Kubernetes für Java Entwickler - Beratung, Coaching und Schulung

Kubernetes für Java Entwickler: JVM, Probes, Istio und EKS in der Praxis

Dauer: ab 1 Tag | Preis: ab 900 EUR (Netto) | Termin: Ganztägig + halbtägig

Sie betreiben Spring-Boot- und Quarkus-Dienste auf Kubernetes mit passenden Speicher- und CPU-Grenzen für die JVM, verlässlichen Probes, Istio-Routing und einer Pipeline bis Amazon EKS.

Was eine Java-Anwendung auf Kubernetes anders braucht als ein Go- oder Node.js-Dienst

Kubernetes nimmt Java-Teams Selbstheilung, Skalierung und schrittweise Rollouts ab – vorausgesetzt, Cluster und JVM verstehen sich. Eine JVM startet langsamer, braucht Speicher jenseits des Heaps und reagiert empfindlich auf CPU-Drosselung. Werden Requests, Limits und Probes wie für einen kleinen Go-Dienst gesetzt, endet das in OOMKilled-Schleifen, Neustarts während des Hochfahrens oder Pods, die beim Rollout noch Anfragen verlieren. Dieses Seminar setzt genau an dieser Kubernetes-Schicht für Java an.

Ausgangspunkt ist eine Spring-Boot-Anwendung, die wir mit Maven bauen und mit Jib als Image in die Registry bringen; wie Images für Java im Detail entstehen, behandelt das Seminar „Docker für Java Entwickler“. Danach geht es um Deployments, Konfiguration und Helm-Charts, um Heap-Größen aus dem Memory-Limit, um Actuator- und SmallRye-Health-Endpunkte als Liveness-, Readiness- und Startup-Probes und um Graceful Shutdown. Lokal arbeiten Sie mit minikube oder kind, anschließend migrieren Sie die Anwendung auf Amazon EKS, verteilen Verkehr mit Istio und bauen Pipelines mit Skaffold und AWS CodePipeline.

Mit Claude Code im Terminal lassen sich Manifeste, Helm-Values und Istio-Regeln für Java-Dienste schnell erzeugen – die Prüfung muss aber am Cluster stattfinden. Der Agent bekommt einen Kontext mit Leserechten, wertet Events, GC-Logs und kubectl top aus und schlägt Limits vor, die wir mit einem Lasttest im Testcluster bestätigen. Helm-Änderungen laufen über helm template und Schema-Prüfung, Routing-Regeln über istioctl analyze.

Grundbegriffe wie Pods, Services und Namespaces wiederholen wir nur so weit, wie die Java-Themen sie brauchen; für einen ausführlichen Einstieg eignen sich „Kubernetes Grundlagen“ oder „Kubernetes für Einsteiger“.

Wenn ein Java-Dienst im Cluster immer wieder neu startet, liegt der Fehler fast nie im Scheduler oder im Netzwerk. Ein Memory-Limit von 512 MB bei -Xmx512m, eine Liveness-Probe, die schon nach zehn Sekunden zuschlägt, während Spring noch den Kontext aufbaut, oder ein Readiness-Check, der an der Datenbank hängt und bei einer kurzen Störung alle Pods gleichzeitig aus dem Service nimmt. Wer JVM und Kubernetes zusammen denkt, braucht selten ein größeres Cluster – meist reichen die richtigen drei Zahlen im Manifest.
Themen und Inhalte für Ihre Beratung, Coaching, Workshop, Training, Schulung und Weiterbildung:

Kubernetes für Java Entwickler: JVM, Probes, Istio und EKS in der Praxis

Kubernetes für Java-Teams einordnen
  • Warum Kubernetes für Java-Dienste: Selbstheilung, Skalierung und schrittweise Rollouts
  • Java-Wissen übertragen: Profile, externe Konfiguration und Health-Endpunkte als Kubernetes-Ressourcen
  • Workflow für Java-Entwickler:innen: Maven-Build, Image, Manifest, Cluster, Beobachtung
  • Beispielanwendung mit Spring Boot und Java 21 oder 25 mit Maven bauen und testen
Vom Java-Build zum Image (Überblick)
  • Docker-Arbeitsablauf im Schnelldurchlauf: Image, Container und Registry
  • Dockerfile mit Multi-Stage-Build und Layered JAR – Details im Seminar „Docker für Java Entwickler“
  • Jib oder Buildpacks: Image direkt aus Maven in die Registry des Clusters bringen
  • Minimales Laufzeit-Image mit jlink oder Distroless und seine Folgen für die Fehlersuche im Pod
  • Lokale Images in den Cluster laden mit kind load docker-image oder minikube image load
Kubernetes-Konzepte für Java-Dienste
  • Deklarativer Sollzustand und Controller: was mit einem Deployment im Cluster passiert
  • Ressourcen für einen Java-Dienst: Deployment, Service, ConfigMap, Secret und Ingress
  • Cluster-Konzepte kompakt: Control Plane, Nodes und Namespaces
  • Erste Schritte: kubectl, kubeconfig und Kontexte für Test- und Cloud-Cluster
  • Lokaler Cluster mit minikube oder kind für den Entwicklungsalltag
JVM-Ressourcen im Pod
  • Requests und Limits für Java-Pods, Heap per MaxRAMPercentage aus dem Memory-Limit ableiten
  • OOMKilled oder OutOfMemoryError: Metaspace, Thread-Stacks und Direct Memory einrechnen
  • CPU-Limits und CFS-Drosselung: Folgen für Garbage Collector, JIT und Startzeit
  • ActiveProcessorCount und Thread-Pools passend zu CPU-Requests einstellen
  • Mehr CPU nur für den Start: In-Place-Anpassung von Pod-Ressourcen
  • Horizontal Pod Autoscaler für JVM-Dienste: CPU oder Micrometer-Metriken, Aufwärmphase beachten
Probes und Lebenszyklus für Spring Boot und Quarkus
  • Spring Boot Actuator: Gruppen /actuator/health/liveness und /readiness als Probes
  • Quarkus mit SmallRye Health: /q/health/live, /q/health/ready und /q/health/started
  • Startup-Probe für langsam startende JVMs statt hoher initialDelaySeconds
  • Readiness nicht an Datenbank oder Nachbardienste koppeln: Kaskadenausfälle vermeiden
  • Graceful Shutdown (Standard seit Spring Boot 3.4) mit preStop und terminationGracePeriodSeconds abstimmen
Java-Dienste bereitstellen und debuggen
  • Bereitstellen mit einzelnen Manifesten je Ressource
  • Ein gemeinsames Manifest mit mehreren Dokumenten und kubectl apply -f
  • Manifeste erzeugen lassen: Quarkus-Kubernetes-Erweiterung und ihre Grenzen
  • Spring-Konfiguration aus ConfigMaps und Secrets: Umgebungsvariablen oder eingebundene application.yaml
  • Helm-Charts: Aufbau, values.yaml und Templates für einen Java-Dienst
  • Mit Helm installieren, upgraden und zurückrollen; Werte je Umgebung
  • Remote-Debugging mit IntelliJ über kubectl port-forward und JDWP
  • kubectl debug mit JDK-Image: jcmd, Thread-Dump und JFR im laufenden Pod
Beobachtbarkeit von Java-Diensten im Cluster
  • Micrometer-Metriken per Prometheus-Endpunkt einsammeln, JVM-Dashboards in Grafana
  • OpenTelemetry-Java-Agent für Traces ohne Codeänderung, Weitergabe von Trace-IDs durch Istio
  • Strukturierte JSON-Logs auf stdout statt Logdateien im Container
Java-Anwendungen auf Amazon EKS
  • Amazon EKS: verwaltete Control Plane, Managed Node Groups, Karpenter und EKS Auto Mode
  • EKS-Cluster mit eksctl oder Terraform anlegen, Images in Amazon ECR
  • Zugriff aus dem AWS SDK for Java über EKS Pod Identity statt statischer Schlüssel
  • Anwendung migrieren: Datenbank als Amazon RDS, Ingress über den AWS Load Balancer Controller
  • Graviton-Knoten mit Multi-Arch-Images: Kosten und JVM-Verhalten auf ARM
Service Mesh mit Istio
  • Service Mesh: mTLS, Routing und Telemetrie – und wann Resilience4j in der Anwendung genügt
  • Istio auf Amazon EKS installieren mit istioctl oder Helm; Sidecar- oder Ambient-Modus
  • Zwei Versionen der Anwendung als getrennte Deployments bereitstellen
  • Istio-Ressourcen: VirtualService, DestinationRule und Gateway
  • Traffic-Verschiebung für Canary-Releases, z. B. 90/10 und schrittweise weiter
  • Retries im Mesh und in Resilience4j abstimmen, damit sie sich nicht vervielfachen
  • Das Mesh mit Kiali visualisieren und Fehlerquoten je Version vergleichen
Bereitstellungs-Pipelines
  • Skaffold für den lokalen Zyklus: skaffold dev mit Jib-Builder und Helm
  • AWS CodePipeline mit CodeBuild: testen, Image nach ECR, Ausrollen auf EKS
  • Alternative mit GitHub Actions und OIDC-Anmeldung bei AWS ohne gespeicherte Schlüssel
  • GitOps mit Argo CD als Ausblick – Vertiefung im Seminar „DevOps mit GitOps“
Java auf Kubernetes mit Coding-Agenten
  • Agent mit Leserechten im Namespace wertet OOMKilled-Events, GC-Logs und kubectl top aus
  • Vorgeschlagene Requests, Limits und JVM-Flags erst nach Gatling-Lasttest im Testcluster übernehmen
  • Helm-Änderungen des Agenten mit helm template, kubeconform und helm diff prüfen
  • Istio-Regeln aus Agentenvorschlägen mit istioctl analyze und einem Canary mit 5 % Verkehr testen
  • Probe-Konfiguration gegen echte Startzeiten aus den Pod-Events abgleichen lassen
Praxisprojekt: Bestell- und Lagerdienst auf EKS
  • Zwei Spring-Boot-Dienste mit Jib-Images in ECR und je einem Helm-Chart
  • Limits und Probes so einstellen, dass ein Rolling Update unter Last ohne Fehler durchläuft
  • Neue Version des Lagerdienstes per Istio-Canary ausrollen und in Kiali beobachten
  • Skaffold lokal, CodePipeline bis EKS: vom Commit zum laufenden Pod
Lernziele
  • Sie leiten Requests, Limits und Heap-Größe einer JVM aus Messwerten ab und erkennen die Ursache von OOMKilled
  • Sie konfigurieren Liveness-, Readiness- und Startup-Probes für Spring Boot und Quarkus und fahren Dienste sauber herunter
  • Sie verpacken einen Java-Dienst als Helm-Chart und debuggen ihn im Cluster mit IntelliJ und jcmd
  • Sie bringen eine Anwendung auf Amazon EKS und steuern Canary-Releases mit Istio
  • Sie bauen eine Pipeline vom Maven-Build bis zum Deployment auf EKS
Zielgruppe
  • Java-Entwickler:innen, deren Spring-Boot- oder Quarkus-Dienste auf Kubernetes laufen sollen
  • Java-Teams, die Verantwortung für Betrieb und Bereitstellung ihrer Dienste übernehmen
  • Architekt:innen, die Java-Plattformen auf AWS planen

*) Die Inhalte werden individuell abgestimmt und mit Praxisbeispielen abgerundet.

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