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社区首页 >专栏 >腾讯云上部署Java项目深度解析

腾讯云上部署Java项目深度解析

原创
作者头像
徐关山
发布2025-08-31 16:11:27
发布2025-08-31 16:11:27
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1 引言:云计算时代Java项目部署的新范式

云计算技术的普及与发展彻底改变了Java应用的部署和运行方式。传统自建机房的部署模式正迅速被云平台所提供的弹性、可扩展且高可用的服务所取代。腾讯云作为国内领先的云服务提供商,为企业提供了完整、成熟的Java项目部署解决方案,从基础的云服务器到完整的容器化微服务生态系统,帮助开发者构建高效、稳定且易于维护的生产环境。

本文将深入解析在腾讯云上部署Java项目的全流程,涵盖环境准备、部署策略、生产环境实践及优化方案,并结合实际案例说明,为开发者和架构师提供切实可行的指导。

2 腾讯云环境准备

2.1 服务器选型与配置建议

选择合适的服务器配置是Java项目部署的基础,需要考虑项目规模、预期流量和性能要求:

  • 基础配置:对于小型Java应用或测试环境,推荐1核CPU、2GB内存起步。
  • 生产环境配置:中型Java应用建议至少2核4GB内存;高并发场景建议4核8GB或更高配置。
  • 镜像选择:腾讯云提供多种镜像选择:
    • 系统镜像:如CentOS、Ubuntu等纯净操作系统,适合需要自定义环境的场景。
    • 应用镜像:如宝塔面板、Docker CE等预装环境的镜像,可快速部署。

表:腾讯云服务器配置推荐参考

应用规模

CPU

内存

带宽

适用场景

小型/测试

1核

2GB

1-2Mbps

个人项目、概念验证

中型应用

2-4核

4-8GB

3-5Mbps

企业级应用、中小型网站

大型应用

8核+

16GB+

5Mbps+

高并发服务、微服务集群

2.2 网络与安全配置

确保Java应用的安全访问是生产环境部署的重要环节:

  • 防火墙设置:在腾讯云控制台的"防火墙"中添加入站和出站规则,开放应用所需端口(如8080、80、443),同时限制不必要的访问。
  • 安全组配置:通过安全组实现网络流量过滤,建议遵循最小权限原则,仅开放必要的端口和协议。
  • VPC网络:使用虚拟私有云(VPC)实现网络隔离,将应用服务器与数据库等资源置于同一内网中,提高安全性并降低网络延迟。

3 Java环境配置与优化

3.1 JDK安装与多版本管理

在腾讯云服务器上安装Java环境有多种方法:

3.1.1 使用包管理器安装

对于CentOS系统,可以使用yum包管理器安装OpenJDK:

代码语言:bash
复制
# 更新系统包
yum update -y

# 安装OpenJDK 11
yum install java-11-openjdk -y

# 验证安装
java -version

对于Ubuntu系统,可以使用apt包管理器:

代码语言:bash
复制
sudo apt update
sudo apt install openjdk-17-jdk  # 根据需求选择版本(如8/11/17)
3.1.2 手动安装特定版本

如果需要特定版本的JDK,可以从清华大学开源镜像站等国内镜像源下载:

代码语言:bash
复制
# 下载JDK 17
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/Adoptium/17/jdk/x64/linux/OpenJDK17U-jdk_x64_linux_hotspot_17.0.12_7.tar.gz

# 创建安装目录
mkdir -p /usr/local/java

# 解压安装包
tar -zxvf OpenJDK17U-jdk_x64_linux_hotspot_17.0.12_7.tar.gz -C /usr/local/java/

# 配置环境变量
echo "export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk-17.0.12+7" >> /etc/profile
echo "export PATH=\$PATH:\$JAVA_HOME/bin" >> /etc/profile
source /etc/profile
3.1.3 多版本JDK管理

使用alternatives工具管理多个JDK版本:

代码语言:bash
复制
# 添加新版本
alternatives --install /usr/bin/java java /usr/local/java/jdk-17.0.12+7/bin/java 2

# 切换版本
alternatives --config java

3.2 JVM参数调优

根据服务器配置和应用需求调整JVM参数对于生产环境至关重要:

代码语言:bash
复制
# 启动示例
java -Xms2G -Xmx2G -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=200 -jar your-app.jar
  • 堆内存设置:-Xms和-Xmx参数分别设置JVM初始堆内存和最大堆内存,建议设置为相同值以避免运行时调整带来的性能开销。
  • 垃圾回收器选择:-XX:+UseG1GC启用G1垃圾回收器,适合大内存多核环境;-XX:MaxGCPauseMillis=200设置最大GC暂停时间目标。
  • 其他优化参数
    • -XX:+AlwaysPreTouch:启动时访问所有内存页面,避免运行时延迟
    • -XX:+UseStringDeduplication:字符串去重,减少内存占用
    • -XX:+UseCompressedOops:使用压缩指针,减少内存占用(64位系统默认启用)

表:JVM堆内存配置推荐

服务器内存

推荐堆大小

元空间大小

线程栈大小

2GB

1-1.5GB

256MB

1MB

4GB

2-3GB

256MB

1MB

8GB

4-6GB

256MB

1MB

16GB+

不超过70%总内存

512MB

1MB

4 项目部署策略

4.1 传统部署方式与容器化部署的对比

Java项目部署主要有两种方式:传统直接部署和容器化部署。

4.1.1 传统部署方式

传统部署通常直接将JAR或WAR文件部署到服务器环境:

Fat Jar(Uber Jar)部署

Fat Jar将应用程序的所有代码和其所有外部依赖打包到一个单独的、大型可执行JAR文件中。

优点:

  • 极致的简便性:只需分发一个文件,无需在目标服务器上额外配置类路径
  • 自包含性:应用程序所需的一切都在一个包中,减少了环境依赖问题

缺点:

  • 文件体积庞大:随着依赖的增加,Uber JAR的文件大小会迅速膨胀
  • 依赖冲突风险:不同的依赖可能引入相同库的不同版本,可能导致运行时冲突
  • 更新不便:任何依赖的更新都需要重新构建并部署整个大型JAR包

使用Maven Shade Plugin创建Fat Jar:

代码语言:xml
复制
<!-- Maven Shade Plugin 示例 (pom.xml) -->
<build>
    <plugins>
        <plugin>
            <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
            <artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
            <version>3.2.4</version>
            <executions>
                <execution>
                    <phase>package</phase>
                    <goals>
                        <goal>shade</goal>
                    </goals>
                    <configuration>
                        <transformers>
                            <transformer implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ManifestResourceTransformer">
                                <mainClass>com.example.MainApplication</mainClass>
                            </transformer>
                        </transformers>
                        <createDependencyReducedPom>false</createDependencyReducedPom>
                    </configuration>
                </execution>
            </executions>
        </plugin>
    </plugins>
</build>

WAR包部署

对于基于Servlet规范的Web应用程序,标准的部署格式是Web Archive(WAR)文件。

优点:

  • 符合Servlet容器标准
  • 部署简单:只需将WAR文件放入容器的特定部署目录
  • 容器管理:容器负责应用程序的生命周期管理

缺点:

  • 特定于Web环境:仅适用于Web应用程序
  • 需要Servlet容器:必须依赖一个外部的Servlet容器才能运行
4.1.2 容器化部署

容器化部署使用Docker等容器技术打包和运行应用:

优点:

  • 环境一致性:确保开发、测试和生产环境的一致性
  • 隔离性:应用运行在独立的环境中,避免冲突
  • 易于扩展:结合Kubernetes等编排工具可以轻松实现水平扩展

基本Dockerfile示例:

代码语言:dockerfile
复制
FROM openjdk:17-jdk-slim
COPY target/myapp.jar /app.jar
ENTRYPOINT ["java", "-jar", "/app.jar"]

构建和运行命令:

代码语言:bash
复制
# 构建镜像
docker build -t my-java-app .

# 运行容器
docker run -d -p 8080:8080 --name my-app my-java-app

4.2 部署流程详解

4.2.1 应用上传与启动

将Java应用上传到腾讯云服务器有多种方式:

使用SCP命令上传

代码语言:bash
复制
scp /path/to/your/JavaApp.jar root@<服务器公网IP>:/home

使用Git拉取代码编译

代码语言:bash
复制
git clone your-repo.git
mvn package  # 或 gradle build

启动应用

代码语言:bash
复制
# 直接运行(前台)
java -jar your-app.jar --server.port=8080

# 后台运行(使用nohup)
nohup java -jar your-app.jar > app.log 2>&1 &
4.2.2 使用Systemd管理Java服务

对于生产环境,建议使用Systemd管理Java应用,实现服务化管理和自动重启:

创建服务文件/etc/systemd/system/myapp.service

代码语言:ini
复制
[Unit]
Description=My Java Application
After=syslog.target network.target

[Service]
Type=simple
User=appuser
ExecStart=/usr/bin/java -jar /home/your-app.jar
Restart=always
RestartSec=10
SuccessExitStatus=143

[Install]
WantedBy=multi-user.target

启用并启动服务:

代码语言:bash
复制
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl start myapp
sudo systemctl enable myapp

5 生产环境实践案例

5.1 民生保险云原生核心系统实践

腾讯云与民生保险合作构建了行业内首个完全基于云原生架构设计的寿险核心业务系统。该系统部署在由民生保险与腾讯云联合打造的私有企业云上,覆盖民生保险开业至今过千万的保单和客户的所有业务数据。

5.1.1 架构特点
  • 云原生架构:基于腾讯云全栈专有云解决方案TCE打造,包括70%节点基于通用X86架构的私有云和30%节点基于全国产芯片为基础的私有云。
  • 分布式数据库:采用企业级分布式数据库TDSQL,单集群百万IOPS的极致处理性能,大幅提升了核心保单交易的并发处理能力和弹性扩展能力。
  • 高可用设计:核心业务数据库实现同城双中心双活架构,紧急故障情况下同城可以做到秒级切换和零交易数据丢失。
5.1.2 实施效果

新系统积极拥抱云计算、大数据、人工智能、区块链、隐私计算等前沿技术体系,大量采用了分布式数据库、容器等云原生技术组件,为系统弹性部署、快速扩容提供技术支撑,满足开门红、产品促销等保险行业高并发业务场景需要。

5.2 大型互联网企业高并发架构案例

腾讯和新浪微博等互联网巨头已经将Docker大规模应用到生产环境,在万台服务器级别上部署和管理数百万个容器,优化资源调度、弹性扩展和高可用架构。

5.2.1 腾讯的Docker应用实践

腾讯内部基于TKE(Tencent Kubernetes Engine)作为容器编排管理系统,支持大规模业务(如QQ、微信、云计算、AI训练等)。传统虚拟机(VM)部署方式成本高、资源利用率低,难以满足高并发需求。

优化经验

  • 高密度容器部署:通过CGroup、Namespace调优,使单台服务器支持3000+容器。
  • 网络优化:基于Calico + Flannel + SDN方案,减少容器间网络延迟。
  • 存储优化:采用Ceph + 分布式存储,解决海量容器共享数据的问题。
  • 安全增强:基于Seccomp + AppArmor保护容器环境,防止恶意代码攻击。
5.2.2 新浪微博红包的大规模Docker集群

微博红包在春节等活动期间,会产生亿级流量,对服务器负载压力极大。传统方式依赖虚拟机手动扩容,无法快速应对流量暴增。

架构特点

  • 编排层:基于Kubernetes(K8s)采用Kubernetes + Docker Swarm进行弹性伸缩和批量部署。
  • 调度层:混合云架构在微博自有数据中心 + 公有云部署双活架构,支持跨区域容灾。
  • 存储层:采用FastDFS作为微博图片存储,提供高并发访问支持。
  • 发布层:业务以微服务架构运行,每个微服务打包成Docker镜像,支持灰度发布和滚动升级。

优化经验

  • 异地多活与高可用:使用双活架构,防止单机房故障。
  • 秒级弹性伸缩:通过K8s HPA自动扩容,10秒内扩容1000+容器。
  • 流量调度优化:采用Nginx + LVS + SLB,实现千万QPS级流量分发。
  • 故障恢复能力:自动检测服务健康状况,异常容器秒级重启,减少业务损失。

表:民生保险新系统核心特性与实现效果

特性

技术实现

业务价值

云原生架构

基于腾讯云TCE全栈专有云解决方案

快速弹性扩容,支持高并发业务场景

分布式数据库

TDSQL分布式数据库,百万IOPS处理性能

提升保单交易处理能力和弹性扩展

高可用架构

同城双中心双活,秒级切换

零交易数据丢失,提升业务连续性

自动化运维

DevOps全生命周期管理,一站式运维系统

仅需2-3名运维人员即可支撑云平台运维

6 持续集成与自动化部署

6.1 基于GitLab/Jenkins的CI/CD流水线设计

现代Java项目部署离不开持续集成和持续部署(CI/CD)实践。腾讯云环境下可以搭建高效的CI/CD流水线:

基本流程

  1. 代码提交 → 单元测试 → 构建镜像 → 灰度发布 → 全量部署
  2. 工具链:GitLab CI/Jenkins + Ansible/Terraform

Jenkins流水线示例

代码语言:groovy
复制
pipeline {
    agent any
    stages {
        stage('Build') {
            steps {
                sh 'mvn clean package -DskipTests'
            }
        }
        stage('Test') {
            steps {
                sh 'mvn test'
            }
        }
        stage('Docker Build') {
            steps {
                sh 'docker build -t my-java-app .'
            }
        }
        stage('Deploy to Test') {
            steps {
                sh 'docker tag my-java-app my-registry/my-java-app:test'
                sh 'docker push my-registry/my-java-app:test'
                sh 'ansible-playbook deploy-test.yml'
            }
        }
        stage('Deploy to Production') {
            when {
                branch 'main'
            }
            steps {
                sh 'docker tag my-java-app my-registry/my-java-app:latest'
                sh 'docker push my-registry/my-java-app:latest'
                sh 'ansible-playbook deploy-prod.yml'
            }
        }
    }
}

6.2 基础设施即代码实践

使用Terraform等工具实现腾讯云基础设施的自动化管理:

代码语言:hcl
复制
# 配置腾讯云provider
provider "tencentcloud" {
  region = "ap-guangzhou"
}

# 创建VPC
resource "tencentcloud_vpc" "java_app_vpc" {
  name       = "java-app-vpc"
  cidr_block = "10.0.0.0/16"
}

# 创建子网
resource "tencentcloud_subnet" "java_app_subnet" {
  name              = "java-app-subnet"
  vpc_id            = tencentcloud_vpc.java_app_vpc.id
  cidr_block        = "10.0.1.0/24"
  availability_zone = "ap-guangzhou-3"
}

# 创建CVM实例
resource "tencentcloud_instance" "java_app_server" {
  instance_name     = "java-app-server"
  availability_zone = "ap-guangzhou-3"
  image_id          = "img-0hlb3108"
  instance_type     = "S5.MEDIUM4"
  system_disk_type  = "CLOUD_PREMIUM"
  system_disk_size  = 50
  vpc_id            = tencentcloud_vpc.java_app_vpc.id
  subnet_id         = tencentcloud_subnet.java_app_subnet.id
  security_groups   = [tencentcloud_security_group.java_app_sg.id]

  data_disks {
    data_disk_type = "CLOUD_PREMIUM"
    data_disk_size = 100
    encrypt        = false
  }
}

7 容器化与微服务部署

7.1 腾讯云TKE容器服务深度实践

腾讯云TKE(Tencent Kubernetes Engine)是基于Kubernetes的容器管理服务,提供高度可扩展的容器应用管理能力。

7.1.1 TKE集群部署Java应用

部署文件示例

代码语言:yaml
复制
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: java-app
  labels:
    app: java-app
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: java-app
  template:
    metadata:
      labels:
        app: java-app
    spec:
      containers:
      - name: java-app
        image: my-registry/java-app:latest
        ports:
        - containerPort: 8080
        env:
        - name: SPRING_PROFILES_ACTIVE
          value: "prod"
        resources:
          requests:
            memory: "512Mi"
            cpu: "250m"
          limits:
            memory: "1024Mi"
            cpu: "500m"
        livenessProbe:
          httpGet:
            path: /actuator/health
            port: 8080
          initialDelaySeconds: 60
          periodSeconds: 10
        readinessProbe:
          httpGet:
            path: /actuator/health
            port: 8080
          initialDelaySeconds: 30
          periodSeconds: 10

---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: java-app-service
spec:
  selector:
    app: java-app
  ports:
  - protocol: TCP
    port: 80
    targetPort: 8080
  type: LoadBalancer
7.1.2 自动扩缩容配置

使用HPA(Horizontal Pod Autoscaler)实现基于CPU和内存使用率的自动扩缩容:

代码语言:yaml
复制
apiVersion: autoscaling/v2beta2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: java-app-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: java-app
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 50
  - type: Resource
    resource:
      name: memory
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 70

7.2 Service Mesh服务网格应用

对于复杂的微服务架构,可以使用服务网格技术管理服务间通信:

Istio sidecar注入示例

代码语言:yaml
复制
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: java-app
  labels:
    app: java-app
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: java-app
  template:
    metadata:
      labels:
        app: java-app
        version: v1
      annotations:
        sidecar.istio.io/inject: "true"
    spec:
      containers:
      - name: java-app
        image: my-registry/java-app:latest
        ports:
        - containerPort: 8080

8 系统高可用性与容灾

8.1 负载均衡与弹性伸缩配置

在腾讯云上实现高可用架构需要综合使用多种服务:

8.1.1 使用CLB实现流量分发

腾讯云CLB(Cloud Load Balancer)可以将流量分发到多个后端实例,提高应用可用性:

CLB主要功能

  • 支持四层(TCP/UDP)和七层(HTTP/HTTPS)负载均衡
  • 自动检测后端服务器健康状况,移除异常实例
  • 支持SSL终端,减轻后端服务器加密解密负担
  • 提供会话保持功能,确保用户请求转发到同一后端服务器
8.1.2 弹性伸缩策略

通过弹性伸缩确保应用可以根据负载自动调整资源:

代码语言:bash
复制
# 创建伸缩组
as-create-scaling-group java-app-asg \
  --region ap-guangzhou \
  --load-balancer java-app-lb \
  --min-size 2 \
  --max-size 10 \
  --desired-capacity 2 \
  --vpc-id vpc-123456 \
  --subnet-ids subnet-123456,subnet-654321

# 创建伸缩策略
as-create-scaling-policy cpu-scale-out \
  --region ap-guangzhou \
  --scaling-group java-app-asg \
  --adjustment=2 \
  --type ChangeInCapacity \
  --cooldown 300

8.2 数据库高可用架构设计

数据库是Java应用的核心组件,其高可用性至关重要:

8.2.1 MySQL高可用方案
  • 主从复制:异步复制 + GTID
  • 集群方案
    • MGR(MySQL Group Replication):适合中小规模
    • Proxy中间件:MyCat/ShardingSphere(分库分表)
    • 云服务:TencentDB for MySQL(自动备份+故障转移)
8.2.2 数据库配置优化

核心参数优化:

代码语言:ini
复制
innodb_buffer_pool_size = 12G  # 物理内存的50-70%
innodb_flush_log_at_trx_commit = 1  # 数据安全优先
sync_binlog = 1

8.3 混沌工程与韧性建设

腾讯互娱通过混沌工程提升系统韧性,使用PingCAP开源的Chaos Mesh在腾讯云TKE落地,解决服务故障频率高、质量控制挑战大的问题。

8.3.1 混沌工程实践

腾讯互娱混沌工程团队把Chaos Mesh集成到现有的运营平台,在每个TKE集群都部署了Chaos Mesh,通过Chaos Mesh提供的dashboard API来创建、执行、销毁实验。

混沌实验类型

  • Pod故障注入:模拟Pod被杀、容器重启等故障
  • 网络故障:模拟网络延迟、丢包、分区等
  • IO故障:模拟磁盘IO延迟、错误等
  • 压力测试:模拟CPU、内存压力
8.3.2 红蓝对抗演练

为了将混沌工程落地,腾讯互娱设计了红蓝对抗的玩法,运维同学会经常性的选择某些服务发起混沌实验,检验开发同学的服务是否具备容错能力,并把演练结果公示出来。开发同学为了避免出现服务漏洞被广而告之,会非常积极的去提前做混沌实验,提前解决掉隐患,形成比较好的良性循环。

9 监控与性能优化

9.1 APM应用性能监控实践

全面的监控体系是生产环境Java应用稳定运行的保障:

9.1.1 监控指标体系

Java应用需要监控的关键指标:

  • JVM指标:堆内存使用、GC频率与耗时、线程数等
  • 应用指标:请求量、响应时间、错误率等
  • 系统指标:CPU使用率、内存使用、磁盘IO、网络流量等
9.1.2 使用SkyWalking进行APM监控

SkyWalking是开源的APM系统,特别适合监控微服务架构:

部署SkyWalking Agent

代码语言:bash
复制
# Java启动参数中添加SkyWalking Agent
java -javaagent:/path/to/skywalking-agent/skywalking-agent.jar \
-Dskywalking.agent.service_name=my-java-app \
-Dskywalking.collector.backend_service=skywalking-oap:11800 \
-jar my-app.jar

9.2 JVM与容器深度调优

9.2.1 容器环境下的JVM优化

在容器环境中运行Java应用需要特殊配置以适应资源限制:

代码语言:bash
复制
# 使用容器感知的JVM版本(JDK10+)
java -XX:+UseContainerSupport -XX:MaxRAMPercentage=75.0 -jar my-app.jar

# 或者使用更精细的内存控制
java -Xms512m -Xmx1024m -XX:MaxMetaspaceSize=256m -jar my-app.jar
9.2.2 GC调优实践

根据应用特点选择合适的垃圾收集器:

G1GC调优示例

代码语言:bash
复制
java -XX:+UseG1GC \
-XX:MaxGCPauseMillis=200 \
-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=45 \
-XX:G1ReservePercent=10 \
-XX:ConcGCThreads=4 \
-XX:ParallelGCThreads=8 \
-jar my-app.jar

ZGC调优示例(JDK15+)

代码语言:bash
复制
java -XX:+UseZGC \
-XX:MaxGCPauseMillis=5 \
-XX:ZAllocationSpikeTolerance=3 \
-XX:ZCollectionInterval=5 \
-XX:ZUncommitDelay=300 \
-jar my-app.jar

10 总结与展望

本文全面分析了在腾讯云上部署Java项目的全过程,从环境准备、部署策略到生产环境实践,涵盖了单机部署、容器化部署和微服务架构等多种场景。

通过民生保险和腾讯互娱的实际案例,我们可以看到腾讯云在支持大型Java应用方面的能力和优势。民生保险基于腾讯云TCE构建的云原生寿险核心系统,展示了云计算在传统金融行业数字化转型中的价值。而腾讯互娱的大规模容器化实践和混沌工程应用,则体现了云原生技术在互联网高并发场景下的成熟度。

未来,随着云原生技术的不断发展,Java应用在云上的部署和运行将变得更加高效和便捷。服务网格、无服务器架构、智能运维等新技术将进一步改变Java应用的部署和运维方式。腾讯云作为国内领先的云服务提供商,将继续在这些领域提供更多创新的产品和服务,帮助企业更好地构建和运行Java应用。

无论你是初学者还是经验丰富的架构师,希望本文都能为你在腾讯云上部署Java项目提供有益的指导和参考。记住,成功的生产环境部署不仅需要技术能力,还需要对业务需求的深入理解、细致的规划和持续的优化。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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目录
  • 1 引言:云计算时代Java项目部署的新范式
  • 2 腾讯云环境准备
    • 2.1 服务器选型与配置建议
    • 2.2 网络与安全配置
  • 3 Java环境配置与优化
    • 3.1 JDK安装与多版本管理
      • 3.1.1 使用包管理器安装
      • 3.1.2 手动安装特定版本
      • 3.1.3 多版本JDK管理
    • 3.2 JVM参数调优
  • 4 项目部署策略
    • 4.1 传统部署方式与容器化部署的对比
      • 4.1.1 传统部署方式
      • 4.1.2 容器化部署
    • 4.2 部署流程详解
      • 4.2.1 应用上传与启动
      • 4.2.2 使用Systemd管理Java服务
  • 5 生产环境实践案例
    • 5.1 民生保险云原生核心系统实践
      • 5.1.1 架构特点
      • 5.1.2 实施效果
    • 5.2 大型互联网企业高并发架构案例
      • 5.2.1 腾讯的Docker应用实践
      • 5.2.2 新浪微博红包的大规模Docker集群
  • 6 持续集成与自动化部署
    • 6.1 基于GitLab/Jenkins的CI/CD流水线设计
    • 6.2 基础设施即代码实践
  • 7 容器化与微服务部署
    • 7.1 腾讯云TKE容器服务深度实践
      • 7.1.1 TKE集群部署Java应用
      • 7.1.2 自动扩缩容配置
    • 7.2 Service Mesh服务网格应用
  • 8 系统高可用性与容灾
    • 8.1 负载均衡与弹性伸缩配置
      • 8.1.1 使用CLB实现流量分发
      • 8.1.2 弹性伸缩策略
    • 8.2 数据库高可用架构设计
      • 8.2.1 MySQL高可用方案
      • 8.2.2 数据库配置优化
    • 8.3 混沌工程与韧性建设
      • 8.3.1 混沌工程实践
      • 8.3.2 红蓝对抗演练
  • 9 监控与性能优化
    • 9.1 APM应用性能监控实践
      • 9.1.1 监控指标体系
      • 9.1.2 使用SkyWalking进行APM监控
    • 9.2 JVM与容器深度调优
      • 9.2.1 容器环境下的JVM优化
      • 9.2.2 GC调优实践
  • 10 总结与展望
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