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第26章 生产部署：从开发到上线全攻略
26.1 Spring Boot 容器化部署
26.1.1 Dockerfile
# 多阶段构建
FROM eclipse-temurin:17-jdk-alpine AS builder
WORKDIR /app
COPY pom.xml .
COPY src ./src
COPY .mvn ./.mvn
COPY mvnw .
RUN chmod +x mvnw && ./mvnw package -DskipTests
FROM eclipse-temurin:17-jre-alpine
WORKDIR /app
COPY --from=builder /app/target/*.jar app.jar
# JVM 参数优化
ENV JAVA_OPTS="-Xms512m -Xmx1024m -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=200"
EXPOSE 8080
ENTRYPOINT ["sh", "-c", "java $JAVA_OPTS -jar app.jar"]
26.1.2 Docker Compose
version: '3.8'
services:
app:
build: .
ports:
- "8080:8080"
environment:
- SPRING_PROFILES_ACTIVE=prod
- AI_API_KEY=${AI_API_KEY}
depends_on:
- redis
- postgres
redis:
image: redis:7-alpine
ports:
- "6379:6379"
volumes:
- redis-data:/data
postgres:
image: pgvector/pgvector:pg16
environment:
POSTGRES_DB: ai_app
POSTGRES_USER: app
POSTGRES_PASSWORD: ${DB_PASSWORD}
ports:
- "5432:5432"
volumes:
- pg-data:/var/lib/postgresql/data
volumes:
redis-data:
pg-data:
26.2 配置中心集成
26.2.1 Nacos 配置
# bootstrap.yml
spring:
application:
name: spring-ai-app
cloud:
nacos:
config:
server-addr: ${NACOS_ADDR:localhost:8848}
namespace: ${NACOS_NAMESPACE:prod}
file-extension: yml
# Nacos 中的配置（spring-ai-app.yml）
spring:
ai:
dashscope:
api-key: ${AI_API_KEY}
chat:
options:
model: qwen-plus
temperature: 0.7
vectorstore:
pgvector:
dimensions: 1536
26.2.2 动态配置刷新
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