若依微服务 手动打包部署

本文指导如何在Linux上部署Java应用,涉及jar包生成、环境变量设置(如Metaspace大小)、sh命令部署,并展示了Windows到Linux环境的迁移步骤。

 

在 开发环境 测试没问题后 我们通常需要打包部署到Linux中

当然 linux 需要配置好 各种环境 比如 MySQL redis java nacos 

Windows的具体操作如下 在idea中

 

运行如下命令 可生成 各种jar 

生成后需要在windows下测试 需要的命令如下 其他服务也需要依次测试


set JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx1024m -XX:MetaspaceSize=128m -XX:MaxMetaspaceSize=512m

java -Dfile.encoding=utf-8 -jar %JAVA_OPTS% app.jar

没有问题后 把不同的jar  上传到 Linux 

使用 Linux 的sh命令 

export JAVA_OPTS="-Xms512m -Xmx1024m -XX:MetaspaceSize=128m -XX:MaxMetaspaceSize=512m"

java -Dfile.encoding=utf-8 -jar $JAVA_OPTS app.jar

再次运行 各个服务 开放 相应的端口 springcloud 手动部署就完成了

 

 

### 若依微服务多服务器部署教程 #### 1. 准备工作 为了顺利地在多个服务器上部署若依微服务,需先准备好必要的环境和工具。这包括但不限于安装 Docker 和 Kubernetes 等容器化技术以及配置 CI/CD 流水线。 确保每台目标机器已正确设置并能够访问所需的基础设施组件,比如数据库、缓存和其他依赖项[^2]。 #### 2. 构建微服务镜像 创建合适的 `Dockerfile` 文件来定义应用程序及其运行时环境。对于基于 Java 的微服务来说,通常会从官方 OpenJDK 或 AdoptOpenJDK 基础镜像开始构建自定义镜像。下面是一个简单的例子: ```dockerfile FROM adoptopenjdk/openjdk11:jdk-11.0.11_9-alpine VOLUME /tmp ADD target/demo.jar app.jar ENTRYPOINT ["java","-jar","/app.jar"] ``` 此脚本假设项目已经打包成名为 demo.jarJAR 文件,并将其复制到容器内的指定位置。最后一步指定了启动命令[^3]。 #### 3. 使用Kubernetes管理集群 考虑到微服务的数量可能非常庞大(如 Netflix 拥有的约600个服务),手动管理和协调这些服务变得极其困难。因此建议采用 Kubernetes 这样的平台来进行编排和服务治理。通过编写 YAML 清单文件描述所需的服务拓扑结构,可以轻松实现自动化的滚动更新、回滚等功能。 例如,在 k8s 中定义一个 Deployment 资源对象如下所示: ```yaml apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: ruoyi-service-deployment spec: replicas: 3 selector: matchLabels: app: ruoyi-microservice template: metadata: labels: app: ruoyi-microservice spec: containers: - name: ruoyi-container image: your-docker-repo/ruoyi-image:latest ports: - containerPort: 8080 ``` 这段清单将会创建三个副本的 Ruoyi 应用程序实例,并监听默认 HTTP 端口 8080 上的请求。 #### 4. 实施持续集成与交付(CI/CD) 建立高效的CI/CD流程有助于加快开发周期的同时保持高质量的标准。GitLab CI, Jenkins X 及其他类似的工具可以帮助团队快速迭代版本而不影响生产环境稳定性。每当提交新代码变更时触发流水线执行单元测试、静态分析等一系列质量门控措施;一旦验证无误,则立即推送至远程仓库供后续阶段拉取最新映像进行实际部署操作。 #### 5. 监视与日志收集 随着系统规模的增长,有效的监视和诊断能力变得更加重要。Prometheus 结合 Grafana 提供了一套强大的性能指标跟踪解决方案;ELK(Elasticsearch Logstash Kibana)栈则擅长处理海量的日志数据检索需求。合理利用上述开源框架组合,可以使运维人员及时掌握整个分布式系统的健康状况并迅速定位潜在问题所在。
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