


我們注釋掉了下載二進制檔案那個函式,所以我們得手動去github下載兩個檔案夾,并且通過rz命令或者是xftp軟體上傳到fabric-samples檔案夾
下載hyperledger-fabric-ca-linux-amd64-1.4.6.tar.gz
下載hyperledger-fabric-linux-amd64-1.4.6.tar.gz

均在這兩個網站的最下方
也可以從我發布的資源直接下載,解壓zip之后上傳到服務器
hyperledger-fabric-ca-linux-1.4.6.tar.gz下載
hyperledger-fabric-linux-1.4.6.tar.gz下載

然后用tar -zxvf 命令解壓當前檔案夾,會多出一個bin檔案和config檔案
最后總的檔案夾看起來就是這樣
在這里插入圖片描述

bin檔案夾和config檔案夾就是解壓之后的檔案

這個程序中,鏡像的下載未必也會完全成功,所以我們有可能也需要手動拉取一下鏡像;很多時候教程沒有下載,就需要自己手動下載,比如這里就是手動拉取1.4.6的peer鏡像

docker pull hyperledger/fabric-peer:1.4.6

然后在fabric-samples的目錄下有一個byfn.sh的腳本,我們用它來測驗環境

./byfn.sh up

啟動的時候,開始會是有一個“START”的字樣,然后經歷了一段時間,日志會列印出“END E2E”來表示整個程序已經,至此,fabric1.4就正式搭建好環境了,
在這里插入圖片描述
在這里插入圖片描述

若是不想讓官方示例網路占用服務器記憶體,可以在測驗結束之后關閉掉網路

.byfn.sh dowm

需要注意的是 ,在啟動的程序中,往往會出現網路測驗失敗的情況,這個時候也需要執行上面的陳述句來關閉整個網路然后重啟,然后再重新啟動網路進行測驗,因為docker容器那些是已經創建了的,必須洗掉然后重新來,

本文部分參照了以下博文
https://www.jianshu.com/p/c2d39e98e777

https://blog.csdn.net/sitebus/article/details/90349856?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.channel_param&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.channel_param

轉載請註明出處,本文鏈接:https://www.uj5u.com/qita/56104.html

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