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IDEA实现热部署

什么是热部署? 热部署(Hot Deployment)是指在应用程序运行过程,无需停止整个应用程序或重新启动服务器,就能够部署新的代码、资源或配置文件,使其立即生效。...怎样实现热部署IntelliJ IDEA ,实现热部署常见的有以下几种方式: 自动编译和部署: IDEA 默认支持自动编译和部署功能。...当你修改了代码后,IDEA 会自动编译修改的文件,并将其部署到运行的应用程序。确保项目设置启用了自动编译功能。...使用JRebel 插件: JRebel 是一个常用的热部署工具,可以不重启应用的情况下,立即看到代码变化的效果。IDEA,你可以安装 JRebel 插件,并按照文档配置项目以启用热部署。...项目的依赖添加 Spring Boot DevTools,并确保IDEA启用自动编译功能。 本文中使用的是Spring Boot DevTools。IDEA软件版本为2023.2.3。

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Kubernetes 实现零宕机部署应用

先驱:蓝绿部署 ---- 最早用来实现零宕机更新的方法是蓝绿部署,简而言之,蓝绿部署规定应该有两个完全相似的环境,一个代表绿,一个代表蓝。...集群的流量入口处有一个调度器,用来将请求路由到相应的环境:生产或预生产。当某个应用需要更新时,首先将它部署到预生产环境,进行一系列测试,然后将流量切换到该环境,使之暂时成为新的生产环境,反之亦然。...使用蓝绿部署的过程,会遇到下面几个问题: 用来路由请求的调度器必须是零延迟。 一旦完成流量切换,环境就会发生转换,用户的流量就会被路由到新环境。...Kubernetes 的滚动更新 ---- 如果你的应用部署 Kubernetes ,完全可以通过 Deployment 来实现应用的无缝升级。...关于零宕机的理论部分就讲到这里,想必大家都已经理解了,如果你想通过实际的项目来实践,可以参考下一篇文章: Kubernetes 实现零宕机部署 Spring Boot 应用。

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项目从 tomcat7部署tomcat8「建议收藏」

这段时间将一个老项目从tomcat7部署tomcat8上,期间遇到的典型问题。 接下来我会介绍下整个升级过程和在升级遇到的问题。...因为tomcat的类加载机制,启动tomcat时会报很多jar找不到或是版本不合适, 如果原来没有这个jar就去下载,如果有只是版本号不同那jar上改个要求的版本号也是可以的。...后来看一个tomcat8的源码博客发现tomcat7与tomcat8使用的数据库连接池规范不一样。tomcat7用的是dbcp1而tomcat8用的是dbcp2。...dbcp2连接数据库的接口isvalid实现换成了validationQuery(),因此想要在tomcat8使用jtds就要在Resource中加上validationQuery() = ‘’select...这就是我把项目从tomcat7部署tomcat8上遇到的几个比较典型的问题,其它问题就不一一叙诉了。

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数据库部署Docker,Are You Crazy ?

Docker 在这几年可以说是大火,几乎所有的公司都将网站或者应用系统部署 Docker ,更有甚者将数据库也部署 Docker (这个内容占到 Docker 问题咨询的一半左右)。...那么将数据库部署 Docker 真的好吗?...如果有其他应用系统大量占用物理服务器资源,那么将会影响到部署容器的数据库的执行效率。...正常情况下我们会将数据库单独部署独立的服务器上,这样就要可以避免并发资源竞争,但是如果将数据库部署容器那么可想而知将会限制数据库对资源的利用进而引发数据库的性能问题。...七、总结 上面六条总结了为什么 Docker 不适合部署数据库,当然这不是绝对的。如果你使用的是轻量级数据库或者分布式数据库的话其实是可以部署 Docker 的。

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CI流水线测试Kubernetes部署

部署Kubernetes集群 如何使用KIND(Kubernetes in Docker)部署低开销、按需Kubernetes集群CI流水线测试诸如Helm chart和YAML清单之类的Kubernetes...使用应用程序Helm chart部署应用程序意味着,部署到Kubernetes时,我们不仅要测试应用程序容器,而且还要验证Helm chart本身。...因此,Helm chart包含测试,并提供测试容器给Helm chart的用户是很有意义的。...依赖于其他构件的集成测试不容易部署到本地类集群,比如带有客户数据的大型数据库。 功能、集成或验收测试需要部署整个“应用程序”。有些应用程序可能不适合这种有限的集群大小。...某些情况下,可以通过类集群上部署数据库来模拟这些情况,而在其他情况下则不能。

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DockerUber服务部署的应用

无论你如何理解政治,毫无疑问UBER就是创新的代名词,正如它颠覆了传统的交通运输行业在这个分享体系的领导地位。但是问题在于最快的创新者往往会遇到一些问题,正如微软、苹果、亚马逊都曾经遇到过一样。...传统的软件开发模式(bold) 当时Jensen以及其他四位组员都是刚刚加入UBER不久,他们迫切需要寻找一种解决方案来应付日常工作为数不少且日益增长的失败和挫折。...部署到开发服务器和测试。 9. 部署到生产环境。 10. 监控迭代。 他描述的步骤五到7年为:“真的,真的很痛苦的一部分。这些步骤可以很容易地耗费数天时间,某些情况下,甚至几个星期。”。...克服容器成长的阵痛 他们对自己说“我们都能编写代码,这应该很容易吧?过两天,我们就大功告成了。“事实上没这么容易。虽然他们二月份做出了这个决定,就一直持续到了盛夏才最终走上了Docker之路。...uDeploy包括: 每周4000升级 每周3000构建 每周300回滚 系统管理的600多个服务 根本就没有办法摆脱或淘汰uDeploy,所以UBER团队决定同时部署传统的服务以及基于

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【干货】​Python构建可部署的ML分类器

【导读】本文是机器学习爱好者 Sambit Mahapatra 撰写的一篇技术博文,利用Python设计一个二分类器,详细讨论了模型的三个主要过程:处理不平衡数据、调整参数、保存模型和部署模型。...大多数资源,用结构化数据构建机器学习模型只是为了检查模型的准确性。 但是,实际开发机器学习模型的主要目的是构建模型时处理不平衡数据,并调整参数,并将模型保存到文件系统供以后使用或部署。...在这里,我们将看到如何在处理上面指定的三个需求的同时python设计一个二分类器。 开发机器学习模型时,我们通常将所有创新都放在标准工作流程。...从快照可以看到,数据值某些属性上相当偏离。 比较好的做法是标准化这些值,因为它会使方差达到合理的水平。 另外,由于大多数算法使用欧几里德距离,因此模型构建中缩放特征效果更好。...但重要的是,过采样应该总是只训练数据上进行,而不是测试/验证数据上进行。 现在,我们将数据集划分为模型构建的训练和测试数据集。

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