如何把Java程序部署到服务器上实现公网访问？

将Java程序从本地开发环境迁移到云服务器上运行，是将其交付给用户的关键一步，这个过程涉及环境配置、文件传输和程序启动等多个环节，下面将详细介绍java程序怎么在服务器上运行的完整流程,帮助开发者顺利完成部署。

准备工作

在开始之前,请确保您已具备以下条件：

1. 一台云服务器：您可以从阿里云、腾讯云、AWS等主流云服务商处购买，操作系统推荐选择Linux发行版,如Ubuntu或CentOS。
2. 一个可执行的Java程序：通常是一个打包好的.jar文件。
3. SSH客户端：用于远程连接和管理您的云服务器，如PuTTY（Windows）或系统自带的终端（macOS/Linux）。

核心部署步骤

连接到云服务器

通过SSH连接到您的云服务器，打开终端或SSH客户端，输入以下命令（请将your_server_ip替换为您的服务器公网IP地址）：

ssh root@your_server_ip

首次连接时会提示接受服务器的指纹，输入yes并按回车,然后输入您设置的服务器密码即可登录。

安装Java运行环境（JRE）

云服务器默认可能没有安装Java，要运行Java程序，必须安装Java运行环境（JRE），推荐安装OpenJDK,这是一个开源且广泛使用的Java实现。

对于基于Debian/Ubuntu的系统：

sudo apt update
sudo apt install openjdk-11-jre -y

对于基于CentOS/RHEL的系统：

sudo yum install java-11-openjdk -y

安装完成后，可以通过 java -version 命令验证是否安装成功。

上传Java程序到服务器

将本地打包好的.jar文件上传到服务器的指定目录,常用的方法有两种：

1. 使用scp命令：在本地终端中执行以下命令，将文件上传到服务器的/home/目录下。

   scp /path/to/your/program.jar root@your_server_ip:/home/

2. 使用FTP工具：如FileZilla、WinSCP等，通过SFTP协议连接服务器，然后像操作本地文件一样，直接将.jar文件拖拽到服务器目录中。

运行Java程序

上传完成后，在SSH终端中进入.jar文件所在的目录,使用以下命令启动程序：

java -jar program.jar

程序会在前台运行，如果您关闭SSH窗口，程序也会随之停止,这对于生产环境是不可接受的。

进阶：让程序在后台持续运行

要确保java程序怎么在云服务器上运行后能持续提供服务，即使您断开SSH连接,我们需要使用后台运行工具。

使用 nohup 和 &
这是最简单快捷的方法。nohup命令可以让程序忽略挂起信号，&符号则让程序在后台执行。

nohup java -jar program.jar &

执行后，程序会在后台运行，并将日志输出到当前目录下的nohup.out文件中。

使用 systemd 创建系统服务（推荐）
这是一种更专业、更稳定的方式，可以实现开机自启、自动重启等功能。

1. 创建一个服务文件：

   sudo nano /etc/systemd/system/myapp.service

2. 在文件中填入以下内容,并根据实际情况修改路径和用户：

3. 启用并启动服务：

   sudo systemctl daemon-reload
   sudo systemctl enable myapp.service  # 设置开机自启
   sudo systemctl start myapp.service   # 启动服务

您的Java程序将作为一个系统服务可靠地运行在云服务器上，通过systemctl status myapp.service可以查看其运行状态。

相关问答FAQs

为什么我直接用 java -jar 命令运行，关闭SSH窗口后程序就停止了？
答：当您通过SSH直接执行命令时，该命令会与当前的SSH会话绑定，SSH会话结束时，系统会向该会话下的所有进程发送一个“挂断信号”（SIGHUP），默认情况下这会导致进程终止。nohup命令的作用就是让程序忽略这个信号，而&符号则将程序放入后台执行，从而脱离当前会话,实现持续运行。

云服务器应该选择哪种配置来运行Java程序？
答：选择配置主要取决于您的Java程序的性质和预期负载。核心关注三个指标：CPU、内存（RAM）和磁盘，Java程序是内存消耗大户，JVM（Java虚拟机）本身就需要占用一定内存，因此内存是首要考虑因素，如果您的程序涉及大量计算（如数据分析、图像处理），则需要更强的CPU，如果程序需要存储大量文件或数据，则需要更大的磁盘空间，建议从小规格开始,根据实际监控的CPU和内存使用情况再进行弹性升级。