SpringBoot: 使用GraalVM编译native应用

news2025/3/9 22:20:57

曾今Go语言里让我最艳羡的两个特性,一个是Goroutine,一个是native编译。 Java 21的虚线程实现了类似Goroutine的能力。Spring Boot 3.x开始提供了GraalVM的支持,现在Spring Boot也能打包成native文件了。

这一篇文章的目标是用一个案例讲解如何将Spring Boot应用打包成native文件。整个过程主要是4步:

  1. 环境准备,讲解怎么安装GraalVM,安装本地编译器(gcc,cl)
  2. 测试工程,创建一个极简的Spring Boot应用,只有个Controller
  3. 编译打包,使用GraalVM、Maven将Spring Boot应用构建成可执行文件
  4. 测试运行,执行生成的可执行文件,访问Controller看是否正常

1. 环境准备

1. 前置条件

GraalVM依赖一些本地工具才能完成工作,这些工具包括:

  • C的头文件
  • glibc-devel
  • zlib
  • gcc
  • libstdc++-static

不同的操作系统,采用的安装方式不同,在Linux下可以使用包管理工具安装,比如yum、apt等

Linux

yum install gcc glibc-devel zlib-devel
apt-get install build-essential libz-dev zlib1g-dev

Windows

Windows可以通过安装Visual Studio完成依赖包安装

  1. 安装Visual Studio Build Tools
  2. 安装Visual Studio
2. 安装GraalVM

从官网选择Java版本、平台来下载,下载的zip包解压即安装,接下来只要设置环境变量JAVA_HOME、PATH即可

  • 设置GRAALVM_HOME为解压文件夹的根目录
  • 设置PATH为解压文件夹下的bin
3. 验证安装

通过执行native-image --help,确认我们安装成功

4. 参考资料

关于GraalVM的安装过程,可以参考官方的Get Started文档: Getting Started with GraalVM

2. 测试工程

1. 创建工程

使用mvn archetype:generate根据archetype maven-archetype-quickstart生成一个最简单的Java项目。

mvn archetype:generate -DarchetypeGroupId=org.apache.maven.archetypes 
    -DarchetypeArtifactId=maven-archetype-quickstart 
    -DarchetypeVersion=1.4 
    -DgroupId=com.keyniu.dis 
    -DartifactId=DiveInSpring 
    -Dversion=0.1 
    -Dpackage=com.keyniu.dis 
    -DinteractiveMode=false
2. 添加Spring Boot支持

修改pom.xml选择spring-boot-starter-parent作为parent,添加native-maven-plugin插件

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>com.keyniu.dis</groupId>
    <artifactId>DiveInSpring</artifactId>
    <version>0.1</version>
    <name>DiveInSpring</name>

    <parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>3.3.0</version>
    </parent>

    <properties>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
        <maven.compiler.source>17</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>17</maven.compiler.target>
    </properties>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>junit</groupId>
            <artifactId>junit</artifactId>
            <version>4.11</version>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>

    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.graalvm.buildtools</groupId>
                <artifactId>native-maven-plugin</artifactId>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>

</project>
3. 添加测试类

写一个最简单启动引导类,提供一个最简单的接口/hello,用于后续测试。

package com.keyniu.dis;


import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@SpringBootApplication
@RestController
public class DiveInMain {

    @GetMapping("/hello")
    public String hello(@RequestParam("name") String name) {
        return "hello," + name;
    }

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(DiveInMain.class);
    }
}

3. 编译打包

1. 命令行窗口

为了让GraalVM能引用到VisualStudio的编译工具,我选择在x64 Native Tools窗口中运行接下来的命令。

在执行命令之前,确保你的环境变量设置正确,有添加GraalVM相关的配置

set GRAALVM_HOME=D:\Programs\GraalVM
set PATH=D:\Programs\GraalVM\bin;%PATH%
2. 进行native编译

在工程的根目录下执行mvn -Pnative native:compile,进行编译,最后会生成一个exe到工程的target目录下,输入如下

D:\Workspace\DiveInSpring>mvn -Pnative native:compile
...
Produced artifacts:
 D:\Workspace\DiveInSpring\target\DiveInSpring.exe (executable)

4. 测试运行

只需要在命令行里输入DiveInSpring.exe执行,可以看到只需要0.063s就能完成启动,这个项目如果通过java -jar启动的话大概耗时0.97s,还是快了很多的。打包后的exe文件大小是80M。

通过curl命令验证,接口正常提供服务

5. 使用建议

可以看到整个构建过程已经相当的顺畅,从可执行文件的大小,启动时间,内存占用都于明显的提升,应该说Spring + GraalVM离成熟应用已经不远了。由于GraalVM使用了Closed World Optimization,实际上这个可执行程序还是有一些限制的,主要是:

  1. Class初始化,有些初始化会在build期间完成,可以参考GraalVM文档: Class Initialization in Native Image
  2. 反射和动态代理,需要的编译期间完成
  3. 不支持JNI,如果有本地方法调用需要根据GraalVM提供的接口定制实现
  4. 执行时无法访问字节码,正常的debug、监控等用JVM TI实现的功能都不再可用

在SpringBoot中, 像profiles、 条件配置、 @Enable*等功能会受到影响,而其实这些特性正在被广泛使用,这些限制在完全解决之前实际使用还是有障碍的。关于可以执行文件的DEBUG、监控在GraalVM官网都已经有对应的文档,但是将它和公司内部的监控报警做集成还有一段路要走,已经看到黎明的曙光了。

A. 参考资料

  1. GraalVM构建Swing应用
  2. 使用GDB Debug由GraalVM构建的程序,Debug Native Executables with GDB
  3. 让可执行文件支持JFR,Build and Run Native Executables with JFR
  4. 手动创建Spring Boot工程

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1789343.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

NLP基础——序列模型(动手学深度学习)

序列模型 定义 序列模型是自然语言处理&#xff08;NLP&#xff09;和机器学习领域中一类重要的模型&#xff0c;它们特别适合处理具有时间顺序或序列结构的数据&#xff0c;例如文本、语音信号或时间序列数据。 举个例子&#xff1a;一部电影的评分在不同时间段的评分可能是…

IO流----字节流

字节流 字节流&#xff1a;操作&#xff1a;文件字节输入输出流 &#xff1a;写入数据&#xff1a;读取数据&#xff1a;文件拷贝&#xff1a; 带缓冲区的字节输入输出流&#xff1a;拷贝文件&#xff1a;写入数据&#xff1a;读取数据: 深入 带缓冲区的字节输出流 &#xff1a…

OTTO、亚马逊、Temu卖家如何运用测评补单来提高购买率?

在跨境电商的广阔舞台上&#xff0c;测评补单无疑是一股不可或缺的强劲动力。商家们深知&#xff0c;通过补单这一手段&#xff0c;能够快速为产品注入活力&#xff0c;使销量迅猛攀升&#xff0c;评论如潮涌至&#xff0c;进而在激烈的竞争中脱颖而出&#xff0c;勇攀销量之巅…

论文AI率不达标?AI工具助你一臂之力

告诉大家一个非常残忍的答案&#xff0c;以后所有论文都会被查ai率的。 学术界不仅关注传统的抄袭问题&#xff0c;还增加了一项名为“AIGC检测”的指标。例如知网、维普等平台都能检测论文AI率。 用GPT写论文虽然重复率基本不用担心&#xff0c;但是AI率基本都较高&#xff…

异常概述

自学python如何成为大佬(目录):https://blog.csdn.net/weixin_67859959/article/details/139049996?spm1001.2014.3001.5501 在程序运行过程中&#xff0c;经常会遇到各种各样的错误&#xff0c;这些错误统称为“异常”。这些异常有的是由于开发者将关键字敲错导致的&#xf…

探索魁北克:IT专业人士的移民新天地

在这个数字化飞速发展的时代&#xff0c;IT专业人士无疑是推动社会进步的关键力量。魁北克省&#xff0c;作为加拿大的科技与文化中心&#xff0c;正以其开放的姿态和优越的移民政策&#xff0c;吸引着全球IT精英的目光。今天&#xff0c;让我们一起探索魁北克省为IT专业人士量…

用 DataGridView 控件显示数据

使用DataGridView&#xff0c;可以很方便显示数据。 1.为解决方案添加数据集XSD&#xff0c;用作为项目数据源。 2.拖DataGridView控件到WinForms上。 3.在DataGridView控件的任务处&#xff0c;选择数据源。 4.选好数据源后&#xff0c;VS自动添加DataSet、BindingSourse和T…

2024年5月第四周LLM重要论文总结

本文总结了2024年5月第四周发表的一些最重要的LLM论文。这些论文的主题包括模型优化和缩放到推理、基准测试和增强性能。 LLM发展与基准 1、Towards Modular LLMs by Building and Reusing a Library of LoRAs 基本大型语言模型(LLM)的参数越来越对&#xff0c;这就要求我们研…

nvm for wins下载地方

https://github.com/coreybutler/nvm-windows

使用springboot+vue实现阿里云oss上传

一、前言 我们后端开发中&#xff0c;时常需要用到文件上传的功能&#xff0c;无非是保存到服务器本地或者如阿里云、七牛云这种云存储的方案。本篇介绍一种使用后台springboot结合前端vue实现阿里云oss上传的功能。 二、前端实现过程 前端实现一个通用的上传组件UploadFile…

C# 声音强度图绘制

C# 声音强度图绘制 采集PCM音频数据 音频原来自麦克风 音频源来自录音文件 处理PCM音频数据 将PCM数据进行强度值换算 private void UpdateVoice(double[] audio){// 计算RMS值double rms Math.Sqrt(audio.Select(x > x * x).Average());// 将RMS值转换为分贝值&#x…

【Js】深入浅出的js for循环 for loop以及闭坑指南

在JavaScript中使用forEach循环来删除数组中的特定元素可能会导致一些问题&#xff0c;因为forEach不允许你在迭代过程中修改数组的长度。 这会导致意外的行为&#xff0c;例如跳过元素或错误地索引。因此&#xff0c;建议使用其他方法来安全地删除数组中的元素。 存在的问题 1…

大数据基础问题:在Hive中如何实现全增量统一的UDTF、内置函数、聚合、Join等计算引擎常见算子?

仁者见仁智者见智&#xff0c;每个程序员的方法都不一样&#xff0c;老的程序员和新的程序员之间的思维差距很大&#xff0c;新入公司的和老员工的代码差距也很大。 在Apache Hive中&#xff0c;实现全增量统一的用户定义表生成函数&#xff08;UDTF&#xff09;、内置函数、聚…

数据结构:模拟栈

数据结构&#xff1a;模拟栈 题目描述参考代码 题目描述 输入样例 10 push 5 query push 6 pop query pop empty push 4 query empty输出样例 5 5 YES 4 NO参考代码 #include <iostream>using namespace std;const int N 1000010;int m, x; int q[N]; string op; int…

爬虫之反爬思路与解决手段

阅读时间建议&#xff1a;4分钟 本篇概念比较多&#xff0c;嗯。。 0x01 反爬思路与解决手段 1、服务器反爬虫的原因 因为爬虫的访问次数高&#xff0c;浪费资源&#xff0c;公司资源被批量抓走&#xff0c;丧失竞争力&#xff0c;同时也是法律的灰色地带。 2、服务器反什么…

Docker基础篇之Docker常规软件安装

文章目录 1. 总体步骤2. 安装tomcat3. 安装Mysql4. 安装Redis 1. 总体步骤 安装软件的总体步骤如下所示&#xff1a; 搜索镜像拉取镜像查看镜像启动镜像停止容器移除容器 2. 安装tomcat docker hub上查找tomcat镜像 或者使用一下命令查找&#xff1a; docker search tomca…

微信小游戏性能优化解决方案全新发布

小游戏凭借其简单易上手、玩法多样、互动性强的特点&#xff0c;迅速在市场中崭露头角。MMO、ARPG、卡牌等游戏类型也纷纷入局。玩家对启动时间长、发热、加载缓慢、闪退等问题也越来越敏感。 为了突破这些性能瓶颈&#xff0c;UWA全新发布了针对微信小游戏的性能优化解决方案…

240.搜索二维矩阵

题目描述 编写一个高效的算法来搜索 m x n 矩阵 matrix 中的一个目标值 target 。该矩阵具有以下特性&#xff1a; 每行的元素从左到右升序排列。每列的元素从上到下升序排列。 示例 1&#xff1a; 输入&#xff1a;matrix [[1,4,7,11,15],[2,5,8,12,19],[3,6,9,16,22],[10,…

深度学习中torch.max函数的作用

文章目录 解释代码举例 解释 torch.max 是 PyTorch 中的一个函数&#xff0c;用于在张量中沿指定维度计算最大值。它有两种用法&#xff1a; ① 如果只提供一个输入张量&#xff0c;则返回该张量中的最大值和对应的索引。     ② 如果提供两个输入张量&#xff0c;则返回两…

算法学习笔记——时间复杂度和空间复杂度

时间复杂度和空间复杂度 常数操作&#xff1a; 固定时间的操作&#xff0c;执行时间和数据量无关 位运算 > 算数运算 > 寻址 > 哈希运算&#xff0c;都是常数操作&#xff0c;哈希运算操作时间最慢 链表的get(i)方法不是常数操作&#xff0c;因为链表不是连续的存储…