新建的微服务启动一直默认8080端口解决办法,记录一下

新建微服务启动时端口固定为8080,因读取不到配置文件所致。解决方法为检查并复制配置文件至target目录下,确保微服务能正确加载配置。

新建微服务之后,启动一直是8080端口,原因是读取不到配置文件

解决方法:
打开 target包下的class包查看是否有配置文件,可参考正常启动的微服务下的target,如果没有,就将配置文件复制到target下对应位置,
再次启动,完美解决。

### 如何在新建微服务项目中设置 Output 配置 对于微服务中的输出配置,通常指的是日志记录、监控指标以及追踪数据等。这些配置有助于开发人员调试应用并保障系统的稳定运行。 #### 日志记录配置 为了确保良好的可观察性和便于排查问题,在微服务内部实现结构化的日志记录至关重要。这可以通过调整应用程序的日志级别和格式来完成。例如,在 Go 语言环境中,可以利用 `log` 包自定义日志输出: ```go import ( "fmt" "log" ) func init() { log.SetFlags(log.LstdFlags | log.Lshortfile) } func main() { fmt.Println("Starting service...") } ``` 此代码片段设置了日志标志以包含标准时间戳和源码位置信息[^5]。 #### 监控与度量收集 Prometheus 是一种流行的开源监测解决方案,能够很好地集成到 Kubernetes 环境下工作。通过 Prometheus 客户端库可以在程序里暴露 HTTP 接口用于抓取性能统计信息。比如,向 Python Flask 应用添加如下依赖项并将中间件加入请求处理链路即可开启基本的支持: ```python from prometheus_flask_exporter import PrometheusMetrics app = Flask(__name__) metrics = PrometheusMetrics(app, group_by='endpoint') ``` 这段脚本实现了基于 endpoint 的分组聚合功能,并自动注册默认的计数器和直方图指标[^1]。 #### 分布式跟踪 Jaeger 或 Zipkin 这样的工具可以帮助开发者理解跨多个服务调用之间的关系。当构建新的微服务时,应该考虑引入 OpenTelemetry SDK 来标准化 trace 上报机制。以下是 Java Spring Boot 中的一个简单例子: ```java @SpringBootApplication public class Application { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(Application.class, args); } @Bean Tracer tracer(OpenTelemetry openTelemetry) { return openTelemetry.getTracer("my-service-name"); } } ``` 上述代码展示了如何创建一个名为 “my-service-name” 的追踪上下文实例[^2]。 #### 数据持久化层配置 考虑到不同类型的存储需求(SQL/NoSQL),应当把诸如 MySQL 用户名密码、Redis 地址端口号之类的敏感参数提取出来作为环境变量传递给容器启动过程。这样做的好处是可以灵活切换不同的数据库实例而无需修改业务逻辑代码本身。具体做法参见以下 Docker Compose 文件片断: ```yaml version: '3' services: db: image: mysql:latest environment: MYSQL_ROOT_PASSWORD: examplepassword MYSQL_DATABASE: orderservice_db ``` 这里指定了 MySQL 实例的相关初始化选项[^4]。
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