若依单体开源项目部署

若依单体开源项目是一个基于Spring Cloud的快速开发平台，用于构建企业级的后台管理系统。下面是若依单体开源项目的部署步骤：

1. 环境准备：
- JDK：确保已经安装了Java Development Kit，并配置好了环境变量。
- 数据库：选择合适的数据库，如MySQL、Oracle等，并创建好相应的数据库和用户。

2. 下载项目：
- 从若依官方仓库或GitHub上下载最新的若依单体开源项目代码。

3. 配置数据库：
- 打开项目中的`application.yml`文件，修改数据库连接信息，包括数据库URL、用户名和密码。

4. 编译打包：
- 使用Maven或者IDE工具对项目进行编译打包，生成可执行的jar包。

5. 运行项目：
- 在命令行中进入jar包所在目录，执行命令`java -jar 若依.jar`，启动项目。

6. 访问项目：
- 打开浏览器，输入项目的访问地址，即可进入若依单体开源项目的登录页面。

以上是若依单体开源项目的部署步骤，希望对你有帮助。

相关问题

springboot单体项目脚手架

### Spring Boot 单体项目脚手架模板概述

为了帮助开发者更高效地启动新项目，多个资源提供了不同类型的Spring Boot单体项目模板。这些模板通常集成了常用的依赖库和技术栈，旨在简化初始配置过程并加速开发周期。

#### 模板特性描述

一个典型的Spring Boot单体项目模板会包含如下特点：

- **集成常用技术框架**：例如Web组件`<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency>`被广泛应用于创建RESTful Web服务[^3]。

- **安全机制支持**：部分模板内置了安全性措施，比如通过Spring Security配合JWT令牌来实施访问控制策略[^4]。

- **数据库交互能力**：采用MyBatis Plus等ORM工具可以方便地操作关系型数据库中的数据对象。

- **自动化部署准备**：确保应用程序能够顺利打包成可执行jar文件，并提供必要的Dockerfile以便容器化部署。

#### 实际案例分析

具体来说，在Gitee平台上有一个名为`sprinboot3x-template`的开源仓库，它是一个面向中小型规模应用设计的Spring Boot 3.x版本的基础结构样板。此模板不仅涵盖了上述提到的核心要素，还特别强调了对最新版Java的支持以及优化过的性能表现[^2]。

另外还有其他类似的个人分享资料也展示了如何一步步建立起自己的Spring Boot单模块工程项目，这其中包括详细的步骤说明和最佳实践建议。

@SpringBootApplication
public class Application {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Application.class, args);
    }
}

docker 云计算项目部署

### 使用 Docker 部署项目的最佳实践

#### 选择合适的云平台服务
为了确保应用程序能够高效运行，在选择云服务平台时应考虑其对容器的支持程度以及所提供的管理工具。大多数主流公有云提供商都提供了专门针对容器化应用的服务，如 AWS ECS、Google Kubernetes Engine 和 Azure Container Instances 等[^1]。

#### 构建可移植的应用镜像
构建基于官方基础镜像的应用程序映像是提高安全性和性能的关键措施之一。对于 Node.js 应用而言，建议采用多阶段构建来减少最终生产环境使用的镜像大小并加快启动速度；同时利用 `.dockerignore` 文件排除不必要的文件以保护敏感数据不被泄露到公共仓库中[^3]。

#### 设计微服务体系结构
通过将单体架构拆分为多个小型独立部署单元——即所谓的“微服务”，可以更好地实现资源隔离和服务治理。每个微服务应该只负责单一职责，并与其他组件保持松耦合关系以便于维护更新。此外，还需注意版本控制策略的选择，确保不同版本间的兼容性。

#### 自动化持续集成与交付流程
建立 CI/CD 流水线有助于加速开发周期内的测试验证环节，从而尽早发现问题所在。Jenkins 或 GitLab CI 是两个常用的开源解决方案，它们支持多种插件扩展功能满足复杂业务需求下的定制要求。当新的变更提交至源码库后触发自动化编译打包过程直至推送至目标主机完成上线操作[^2]。

#### 实施有效的监控机制
实时跟踪线上实例的状态变化至关重要，这不仅有利于及时响应异常情况做出调整决策，而且还能为后续优化提供依据。Prometheus 结合 Grafana 可视化面板是一套流行组合方案，前者专注于采集指标而后者则擅长展示分析结果。另外，日志聚合也是不可或缺的一部分工作，ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) 能够帮助收集整理来自各个节点的日志信息便于排查故障原因。

# 创建自定义网络用于LNMP栈通信
docker network create --subnet=172.18.0.0/16 --opt "com.docker.network.bridge.name"="docker1" mynetwork