LNMP一键安装包使用教程
2026-01-22 04:51:12作者:薛曦旖Francesca
1. 项目介绍
LNMP一键安装包是一个用Shell编写的脚本,旨在快速部署LEMP/LAMP/LNMP/LNMPA/LTMP(Linux, Nginx/Tengine/OpenResty, MySQL/MariaDB/Percona, PHP, JAVA)生产环境。该脚本适用于CentOS/RedHat/AlmaLinux/Rocky, Debian, Ubuntu, 以及Fedora等操作系统。
主要特点:
- 持续更新:提供Shell交互和自动安装功能。
- 源码编译安装:使用最新稳定版本的源码,并从官方网站下载。
- 安全优化:提供一些安全优化选项。
- 多版本支持:支持多种数据库和PHP版本,如MySQL-8.0, MySQL-5.7, MariaDB-10.5, PHP-8.3, PHP-8.2等。
- 扩展支持:提供多种PHP扩展和缓存加速组件的安装。
- 虚拟主机管理:提供添加和删除虚拟主机的脚本。
- 备份功能:支持本地、远程服务器、云存储等多种备份方式。
2. 项目快速启动
安装依赖
首先,确保你的系统已经安装了必要的依赖包。
-
CentOS/Redhat:
yum -y install wget screen -
Debian/Ubuntu:
apt-get -y install wget screen
下载源码并安装
-
下载LNMP一键安装包:
wget http://mirrors.linuxeye.com/oneinstack-full.tar.gz -
解压并进入目录:
tar xzf oneinstack-full.tar.gz cd oneinstack -
启动安装脚本:
screen -S oneinstack ./install.sh
安装过程中的选项
在安装过程中,你可以根据需要选择安装的组件和版本。例如:
-
安装另一个PHP版本:
./install.sh --mphp_ver 54 -
添加扩展:
./addons.sh -
添加虚拟主机:
./vhost.sh
3. 应用案例和最佳实践
应用案例
LNMP一键安装包广泛应用于以下场景:
- Web服务器:适用于中小型企业网站、博客、论坛等。
- 开发环境:适用于开发人员快速搭建开发环境。
- 生产环境:适用于需要高性能和高稳定性的生产环境。
最佳实践
- 定期更新:定期更新LNMP一键安装包和相关组件,以确保安全性和性能。
- 备份策略:制定合理的备份策略,确保数据安全。
- 安全配置:根据实际需求,进行必要的安全配置,如防火墙、SSL证书等。
4. 典型生态项目
LNMP一键安装包可以与以下生态项目结合使用,以扩展功能和提升性能:
- Redis:用于缓存加速,提升网站性能。
- Memcached:用于缓存加速,提升网站性能。
- phpMyAdmin:用于管理MySQL/MariaDB数据库。
- Let's Encrypt:用于自动生成和更新SSL证书。
- Docker:用于容器化部署,提升部署灵活性和可移植性。
通过结合这些生态项目,可以进一步提升LNMP环境的性能和功能。
登录后查看全文
热门项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0191
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0118
Step-3.7-FlashStep-3.7-Flash是一个拥有 1980 亿参数的稀疏混合专家(MoE)视觉语言模型,由 1960 亿参数的语言主干网络和 18 亿参数的视觉编码器组合而成,具备原生图像理解能力。Python00
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
fun-rec推荐系统入门教程,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/fun-rec/Python03
so-large-lm大模型基础: 一文了解大模型基础知识01
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
765
4.97 K
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
857
1.93 K
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
680
1.33 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
719
879
deepin linux kernel
C
32
16
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
456
438
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
1.08 K
1.1 K
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
151
252
CANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。
Jupyter Notebook
303
118
昇腾LLM分布式训练框架
Python
178
220