怎么使用docker部署springboot 项目

时间: 2023-12-19 13:05:09 浏览: 38
可以使用以下步骤来部署springboot项目: 1. 编写Dockerfile FROM openjdk:8-jdk-alpine VOLUME /tmp ADD target/demo.jar app.jar ENTRYPOINT ["java","-Djava.security.egd=file:/dev/./urandom","-jar","/app.jar"] 2. 构建Docker镜像 docker build -t [镜像名称] . 3. 运行Docker容器 docker run -p [宿主机端口]:[容器端口] -d [镜像名称] 4. 查看容器运行状态 docker ps 以上是一个简单的部署SpringBoot项目的步骤,具体可以根据实际情况进行调整。
相关问题

如何使用docker部署springboot项目

以下是使用Docker部署SpringBoot项目的步骤: 1. 首先,确保已经安装了Docker和Java环境。 2. 在SpringBoot项目的根目录下创建一个Dockerfile文件,内容如下: ```dockerfile FROM java:8 VOLUME /tmp ADD target/your-project.jar app.jar ENTRYPOINT ["java","-jar","/app.jar"] ``` 其中,your-project.jar需要替换成你的SpringBoot项目的jar包名称。 3. 在终端中进入到Dockerfile所在的目录,执行以下命令构建Docker镜像: ```shell docker build -t your-image-name . ``` 其中,your-image-name需要替换成你自己的镜像名称。 4. 构建完成后,使用以下命令启动Docker容器: ```shell docker run -p 8080:8080 -t your-image-name ``` 其中,8080是你SpringBoot项目的端口号,your-image-name是你构建的Docker镜像名称。 5. 启动完成后,在浏览器中访问http://localhost:8080即可查看SpringBoot项目运行情况。

在linux中使用docker部署springboot项目jdk11

要在Linux中使用Docker部署Spring Boot项目,您可以按照以下步骤进行操作: 1. 首先,确保您已经在Linux系统上安装了Docker。您可以通过运行以下命令来检查是否已安装Docker: ``` docker --version ``` 如果没有安装,请根据您的Linux发行版,参考Docker官方文档进行安装。 2. 创建一个新的Dockerfile,用于构建您的Spring Boot项目的Docker镜像。在您的项目根目录下创建一个名为`Dockerfile`的文件,并添加以下内容: ```Dockerfile FROM adoptopenjdk:11-jre-hotspot WORKDIR /app COPY target/<your_project_name>.jar app.jar EXPOSE 8080 ENTRYPOINT ["java","-jar","app.jar"] ``` 请确保将`<your_project_name>.jar`替换为您实际的项目jar文件名。 3. 构建Docker镜像。在终端中,导航到包含`Dockerfile`的项目根目录,并运行以下命令: ``` docker build -t <image_name> . ``` 请将`<image_name>`替换为您想要为镜像指定的名称。 4. 运行容器。使用以下命令运行您的Spring Boot项目的Docker容器: ``` docker run -p 8080:8080 <image_name> ``` 请确保将`<image_name>`替换为您在上一步中指定的镜像名称。 现在,您的Spring Boot项目应该已经在Docker容器中成功部署,并可以通过`http://localhost:8080`访问。请注意,您可能需要根据您的项目的特定要求进行适当的调整。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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