电商微服务实战:Docker Desktop在Windows的落地案例

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  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
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    请创建一个电商微服务项目的Docker Compose文件,包含以下服务:1.Spring Boot商品服务(8080端口)2.MySQL数据库(带初始化脚本)3.Redis缓存4.Nginx反向代理。特别针对Windows平台优化:处理文件路径问题、配置WSL2性能优化参数、设置合理的资源限制。要求每个服务都有健康检查,并说明Windows下的特殊配置注意事项。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

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最近在开发一个电商微服务项目,需要在Windows环境下使用Docker Desktop部署整个系统。这个项目包含Spring Boot商品服务、MySQL数据库、Redis缓存和Nginx反向代理。在实践过程中,我遇到了一些Windows特有的兼容性问题,也总结了一些优化经验,分享给大家。

1. 项目架构概述

这个电商微服务项目主要由四个核心组件构成:

  • Spring Boot商品服务:提供商品相关API,运行在8080端口
  • MySQL数据库:存储商品和订单数据
  • Redis缓存:用于热点数据缓存
  • Nginx反向代理:统一入口和负载均衡

2. Docker Compose文件配置

在Windows环境下配置Docker Compose需要注意几个关键点:

  1. 文件路径处理:Windows和Linux路径格式不同,需要使用volumes的映射方式
  2. WSL2性能优化:特别是对I/O性能的调优
  3. 资源限制:合理分配CPU和内存资源

3. Windows特有配置要点

  1. 文件路径问题
  2. 使用绝对路径时要注意斜杠方向
  3. 建议使用相对路径或环境变量
  4. 共享驱动器的权限设置要正确

  5. WSL2性能优化

  6. 在Docker Desktop设置中启用WSL2后端
  7. 调整内存和CPU分配
  8. 配置.wslconfig文件优化性能

  9. 资源限制

  10. 为每个服务设置合理的CPU和内存限制
  11. 监控资源使用情况,及时调整
  12. 特别注意Java应用的内存设置

4. 健康检查配置

为每个服务都配置了健康检查,确保系统稳定性:

  • Spring Boot:使用actuator健康端点
  • MySQL:使用mysqladmin ping命令
  • Redis:使用redis-cli ping命令
  • Nginx:检查80端口响应

5. 实际部署经验

  1. 数据库初始化
  2. 使用Docker的init脚本功能
  3. 确保SQL脚本的字符集正确
  4. 注意Windows换行符问题

  5. 网络配置

  6. 使用自定义网络隔离服务
  7. 配置合理的网络别名
  8. 测试服务间通信

  9. 日志收集

  10. 配置统一的日志驱动
  11. 设置日志大小限制
  12. 方便排查问题

6. 性能优化建议

  1. 对于Java应用,调整JVM参数
  2. Redis配置持久化策略
  3. Nginx启用gzip压缩
  4. 合理设置MySQL缓存

7. 常见问题解决

  1. 端口冲突:检查Windows本地端口占用
  2. 权限问题:注意Docker容器内外的用户权限
  3. 启动顺序:使用depends_on和健康检查控制
  4. 数据持久化:确保数据卷正确挂载

在实际部署过程中,我发现使用InsCode(快马)平台可以大大简化这个过程。它提供的一键部署功能让我可以快速测试不同配置,而不用反复修改本地环境。特别是对于需要持续运行的微服务应用,部署后可以直接通过公网访问测试,非常方便。

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整个部署过程比我预想的要顺利,Windows下的Docker Desktop现在已经相当成熟,配合WSL2性能也不错。当然,还是需要针对Windows平台做一些特别配置,希望这些经验对其他开发者有所帮助。

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创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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