Apache Tomcat — один из самых популярных веб-серверов в сообществе Java. Он поставляется как контейнер сервлетов, способный обслуживать веб-архивы с расширением WAR.
Он предоставляет панель управления, из которой мы можем развернуть новое веб-приложение или отменить развертывание существующего без перезапуска контейнера. Это особенно полезно в производственной среде.
В этом руководстве мы сделаем краткий обзор Tomcat, а затем рассмотрим различные подходы к развертыванию файла WAR.
Работая с git в качестве нашей системы контроля версий (VCS), мы можем следовать любой из стратегий ветвления, но в конечном итоге нам может понадобиться интегрировать изменения из одной из веток функций в основную или основную ветку.
В этом руководстве мы рассмотрим два разных способа интеграции изменений из одной ветки в другую.
Проще говоря, git rebase берет всю вашу функциональную ветку и перемещает ее в конец основной ветки . Он создает новые коммиты для каждого коммита в исходной функциональной ветке.
Одна из многих философий 12-факторных приложений заключается в том, что конфигурация должна храниться в среде. На практике это означает хранение конфигурации отдельно от нашего кода .
В этом руководстве мы рассмотрим, как секреты Docker могут помочь нам в достижении этой цели. Мы рассмотрим, как мы можем создавать секреты Docker и управлять ими. Затем мы рассмотрим, как мы можем использовать секреты Docker в рамках развертывания наших приложений.
В общем, секреты обеспечивают механизм для безопасного хранения данных, которые могут быть прочитаны приложениями во время выполнения . Секреты играют важную роль в хранении конфиденциальных данных отдельно от кода приложения. Сюда входят такие данные, как пароли, имена хостов, ключи SSH и многое другое.
Apache Spark — это среда кластерных вычислений с открытым исходным кодом . Он предоставляет элегантные API-интерфейсы разработки для Scala, Java, Python и R, которые позволяют разработчикам выполнять различные рабочие нагрузки с интенсивным использованием данных из различных источников данных, включая HDFS, Cassandra, HBase, S3 и т. д.
Исторически сложилось так, что MapReduce в Hadoop оказался неэффективным для некоторых итерационных и интерактивных вычислительных задач, что в конечном итоге привело к разработке Spark. Со Spark мы можем выполнять логику на два порядка быстрее, чем с Hadoop, в памяти или на порядок быстрее на диске .
Приложения Spark запускаются как независимые наборы процессов в кластере, как показано на схеме ниже :
Иногда написания кода, который просто работает, недостаточно. Мы можем захотеть узнать, что происходит внутри, например, как распределяется память, последствия использования одного подхода к кодированию вместо другого, последствия параллельных исполнений, области повышения производительности и т. д. Для этого мы можем использовать профилировщики.
Java Profiler — это инструмент, который отслеживает конструкции и операции байт-кода Java на уровне JVM . Эти конструкции кода и операции включают создание объекта, итеративное выполнение (включая рекурсивные вызовы), выполнение методов, выполнение потоков и сборку мусора.
В этой статье мы обсудим основные профилировщики Java: JProfiler , YourKit , Java VisualVM и профайлер Netbeans .
В этой быстрой статье мы опишем различные популярные серверы для разработки Java.
Мы увидим, в чем разница между веб-серверами и серверами приложений и какие спецификации Java EE они поддерживают.
Проще говоря, основное отличие заключается в том, что серверы приложений полностью поддерживают спецификацию Java EE, тогда как веб-серверы поддерживают лишь небольшую часть этой функциональности:
Micrometer обеспечивает простую видимость поверх клиентов измерительных приборов для ряда популярных систем мониторинга. В настоящее время он поддерживает следующие системы мониторинга: Atlas, Datadog, Graphite, Ganglia, Influx, JMX и Prometheus.
В этом руководстве мы познакомим вас с базовым использованием Micrometer и его интеграцией со Spring.
Для простоты мы возьмем Micrometer Atlas в качестве примера, чтобы продемонстрировать большинство наших вариантов использования.
В этом кратком руководстве мы рассмотрим, как отправлять данные JMX с нашего сервера Tomcat в Elastic Stack (ранее известный как ELK).
Мы обсудим, как настроить Logstash для чтения данных из JMX и отправки их в Elasticsearch.
Во-первых, нам нужно установить стек Elastic ( Elasticsearch — Logstash — Kibana )
Исторически сложилось так, что простым способом понять состояние нашей системы во время выполнения было запустить ее вручную в терминале. В лучшем случае мы бы автоматизировали все с помощью скриптов.
Конечно, движение DevOps изменило все это, и, к счастью, наша отрасль далеко ушла от этого подхода. Trampoline — одно из решений, решающих эту проблему (для пользователей Unix и Windows) в экосистеме Java.
Инструмент построен на основе Spring Boot и призван помочь разработчикам Spring Cloud в их повседневной работе благодаря чистому и свежему пользовательскому интерфейсу.
Вот некоторые из его возможностей:
Имея дело с контейнерными приложениями, мы могли бы захотеть узнать, какую роль в этом контексте играют Docker Compose и Kubernetes.
В этом руководстве мы обсудим некоторые из наиболее распространенных вариантов использования, чтобы увидеть разницу между ними.
Docker Compose — это инструмент командной строки для запуска нескольких контейнеров Docker с определением шаблона YAML. Мы можем создавать контейнеры из существующих изображений или определенного контекста.