


Docker dan Spring Boot: timbunan teknologi pilihan untuk pembangunan aplikasi moden
Docker and Spring Boot: Tindanan teknologi pilihan untuk pembangunan aplikasi moden
Pengenalan:
Dalam pembangunan aplikasi moden, penghantaran pantas Dan mudah alih adalah sangat penting. Apabila pengkomputeran awan dan teknologi kontena berkembang, pembangun berdepan dengan cabaran pembungkusan, penghantaran dan penggunaan aplikasi ke persekitaran yang berbeza. Walau bagaimanapun, kemunculan Docker dan Spring Boot telah banyak memperbaiki masalah ini. Artikel ini akan memperkenalkan konsep Docker dan Spring Boot dan cara menggabungkannya untuk pembangunan aplikasi moden, dan menyediakan contoh kod untuk membantu pembaca memahami dengan lebih baik.
1 Konsep dan kelebihan Docker
Docker ialah teknologi kontena yang boleh membungkus aplikasi dan kebergantungannya ke dalam bekas dan memberikan pengasingan serta ringan serta mudah alih. Berikut ialah beberapa kelebihan menggunakan Docker:
- Isolasi: Dengan kontena, setiap aplikasi boleh berjalan dalam persekitaran maya ringannya sendiri tanpa berinteraksi antara satu sama lain.
- Kemudahalihan: Bekas Docker boleh dijalankan pada mana-mana platform yang menyokong Docker, sama ada persekitaran pembangunan tempatan atau persekitaran awan.
- Pengedaran Pantas: Bekas Docker boleh dimulakan dan dihentikan dalam beberapa saat, jadi aplikasi boleh digunakan dan dikembangkan dengan cepat.
2. Konsep dan kelebihan Spring Boot
Spring Boot ialah rangka kerja pembangunan pesat berdasarkan rangka kerja Spring yang memudahkan proses pembangunan aplikasi melalui konfigurasi automatik. Berikut ialah beberapa kelebihan menggunakan Spring Boot:
- Konfigurasi ringkas: Spring Boot secara automatik mengkonfigurasi berdasarkan kebergantungan aplikasi, mengurangkan konfigurasi XML yang membosankan.
- Benam benam: Spring Boot mempunyai bekas Servlet terbina dalam yang biasa digunakan (seperti Tomcat, Jetty), yang boleh memulakan dan menjalankan aplikasi dengan cepat.
- Pengurusan automatik: Spring Boot menyediakan sejumlah besar alat pembangunan dan alat pemantauan untuk membantu pembangun mengurus dan memantau aplikasi dengan lebih baik.
3 Gabungan Docker dan Spring Boot
Gabungan Docker dan Spring Boot menyediakan penyelesaian yang lebih ringkas dan cekap untuk pembangunan aplikasi moden. Di bawah ini kami akan memperkenalkan cara menggunakan bekas Docker untuk menggunakan aplikasi Spring Boot dan memberikan contoh kod khusus.
- Buat aplikasi Spring Boot yang ringkas
Pertama, kami mencipta aplikasi Spring Boot yang ringkas, seperti aplikasi Hello World. Projek permulaan Spring Boot boleh dibuat menggunakan Spring Initializr (https://start.spring.io/). - Tulis Fail Docker
Buat fail bernama Fail Docker dalam direktori akar projek untuk mentakrifkan peraturan pembinaan imej Docker. Kandungan sampel Dockerfile adalah seperti berikut:
FROM openjdk:11-jdk COPY target/myapp.jar /app/myapp.jar CMD ["java", "-jar", "/app/myapp.jar"]
Dockerfile di atas menggunakan openjdk sebagai imej asas, menyalin fail jar projek yang disusun dan dibungkus ke dalam bekas, dan melaksanakan fail jar .
- Bina imej Docker
Gunakan arahan Docker untuk melaksanakan arahan berikut dalam direktori akar projek untuk membina imej Docker:
- Jalankan bekas Docker
- Jalankan arahan berikut untuk memulakan bekas Docker:
- Lawati http://localhost:8080 dalam penyemak imbas untuk melihat output aplikasi Hello World.
docker build -t myapp .
- Lawati aplikasi
Gabungan Docker dan Spring Boot menyediakan penyelesaian yang lebih ringkas dan cekap untuk pembangunan aplikasi moden. Dengan menggunakan bekas Docker untuk menggunakan aplikasi Spring Boot, penggunaan pantas dan mudah alih boleh dicapai, meningkatkan produktiviti pembangun. Kami berharap contoh kod yang disediakan dalam artikel ini dapat membantu pembaca memahami dan menggunakan tindanan teknologi ini dengan lebih baik.
Atas ialah kandungan terperinci Docker dan Spring Boot: timbunan teknologi pilihan untuk pembangunan aplikasi moden. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Terdapat empat cara untuk membungkus projek dalam PyCharm: Pakej sebagai fail boleh laku yang berasingan: Eksport ke format fail tunggal EXE. Dibungkus sebagai pemasang: Jana Setuptools Makefile dan bina. Pakej sebagai imej Docker: tentukan nama imej, laraskan pilihan binaan dan bina. Pakej sebagai bekas: Tentukan imej untuk dibina, laraskan pilihan masa jalan dan mulakan bekas.

Gambaran Keseluruhan LLaMA-3 (LargeLanguageModelMetaAI3) ialah model kecerdasan buatan generatif sumber terbuka berskala besar yang dibangunkan oleh Syarikat Meta. Ia tidak mempunyai perubahan besar dalam struktur model berbanding LLaMA-2 generasi sebelumnya. Model LLaMA-3 dibahagikan kepada versi skala yang berbeza, termasuk kecil, sederhana dan besar, untuk memenuhi keperluan aplikasi dan sumber pengkomputeran yang berbeza. Saiz parameter model kecil ialah 8B, saiz parameter model sederhana ialah 70B, dan saiz parameter model besar mencapai 400B. Walau bagaimanapun, semasa latihan, matlamatnya adalah untuk mencapai kefungsian berbilang modal dan berbilang bahasa, dan hasilnya dijangka setanding dengan GPT4/GPT4V. Pasang OllamaOllama ialah model bahasa besar sumber terbuka (LL

Seni bina sistem teragih PHP mencapai kebolehskalaan, prestasi dan toleransi kesalahan dengan mengedarkan komponen yang berbeza merentasi mesin yang disambungkan ke rangkaian. Seni bina termasuk pelayan aplikasi, baris gilir mesej, pangkalan data, cache dan pengimbang beban. Langkah-langkah untuk memindahkan aplikasi PHP ke seni bina yang diedarkan termasuk: Mengenal pasti sempadan perkhidmatan Memilih sistem baris gilir mesej Mengguna pakai rangka kerja mikroperkhidmatan Penggunaan kepada pengurusan kontena Penemuan perkhidmatan

Penjelasan dan Panduan Pemasangan Terperinci untuk Pinetwork Nodes Artikel ini akan memperkenalkan ekosistem pinetwork secara terperinci - nod pi, peranan utama dalam ekosistem pinetwork, dan menyediakan langkah -langkah lengkap untuk pemasangan dan konfigurasi. Selepas pelancaran Rangkaian Ujian Blockchain Pinetwork, nod PI telah menjadi bahagian penting dari banyak perintis yang aktif mengambil bahagian dalam ujian, bersiap sedia untuk pelepasan rangkaian utama yang akan datang. Jika anda tidak tahu kerja pinet, sila rujuk apa itu picoin? Berapakah harga untuk penyenaraian? Penggunaan PI, perlombongan dan analisis keselamatan. Apa itu Pinetwork? Projek Pinetwork bermula pada tahun 2019 dan memiliki syiling pi cryptocurrency eksklusifnya. Projek ini bertujuan untuk mewujudkan satu yang semua orang boleh mengambil bahagian

Jawapan: Perkhidmatan mikro PHP digunakan dengan HelmCharts untuk pembangunan tangkas dan kontena dengan DockerContainer untuk pengasingan dan kebolehskalaan. Penerangan terperinci: Gunakan HelmCharts untuk menggunakan perkhidmatan mikro PHP secara automatik untuk mencapai pembangunan tangkas. Imej Docker membenarkan lelaran pantas dan kawalan versi perkhidmatan mikro. Piawaian DockerContainer mengasingkan perkhidmatan mikro dan Kubernetes mengurus ketersediaan dan kebolehskalaan bekas. Gunakan Prometheus dan Grafana untuk memantau prestasi dan kesihatan perkhidmatan mikro, serta mencipta penggera dan mekanisme pembaikan automatik.

Terdapat banyak cara untuk memasang DeepSeek, termasuk: Menyusun dari Sumber (untuk pemaju berpengalaman) menggunakan pakej yang dikompilasi (untuk pengguna Windows) menggunakan bekas docker (untuk yang paling mudah, tidak perlu bimbang tentang keserasian) Dokumen rasmi dengan berhati -hati dan menyediakannya sepenuhnya untuk mengelakkan masalah yang tidak perlu.

Containerization meningkatkan prestasi fungsi Java dengan cara berikut: Pengasingan sumber - memastikan persekitaran pengkomputeran terpencil dan mengelakkan perbalahan sumber. Ringan - mengambil kurang sumber sistem dan meningkatkan prestasi masa jalan. Permulaan pantas - mengurangkan kelewatan pelaksanaan fungsi. Ketekalan - Asingkan aplikasi dan infrastruktur untuk memastikan tingkah laku yang konsisten merentas persekitaran.

Gunakan aplikasi Java EE menggunakan bekas Docker: Cipta Fail Docker untuk mentakrifkan imej, bina imej, jalankan bekas dan petakan port, dan kemudian akses aplikasi dalam penyemak imbas. Contoh aplikasi JavaEE: REST API berinteraksi dengan pangkalan data, boleh diakses pada localhost selepas penggunaan melalui Docker.
