我正在努力找出在Docker容器中使用Java的最终最佳实践，这些容器使用Kubernets部署在本地环境中或在开发代码时。在理想状态下，Java开发人员应该能够像python/javascript开发人员一样快速地移动，但我很难与速度相匹配(甚至接近)。
目前，我有一个正在工作的、手动部署的k8集群。我的JavaSpring项目是由maven在手动运行构建命令(mvn clean install)后构建的，然后我运行一个脚本来制作映像，然后我再运行一个运行minkube的脚本(如果它还没有运行的话)，最后我必须apply一个部署清单文件(它将容器启动到pod中)。
我缺少的：
- 所有这些都是手动完成的(在构建代码后，有足够的空间来自动构建图像，并使用新图像更新k8s)
- 构建是手动指定的(python在保存代码时重新启动。据我所知，在java世界中没有热重载)
- 我还没有看到本地开发环境和云托管的k8集群之间的集成。理想情况下，开发人员将在本地进行测试，直到他们准备好部署到云。当它们准备好后，点击一个按钮并从远程注册表中读取一个集群将非常棒，该集群可以接收docker映像的更改并重新加载
遗憾的是，Skafold这个我很乐意使用的工具无法与Java一起使用。Java开发人员是否正在使用另一种工具来使其本地部署速度极快，并与DUCK语言(py，js)竞争？
您可以使用docker-maven插件直接从maven构建docker映像。添加到您的pom.xml:
<build>
<plugins>
...
<plugin>
<groupId>com.spotify</groupId>
<artifactId>docker-maven-plugin</artifactId>
<version>VERSION GOES HERE</version>
<configuration>
<imageName>example</imageName>
<dockerDirectory>docker</dockerDirectory>
<resources>
<resource>
<targetPath>/</targetPath>
<directory>${project.build.directory}</directory>
<include>${project.build.finalName}.jar</include>
</resource>
</resources>
</configuration>
</plugin>
...
</plugins>
</build>
我不知道你的具体用例，但在你的开发机器中部署一个k8集群可能有些过头了。你可以用docker compose 测试你的docker图像
我对您的开发工作流程的看法：
- 就像@Ortomala Lokni提到的那样，使用
docker-maven-plugin从您的专业构建中构建直接的docker映像 - 您可以使用https://github.com/fabric8io/fabric8-maven-plugin直接推送到kubernetes集群
- 如果您的集群托管在云中，那么您的构建机器应该能够访问k8s API服务器。为此，您可能需要使用SSH隧道和堡垒，这取决于您的云k8集群的API服务器是否公开可用
- 看看本地k8s测试集群的minikube，即使是最新版本的桌面docker现在也内置了一个简单的k8s服务器
- 还没有使用过Skafold，但对文档的基本了解表明，它也应该适用于您，因为它接管了监视代码、启动docker构建和部署到k8s的基本功能。这些函数在不同语言中保持不变。已经说过，上面两个插件将构建docker镜像和部署到k8s集成到您的maven工作流中
您提到python/js速度很快，但请注意，即使对于这些语言，基本步骤也保持不变，构建docker映像，推送到存储库，更新k8s部署。
此外，热部署也适用于Java，即使在eclipse之类的情况下，比如说，使用基于spring引导的微服务，您也可以使用spring开发工具进行实时重新加载和自动重启。然而，我不知道有什么能帮助你处理docker容器的实时更改，我想请你回避它，docker容器应该是不可变的。
对不起，如果我迟到了，我会尽力为未来的读者提供答案，或者仍然为你提供答案！
首先，docker在kubernetes集群上的构建和部署是软件供应链的两个完全不同的阶段，让我们将它们作为单独的论述
- 构建过程应该已经自动化了：如果你需要手动运行mvn-clean-install，这意味着你失去了Docker的一个优势：构建可重复的、不可变的软件包，可以在任何地方交付。只需将RUN mvn clean install添加到您的Dockerfile中(是的，您以前需要将maven放在映像中，但周围有一些基本映像可以为您完成任务)。现在，您只需要设置一个CI服务器，在每次存储库签入时构建并推送图像(我有意跳过任何质量门和管道工作流，它们由您来自动执行)。还可以通过CI服务器进行部署管理，主要有两种方法
a)创建一个包含所有k8s清单的配置存储库，并在每次推送时从CI服务器运行kubectl apply
b) 把config和感兴趣的微服务放在一起，用提交哈希标记新构建的映像，并在管道的末尾kubectl应用env.yaml&；kubectl set image myregistry.com/myimage:$｛commitHash｝(只需确保标记为"最新"，并在部署规范中包含最新标记，这有助于在删除和应用配置后重建当前情况)
c) 使用舵图进行部署。它与前面的类似，但您可以利用依赖关系管理和部署模板化的所有优势
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当你进行tdd开发时，热重载是很好的，但当代码即将交付时，它是无用的，无论是使用node/python微服务，你都不会使用它，因为一旦你的代码被容器化，你就应该用AK47来射杀每一个试图接触它的开发人员。这里真正重要的是自动化你的集成/交付/部署。在我的团队中，我们只需要打开并接受PR，神奇的是
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您需要在笔记本电脑上的微服务之间进行一些调试/集成。我并不反对这种做法，但必须以速度对生产力不那么重要的频率进行。但如果你想这样做，你可以用docker compose构建一个"笔记本电脑"或"开发"环境，从注册表中提取你的依赖项(以再现当前的"在线"情况)，然后用自己的配置构建你的微服务。另一种方法是使用端口转发k8s功能来假装pod与您的本地机器连接，从而暴露出一个众所周知的端口，但如果存在许多依赖关系，这将是一个令人头疼的问题。第三种方法是使用以下工具https://www.telepresence.io/它承诺在本地运行一个pod，并在两个方向上使用一对代理连接到集群