75 lines
1.9 KiB
Markdown
75 lines
1.9 KiB
Markdown
# 🎯 800MB Jar包优化解决方案
|
||
|
||
## 当前状态分析
|
||
|
||
✅ **已完成优化**:
|
||
- 移除重复依赖 (jxl, metadata-extractor, commons-imaging)
|
||
- 预期减少约2-5MB
|
||
|
||
❌ **主要问题**:
|
||
- JavaCV + FFmpeg平台库占用400-500MB
|
||
- 系统jar包占用约20MB
|
||
- 代码中直接依赖JavaCV类
|
||
|
||
## 🏆 推荐解决方案
|
||
|
||
### 方案一：微服务拆分 (最佳实践)
|
||
```yaml
|
||
# 主应用 (目标大小: 80-120MB)
|
||
point-strategy-main/
|
||
├── 档案管理核心功能
|
||
├── 文件上传下载
|
||
├── 数据库操作
|
||
└── 基础OCR功能
|
||
|
||
# 视频处理服务 (独立部署)
|
||
video-processing-service/
|
||
├── 视频转码功能
|
||
├── JavaCV + FFmpeg
|
||
└── 与主应用通过API通信
|
||
```
|
||
|
||
### 方案二：外部依赖部署 (快速方案)
|
||
```bash
|
||
# 1. 将JavaCV相关jar移至外部lib目录
|
||
cp ffmpeg-platform*.jar /app/lib/
|
||
cp javacv*.jar /app/lib/
|
||
|
||
# 2. 修改启动脚本
|
||
java -cp "point-strategy.jar:/app/lib/*" com.point.strategy.PointStrategyApplication
|
||
|
||
# 3. 主jar包预期大小: 120-150MB
|
||
```
|
||
|
||
### 方案三：Docker分层优化
|
||
```dockerfile
|
||
# 使用分层Dockerfile
|
||
FROM openjdk:8-jre-alpine
|
||
COPY point-strategy.jar app.jar
|
||
COPY video-libs/ /app/lib/
|
||
CMD ["java", "-Djava.library.path=/app/lib", "-jar", "app.jar"]
|
||
```
|
||
|
||
## 🚀 立即可执行的临时方案
|
||
|
||
如果需要快速解决问题，建议使用**方案二**：
|
||
|
||
1. **恢复JavaCV依赖** (编译需要)
|
||
2. **外部化部署** (启动时分离)
|
||
3. **预计主jar包**: 150-200MB (减少75%)
|
||
|
||
## 📈 优化效果预期
|
||
|
||
| 方案 | 主jar包大小 | 部署复杂度 | 推荐度 |
|
||
|------|-------------|------------|--------|
|
||
| 微服务拆分 | 80-120MB | 高 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
|
||
| 外部依赖 | 150-200MB | 中 | ⭐⭐⭐⭐ |
|
||
| 保持现状 | 598MB | 低 | ⭐ |
|
||
|
||
## 🎯 建议实施步骤
|
||
|
||
1. **短期**: 实施外部依赖方案，快速减小jar包
|
||
2. **中期**: 逐步拆分视频处理模块
|
||
3. **长期**: 完全微服务化重构
|
||
|
||
需要我实施哪个方案？ |