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随着微服务架构的普及，如何高效部署和管理这些分布式服务成为了开发者面临的重要挑战。Spring Boot凭借其简化配置、快速开发的特性，成为了构建微服务的理想框架；而Docker和Kubernetes则分别解决了服务的容器化和编排问题。本文将详细介绍如何将Spring Boot开发的微服务通过Docker容器化，并使用Kubernetes进行部署和管理，帮助读者掌握现代云原生应用的完整开发部署流程。

在现代软件开发中，CI/CD（持续集成/持续部署）已经成为标准实践。通过Github Actions和Docker的结合，我们可以实现代码提交后的自动构建、测试和部署，大大提高开发效率。Github Actions是Github提供的自动化工作流工具，可以自动执行软件开发中的各种任务。每当有代码推送或PR时，都可以触发预定义的工作流程。通过Github Actions和Docker的结合，我们可以轻松实现代码的自动化构建和部署。这不仅提高了开发效率，也保证了部署的一致性和可靠性。

在中设置开机自启动可以通过创建一个systemd服务，确保 Docker 容器在系统启动时自动运行。

在 Docker 中使用环境变量来改变 Spring Boot 程序的配置是一种常见的做法，特别是在部署到不同的环境时。Spring Boot 可以通过环境变量来覆盖配置文件中的属性。下面是一个如何使用环境变量来改变 Docker 中 Spring Boot 程序配置的例子。

MySQL 数据文件可以放在宿主机上，即使 MySQL 服务器运行在容器中。这种配置通常通过挂载宿主机的目录作为 Docker 数据卷来实现。: 将 MySQL 数据文件存储在宿主机上可以保证数据在容器重启或重新部署时不会丢失。: 通常宿主机的存储速度和性能会比容器内的存储更好，这对于数据库来说尤为重要。

这时，可在有外网的机器上，下载好docker镜像，然后，把docker镜像保存为文件，再到生产环境的机器上，加载docker镜像。

总之，Docker网络提供了一种灵活且强大的方式来管理容器之间的通信和与外部世界的连接。不同的网络驱动程序和自定义网络选项使得开发人员和系统管理员能够根据应用程序的特定需求进行网络配置，提高了容器化应用程序的灵活性和可扩展性。Docker网络是Docker容器之间和容器与外部世界通信的关键部分。在Docker中，每个容器都可以加入一个或多个网络，这样它们就能够相互通信或者与外部系统交互。

#tensorflow 环境docker pull tensorflow/tensorflow:latest #下载最新版的tensorflow#运行下载好的tensorflow映像docker run -it tensorflow/tensorflow bash#进入bash后，可输入python调用tensorflow的apipythonJupyter服务器docker run -it -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:latest-j.