37 岁老码农，用 4 台机器搭了套个人 Dev_Ops 平台，从 0 到 1 实战全过程

37 岁，14 年 Java 开发经验，我决定给自己搭一套「个人技术数据中心」。

从一台 32G 内存的开发机，到两台 16G Ubuntu 部署机，再加上一台阿里云轻量服务器，我要把分散在各处的服务、代码、数据，收拢成一个可一键启动、可自动部署、可公网访问的 DevOps 底座。

这不仅是为了软考「系统架构设计师」攒论文素材，更是为了给 40 岁之前的自己，留下一份可追溯、可复用、可展示的技术成长档案。

2026 年 3 月，我从 0 到 1 完成了第一步：把多机器环境，变成一键部署的公开服务。

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一、我的硬件家底：4 台机器的个人数据中心

我用四台机器，搭起了一个小型分布式环境，覆盖开发、部署、备用、公网访问全场景：

机器	配置	核心角色
32G 开发机	32G 内存 + Windows	开发环境、Ollama 模型、本地虚拟机调试
16G HP 服务器	16G 内存 + Ubuntu 22.04	核心部署节点：Jenkins、MySQL、Redis、Nginx、业务服务
16G 联想笔记本	16G 内存 + 待部署	备用节点，后续做双机高可用
阿里云 2 核 2G	2 核 2G + Ubuntu	公网业务节点：管理后台、小程序、数据库

整体架构如下：

• 开发机提交代码到 Gitee
• HP 服务器上的 Jenkins 自动拉取、编译、部署
• 通过 FRP 内网穿透，让公网可以访问本地 Jenkins
• 同时支持一键部署到阿里云，实现多环境发布

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二、Docker Compose：用一个 YML 把所有服务跑起来

核心思路

把 MySQL、Redis、两个 Java 后端、Nginx 全部容器化，用docker-compose.yml统一管理，实现一条命令启动整个平台，再也不用手动启服务。

完整配置（已脱敏）

yaml

version: '3.8'
services:
  # MySQL 8 数据库（持久化数据）
  mysql:
    image: mysql:8.0
    container_name: mysql8
    restart: always
    environment:
      MYSQL_ROOT_PASSWORD: mysql_123!
      MYSQL_DATABASE: shangzhuhui
    ports:
      - "3306:3306"
    volumes:
      - ./mysql/data:/var/lib/mysql
      - ./mysql/conf:/etc/mysql/conf.d
    command: --default-authentication-plugin=mysql_native_password
    networks:
      - app-network

  # Redis 缓存（带密码保护）
  redis:
    image: redis:latest
    container_name: redis
    restart: always
    ports:
      - "6379:6379"
    volumes:
      - ./redis/data:/data
    command: ["redis-server", "--requirepass", "111111"]
    networks:
      - app-network

  # 小程序后端 API
  shangzhuhui-api:
    image: eclipse-temurin:17-jre-alpine
    container_name: shangzhuhui-api
    restart: always
    depends_on:
      - mysql
      - redis
    ports:
      - "8081:8081"
    volumes:
      - ./shangzhuhui-api/shangzhuhui-api-1.0.0.jar:/app.jar
    environment:
      - SPRING_PROFILES_ACTIVE=dev
      - SPRING_DATASOURCE_PASSWORD=mysql_123!
      - SPRING_DATASOURCE_URL=jdbc:mysql://mysql:3306/shangzhuhui?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&allowPublicKeyRetrieval=true&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
      - SPRING_DATA_REDIS_HOST=redis
      - SPRING_DATA_REDIS_PORT=6379
      - SPRING_DATA_REDIS_PASSWORD=111111
    command: ["java", "-Xmx512m", "-jar", "/app.jar"]
    networks:
      - app-network

  # 管理后台后端
  shangzhuhui-admin:
    image: eclipse-temurin:17-jre-alpine
    container_name: shangzhuhui-admin
    restart: always
    depends_on:
      - mysql
      - redis
    ports:
      - "8080:8080"
    volumes:
      - ./shangzhuhui-admin/shangzhuhui-admin-1.0.0.jar:/app.jar
    environment:
      - SPRING_PROFILES_ACTIVE=dev
      - SPRING_DATASOURCE_PASSWORD=mysql_123!
      - SPRING_DATASOURCE_URL=jdbc:mysql://mysql:3306/shangzhuhui?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&allowPublicKeyRetrieval=true&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
      - SPRING_DATA_REDIS_HOST=redis
      - SPRING_DATA_REDIS_PORT=6379
      - SPRING_DATA_REDIS_PASSWORD=111111
    command: ["java", "-Xmx512m", "-jar", "/app.jar"]
    networks:
      - app-network

  # Nginx：托管前端静态资源 + 反向代理API
  nginx:
    image: nginx:latest
    container_name: nginx
    restart: always
    ports:
      - "80:80"
      - "443:443"
    volumes:
      - ./nginx/html:/usr/share/nginx/html
      - ./nginx/conf/nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf
    depends_on:
      - shangzhuhui-api
      - shangzhuhui-admin
    networks:
      - app-network

networks:
  app-network:
    driver: bridge

启动与验证

bash

运行

# 一键启动所有服务
docker-compose up -d

# 查看服务运行状态
docker-compose ps

# 浏览器访问验证
http://192.168.18.100/admin

验证成功截图：

• 登录页：http://192.168.18.100/admin/login
• 管理后台首页：http://192.168.18.100/admin/dashboar

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三、Jenkins Pipeline：从代码提交到自动部署，5 分钟搞定

核心目标

实现 代码推送 → 5 分钟自动更新服务，覆盖前后端编译、产物拷贝、Docker 重启全流程，彻底告别手动部署。

本地流水线核心逻辑

1. 拉取代码：从 Gitee 拉取 develop 分支代码
2. Maven 打包：编译两个 Spring Boot 服务，生成 jar 包
3. 前端构建：分别构建 Admin 管理后台和 H5 / 小程序
4. 拷贝产物：把 jar 包和前端 dist 目录拷贝到 Docker 部署目录
5. 部署服务：通过 SSH 免密调用宿主机脚本，重启 Docker 服务

关键代码片段（本地部署）

groovy

// 阶段5：部署Docker服务（核心：SSH免密调用宿主机脚本）
stage('部署Docker服务') {
    steps {
        echo "开始通过SSH调用宿主机部署脚本..."
        sh """
            ssh -i ${SSH_KEY_PATH} \
            -o StrictHostKeyChecking=no \
            -o UserKnownHostsFile=/dev/null \
            xyy@${HOST_IP} ${DEPLOY_SCRIPT}
        """
        echo "✅ Docker服务部署完成！"
    }
}

阿里云流水线扩展

在本地流水线基础上，我扩展出阿里云部署版本，解决公网部署权限问题：

• 先把产物上传到/tmp目录（普通用户可写）
• 用sudo mv把文件移动到正式目录（规避权限不足）
• 执行sudo /home/xgk/start_backend.sh restart重启后端服务

构建成功截图：

• Jenkins 构建日志：显示所有服务部署成功
• 阿里云 Jenkins 首页：展示流水线运行状态

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四、FRP 内网穿透：公网访问本地 Jenkins

核心目标

让外网用户可以访问内网 Jenkins 服务，实现跨机器自动化部署，随时随地触发构建。

核心配置（已脱敏）

frps.ini（阿里云服务端）

ini

[common]
bind_port = 7000
token = frp_token
dashboard_port = 7500
dashboard_user = admin
dashboard_pwd = 123456
log_file = ./frps.log
log_level = info
log_max_days = 3

frpc.toml（本地客户端）

toml

serverAddr = "你的阿里云IP"
serverPort = 7000
auth.token = "frp_token"

# 代理 Jenkins 8082 端口到阿里云 18082
[[proxies]]
name = "jenkins-local"
type = "tcp"
localIP = "127.0.0.1"
localPort = 8082
remotePort = 18082

验证

访问 http://阿里云IP:18082，即可看到 Jenkins 界面，实现公网访问内网服务。

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五、安全加固：让系统 7×24 小时稳定运行

1. UFW 防火墙（最小权限原则）

只开放必要端口，关闭所有非核心服务：

bash

运行

sudo ufw allow 22/tcp   # SSH
sudo ufw allow 80/tcp   # HTTP
sudo ufw allow 443/tcp  # HTTPS
sudo ufw allow 8082/tcp # Jenkins
sudo ufw enable

2. MySQL 定时备份

每天凌晨 2 点自动备份，保留最近 7 天数据，防止数据丢失：

bash

运行

#!/bin/bash
DATE=$(date +%Y%m%d_%H%M%S)
BACKUP_DIR="/opt/backup/mysql"
docker exec mysql8 mysqldump -uroot -pmysql_123! shangzhuhui > $BACKUP_DIR/db_$DATE.sql
find $BACKUP_DIR -name "db_*.sql" -type f -mtime +7 -delete

3. 资源限制

• Java 服务限制-Xmx512m，避免内存溢出
• MySQL/Redis 只允许内网访问，不暴露公网
• Jenkins 用非 root 用户运行，避免权限过大

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六、踩坑实录：我遇到的那些坑

「实战中总会遇到各种坑，我把这些问题和解决方案整理如下」

1. Docker 端口冲突：一开始把 8080 端口给了 Java 服务，后来发现 Jenkins 也要用，改成 8082 解决
2. Jenkins 权限问题：容器内无法直接操作宿主机 Docker，改用 SSH 免密调用宿主机脚本绕开
3. FRP Token 不一致：客户端和服务端 Token 写错，导致连接失败，反复核对后解决
4. 前端路径嵌套：H5 打包后多了一层build/h5目录，导致 Nginx 404，最后改成dist/build/h5/*直接上传
5. 阿里云权限问题：普通用户无法直接写入/usr/share/nginx/html，改用/tmp中转 + sudo mv规避

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七、成果价值

• 效率提升：从手动部署到一键发布，发布时间从 30 分钟缩短到 5 分钟
• 安全可靠：非 root 用户 + 最小权限 sudo，符合企业级安全规范
• 资产沉淀：所有脚本和文档都归档到 Gitee，形成可复用的 DevOps 实战案例
• 软考素材：为「系统架构设计师」论文积累了完整的 DevOps 场景
• 业务支撑：支撑 AI 文案小助手 + 商家助手管理后台双业务公网部署，实现生产级服务迭代

• 业务支撑（阿里云管理后台）：访问 http://59.110.31.76/admin 即可进入管理系统，默认首页为 AI 文案小助手，接口已通过 IP 白名单保护。

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下一步计划

• 4 月：搭建第二台机器，实现 MySQL 主从复制
• 5 月：迁移到 k3s 集群，体验云原生编排
• 6 月：完善监控告警，实现故障自动感知

写在最后：技术从来不是目的，而是解决问题的工具。这套 DevOps 底座，是我 37 岁这年，给自己最好的一份技术答卷。