


Erstellen eines benutzerdefinierten Ubuntu -Bildes mit SDKMAN und Verwendung in einer Gitlab CI/CD -Pipeline
Dieser Artikel beschreibt ein benutzerdefiniertes Ubuntu-Docker-Bild, das mit SDKMAN, einem vielseitigen SDK-Manager, vorkonfiguriert ist und es in eine GitLab CI/CD-Pipeline integriert. Dies gewährleistet eine konsequente Entwicklung und CI/CD -Umgebungen.
Schritt 1: Erstellen des benutzerdefinierten Docker -Bildes
Die folgende Dockerfile erstellt ein Ubuntu 20.04 -Bild, installiert Abhängigkeiten und setzt SDKMAN mit spezifischen Java-, Scala- und SBT -Versionen ein:
# Dockerfile FROM ubuntu:20.04 # Install dependencies RUN apt-get update && apt-get install -y curl unzip zip bash git vim wget jq tmux # Install SDKMAN! RUN curl -s "https://get.sdkman.io" | bash # Set shell and source SDKMAN SHELL ["/bin/bash", "-c"] RUN source "$HOME/.sdkman/bin/sdkman-init.sh" && \ sdk install java 21.0.2-open && \ sdk install sbt 1.8.2 && \ sdk install scala 2.13.10 # Set working directory WORKDIR /app
Erläuterung: Die Dockerfile verwendet ubuntu:20.04
als Basis. Essentielle Tools werden mit apt-get
installiert. SDKMAN wird über sein Skript installiert, und dann werden bestimmte SDK -Versionen installiert. Schließlich ist das Arbeitsverzeichnis auf /app
.
Erstellen und Drücken des Bildes
Erstellen Sie das Bild mit:
docker build -t bansikah/gitlab-ci:v1.0.1 .
Drücken Sie das Bild in Ihre Docker -Registrierung (z. B. Docker Hub): (Image für Kürze weggelassen, aber der Prozess wird visuell angezeigt.)
Schritt 2: GitLab CI/CD -Integration
Diese .gitlab-ci.yml
Datei verwendet das benutzerdefinierte Bild und überprüft die SDKMAN -Installation:
# .gitlab-ci.yml image: bansikah/gitlab-ci:v1.0.1 stages: - test test-job: stage: test script: - echo "Checking SDKMAN version..." - source "$HOME/.sdkman/bin/sdkman-init.sh" - sdk version - echo "Checking installed SDKs..."
Erläuterung: Das .gitlab-ci.yml
Gibt das benutzerdefinierte Bild an. Eine test
-Bühne führt einen Job aus, der SDKMAN bezieht, die Version überprüft und (implizit) die SDK -Installationen überprüft, indem er versucht, sdk version
zu ausgeführt.
Schritt 3: Ausführen der Pipeline
Die .gitlab-ci.yml
in Ihr GitLab -Repository löst die Pipeline aus. Das test-job
verwendet das benutzerdefinierte Bild und überprüft SDKMAN und seine installierten SDKs.
Schlussfolgerung
Dieses benutzerdefinierte Docker-Bild rationalisiert die Entwicklung und CI/CD, indem eine konsistente Umgebung mit vorinstallierten SDKs bereitgestellt wird. Eine weitere Anpassung ist möglich, indem nach Bedarf mehr SDKs oder Tools hinzugefügt werden. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation SDKMAN, Docker und Gitlab CI/CD.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonErstellen eines benutzerdefinierten Ubuntu -Bildes mit SDKMAN und Verwendung in einer Gitlab CI/CD -Pipeline. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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HashMap implementiert das Schlüsselwertpaarspeicher durch Hash-Tabellen in Java, und sein Kern liegt in schneller Positionierungsdatenorte. 1. Verwenden Sie zunächst die HashCode () -Methode des Schlüssels, um einen Hash -Wert zu generieren und durch Bit -Operationen in einen Array -Index umzuwandeln. 2. Verschiedene Objekte können den gleichen Hash -Wert erzeugen, was zu Konflikten führt. Zu diesem Zeitpunkt ist der Knoten in Form einer verknüpften Liste montiert. Nach JDK8 ist die verknüpfte Liste zu lang (Standardlänge 8) und wird in einen roten und schwarzen Baum umgewandelt, um die Effizienz zu verbessern. 3. Bei Verwendung einer benutzerdefinierten Klasse als Schlüssel müssen die Methoden Equals () und HashCode () umgeschrieben werden. 4.. Hashmap erweitert die Kapazität dynamisch. Wenn die Anzahl der Elemente die Kapazität und Multiplizierung mit dem Lastfaktor (Standard 0,75) überschreitet, erweitern und rehieren Sie sie. 5.

Um mit Charaktercodierungsproblemen in Java umzugehen, besteht der Schlüssel darin, die bei jedem Schritt verwendete Codierung klar anzugeben. 1. Geben Sie beim Lesen und Schreiben von Text immer eine Codierung an, verwenden Sie InputStreamReader und OutputStreamWriter und geben Sie einen expliziten Zeichen ein, um zu vermeiden, dass Sie sich auf die System -Standard -Codierung verlassen. 2. Stellen Sie sicher, dass beide Enden bei der Verarbeitung von Zeichenfolgen an der Netzwerkgrenze konsistent sind, den korrekten Header vom Typ Inhalt festlegen und die Codierung mit der Bibliothek explizit angeben. 1. Verwenden Sie String.getBytes () und Newstring (Byte []) mit Vorsicht und geben Sie stets Standardcharsets.utf_8 an, um die durch Plattformunterschiede verursachten Datenbeschädigungen zu vermeiden. Kurz gesagt, von

In Java wird vergleichbar verwendet, um die Standardsortierregeln intern zu definieren, und der Komparator wird verwendet, um die logische Sortierlogik extern zu definieren. 1. Vergleichbar ist eine Schnittstelle, die von der Klasse selbst implementiert wird. Es definiert die natürliche Ordnung, indem die Vergleichsmethode umgeschrieben wird. Es ist für Klassen mit festen und am häufigsten verwendeten Sortiermethoden wie String oder Ganzzahl geeignet. 2. Comparator ist eine extern definierte funktionale Schnittstelle, die über die Vergleich () -Methode implementiert wird und für Situationen geeignet ist, in denen mehrere Sortierungsmethoden für dieselbe Klasse erforderlich sind, der Klassenquellcode nicht geändert werden kann oder die Sortierlogik häufig geändert wird. Der Unterschied zwischen den beiden besteht darin, dass vergleichbar nur eine Sortierlogik definieren und die Klasse selbst ändern muss, während der Vergleich

Es gibt drei gängige Methoden, um die Karte in Java zu durchqueren: 1. Verwenden Sie ein Eintragssatz, um gleichzeitig Schlüssel und Werte zu erhalten, was für die meisten Szenarien geeignet ist. 2. Verwenden Sie Schlüsselet oder Werte, um Schlüssel oder Werte zu durchqueren. 3. Verwenden Sie Java8s Foreach, um die Codestruktur zu vereinfachen. Der Eintragssatz gibt einen Satz ein, der alle Schlüsselwertpaare enthält, und jede Schleife wird das MAP.Entry-Objekt abgewählt, das für häufige Zugriff auf Tasten und Werte geeignet ist. Wenn nur Schlüsseln oder Werte erforderlich sind, können Sie Schlüsselset () bzw. values () aufrufen, oder Sie können den Wert über MAP.get (Schlüssel) beim Durchqueren der Tasten erhalten. Java 8 kann nach ((Schlüssel, Wert)-& gt verwenden

Invava, thestaticKeywordmeansamBelongstotheClasssitesself, nicht tat.StaticVariablesaresharedacrossallinStances und Access mit nützlich

Tosetjava_homeonwindows, FirstLocatethejdkinstallationspath (z. B. C: \ Programmfiles \ java \ jdk-17), thencreateasyStemenvironmentvaria BLENAMEDJAVA_HOMEWTHTHATHATPATH.NEXT, UPDATETHEPATHVariableByAdding%Java \ _home%\ bin, und panifyTheSetusepusejava-Versionjavac-v

Um JDBC -Transaktionen korrekt zu verarbeiten, müssen Sie zunächst den automatischen Komiti -Modus ausschalten und dann mehrere Vorgänge ausführen und schließlich entsprechend den Ergebnissen festlegen oder rollen. 1. Nennen Sie Conn.SetAutoCommit (False), um die Transaktion zu starten. 2. Führen Sie mehrere SQL -Operationen aus, z. B. einfügen und aktualisieren. 3. Rufen Sie Conn.Commit () an, wenn alle Vorgänge erfolgreich sind, und rufen Sie Conn.Rollback () auf, wenn eine Ausnahme auftritt, um die Datenkonsistenz zu gewährleisten. Gleichzeitig sollten Try-with-Ressourcen verwendet werden, um Ressourcen zu verwalten, Ausnahmen ordnungsgemäß zu behandeln und Verbindungen zu schließen, um Verbindungsleckage zu vermeiden. Darüber hinaus wird empfohlen, Verbindungspools zu verwenden und Save -Punkte zu setzen, um teilweise Rollback zu erreichen und Transaktionen so kurz wie möglich zu halten, um die Leistung zu verbessern.

Virtuelle Threads haben erhebliche Leistungsvorteile in hochverträglichen und io-intensiven Szenarien, aber den Testmethoden und anwendbaren Szenarien sollten Aufmerksamkeit geschenkt werden. 1. Richtige Tests sollten das echte Geschäft simulieren, insbesondere IO -Blockierungsszenarien, und verwenden Tools wie JMH oder Gatling, um Plattform -Threads zu vergleichen. 2. Die Durchsatzlücke ist offensichtlich und kann mehrmals bis zehnmal mehr als 100.000 gleichzeitige Anfragen sein, da sie leichter und effizienter Planung ist. 3. Während des Tests ist es notwendig, vermeiden, hohe Parallelitätszahlen blind zu verfolgen, sich an nicht blockierende IO-Modelle anzupassen und die Überwachungsindikatoren wie Latenz und GC zu beachten. 4. In den tatsächlichen Anwendungen eignet es sich für Web-Backends, asynchrone Aufgabenverarbeitung und eine große Anzahl gleichzeitiger IO-Szenarien, während CPU-intensive Aufgaben immer noch für Plattform-Threads oder Forkjoinpool geeignet sind.
