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Java微服务轻松部署服务器

我们在日常开发微服务之后需要再服务器上面部署,那么如何进行部署呢,先把微服务的各个服务和中间件以及对应的端口列举出来,都打包成镜像,以及前端代码部署的nginx,使用docker-compose启动,访问服务器nginx端口就部署完成了,大致如下

1.首先需要对多个服务进行打成jar包放到服务器上

微服务一般maven文件有一个父类的pom.xml,需要将pom.xml删除在子类加上,不然会找不到主类

<packaging>jar</packaging> <!--打包成jar包-->

在maven的插件中配置如下 

就是repackage这个配置,父类删除都加到子类中,之后右键maven的选项

点击package进行打包,打包成功之后会显示jar包的路径,可以使用java-jar命令测试能不能跑起来,没出错就可以了

2.制作服务镜像,成功会一个tar的docke镜像包,可转移

将jar包放到linux中/dabaomao/my-images/这个目录中,测试一下java-jar能不能跑

如果需要的话可以加上8080端口访问,镜像内部为映射端口

java-jar -Dserver.port=8080 jar包名称

之后在创建一个DockerFile文件,注意没有前缀

# 使用一个基础镜像
FROM openjdk:8-jdk-alpine
# 将jar1.jar复制到镜像中的工作目录
# COPY jar1.jar /my-images/jar1.jar 我们已经移到了暂时不需要,注释掉
# 设置工作目录
WORKDIR /dabaomao/my-images
# 暴露端口
EXPOSE 18080
# 设置时区
ENV TZ=Asia/Shanghai
# 运行jar文件
CMD ["java", "-jar", "jar1.jar"]

之后返回/dabaomao目录,执行命令,创建镜像my-image

docker build -t my-image:1.0 /dabalmao/my-images/

之后会出现下载进度,成功之后就可以启动镜像容器myjar

docker build -t <镜像名称>:<标签> <Dockerfile路径>
docker run -d -p --name myjar 8080:18080 my-image:1.0

注意18080是我们程序的jar包对外的端口,也就是映射端口,是springboot的yml设置的,属于映射端口,需要输入真正端口8080访问,上面java-jar同理

之后使用docker ps查看容器是否存在即可

3.使用docker-compose,同时启动
# docker-compose.yml 文件
version: '3'  # 指定 Docker Compose 的版本
# 定义 MySQL 服务
services:#自己服务jar包的镜像myjar:image: my-imgae:1.0 #自定义镜像名称container_name: my-mysql # 指定容器的名字environment: #设置时区- TZ=Asia/Shanghaiports:- "18080:18080"networks: # 指定网络- network1 # 将服务连接到network网络上mysql:# 使用官方的 MySQL 镜像image: mysql:5.7# 设置环境变量,用于配置 MySQLenvironment:MYSQL_ROOT_PASSWORD: rootpasswordcontainer_name: my-mysql # 指定容器的名字# 暴露端口 3306,供外部访问ports:- "3306:3306"# 定义数据卷,用于持久化 MySQL 数据库文件volumes:- mysql_data:/var/lib/mysqlrestart: always # 容器退出时总是重启networks: # 指定网络- network1 # 将服务连接到network网络上redis:# 使用官方的 Redis 镜像image: redis:latest# 暴露端口 6379,供外部访问ports:- "6379:6379"container_name: my-redis # 指定容器的名字restart: always # 容器退出时总是重启networks: # 指定网络- network1 # 将服务连接到network网络上nacos:# 使用官方的 Nacos 镜像image: nacos/nacos-server:latest# 暴露端口 8848,供外部访问ports:- "8848:8848"container_name: my-nacos # 指定容器的名字restart: always # 容器退出时总是重启networks: # 指定网络- network1 # 将服务连接到network网络上# 定义网络,所有服务都使用同一个自定义网络
networks: # 定义网络network1: # 定义一个名为network的网络
注意,启动顺序要先启动依赖配置服务,在启动业务服务,建议写两个docker-compose文件先启动mysql,redis中间件的容器,再启动各个服务,还有就是depends_on:这个只能决定服务启动顺序,不能保证一个服务启动完再启动下一个服务
4.包含nginx流量网关也可以使用docker部署,可以实现多个端口负载均衡,nginx内部一般用于启动前端代码进行访问

使用run直接期待nginx(不推荐) 

docker run --name nginx -it -d -p 80:80 nginx:latest /bin/bash

部署前端代码,进入目录conf/nginx.conf,打开这个文件,找到这里

server {# 前端程序运行端口# 注释:前端程序运行端口listen       80;# 前端程序运行ip# 注释:前端程序运行ipserver_name  localhost;# 前端代码,vue使用dist,需要index.html会开头# 注释:前端代码,vue使用dist,需要index.html会开头root         /usr/share/nginx/html;# 加载配置文件以使用默认服务器块。# Load configuration files for the default server block.# 注释:加载配置文件以使用默认服务器块。include /etc/nginx/default.d/*.conf;location / {proxy_pass http://jar;#通过代理转到jar进行负载均衡}error_page 404 /404.html;location = /40x.html {# 如果请求的错误页面是404,则返回404.html文件。# 如果请求的错误页面是40x.html,则不做任何处理。# 注释:如果请求的错误页面是404,则返回40x.html文件。# 如果请求的错误页面是50x.html,则不做任何处理。}error_page 500 502 503 504 /50x.html;location = /50x.html {# 如果发生5xx错误,例如500内部服务器错误,则返回50x.html文件。# 如果请求的错误页面是50x.html,则不做任何处理。# 注释:如果发生错误,例如内部服务器错误,则返回5xx.html文件。}
}
Upstream jar{
#负载均衡server 192.168.30.137:18080server 192.168.30.137:18081
}

这样就绑定成功了,前端端口为80,可以访问后端18080和18081的端口api,并是轮训的方式

不只是轮训,权重的话如下,修改完成后记得重启

Upstream jar{
#负载均衡
#后端服务端口server 192.168.30.137:18080 weight=10server 192.168.30.137:18081 weight=5
#根据概率权重为2:1
}

之后再docker-compose启动的时候也加上

# docker-compose.yml 文件
version: '3'  # 指定 Docker Compose 的版本# 定义 Nginx 服务
services:nginx:# 使用官方的 Nginx 镜像image: nginx:latest# 设置容器的工作目录working_dir: /usr/share/nginx/html# 暴露端口 80,供外部访问container_name: nginx # 指定容器的名字ports:- "80:80"# 定义数据卷,用于持久化 Nginx 配置和静态文件volumes:- ./nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf:ro  # 宿主机上的 nginx.conf 文件- ./html:/usr/share/nginx/html:ro         # 宿主机上的 HTML 目录restart: on-failure # 容器退出时,如果是因为错误导致的,则重启容器restart: always # 总是在容器退出时重启容器networks: # 指定网络- network1 # 将服务连接到network网络上networks: # 定义网络network1: # 定义了一个名为network的网络

之后nginx进行扩容gateway的地址,访问nginx的对外端口即可

大致就这些环节了,如果服务部署在多个服务器那么需要使用k8s进行集中管理,哪个环节出错可以使用gpt或者博客了解

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