10、使用 Docker 部署微服务

使用 Docker 部署微服务

1. 源代码变更

我们从产品微服务开始,其源代码位于 $BOOK_HOME/Chapter04/microservices/product-service/ 。后续我们也会将这些操作应用到其他微服务上。
首先,在属性文件 application.yml 的末尾添加 Docker 的 Spring 配置文件:

---
spring.config.activate.on-profile: docker
server.port: 8080

目前我们仅更改了使用的端口,在容器中运行微服务时,将使用默认端口 8080。

接下来,创建用于构建 Docker 镜像的 Dockerfile。一个简单的 Dockerfile 可以如下所示:

FROM openjdk:17
EXPOSE 8080
ADD ./build/libs/*.jar app.jar
ENTRYPOINT ["java","-jar","/app.jar"]

需要注意以下几点:
- Docker 镜像将基于 OpenJDK 的官方 Docker 镜像,并使用版本 17。
- 端口 8080 将暴露给其他 Docker 容器。
- 胖 JAR 文件将从 Gradle 构建库 build/libs 添加到 Docker 镜像中。
- Doc

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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