828 华为云征文|华为 Flexus 云服务器搭建 PicGo 图床

一、引言

在这个数字化的时代,高效地管理和存储图片资源变得至关重要。2024 年 9 月 14 日,我将利用华为 Flexus 云服务器搭建一个 PicGo 图床,开启一场便捷的图片管理之旅。

二、华为 Flexus 云服务器:稳定的基石

华为 Flexus 云服务器以其卓越的性能和高度的稳定性脱颖而出。它强大的计算能力和可靠的网络连接为搭建图床提供了坚实的基础。无论是上传还是下载图片,都能确保高效、稳定的服务。

三、搭建之旅

1. 服务器环境准备

  • 登录服务器
    • 打开终端,使用 SSH 命令登录到华为 Flexus 云服务器。输入服务器的 IP 地址、用户名和密码,例如:ssh username@server_ip
  • 安装必要软件
    • 确保服务器上已经安装了 Node.js 和 npm。如果没有安装,可以通过命令进行安装。例如,在 CentOS 系统上,可以使用以下命令安装 Node.js:
curl -sL https://rpm.nodesource.com/setup_14.x | bash -
yum install -y nodejs

2. 安装 PicGo

  • 全局安装 PicGo
    • 在服务器上执行命令npm install picgo -g来进行全局安装 PicGo。
  • 验证安装
    • 安装完成后,在命令行输入picgo -V查看 PicGo 是否安装成功以及版本信息。

3. 配置华为云对象存储

  • 创建桶
    • 登录华为云控制台,进入对象存储服务。
    • 点击“创建桶”按钮,输入桶名称(例如:my-picgo-bucket),注意桶名称在整个华为云对象存储中是全局唯一的。
    • 选择合适的存储类型,比如标准存储,它适用于频繁访问的数据。
    • 选择区域,尽量选择离用户群体较近的区域以减少访问延迟。
    • 其他配置保持默认或者根据实际需求进行调整,然后点击“确定”创建桶。
  • 获取访问密钥
    • 在华为云控制台的用户中心,找到访问密钥管理。
    • 点击“创建访问密钥”,按照提示完成操作,会得到 Access Key ID 和 Secret Access Key,务必妥善保存这两个密钥,不要随意泄露。

4. 完成 PicGo 与华为云的对接

  • 安装华为云对象存储插件
    • 在服务器上执行picgo install plugin picgo-plugin-obs安装华为云对象存储插件。
  • 配置 PicGo
    • 执行picgo set obs命令进行配置。
    • 根据提示依次输入以下信息:
      • AccessKey:刚才获取的 Access Key ID。
      • SecretKey:Secret Access Key。
      • Bucket:创建的桶名称(my-picgo-bucket)。
      • Region:选择桶所在的区域,需与创建桶时选择的区域一致。
      • StorageClass:可选择标准存储(STANDARD)等,根据创建桶时的选择进行填写。
      • Path:可以设置图片上传后的存储路径,例如:images/。
  • 测试上传
    • 准备一张测试图片,假设为 test.jpg,将其上传到服务器或者直接在服务器上准备。
    • 执行picgo upload test.jpg来测试图片上传是否成功。
    • 如果上传成功,在命令行终端会显示上传后的图片链接等信息,同时可以在华为云对象存储桶中看到上传的图片。

四、优化与拓展

1. 优化上传速度

  • 调整网络参数
    • 在服务器上,可以通过调整网络内核参数来优化网络性能。例如,增加文件描述符数量、调整 TCP 缓冲区大小等。可以在/etc/sysctl.conf文件中添加以下配置:
fs.file-max = 65535
net.core.rmem_max = 16777216
net.core.wmem_max = 16777216

然后执行sysctl -p使配置生效。

2. 拓展功能

  • 自定义域名绑定
    • 如果希望通过自定义域名访问图床中的图片,可以在域名解析服务中添加 CNAME 记录,将自定义域名指向华为云对象存储桶的访问域名。
    • 同时,在 PicGo 中可以配置自定义域名,这样在获取图片链接时将使用自定义域名。

五、总结与展望

通过在华为 Flexus 云服务器上搭建 PicGo 图床,我们成功地构建了一个高效、稳定的图片存储和管理平台。无论是个人博客、开发者文档还是其他需要图片资源的场景,都能从中受益。在未来,随着需求的不断增长,可以进一步探索更多的优化和拓展方向,让图床服务更加完善。

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