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告别“本地跑得通，换台机器就报错”的噩梦，把你的 AI 系统打包成标准镜像

01 引子

经过前二十篇的实战，你的MyAI项目已经非常强大了：

• 有 Spring Boot 应用

• 有 PostgreSQL + pgvector 向量数据库

• 有 Redis 缓存服务

在本地 IDEA 里，它跑得完美无缺。但这存在一个致命问题：它离不开你的电脑。

如果让你把项目发给同事，或者部署到云服务器上，你需要对方手动安装 JDK 21、装 PostgreSQL、装 Redis，还要配置各种网络和密码。稍微有一个环节版本不对，系统就会崩溃。

这一篇的目标：使用 Docker 和 Docker Compose，把应用、数据库、缓存打包成一个整体。别人拿到你的代码，只需一行命令，就能在世界上任何一台装了 Docker 的机器上完美运行。

02 为什么是 Docker Compose？

对于单体应用，用Dockerfile打个镜像就够了。但 AI 应用是一个微服务集群：

1. 应用需要连接数据库

2. 应用需要连接 Redis

3. 数据库和 Redis 需要在同一个内部网络中互相通信

docker-compose就是用来编排多容器的神器。我们只需要写一个 YAML 文件，就能把这三个组件一键拉起，并自动配置好内部的局域网。

03 核心实现

第一步：编写多阶段Dockerfile

在项目根目录新建Dockerfile。为了减小最终镜像的体积（从 800MB 降到 200MB），我们采用多阶段构建：

# ========================================== # 阶段一：构建阶段 (用 Maven 编译代码) # ========================================== FROM maven:3.9-eclipse-temurin-21 AS builder WORKDIR /app # 先复制 pom.xml 并下载依赖（利用 Docker 缓存，代码变了依赖不用重新下） COPY pom.xml . RUN mvn dependency:go-offline -B # 再复制源码并打包 COPY src ./src RUN mvn clean package -DskipTests # ========================================== # 阶段二：运行阶段 (只保留 JRE 和打好的 jar 包) # ========================================== FROM eclipse-temurin:21-jre-alpine WORKDIR /app # 从构建阶段把 Fat JAR 复制过来 COPY --from=builder /app/target/myai-0.0.1-SNAPSHOT.jar app.jar EXPOSE 8080 ENTRYPOINT ["java", "-jar", "app.jar"]

第二步：编写docker-compose.yml

在项目根目录新建docker-compose.yml。这是整个微服务集群的“总指挥”：

services: # 1. Spring Boot AI 应用 myai-app: build: . container_name: myai-app ports: - "8080:8080" environment: # 关键：容器内网络通信，指向下方的服务名 - SPRING_DATASOURCE_URL=jdbc:postgresql://pgvector-db:5432/myai - SPRING_DATA_REDIS_HOST=redis-cache # 从 .env 文件中读取 API Key，避免代码明文泄露 - SPRING_AI_DASHSCOPE_API_KEY=${DASHSCOPE_API_KEY} depends_on: pgvector-db: condition: service_healthy networks: - myai-network # 2. 向量数据库 pgvector-db: image: pgvector/pgvector:pg16 container_name: pgvector-db ports: - "5432:5432" environment: POSTGRES_USER: postgres POSTGRES_PASSWORD: 123456 POSTGRES_DB: myai volumes: - pgdata:/var/lib/postgresql/data # 数据持久化 healthcheck: test: ["CMD-SHELL", "pg_isready -U postgres -d myai"] interval: 5s timeout: 5s retries: 5 networks: - myai-network # 3. Redis 缓存 redis-cache: image: redis:alpine container_name: redis-cache ports: - "6379:6379" volumes: - redisdata:/data networks: - myai-network volumes: pgdata: redisdata: networks: myai-network: driver: bridge

第三步：安全注入 API Key（.env文件）

千万不要把 API Key 写死在docker-compose.yml或application.yml里，否则代码传到 GitHub 上会立刻被盗刷。

在根目录新建一个名为.env的文件，写入真实 Key：

DASHSCOPE_API_KEY=sk-你的真实APIKey

⚠️ 务必注意：打开.gitignore文件，加上一行.env。

04 踩坑记录（实战避坑）

在这一步，很多 Java 开发者会踩两个极其经典的坑：

坑一：no main manifest attribute, in app.jar

现象：容器启动瞬间退出，日志报错找不到主清单属性。
原因：你的pom.xml中spring-boot-maven-plugin的<configuration>里，可能写了<skip>true</skip>。这会导致 Maven 只打了一个普通 JAR，而不是可执行的 Fat JAR。
解决：删掉<skip>true</skip>，或者确保包含<goal>repackage</goal>。

坑二：DashScope API key must be set

现象：应用启动报错，说环境里找不到 API Key。
原因：Spring Boot 的环境变量映射机制要求非常严格。在docker-compose.yml中注入的变量名，必须全大写，且用下划线。
解决：Spring Boot 会将SPRING_AI_DASHSCOPE_API_KEY自动映射为spring.ai.dashscope.api-key。千万不要写成别的奇奇怪怪的名字。

05 一键启动！

修改完代码和配置后，在 IDEA 的终端里执行：

docker-compose up -d --build

你会看到什么？

1. Docker 会按照Dockerfile的步骤，自动下载 Maven 环境，编译你的代码，打包镜像。

2. 自动去云端拉取 PostgreSQL 和 Redis 镜像。

3. 创建内部网络。

4. 依次启动三个容器。

等终端出现绿色的 Running后，打开 Docker Desktop，你会看到三个容器整整齐齐地跑在myai-network下。

此时你访问http://localhost:8080/api/thread/info，接口完美响应！

06 成果总结

到这一步，你已经彻底打通了 Java AI 应用交付的“最后一公里”：

现在，你的项目已经是一个开箱即用的开源级作品。任何人下载你的代码，只需docker-compose up -d，无需任何复杂配置，就能完美体验你的智能体。

07 下期预告

部署上线后，应用是跑起来了，但你怎么知道它跑得好不好？
如果用户的某次提问卡了 10 秒，或者调用的 Token 突然暴增，你在本地终端是看不到这些数据的。

下一篇：AI 应用的可观测性——链路追踪与监控告警。我们将引入 Micrometer 和 Prometheus，把你的 AI 应用彻底变成“透明”的。

📌 我是超超不吵吵，10年 Java 全栈，正在转型 AI 应用开发。
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