CloudToolkit简介
CloudToolkit是阿里出品的一款IDEA插件,通过它我们可以更方便地实现自动化部署,其内置的终端工具和文件上传功能,即使用来管理服务器也非常方便!这款IDEA插件不仅功能强大,而且完全免费!
安装
CloudToolkit的安装是非常简单的,直接在IDEA的插件市场中搜索Cloud Toolkit然后进行安装即可。
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使用
接下来我们就体验下CloudToolkit的自动化部署功能,以SpringBoot应用打包部署到Docker环境为例,看看它是不是够好用。
自动化部署
- 插件安装完成后,打开左侧面板,右键Host图标我们就可以添加服务器的连接信息了,实现自动化部署之前需要先配置好连接信息;
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- 一般情况下我们如果想部署本地SpringBoot应用到Docker环境需要经过如下步骤,使用CloudToolkit我们只要配置好流程即可,这些操作它都会帮我们自动完成;
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- 首先准备好打包应用镜像需要的Dockerfile文件;
# 该镜像需要依赖的基础镜像 FROM java:8 # 将当前目录下的jar包复制到docker容器的/目录下 ADD mall-tiny-deploy-1.0-SNAPSHOT.jar /mall-tiny-deploy-1.0-SNAPSHOT.jar # 声明服务运行在8088端口 EXPOSE 8088 # 指定docker容器启动时运行jar包 ENTRYPOINT ["java", "-jar","/mall-tiny-deploy-1.0-SNAPSHOT.jar"] # 指定维护者的名字 MAINTAINER macrozheng
- 再准备好可以自动打包应用镜像、创建并运行容器的脚本run.sh,这两个脚本的具体使用可以参考使用Jenkins进行自动化部署的技巧 ;
#!/usr/bin/env bash # 定义应用组名 group_name='mall-tiny' # 定义应用名称 app_name='mall-tiny-deploy' # 定义应用版本 app_version='1.0-SNAPSHOT' # 定义应用环境 profile_active='prod' echo '----copy jar----' docker stop ${app_name} echo '----stop container----' docker rm ${app_name} echo '----rm container----' docker rmi ${group_name}/${app_name}:${app_version} echo '----rm image----' # 打包编译docker镜像 docker build -t ${group_name}/${app_name}:${app_version} . echo '----build image----' docker run -p 8088:8088 --name ${app_name} \ --link mysql:db \ -e 'spring.profiles.active'=${profile_active} \ -e TZ="Asia/Shanghai" \ -v /etc/localtime:/etc/localtime \ -v /mydata/app/${app_name}/logs:/var/logs \ -d ${group_name}/${app_name}:${app_version} echo '----start container----'
- 将这两个文件上传到Linux服务器上,给run.sh添加可执行权限;
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- 右键需要部署的项目,点击Deploy to Host;
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- 然后选择把Maven打包的Jar包上传到指定目录,上传完成后执行run.sh脚本;
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- 接下来编辑下Maven构建的目标,只打包mall-tiny-deploy模块即可;
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- 然后修改高级设置,配置下查看容器日志的命令;
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- 最后运行该配置,运行完成后即可直接查看应用运行日志了;
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- 打开应用的Swagger页面查看下,发现已经可以正常访问了,访问地址:http://192.168.3.105:8088/swagger-ui/
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常用功能
- 当然CloudToolkit的功能远不止于此,它内置了终端工具,在IDEA中管理Linux服务器,用它就够了,直接通过底部面板,点击终端按钮即可打开;
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- 体验了一把这个终端工具,提示还挺全的,这下还要啥Xshell?
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- 通过上传功能可以上传文件,WinSCP也用不着了!
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总结
体验了一把阿里出品的CloudToolkit,做好配置以后,基本可以实现一键部署应用到远程服务器,说它是IDEA版的Jenkins也不为过!其内置的终端工具也是非常好用的,强烈推荐大家尝试一波!
项目源码地址
https://github.com/macrozheng/mall-learning/tree/master/mall-tiny-deploy