


Erstellen serverloser Java -Anwendungen: AWS Lambda & amp; Azure -Funktionen
serverlose Java -Anwendungen erstellen: AWS Lambda & Azure -Funktionen
In diesem Abschnitt werden die Landschaft des Erstellens von serverlosen Java -Anwendungen unter Verwendung von zwei prominenten Cloud -Anbietern untersucht: Amazon Web Services (AWS) Lambda und Microsoft Azure -Funktionen. Beide Plattformen bieten die Möglichkeit, Java -Code auszuführen, ohne Server zu verwalten, sodass Entwickler sich eher auf die Anwendungslogik als auf die Infrastruktur konzentrieren können. Sie unterscheiden sich jedoch in mehreren wichtigen Aspekten, einschließlich ihrer Integration mit breiteren Cloud -Ökosystemen, Preismodellen und Bereitstellungsmethoden. AWS Lambda ist tief in andere AWS -Dienste wie S3, DynamoDB und API Gateway integriert. Damit ist es eine überzeugende Wahl für Anwendungen, die das AWS -Ökosystem nutzen. Azure -Funktionen hingegen integrieren nahtlos in Azure -Dienste wie Cosmos DB, Azure Blob Storage und Azure API Management. Die Wahl zwischen den beiden hängt stark von Ihrer vorhandenen Cloud -Infrastruktur und bevorzugten Entwicklungstools ab. Beispielsweise finden Entwickler, die mit dem AWS -Ökosystem vertraut sind, Lambda leichter zu integrieren, während diejenigen, die bereits Azure -Dienste nutzen, auf natürliche Weise zu Azure -Funktionen tendiert. Beide Plattformen unterstützen Java 8 und spätere Versionen, sodass Entwickler vorhandene Java -Kenntnisse und -Bibliotheken nutzen können.
- Integration in das breitere Cloud -Ökosystem: AWS Lambda ist eng in das umfangreiche AWS -Ökosystem integriert. Dies ermöglicht eine nahtlose Integration in Dienste wie S3 (für Speicherung), DynamoDB (für die NoSQL -Datenbank), das API -Gateway (zum Erstellen von REST -APIs) und viele andere. Azure -Funktionen integrieren sich ebenfalls gut in die Dienste von Azure wie Azure Blob Storage, Cosmos DB und Azure API -Management. Die Auswahl hängt häufig von Ihren vorhandenen Cloud -Infrastrukturinvestitionen ab. Azure-Funktionen bieten auch ein visuelleres und benutzerfreundlicheres Verwaltungsportal im Vergleich zu AWS Lambdas, den zeilenorientierten Ansatz von AWS Lambda. Die genauen Preisstrukturen können sich jedoch basierend auf Region, Speicherzuweisung und Ausführungsdauer unterscheiden. Es ist wichtig, die Preisdetails für beide Plattformen sorgfältig zu überprüfen, um die Kosten abzuschätzen. Die Besonderheiten des Skalierungsverhaltens können sich jedoch geringfügig unterscheiden, und das Verständnis dieser Nuancen ist für die Leistungsoptimierung von entscheidender Bedeutung. Die Überprüfung der Kompatibilität mit Ihren ausgewählten Java-Bibliotheken ist unerlässlich, bevor ich mich auf eine der beiden Plattformen einsetzt.
- minimieren Sie die Kältestarts: Kaltstarts, die anfängliche Aufruf einer Funktion, kann die Leistung erheblich beeinflussen. Zu den Strategien, um dies zu mildern, gehören die Verwendung vorgesehener Parallelität (AWS Lambda) oder das Auferblasen der Funktionen (Azure -Funktionen), um Funktionen warm zu halten. Überproduktionsverschwendung verschwendet Geld, während die Unterproduktion zu Leistungsproblemen führen kann. Experimentieren und Überwachung sind der Schlüssel zum Auffinden der optimalen Speichereinstellung. Verwenden Sie effiziente Datenstrukturen und Algorithmen. Profilieren Sie Ihren Code, um Leistungsengpässe zu identifizieren. Vermeiden Sie es, unnötige Abhängigkeiten einzubeziehen. Anrufe. Dies ermöglicht eine proaktive Optimierung und Kostenreduzierung.
- Versionskontrolle: Verwenden Sie Git oder ein ähnliches Versionskontrollsystem, um Codeänderungen zu verfolgen und Rollbacks zu erleichtern. Dies gewährleistet die Konsistenz und verringert das Risiko von Fehlern. Infrastruktur konsequent und reproduzierbar. Dies umfasst die Ausführungszeit, Fehlerquoten und den Ressourcenverbrauch. End-to-End-Tests, um die Zuverlässigkeit Ihrer Anwendung zu gewährleisten. Dies ist besonders entscheidend in einer verteilten, serverlosen Umgebung. Die Wahl zwischen den beiden Plattformen hängt weitgehend von vorhandenen Infrastrukturen und Präferenzen ab, aber beide bieten leistungsstarke Tools zum Aufbau moderner, ereignisgesteuerter Anwendungen.
- minimieren Sie die Kältestarts: Kaltstarts, die anfängliche Aufruf einer Funktion, kann die Leistung erheblich beeinflussen. Zu den Strategien, um dies zu mildern, gehören die Verwendung vorgesehener Parallelität (AWS Lambda) oder das Auferblasen der Funktionen (Azure -Funktionen), um Funktionen warm zu halten. Überproduktionsverschwendung verschwendet Geld, während die Unterproduktion zu Leistungsproblemen führen kann. Experimentieren und Überwachung sind der Schlüssel zum Auffinden der optimalen Speichereinstellung. Verwenden Sie effiziente Datenstrukturen und Algorithmen. Profilieren Sie Ihren Code, um Leistungsengpässe zu identifizieren. Vermeiden Sie es, unnötige Abhängigkeiten einzubeziehen. Anrufe. Dies ermöglicht eine proaktive Optimierung und Kostenreduzierung.
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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.

Servicemesh ist eine unvermeidliche Wahl für die Entwicklung der Java Microservice -Architektur, und der Kern liegt in der Entkopplung der Netzwerklogik und der Geschäftsordnung. 1. Servicemesh verarbeitet Lastausgleich, Sicherung, Überwachung und andere Funktionen durch SIDECAR -Agenten, um sich auf das Geschäft zu konzentrieren. 2. Istio Gesandt ist für mittlere und große Projekte geeignet, und Linkerd ist leichter und für kleine Versuche geeignet. 3.. Java Microservices sollten vor Vieren, Band und anderen Komponenten schließen und sie für Entdeckung und Kommunikation an ISTIOD übergeben. 4. Stellen Sie die automatische Injektion von Sidecar während der Bereitstellung sicher, achten Sie auf die Konfiguration der Verkehrsregeln, die Protokollkompatibilität und die Konstruktion von Protokollverfolgungssystemen und übernehmen Sie die Planung der inkrementellen Migration und der Planung der Vorkontrolle.

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.

Abhängigkeitsinjektion (DI) IsAdeSnIntWhereObjectSRecedEpendencieSexternally, PromotingLoosecoubingAneAtReTingThroughConstructor, Setter, Orfieldinjection.2springFrameworkuSaSNotations-@-Komponenten,@Service und@autowiredWithjava-basierte Konfitation

Pre-Formancetartuptimemoryusage, QuarkusandmicronautleadduToCompile-Time-foringandgraalvSupport, WithQuarkusofttenperformLightBetterin serverloser Szenarien.2. Thyvelopecosystem,

Setupamaven/GradleProjectWithjax-rsdependencies-ähnlich Jersey; 2. CreatearestresourcEUntationSuchas@pathand@Get; 3.ConfiguretheApplicationviaApplicationSubclitsorweb.xml;

Verwenden Sie Klassen im Java.Time -Paket, um das alte Datum und die Kalenderklassen zu ersetzen. 2. Erhalten Sie das aktuelle Datum und die aktuelle Uhrzeit durch LocalDate, LocalDatetime und Local Time; 3. Erstellen Sie ein bestimmtes Datum und eine bestimmte Uhrzeit mit der von () Methode; 4.. Verwenden Sie die Plus/Minus -Methode, um die Zeit nicht zu erhöhen und zu verkürzen. 5. Verwenden Sie ZonedDatetime und zoneId, um die Zeitzone zu verarbeiten. 6. Format und analysieren Sie Datumszeichenfolgen über DateTimeFormatter; 7. Verwenden Sie sofortige, um bei Bedarf mit den alten Datumstypen kompatibel zu sein. Die Verarbeitung der Datum in der modernen Java sollte der Verwendung von Java.Timeapi vorrangig machen, was klare, unveränderliche und linear ist

Verwenden Sie Leistungsanalyse-Tools, um Engpässe zu lokalisieren, VisualVM oder JProfiler in der Entwicklung und Testphase zu verwenden und Async-Profiler in der Produktionsumgebung Priorität zu geben. 2. Reduzieren Sie die Objekterstellung, verwenden Sie Objekte wieder, verwenden Sie StringBuilder, um String -Spleißen zu ersetzen und entsprechende GC -Strategien auszuwählen. 3.. Optimieren Sie die Auswahl der Sammlung, wählen Sie die Anfangskapazität gemäß der Szene aus; V. 5. Tune JVM-Parameter, festlegen, angemessene Haufengröße und Müllsammler mit geringer Latenz einstellen und GC-Protokolle aktivieren; 6. Vermeiden Sie die Reflexion auf Codeebene, ersetzen Sie Wrapper -Klassen durch Grundtypen, Verzögerungsinitialisierung und verwenden Sie endgültige und statische. 7. Kontinuierliche Leistungstest und Überwachung, kombiniert mit JMH
