Jetty使用场景（jetty入门）
ztj100 2025-06-23 23:43 21 浏览 0 评论
Jetty 作为一款高性能、轻量级的嵌入式 Web 服务器和 Servlet 容器，其核心优势在于 模块化设计、快速启动、低资源消耗，在以下场景中具有明显优势：
一、嵌入式应用开发
Java 应用集成 Web 服务
- Jetty 无需独立部署，可直接嵌入 Java 应用（如工具类软件、桌面程序），快速提供 HTTP/WebSocket 服务。
- 典型场景：IDE 内置 Web 服务（如 Eclipse）、数据分析工具提供 REST API 接口。
微服务架构
- 作为微服务的 HTTP 网关或独立服务节点，资源占用低，启动速度快（秒级），适合容器化部署。
- 案例：Spring Boot 微服务、API 网关（如 Zuul）。
二、云原生与容器化部署
Kubernetes 环境
- 轻量化设计（内存/CPU 消耗低），适合高密度部署在 Kubernetes 集群中。
- 优势：快速扩缩容，提高资源利用率。
Serverless 函数计算
- 作为函数运行时载体，冷启动速度快，减少延迟。
三、高并发与实时通信
WebSocket 服务
- 原生支持异步非阻塞 I/O，高效处理长连接（如聊天室、实时数据推送）。
- 性能对比：在高并发 WebSocket 场景下，吞吐量优于 Tomcat。
API 网关与代理
- 处理大量 HTTP 请求转发，低延迟响应。
四、测试与开发环境
自动化测试
- 嵌入单元测试，模拟 Web 环境（如测试 Servlet、REST API），无需外部服务器。
- 价值：提升测试效率，保证环境一致性。
本地开发服务器
- 开发阶段快速启动调试，支持热部署（修改代码自动重载）。
五、特定领域应用
IoT 与边缘计算
- 低资源消耗特性适合部署在资源受限设备（如树莓派），提供轻量级 Web 服务。
大数据平台集成
- 作为组件嵌入大数据框架（如 Apache Hadoop、Spark）提供管理接口。
不适用场景
- 需完整 Java EE 支持的应用（如 EJB、JMS）：需选择 WebLogic、WildFly 等全功能应用服务器。
- 静态资源密集型服务：Nginx 等纯 Web 服务器处理静态文件性能更优。
总结：Jetty 的适用场景
场景 | 关键需求 | Jetty 优势 |
嵌入式开发 | 快速集成 Web 服务 | 无需独立部署，API 简洁 |
微服务/云原生 | 低资源、快速启动 | 内存占用少，启动速度快 |
实时通信 | 高并发长连接 | 异步 I/O + WebSocket 支持 |
测试/开发 | 环境模拟与热部署 | 嵌入单元测试，修改即生效 |
IoT/边缘设备 | 低硬件资源消耗 | 轻量化内核（<10MB） |
相关推荐
- 其实TensorFlow真的很水无非就这30篇熬夜练
-
好的！以下是TensorFlow需要掌握的核心内容，用列表形式呈现，简洁清晰（含表情符号，<300字）：1.基础概念与环境TensorFlow架构（计算图、会话->EagerE...
- 交叉验证和超参数调整:如何优化你的机器学习模型
-
准确预测Fitbit的睡眠得分在本文的前两部分中，我获取了Fitbit的睡眠数据并对其进行预处理，将这些数据分为训练集、验证集和测试集，除此之外，我还训练了三种不同的机器学习模型并比较了它们的性能。在...
- 机器学习交叉验证全指南:原理、类型与实战技巧
-
机器学习模型常常需要大量数据，但它们如何与实时新数据协同工作也同样关键。交叉验证是一种通过将数据集分成若干部分、在部分数据上训练模型、在其余数据上测试模型的方法，用来检验模型的表现。这有助于发现过拟合...
- 深度学习中的类别激活热图可视化
-
作者：ValentinaAlto编译：ronghuaiyang导读使用Keras实现图像分类中的激活热图的可视化，帮助更有针对性...
- 超强，必会的机器学习评估指标
-
大侠幸会，在下全网同名[算法金]0基础转AI上岸，多个算法赛Top[日更万日，让更多人享受智能乐趣]构建机器学习模型的关键步骤是检查其性能，这是通过使用验证指标来完成的。选择正确的验证指...
- 机器学习入门教程-第六课:监督学习与非监督学习
-
1.回顾与引入上节课我们谈到了机器学习的一些实战技巧，比如如何处理数据、选择模型以及调整参数。今天，我们将更深入地探讨机器学习的两大类：监督学习和非监督学习。2.监督学习监督学习就像是有老师的教学...
- Python 模型部署不用愁!容器化实战，5 分钟搞定环境配置
-
你是不是也遇到过这种糟心事：花了好几天训练出的Python模型，在自己电脑上跑得顺顺当当，一放到服务器就各种报错。要么是Python版本不对，要么是依赖库冲突，折腾半天还是用不了。别再喊“我...
- 神经网络与传统统计方法的简单对比
-
传统的统计方法如...
- 自回归滞后模型进行多变量时间序列预测
-
下图显示了关于不同类型葡萄酒销量的月度多元时间序列。每种葡萄酒类型都是时间序列中的一个变量。假设要预测其中一个变量。比如，sparklingwine。如何建立一个模型来进行预测呢？一种常见的方...
- 苹果AI策略:慢哲学——科技行业的“长期主义”试金石
-
苹果AI策略的深度原创分析，结合技术伦理、商业逻辑与行业博弈，揭示其“慢哲学”背后的战略智慧：一、反常之举：AI狂潮中的“逆行者”当科技巨头深陷AI军备竞赛，苹果的克制显得格格不入：功能延期：App...
- 时间序列预测全攻略，6大模型代码实操
-
如果你对数据分析感兴趣，希望学习更多的方法论，希望听听经验分享，欢迎移步宝藏公众号...
欢迎 你 发表评论:
- 一周热门
- 最近发表
- 标签列表
-
- idea eval reset (50)
- vue dispatch (70)
- update canceled (42)
- order by asc (53)
- spring gateway (67)
- 简单代码编程 贪吃蛇 (40)
- transforms.resize (33)
- redisson trylock (35)
- 卸载node (35)
- np.reshape (33)
- torch.arange (34)
- npm 源 (35)
- vue3 deep (35)
- win10 ssh (35)
- vue foreach (34)
- idea设置编码为utf8 (35)
- vue 数组添加元素 (34)
- std find (34)
- tablefield注解用途 (35)
- python str转json (34)
- java websocket客户端 (34)
- tensor.view (34)
- java jackson (34)
- vmware17pro最新密钥 (34)
- mysql单表最大数据量 (35)