当前位置: 首页 > news >正文

Springboot的Container Images,docker加springboot

Spring Boot应用程序可以使用Dockerfiles容器化,或者使用Cloud Native Buildpacks来创建优化的docker兼容的容器映像,您可以在任何地方运行。

1. Efficient Container Images

很容易将Spring Boot fat jar打包为docker映像。然而,像在docker映像中那样复制和运行fat jar有很多缺点。在不拆包的情况下运行fat jar总是会有一定的开销,在容器化的环境中,这是很明显的。另一个问题是,将应用程序的代码及其所有依赖项放在Docker映像的一个层中是次优的。由于重新编译代码的次数可能比升级所使用的Spring Boot版本的次数要多,因此最好将代码分开。如果将jar文件放在应用程序类之前的层中,Docker通常只需要更改最底层,并且可以从缓存中获取其他层。

1.1. Unpacking the Executable JAR

如果从容器中运行应用程序,则可以使用可执行jar,但将其扩展并以不同的方式运行通常也是一种优势。某些PaaS实现也可能选择在运行存档之前解包。例如,Cloud Foundry就是这样运作的。运行解压缩存档文件的一种方法是启动适当的启动器,如下所示:

$ jar -xf myapp.jar
$ java org.springframework.boot.loader.JarLauncher

这实际上在启动时(取决于jar的大小)比从未分解的存档运行要稍微快一些。在运行时,您不应该期望有任何差异。

一旦你解压缩了jar文件,你还可以通过使用“自然的”main方法而不是JarLauncher来运行应用程序,从而获得额外的启动时间提升。例如:

$ jar -xf myapp.jar
$ java -cp BOOT-INF/classes:BOOT-INF/lib/* com.example.MyApplication

在应用程序的main方法上使用JarLauncher有一个可预测的类路径顺序的额外好处。jar包含一个类路径。该文件在JarLauncher构造类路径时使用。

1.2. Layering Docker Images

为了更容易地创建优化的Docker映像,Spring Boot支持向jar中添加一个层索引文件。它提供了一个层列表以及应该包含在这些层中的jar部分。索引中的层列表是根据层应该添加到Docker/OCI映像的顺序排序的。开箱即用,支持以下层:

  • dependencies (对于常规发布的依赖项)

  • spring-boot-loader (对于所有在org/springframework/boot/loader下的东西)

  • snapshot-dependencies (对于快照依赖项)

  • application (适用于应用程序类和资源)

The following shows an example of a layers.idx file:

- "dependencies":- BOOT-INF/lib/library1.jar- BOOT-INF/lib/library2.jar
- "spring-boot-loader":- org/springframework/boot/loader/JarLauncher.class- org/springframework/boot/loader/jar/JarEntry.class
- "snapshot-dependencies":- BOOT-INF/lib/library3-SNAPSHOT.jar
- "application":- META-INF/MANIFEST.MF- BOOT-INF/classes/a/b/C.class

2. Dockerfiles

虽然在Dockerfile中只需要几行就可以将Spring Boot fat jar转换为docker映像,但我们将使用分层特性来创建优化的docker映像。当您创建包含layers索引文件的jar时,spring-boot-jarmode-layertools jar将作为依赖项添加到jar中。有了这个jar放在类路径上,您就可以以一种特殊模式启动应用程序,这种模式允许引导代码运行与应用程序完全不同的东西,例如,提取层的东西。

layertools模式不能用于包含启动脚本的完全可执行的Spring Boot归档文件。在构建打算与layertools一起使用的jar文件时,禁用启动脚本配置。

下面是使用layertools jar模式启动jar的方法:

$ java -Djarmode=layertools -jar my-app.jar

这将提供以下输出:

Usage:java -Djarmode=layertools -jar my-app.jarAvailable commands:list     List layers from the jar that can be extractedextract  Extracts layers from the jar for image creationhelp     Help about any command

FROM openjdk:8-jdk-alpine
VOLUME /tmp
ARG JAR_FILE=target/*.jar
COPY ${JAR_FILE} app.jar
ENTRYPOINT ["java","-jar","/app.jar"]

假设上面的Dockerfile在当前目录下,你的docker镜像可以使用docker build .来构建,或者可以选择指定应用程序jar的路径,如下所示:

$ docker build --build-arg JAR_FILE=path/to/myapp.jar .

相关文章:

Springboot的Container Images,docker加springboot

Spring Boot应用程序可以使用Dockerfiles容器化,或者使用Cloud Native Buildpacks来创建优化的docker兼容的容器映像,您可以在任何地方运行。 1. Efficient Container Images 很容易将Spring Boot fat jar打包为docker映像。然而,像在docke…...

c 从avi 视频中提取图片

avi 视频的视频流编码必须是jpeg&#xff0c;或者mjpg 直接用摄像头录取的视频都是这两种格式&#xff0c;不能用ffmpeg转成avi的视频。 #include <stdio.h> #include <sys/types.h> #include <sys/stat.h> #include <fcntl.h> #include <stdlib.…...

Jtti:Apache服务的反向代理及负载均衡怎么配置

配置Apache服务的反向代理和负载均衡可以帮助您分散负载并提高应用程序的可用性和性能。下面是一些通用的步骤&#xff0c;以配置Apache反向代理和负载均衡。 1. 安装和配置Apache&#xff1a; 确保您已经安装了Apache HTTP服务器。通常&#xff0c;Apache的配置文件位于/etc…...

82.二分查找

目录 什么是二分查找 一、左闭右闭写法[left,right] 代码演示&#xff1a; 二、左闭右开写法[left,right] 代码演示&#xff1a; 今天进行了二分查找的学习。 什么是二分查找 二分查找&#xff08;Binary Search&#xff09;是一种常用的搜索算法&#xff0c;也被称为折…...

线程是如何创建的

线程不是一个完全由内核实现的机制&#xff0c;它是由内核态和用户态合作完成的。pthread_create 不是一个系统调用&#xff0c;是 Glibc 库的一个函数&#xff0c;所以我们还要去 Glibc 里面去找线索。 首先处理的是线程的属性参数。例如前面写程序的时候&#xff0c;我们设置…...

owl_vit安装步骤

owl项目的clip目录与openai的clip重名了&#xff0c;import时容易找不到文件simple_tokenizer。 from clip import simple_tokenizer解决办法: 把clip项目下的simple_tokenizer.py拷贝到owl项目下的clip文件夹 cp simple_tokenizer.py /{project_dir}/scenic/scenic/projects…...

运行real.exe时出现NUM_METGRID_SOIL_LEVELS=0

本人在运行real.exe时&#xff0c;发现出现这样的报错&#xff1a; d01 2020-01-01_00:00:00 ---- ERROR: Mismatch between namelist and global attribute NUM_METGRID_SOIL_LEVELS NOTE: 2 namelist vs input data inconsistencies found. -------------- FATAL CALL…...

【数值计算方法】Gauss消元法及其Python/C实现

文章目录 一、基础理论1. 线性方程组2. Gauss消元法的详细步骤3. 注意事项 二、具体计算过程1. 用Gauss 消元法求A的LU分解&#xff0c;并由此求解方程组 Ax ba. 将A进行LU分解。b. 使用LU分解求解方程组Axb 三、代码实现1. Python代码实现2. C语言代码实现 Gauss消元法&#x…...

ins老被封禁?快来看看这些雷区你踩了没!

做外贸的小伙伴应该都运营或者接触过Instagram&#xff0c;但是忽视平台规则和操作不当很容易出现ins被封号的情况&#xff0c;今天就给大家介绍ins封禁原因&#xff0c;大家在运营过程中就可以很好避免了&#xff01; Instagram 封禁原因 1.短时间内大量关注和点赞操作 为了封…...

《Effective Java》读书笔记(1-2章)

第一章 创建和销毁对象 1. 考虑用静态代替构造方法 想要获取一个类的实例&#xff0c;一种传统的方式是通过共有的构造器&#xff0c;当然还可以使用另一种技术&#xff1a;提供共有的静态工厂方法。 什么是静态工厂&#xff1f; public static Boolean valueOf(boolean b) …...

C++版split(‘_‘)函数

目录 1 使用stringstream2 使用双指针算法 1 使用stringstream #include <iostream> #include <sstream> #include <string> #include <vector>using namespace std;vector<string> split(string str, char separator) {vector<string> …...

Leaky singletons的一种使用场景

Leaky singletons的一种使用场景 文章目录 Leaky singletons的一种使用场景场景问题本质如何解决Leaky singletons 场景 最近遇到了这个问题&#xff0c;正好想记录下。 比如你有一段代码&#xff0c;如下&#xff08;伪代码&#xff09;&#xff1a; static std::map<int…...

TensorFlow图像多标签分类实例

接下来&#xff0c;我们将从零开始讲解一个基于TensorFlow的图像多标签分类实例&#xff0c;这里以图片验证码为例进行讲解。 在我们访问某个网站的时候&#xff0c;经常会遇到图片验证码。图片验证码的主要目的是区分爬虫程序和人类&#xff0c;并将爬虫程序阻挡在外。 下面…...

Python程序设计期末复习笔记

文章目录 一、数据存储1.1 倒计时1.2 os库1.3 字符串操作1.4 文件操作1.5 列表操作1.6 元组1.7 字典 二、文本处理及可视化2.1 jieba分词2.2 集合操作2.3 pdf文件读取2.4 参数传递2.5 变量作用域 三、数据处理分析3.1 Sumpy3.2 Matplotlib3.3 Numpy 四、Pandas4.1 索引操作4.2 …...

人大与加拿大女王大学金融硕士—与您共创辉煌

生活的本质就是有意识的活着&#xff0c;而生活的智慧就是活出了自己想要的样子&#xff0c;那些真正厉害的人&#xff0c;从来都在默默努力&#xff0c;伴随着金融人才的需求日益增长&#xff0c;中国人民大学与加拿大女王大学联合推出了人大女王金融硕士项目&#xff0c;旨在…...

Generalized Zero-Shot Learning With Multi-Channel Gaussian Mixture VAE

L D A _{DA} DA​最大化编码后两种特征分布之间的相似性 辅助信息 作者未提供代码...

10.30 知识总结(标签分类、css介绍等)

一、 标签的分类 1.1 单标签 img br hr <img /> 1.2 双标签 a h p div <a></a> 1.3 按照标签属性分类 1.3.1 块儿标签 即自己独自占一行 h1-h6 p div 1.3.2 行内(内联)标签 即自身文本有多大就占多大 a span u i b s 二、 标签的嵌套 标签之间是可以互相…...

DoLa:对比层解码提高大型语言模型的事实性

DoLa&#xff1a;对比层解码提高大型语言模型的事实性 摘要1 引言2 方法2.1 事实知识在不同层级上演化2.2 动态早期层选择2.3 预测对比 3 实验3.1 任务3.2 实验设置3.3 多项选择3.3.1 TruthfulQA&#xff1a;多项选择3.3.2 FACTOR&#xff1a;维基、新闻 3.4 开放式文本生成3.4…...

解决由于找不到mfc140u.dll无法继续执行此代码问题的4个方法

mfc140u.dll是Microsoft Foundation Class&#xff08;微软基础类库&#xff09;中的一个动态链接库文件&#xff0c;它包含了许多用于实现Windows应用程序的基本功能。当我们在编写或运行基于MFC的程序时&#xff0c;如果系统中缺少这个文件&#xff0c;就会出现“找不到mfc14…...

MySQL高性能优化规范建议

当涉及到MySQL数据库的性能优化时&#xff0c;有许多方面需要考虑。以下是一些通用的MySQL性能优化规范建议&#xff1a; 合适的索引&#xff1a; 确保表中的字段使用了适当的索引。这能大幅提升检索速度。但避免过多索引&#xff0c;因为它会增加写操作的成本。 优化查询语句…...

大数据学习栈记——Neo4j的安装与使用

本文介绍图数据库Neofj的安装与使用&#xff0c;操作系统&#xff1a;Ubuntu24.04&#xff0c;Neofj版本&#xff1a;2025.04.0。 Apt安装 Neofj可以进行官网安装&#xff1a;Neo4j Deployment Center - Graph Database & Analytics 我这里安装是添加软件源的方法 最新版…...

深入剖析AI大模型:大模型时代的 Prompt 工程全解析

今天聊的内容&#xff0c;我认为是AI开发里面非常重要的内容。它在AI开发里无处不在&#xff0c;当你对 AI 助手说 "用李白的风格写一首关于人工智能的诗"&#xff0c;或者让翻译模型 "将这段合同翻译成商务日语" 时&#xff0c;输入的这句话就是 Prompt。…...

【人工智能】神经网络的优化器optimizer(二):Adagrad自适应学习率优化器

一.自适应梯度算法Adagrad概述 Adagrad&#xff08;Adaptive Gradient Algorithm&#xff09;是一种自适应学习率的优化算法&#xff0c;由Duchi等人在2011年提出。其核心思想是针对不同参数自动调整学习率&#xff0c;适合处理稀疏数据和不同参数梯度差异较大的场景。Adagrad通…...

Zustand 状态管理库:极简而强大的解决方案

Zustand 是一个轻量级、快速和可扩展的状态管理库&#xff0c;特别适合 React 应用。它以简洁的 API 和高效的性能解决了 Redux 等状态管理方案中的繁琐问题。 核心优势对比 基本使用指南 1. 创建 Store // store.js import create from zustandconst useStore create((set)…...

Unity3D中Gfx.WaitForPresent优化方案

前言 在Unity中&#xff0c;Gfx.WaitForPresent占用CPU过高通常表示主线程在等待GPU完成渲染&#xff08;即CPU被阻塞&#xff09;&#xff0c;这表明存在GPU瓶颈或垂直同步/帧率设置问题。以下是系统的优化方案&#xff1a; 对惹&#xff0c;这里有一个游戏开发交流小组&…...

Objective-C常用命名规范总结

【OC】常用命名规范总结 文章目录 【OC】常用命名规范总结1.类名&#xff08;Class Name)2.协议名&#xff08;Protocol Name)3.方法名&#xff08;Method Name)4.属性名&#xff08;Property Name&#xff09;5.局部变量/实例变量&#xff08;Local / Instance Variables&…...

大语言模型如何处理长文本?常用文本分割技术详解

为什么需要文本分割? 引言:为什么需要文本分割?一、基础文本分割方法1. 按段落分割(Paragraph Splitting)2. 按句子分割(Sentence Splitting)二、高级文本分割策略3. 重叠分割(Sliding Window)4. 递归分割(Recursive Splitting)三、生产级工具推荐5. 使用LangChain的…...

ETLCloud可能遇到的问题有哪些?常见坑位解析

数据集成平台ETLCloud&#xff0c;主要用于支持数据的抽取&#xff08;Extract&#xff09;、转换&#xff08;Transform&#xff09;和加载&#xff08;Load&#xff09;过程。提供了一个简洁直观的界面&#xff0c;以便用户可以在不同的数据源之间轻松地进行数据迁移和转换。…...

三体问题详解

从物理学角度&#xff0c;三体问题之所以不稳定&#xff0c;是因为三个天体在万有引力作用下相互作用&#xff0c;形成一个非线性耦合系统。我们可以从牛顿经典力学出发&#xff0c;列出具体的运动方程&#xff0c;并说明为何这个系统本质上是混沌的&#xff0c;无法得到一般解…...

JUC笔记(上)-复习 涉及死锁 volatile synchronized CAS 原子操作

一、上下文切换 即使单核CPU也可以进行多线程执行代码&#xff0c;CPU会给每个线程分配CPU时间片来实现这个机制。时间片非常短&#xff0c;所以CPU会不断地切换线程执行&#xff0c;从而让我们感觉多个线程是同时执行的。时间片一般是十几毫秒(ms)。通过时间片分配算法执行。…...