5分鐘在ARM盒子上安裝完寶塔面板,不得不說的秘密

      網(wǎng)友投稿 3308 2025-03-31

      分析寶塔在Arm盒子上的安裝過程,編譯調(diào)試依賴包,將寶塔面板安裝速度從100+分鐘降低到5分鐘


      5分鐘在ARM盒子上安裝完寶塔面板,不得不說的秘密?

      各種ARM電視盒子刷了Linux/Ubuntu/Centos/Debian/UOS是真香,盒子大部分有1-4G的RAM,尤其是4G版本的,跑起數(shù)據(jù)庫和PHP也是很香,LNMP更是順暢.

      在Linux系統(tǒng)上安裝LNMP最簡單直接的方法是用寶塔面板來一鍵安裝.

      但是在ARM盒子上安裝寶塔面板簡直慢的要命,寶塔面板本身就需要1個(gè)多小時(shí),再安裝LNMP往往需要幾個(gè)小時(shí),實(shí)在是慢的驚人.

      進(jìn)入正文前,循例先肝效果,干貨放前面

      5分鐘內(nèi)在Arm64盒子的Linux系統(tǒng)上安裝完成寶塔面板

      LNMP安裝加速30%以上

      安裝腳本是官網(wǎng)下載

      寶塔安裝在Arm上為什么這么慢

      經(jīng)過調(diào)試、跟蹤寶塔面板的安裝過程,下圖是寶塔安裝的基本步驟

      安裝python 3.7

      這一步并不是通過apt-get或者dnf來安裝,安裝腳本會自動(dòng)到寶塔的服務(wù)器上去下載python3.7對應(yīng)的編譯好的包,

      如果沒有就下載源代碼,重新編譯整個(gè)python 。

      很不幸的是寶塔面板并沒有aarch64的預(yù)編譯包,因此每次安裝都會重新編譯整個(gè)python.

      安裝python libs

      這一步是pip install 一些依賴庫,有些庫實(shí)在是編譯的巨慢,而且pip install多線程貌似還不能用

      編譯依賴包

      寶塔面板為了更加簡單、方便、可靠,很多包是自行重新編譯的,如curl/openssl等等。

      Arm64還是前妻的孩子,服務(wù)器上沒有對應(yīng)的預(yù)編譯包,對應(yīng)的包都需要完全重新編譯,這個(gè)也是漫長的過程。

      5分鐘在ARM盒子上安裝完寶塔面板,不得不說的秘密

      對于LNMP依賴的每個(gè)具體組件,如Nginx其安裝的基本步驟

      可以看到耗時(shí)的是編譯依賴包和組件本身

      加速包的實(shí)現(xiàn)

      針對寶塔面板的安裝實(shí)現(xiàn),使用如下直接方式來加速其安裝:

      打包保存預(yù)編譯的python3.7,安裝時(shí)直接解壓使用,類比其從服務(wù)器下載

      提取保存pip libs的whl文件,安裝時(shí)直接安裝耗時(shí)的whl文件

      將依賴包編譯成.deb包,安裝時(shí)直接apt-get install方式直接使用

      將每個(gè)組件的常見依賴包編譯成.deb包,安裝時(shí)直接使用以加速LNMP等各種組件

      針對每個(gè)組件本身的編譯,如nginx,目前尚未做優(yōu)化,其安裝腳本實(shí)現(xiàn)較為零散,以待后續(xù)持續(xù)優(yōu)化。

      其中目前編譯好的deb包如下

      加速包的效果

      通過這些預(yù)編譯的包,整個(gè)安裝過程得到極大加速

      5分鐘內(nèi)在Arm64盒子的Linux系統(tǒng)上安裝完成寶塔面板

      LNMP安裝加速30%以上

      加速包的使用

      git clone https://gitee.com/pdusb/pdusb-fast-btpanel.git . su - ./pdbolt-inst-bt-acel.sh bash /tmp/btp/pdbolt-bt-install/install.sh

      幾分鐘后,寶塔安裝完成!!!

      加速包的獲取

      兩個(gè)途徑哦,一個(gè)是網(wǎng)盤

      鏈接: https://pan.baidu.com/s/1pGLi-EP0wWJeh4OgKWVc7g 提取碼: 395h

      另外一個(gè)是gitee下載

      git clone https://gitee.com/pdusb/pdusb-fast-btpanel.git

      ARM LNMP

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