探索未来编程新纪元:Quarkus带你秒建高性能Kubernetes原生Java应用,云原生时代的技术狂欢!

简介: Quarkus 是专为 Kubernetes 设计的全栈云原生 Java 框架,凭借其轻量级、快速启动及高效执行特性,在 Java 社区脱颖而出。通过编译时优化与原生镜像支持,Quarkus 提升了应用性能,同时保持了 Java 的熟悉度与灵活性。本文将指导你从创建项目、编写 REST 控制器到构建与部署 Kubernetes 原生镜像的全过程,让你快速上手 Quarkus,体验高效开发与部署的乐趣。

Quarkus 是一个为 Kubernetes 和云原生环境设计的全栈 Kubernetes 原生 Java 框架,它以其轻量级、快速启动和高效执行的特点,迅速在 Java 社区中崭露头角。Quarkus 通过在编译时优化和原生镜像支持,极大地提升了 Java 应用的性能,同时保持了 Java 开发者的熟悉度和灵活性。下面,我们将通过一个简单的示例,引导你快速上手 Quarkus,构建并部署一个高性能的 Kubernetes 原生 Java 应用。

准备工作
首先,确保你的开发环境中安装了 JDK 11 或更高版本,以及 Maven 或 Gradle 作为构建工具。同时,由于我们将讨论 Kubernetes 部署,建议安装 kubectl 和 Docker(或类似工具如 Podman)。

创建一个新的 Quarkus 项目
你可以通过 Quarkus 官方提供的命令行工具来快速创建一个新项目。打开终端,运行以下命令:

bash

使用 Maven

curl https://code.quarkus.io/cli/download.sh -o install-quarkus.sh
bash install-quarkus.sh
quarkus create app org.acme:my-first-quarkus-app
cd my-first-quarkus-app

或者,如果你偏好 Gradle

./mvnw archetype:generate -Dfilter=io.quarkus:

选择适合的 archetype 并按提示操作

编写一个简单的 REST 控制器
在 src/main/java/org/acme/myfirstquarkusapp 目录下,创建一个新的 Java 类 GreetingResource.java:

java
package org.acme.myfirstquarkusapp;

import javax.ws.rs.GET;
import javax.ws.rs.Path;
import javax.ws.rs.Produces;
import javax.ws.rs.core.MediaType;

@Path("/greeting")
public class GreetingResource {

@GET  
@Produces(MediaType.TEXT_PLAIN)  
public String hello() {  
    return "Hello from Quarkus!";  
}  

}
构建并运行应用
使用 Maven 或 Gradle 构建并运行你的 Quarkus 应用:

bash

Maven

./mvnw compile quarkus:dev

Gradle

./gradlew quarkusDev
现在,你可以通过访问 http://localhost:8080/greeting 来看到 "Hello from Quarkus!" 的响应。

构建 Kubernetes 原生镜像
为了将应用部署到 Kubernetes,你首先需要构建一个容器镜像。Quarkus 提供了原生镜像支持,可以通过简单的 Maven 或 Gradle 命令来完成:

bash

Maven

./mvnw package -Pnative

Gradle

./gradlew build -Pquarkus.package.type=native
这将生成一个针对你的应用优化的原生可执行文件,并将其封装在 Docker 镜像中。

部署到 Kubernetes
最后,使用 kubectl 部署你的应用到 Kubernetes 集群。你需要一个 kubernetes.yml 配置文件来定义你的部署和服务。以下是一个简单的示例:

yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: my-first-quarkus-app
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
app: my-first-quarkus-app
template:
metadata:
labels:
app: my-first-quarkus-app
spec:
containers:

  - name: my-first-quarkus-app  
    image: your-registry/my-first-quarkus-app:latest  
    ports:  
    - containerPort: 8080  

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: my-first-quarkus-app
spec:
type: LoadBalancer
ports:

  • port: 80
    targetPort: 8080
    selector:
    app: my-first-quarkus-app
    将 your-registry/my-first-quarkus-app:latest 替换为你的镜像实际路径,然后使用 kubectl apply -f kubernetes.yml 命令部署。

至此,你已经成功构建并部署了一个高性能的 Kubernetes 原生 Java 应用,使用 Quarkus 框架极大地简化了开发、构建和部署的流程。

相关文章
|
2天前
|
弹性计算 人工智能 架构师
阿里云携手Altair共拓云上工业仿真新机遇
2024年9月12日,「2024 Altair 技术大会杭州站」成功召开,阿里云弹性计算产品运营与生态负责人何川,与Altair中国技术总监赵阳在会上联合发布了最新的“云上CAE一体机”。
阿里云携手Altair共拓云上工业仿真新机遇
|
28天前
|
运维 Cloud Native Devops
一线实战:运维人少,我们从 0 到 1 实践 DevOps 和云原生
上海经证科技有限公司为有效推进软件项目管理和开发工作,选择了阿里云云效作为 DevOps 解决方案。通过云效,实现了从 0 开始,到现在近百个微服务、数百条流水线与应用交付的全面覆盖,有效支撑了敏捷开发流程。
19257 29
|
29天前
|
人工智能 自然语言处理 搜索推荐
阿里云Elasticsearch AI搜索实践
本文介绍了阿里云 Elasticsearch 在AI 搜索方面的技术实践与探索。
18797 20
|
28天前
|
Rust Apache 对象存储
Apache Paimon V0.9最新进展
Apache Paimon V0.9 版本即将发布,此版本带来了多项新特性并解决了关键挑战。Paimon自2022年从Flink社区诞生以来迅速成长,已成为Apache顶级项目,并广泛应用于阿里集团内外的多家企业。
17504 13
Apache Paimon V0.9最新进展
|
30天前
|
存储 人工智能 前端开发
AI 网关零代码解决 AI 幻觉问题
本文主要介绍了 AI Agent 的背景,概念,探讨了 AI Agent 网关插件的使用方法,效果以及实现原理。
18692 15
|
28天前
|
人工智能 自然语言处理 搜索推荐
评测:AI客服接入钉钉与微信的对比分析
【8月更文第22天】随着人工智能技术的发展,越来越多的企业开始尝试将AI客服集成到自己的业务流程中。本文将基于《10分钟构建AI客服并应用到网站、钉钉或微信中》的解决方案,详细评测AI客服在钉钉和微信中的接入流程及实际应用效果,并结合个人体验分享一些心得。
9905 9
|
1月前
|
消息中间件 弹性计算 关系型数据库
函数计算驱动多媒体文件处理解决方案体验评测
从整体解读到部署体验,多方位带你了解如何利用函数计算驱动多媒体文件处理,告别资源瓶颈。
10441 13
|
22天前
|
存储 JSON Serverless
西游再现,函数计算一键部署 Flux 超写实文生图模型部署
参与体验活动生成西游人物图像,既有机会赢取好礼!本次实验在函数计算中内置了flux.1-dev-fp8大模型,通过函数计算+Serverless应用中心一键部署Flux模型,快速生成超写实图像。首次开通用户可领取免费试用额度,部署过程简单高效。完成部署后,您可以通过修改提示词生成各种风格的图像,体验Flux模型的强大绘图能力。
西游再现,函数计算一键部署 Flux 超写实文生图模型部署
|
1月前
|
SQL 容灾 关系型数据库
让X不断延伸, 从跨AZ到跨Region再到跨Cloud
本文从“空间”这一维度,聊一聊PolarDB-X在跨空间部署能力上的不断发展和延伸,以及在不同空间范围下的高可用和容灾能力,并着重介绍一下最新的产品能力——GDN(Global Database Network)。
|
1月前
|
缓存 测试技术 调度
PolarDB-X的TPC-H列存执行计划
本文从官方的角度逐条解析PolarDB-X在TPC-H列存执行计划的设计要点。这些要点不仅包含了各项优化的原理,还提供了相关的证明与代码实现,希望帮助读者更深入地理解PolarDB-X的列存优化器。
7872 11