Docker 및 Kubernetes의 컨테이너화 Java 응용 프로그램
Java 애플리케이션을 컨테이너화하려면 OpenJDK : 17-Jre-Alpine과 같은 최소 기본 이미지를 사용하여 Docker 이미지를 만들고, 사전 구축 된 JAR 파일을 이미지에 복사하고, 필요한 포트 (예 : 8080)를 노출시키고 Java -Jar로 진입 점을 정의하여 JAR이 효율성을 위해 Docker 빌드 프로세스 외부에 구축되도록합니다. 2. 원하는 복제본, 컨테이너 이미지, 리소스 제한 및 환경 변수로 배포 된 배포를 정의하여 컨테이너화 된 앱을 Kubernetes에 배포하고 Loadbalancer 유형의 서비스 매니페스트와 짝을 이루어 외부 적으로 앱을 노출시킵니다. 3. -XX : USECONTAINERSUPPORT를 사용하여 JVM 컨테이너 지원을 활성화하고 -XMX를 설정하여 컨테이너 메모리 제한과 정렬, 경량 또는 방해식 기본 이미지를 사용하고, 안정성을위한 라이성 및 준비 프로브를 구현하고, 구성 및 비밀을 통해 외부화 구성을 구현하도록 -XMX를 설정하는 모범 사례를 적용하십시오. 4. 메트릭을 기반으로 복제본을 수동으로 스케일링하거나 수평 포드 오토 스케이너를 사용하여 스케일링 및 관리를 위해 Kubernetes를 활용하고 Prometheus 및 Grafana와 같은 도구를 사용하여 가비지 수집 및 스레드 사용을 추적하여 최적의 회복 작업을 보장합니다.
컨테이너화 Java Applications는 특히 현대 소프트웨어 개발의 표준 관행이되었습니다. 특히 오케스트레이션을위한 포장 및 Kubernetes의 Docker를 활용할 때. 이 접근법은 환경에서 일관성을 제공하고 확장 성을 향상 시키며 배포 워크 플로를 단순화합니다. Docker를 사용하여 Java 응용 프로그램을 효과적으로 컨테이너화하여 Kubernetes에서 실행하는 방법은 다음과 같습니다.

1. Java 응용 프로그램을위한 Docker 이미지 생성
첫 번째 단계는 Java 앱을 Docker 컨테이너에 포장하는 것입니다. 대부분의 Java 앱은 JAR 파일 (특히 Spring Boot 앱)으로 제작되었으며 java -jar
로 실행할 수 있습니다.
주요 단계 :
- 최소 기본 이미지를 사용하십시오 (예 : Alpine 또는 Amazon Corretto가있는 OpenJDK).
- 내장 된 항아리를 이미지에 복사하십시오
- 필요한 포트를 노출시킵니다
- 시작 명령을 정의하십시오
예제 Dockerfile
:
# 가벼운 OpenJDK 이미지를 사용하십시오 OpenJDK에서 : 17-jre-alpine # 작업 디렉토리를 설정합니다 WorkDir /App # 호스트에서 Jar를 복사합니다 (빌드 프로세스는 이것을 먼저 생성해야합니다) 대상/myapp.jar app.jar를 복사하십시오 # 노출 포트 (예 : 스프링 부팅용 8080) 8080 노출 # 응용 프로그램을 실행하십시오 EntryPoint [ "java", "-jar", "app.jar"]
? 팁 : DockerFile 외부에 항아리를 만들고 (Maven/Gradle을 로컬 또는 CI로 사용) 복사하십시오.이를 통해 Docker 빌드를 빠르게 유지하고 컨테이너에 빌드 도구를 설치하지 않습니다.
이미지 구축 :
Docker Build -t My-Java-App : 1.0.
실행 :

Docker Run -P 8080 : 8080 My-Java-App : 1.0
2. Kubernetes에 배포
컨테이너화 후에는 표준 매니페스트 (배포 및 서비스)를 사용하여 Kubernetes 클러스터에 Java 앱을 배포 할 수 있습니다.
예제 deployment.yaml
:
Apversion : Apps/V1 종류 : 배포 메타 데이터 : 이름 : Java-App-Deployment 투기: 복제본 : 2 선택자: matchlabels : 앱 : Java-App 주형: 메타 데이터 : 라벨 : 앱 : Java-App 투기: 컨테이너 : - 이름 : Java-App 이미지 : My-Java-App : 1.0 포트 : - 컨테이너 포트 : 8080 자원: 제한: 메모리 : "512mi" CPU : "500m" Env : - 이름 : spring_profiles_active 가치 : "prod"
예제 service.yaml
(앱 노출) :
애호가 : v1 친절 : 서비스 메타 데이터 : 이름 : Java-App-Service 투기: 선택자: 앱 : Java-App 포트 : - 프로토콜 : TCP 포트 : 80 TargetPort : 8080 유형 : LoadBalancer
클러스터에 적용하십시오 :
kubectl apply -f deployment.yaml kubectl apply -f service.yaml
Java 귀하의 Java 앱은 이제 Kubernetes에서로드 밸런싱 및 기본 리소스 제약 조건으로 실행 중입니다.
3. 컨테이너의 Java 모범 사례
Java는 원래 컨테이너를 염두에두고 설계되지 않았으므로 몇 가지 조정은 일반적인 함정을 피하는 데 도움이됩니다.
중요한 고려 사항 :
메모리 제한 및 JVM 플래그를 설정하십시오
JVM은 기본적으로 컨테이너 메모리 제한을 존중하지 않을 수 있습니다. 다음과 같은 플래그 사용 :EntryPoint [ "Java", "-xx : Usecontainersupport", "-xmx400m", "-jar", "app.jar"]]]]]
이를 통해 컨테이너 인식 메모리 및 CPU 감지가 가능합니다 (Java 10 이후 사용 가능).
작은 기본 이미지를 사용하십시오
eclipse-temurin:17-jre-alpine
또는distroless
Images를 선호하여 공격 표면 및 이미지 크기를 줄입니다.Kubernetes의 건강 검사
더 나은 신뢰성을 위해 Liveality and Readiness Probes를 추가하십시오.LivingesProbe : httpget : 경로 : /액추에이터 /건강 포트 : 8080 초기 델리 초 : 60 기간 : 10 ReadinessProbe : httpget : 경로 : /액추에이터 /건강 포트 : 8080 초기 델리 초 : 30 기간 : 5
구성을 외부화하십시오
하드 코딩 값 대신 구성 및 비밀을 사용하십시오.Envfrom : - configmapref : 이름 : Java-App-Config -SecretRef : 이름 : Java-App-Secrets
4. Kubernetes로 스케일링 및 관리
로드를 기반으로 Java 앱을 확장 할 때 Kubernetes가 빛납니다.
-
kubectl scale deployment java-app-deployment --replicas=5
사용하여 수동으로 스케일링하십시오. - CPU 또는 사용자 정의 메트릭을 기반으로 HPA (Horizontal Pod Autoscaler)를 설정하십시오.
- Prometheus Grafana, 특히 GC 성능 및 스레드 사용법과 같은 도구로 모니터링하십시오.
Docker 및 Kubernetes를 사용하여 Java 앱을 컨테이너화하는 것은 복잡하지 않지만 올바르게 얻는 것은 컨테이너의 JVM 동작, 적절한 리소스 관리 및 프로브 및 자동 스케일링과 같은 Kubernetes 기능을 활용하는 것을 의미합니다.
기본적으로 마른 이미지를 만들고 JVM에서 안전하게 실행하고 Kubernetes가 나머지를 처리하도록하십시오.
위 내용은 Docker 및 Kubernetes의 컨테이너화 Java 응용 프로그램의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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해시 맵은 Java의 해시 테이블을 통해 키 값 쌍 스토리지를 구현하며, 그 핵심은 데이터 위치를 빠르게 배치하는 데 있습니다. 1. 먼저 키의 hashcode () 메소드를 사용하여 해시 값을 생성하고 비트 작업을 통해 배열 인덱스로 변환합니다. 2. 다른 객체가 동일한 해시 값을 생성하여 충돌을 일으킬 수 있습니다. 현재 노드는 링크 된 목록의 형태로 장착됩니다. JDK8 후 링크 된 목록이 너무 길고 (기본 길이 8) 효율을 향상시키기 위해 빨간색과 검은 색 트리로 변환됩니다. 3. 사용자 정의 클래스를 키로 사용하는 경우 equals () 및 hashcode () 메소드를 다시 작성해야합니다. 4. 해시 맵은 용량을 동적으로 확장합니다. 요소 수가 용량을 초과하고 하중 계수 (기본 0.75)를 곱하면 확장 및 재사용; 5. 해시 맵은 스레드 안전이 아니며 Multithreaded에서 Concu를 사용해야합니다.

가상 스레드는 동시성과 IO 집약적 시나리오에서 상당한 성능 이점을 가지고 있지만 테스트 방법과 해당 시나리오에주의를 기울여야합니다. 1. 정확한 테스트는 실제 비즈니스, 특히 IO 차단 시나리오를 시뮬레이션하고 JMH 또는 Gatling과 같은 도구를 사용하여 플랫폼 스레드를 비교해야합니다. 2. 처리량 간격은 분명하며, 일정이 가볍고 효율적이기 때문에 10 만 동시 요청보다 여러 배에서 10 배나 높을 수 있습니다. 3. 테스트 중에, 높은 동시성 수치를 맹목적으로 추구하고, 비 차단 IO 모델에 적응하고, 대기 시간 및 GC와 같은 모니터링 지표에주의를 기울일 필요가있다. 4. 실제 애플리케이션에서는 웹 백엔드, 비동기 작업 처리 및 많은 동시 IO 시나리오에 적합하지만 CPU 집약적 작업은 플랫폼 스레드 또는 포크 플랫폼에 여전히 적합합니다.

TOSETJAVA_HOMEONWINDOWS, FIRSTLOCATETEJDKINSTALLATIONPATH (예 : C : \ ProgramFiles \ java \ jdk-17), thencreateasystemenvaria blenamedjava_homewiththatpath.next, updatePathVariableByadding%java \ _home%\ bin, andverifythesetupusingjava-versionandjavac-v

JDBC 트랜잭션을 올바르게 처리하려면 먼저 자동 커밋 모드를 끄고 여러 작업을 수행 한 다음 결과에 따라 커밋 또는 롤백을 수행해야합니다. 1. 트랜잭션을 시작하려면 Conn.SetAutoCommit (False)에게 전화하십시오. 2. 인서트 및 업데이트와 같은 여러 SQL 작업을 실행합니다. 3. 모든 작업이 성공한 경우 Conn.commit ()에게 전화하여 데이터 일관성을 보장하기 위해 예외가 발생하면 Conn.Rollback ()에게 전화하십시오. 동시에, 재 시도는 리소스를 관리하고, 예외를 올바르게 처리하고, 연결 유출을 피하기 위해 긴밀한 연결을 사용하는 데 사용해야합니다. 또한 연결 풀을 사용하고 부분적으로 롤백을 달성하기 위해 저장 포인트를 설정하고 성능을 향상시키기 위해 거래를 가능한 한 짧게 유지하는 것이 좋습니다.

Servicemesh는 Java Microservice Architecture의 진화를위한 불가피한 선택이며, 그 핵심은 네트워크 논리 및 비즈니스 코드를 분리하는 데 있습니다. 1. Servicemesh는 부하 밸런싱, 퓨즈, 모니터링 및 기타 기능을 부상 에이전트를 통해 처리하여 비즈니스에 중점을 둡니다. 2. Istio Envoy는 중간 및 대형 프로젝트에 적합하며 Linkerd는 가볍고 소규모 시험에 적합합니다. 3. Java 마이크로 서비스는 Feign, Ribbon 및 기타 구성 요소를 닫고 발견 및 의사 소통을 위해 Istiod로 넘겨야합니다. 4. 배치 중 사이드카의 자동 주입을 보장하고 트래픽 규칙 구성, 프로토콜 호환성 및 로그 추적 시스템 구성에주의를 기울이고 점진적인 마이그레이션 및 사전 제어 모니터링 계획을 채택하십시오.

링크 된 목록을 구현하기위한 핵심은 노드 클래스를 정의하고 기본 작업을 구현하는 것입니다. first 데이터 및 다음 노드에 대한 참조를 포함하여 노드 클래스를 만듭니다. linkedlist 클래스를 생성하여 삽입, 삭제 및 인쇄 기능을 구현합니다. hepend 메소드는 꼬리에 노드를 추가하는 데 사용됩니다. printList 메소드는 링크 된 목록의 내용을 출력하는 데 사용됩니다. deletewithValue 메소드는 지정된 값으로 노드를 삭제하고 헤드 노드와 중간 노드의 다른 상황을 처리하는 데 사용됩니다.

SimpleDateFormat을 작성하고 사용하여 NewsImpleDateFormat ( "yyyy-mm-ddhh : mm : ss")와 같은 형식 문자열을 전달해야합니다. 2. 사례 민감도에주의를 기울이고 혼합 단일 레터 형식과 YYYY 및 DD의 오용을 피하십시오. 3. SimpledateFormat은 스레드 안전이 아닙니다. 멀티 스레드 환경에서는 새 인스턴스를 만들거나 매번 ThreadLocal을 사용해야합니다. 4. 구문 분석 방법을 사용하여 문자열을 구문 분석 할 때 ParseException을 잡아야하며 결과에는 시간대 정보가 포함되어 있지 않습니다. 5. DateTimeFormatter 및 Lo를 사용하는 것이 좋습니다

서버 측 템플릿 주입 (SSTI) 방지에는 네 가지 측면이 필요합니다. 1. 메소드 호출 비활성화 및 클래스로드 제한과 같은 보안 구성 사용. 2. 템플릿 컨텐츠로서 사용자 입력을 피하고 변수 교체 만 및 입력을 엄격하게 확인하십시오. 3. 자갈, 콧수염 또는 분리 렌더링 컨텍스트와 같은 샌드 박스 환경을 채택합니다. 4. 종속 버전을 정기적으로 업데이트하고 코드 로직을 검토하여 템플릿 엔진이 합리적으로 구성되어 있는지 확인하고 사용자 제어 가능한 템플릿으로 인해 시스템이 공격을 방지하지 못합니다.
