PlantUML Server 技术文档
2024-12-24 16:24:52作者:鲍丁臣Ursa
1. 安装指南
系统要求
- Java运行环境(JRE)/Java开发工具包(JDK)11或更高版本
- Apache Maven 3.0.2或更高版本
推荐配置
- Jetty服务器 11或更高版本
- Tomcat服务器 10或更高版本
2. 项目的使用说明
PlantUML Server是一个Web应用程序,能够实时生成UML图。
如何运行服务器
在命令行中执行以下命令以启动服务器:
mvn jetty:run
服务器将监听http://localhost:8080/plantuml。可以通过指定jetty.http.port参数来改变监听的端口:
mvn jetty:run -Djetty.http.port=9999
3. 项目API使用文档
PlantUML Server的配置和使用可以通过环境变量进行。以下是一些可用的环境变量:
BASE_URL:设置PlantUML的基础URL路径,默认值为ROOT。PLANTUML_SECURITY_PROFILE:设置PlantUML的安全配置文件。如果需要访问除80(http)和443(https)之外的端口或访问本地文件,请考虑使用允许列表功能。默认值为INTERNET。PLANTUML_PROPERTY_FILE:设置PlantUML系统属性文件路径,默认值为null。PLANTUML_CONFIG_FILE:设置PlantUML配置文件的本地路径,默认值为null。PLANTUML_LIMIT_SIZE:限制图片的宽度和高度,默认值为4096。PLANTUML_STATS:设置为on以启用统计报告,默认值为off。HTTP_AUTHORIZATION:当调用proxy端点时,用于设置HTTP授权头。HTTP_PROXY_READ_TIMEOUT:当调用proxy端点时,设置连接的读取超时时间,默认值为10000(10秒)。
如何设置环境变量
如果直接运行jar包,可以如下设置环境变量:
java -jar target/dependency/jetty-runner.jar --config src/main/config/jetty.xml --port 9999 --path /plantuml target/plantuml.war
或者通过Maven命令行参数设置:
mvn jetty:run -D THE_ENV_VARIABLE=THE_ENV_VALUE -Djetty.http.port=9999
使用Docker运行时,可以使用-e标志设置环境变量:
docker run -d -p 9999:8080 -e THE_ENV_VARIABLE=THE_ENV_VALUE plantuml/plantuml-server:jetty
4. 项目安装方式
使用Docker安装
可以通过以下命令使用Docker安装并运行PlantUML Server:
docker run -d -p 8080:8080 plantuml/plantuml-server:jetty
要使用只读文件系统模式运行Jetty容器,可以使用以下命令:
docker run -d -p 8080:8080 --read-only -v /tmp/jetty plantuml/plantuml-server:jetty
若要更改基础URL,可以修改docker-compose.yml文件:
environment:
- BASE_URL=plantuml
然后执行docker-compose up。
构建War包
要构建War包,请在项目根目录下执行以下命令:
mvn package
War包将在target/目录下生成。如果需要包含apache-jsp构件,请使用以下命令:
mvn package -Dapache-jsp.scope=compile
如果希望以Java 8为目标版本构建War包,请删除src/test目录,并使用pom.jdk8.xml:
rm -rf src/test
mvn package -f pom.jdk8.xml [-Dapache-jsp.scope=compile]
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
569
3.84 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
379
453
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
893
676
暂无简介
Dart
802
199
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
350
203
昇腾LLM分布式训练框架
Python
118
147
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
68
20
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.37 K
781