求助,微服务用jar包用bat启动正常启动,打包到docker里后链接报错(已解决)

create_bug 2024-08-02 16:48:47

 

这个是我的dockerfile 包括jar包一共有5个这样的

version: '3.8'

services:
  dc3-center-auth:
    image: dc3-center-auth:2024.08.02
    ports:
      - "8082:8082"
    container_name: dc3-center-auth
    environment:
      - JAVA_OPTS=-Xmx512m
    networks:
      - my-network

  dc3-center-data:
    image: dc3-center-data:2024.08.02
    ports:
      - "8083:8083"
    container_name: dc3-center-data
    environment:
      - JAVA_OPTS=-Xmx512m
    networks:
      - my-network

  dc3-center-manager:
    image: dc3-center-manager:2024.08.02
    ports:
      - "8066:8066"
    container_name: dc3-center-manager
    environment:
      - JAVA_OPTS=-Xmx512m
    networks:
      - my-network

  dc3-driver-modbus-tcp:
    image: dc3-driver-modbus-tcp:2024.08.02
    ports:
      - "8096:8096"
    container_name: dc3-driver-modbus-tcp
    environment:
      - JAVA_OPTS=-Xmx512m
    networks:
      - my-network

  dc3-gateway:
    image: dc3-gateway:2024.08.02
    ports:
      - "8097:8097"
    container_name: dc3-gateway
    environment:
      - JAVA_OPTS=-Xmx512m
    networks:
      - my-network

networks:
  my-network:
    driver: bridge

这个是我的yml文件配置,我是先打包镜像然后用

docker-compose -f dc3-docker-compose-dev.yml up -d dc3-gateway dc3-driver-modbus-tcp dc3-center-manager dc3-center-data dc3-center-auth

一次性打包。一般用bat方式启动的时候可以在docker部署的nacos查看服务。但是我从docker里启动后五个全部报错然后停止。日志主要是报RabbitMQ服务和MySQL服务无法建立连接,研究一天了不清楚怎么回事,bat正常在docker就会有问题


解决方案:因为在docker内部启动MySQL镜像担心端口冲突映射端口和端口设置为33306和3306;在jar里的设置的端口访问都是33306,但是进入内部后应该访问的3306.

其次可能是配置项问题,导致两个Docker Compose即使挂在了同一个networks也无法互相通信。目前没有好的方法解决问题只能无奈把所有的打包到一起

 

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垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。

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