转载自
http://blog.csdn.net/forezp/article/details/69696915
本文出自方志朋的博客
一、spring cloud简介
spring cloud 为开发人员提供了快速构建分布式系统的一些工具,包括配置管理、服务发现、断路器、路由、微代理、事件总线、全局锁、决策竞选、分布式会话等等。它运行环境简单,可以在开发人员的电脑上跑。另外说明spring cloud是基于springboot的,所以需要开发中对springboot有一定的了解,如果不了解的话可以看这篇文章:2小时学会springboot。另外对于“微服务架构” 不了解的话,可以通过搜索引擎搜索“微服务架构”了解下。
二、创建服务注册中心
在这里,我们需要用的的组件上Spring Cloud Netflix的Eureka ,eureka是一个服务注册和发现模块。
2.1 首先创建一个maven主工程。
2.2 然后创建2个model工程:一个model工程作为服务注册中心,即Eureka Server,另一个作为Eureka Client。
下面以创建server为例子,详细说明创建过程:
右键工程->创建model-> 选择spring initialir 如下图:
下一步->选择cloud discovery->eureka server ,然后一直下一步就行了。
创建完后的工程的pom.xml文件如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> <modelVersion>4.0.0</modelVersion> <groupId>com.forezp</groupId> <artifactId>eurekaserver</artifactId> <version>0.0.1-SNAPSHOT</version> <packaging>jar</packaging> <name>eurekaserver</name> <description>Demo project for Spring Boot</description> <parent> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId> <version>1.5.2.RELEASE</version> <relativePath/> <!-- lookup parent from repository --> </parent> <properties> <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding> <project.reporting.outputEncoding>UTF-8</project.reporting.outputEncoding> <java.version>1.8</java.version> </properties> <dependencies> <!--eureka server --> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-eureka-server</artifactId> </dependency> <!-- spring boot test--> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId> <scope>test</scope> </dependency> </dependencies> <dependencyManagement> <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId> <version>Dalston.RC1</version> <type>pom</type> <scope>import</scope> </dependency> </dependencies> </dependencyManagement> <build> <plugins> <plugin> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId> </plugin> </plugins> </build> <repositories> <repository> <id>spring-milestones</id> <name>Spring Milestones</name> <url>https://repo.spring.io/milestone</url> <snapshots> <enabled>false</enabled> </snapshots> </repository> </repositories> </project>
2.3 启动一个服务注册中心,只需要一个注解@EnableEurekaServer,这个注解需要在springboot工程的启动application类上加:
@EnableEurekaServer @SpringBootApplication public class EurekaserverApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(EurekaserverApplication.class, args); } }
**2.4 **eureka是一个高可用的组件,它没有后端缓存,每一个实例注册之后需要向注册中心发送心跳(因此可以在内存中完成),在默认情况下erureka server也是一个eureka client ,必须要指定一个 server。eureka server的配置文件appication.yml:
server: port: 8761 eureka: instance: hostname: localhost client: registerWithEureka: false fetchRegistry: false serviceUrl: defaultZone: http://${eureka.instance.hostname}:${server.port}/eureka/
通过eureka.client.registerWithEureka:false和fetchRegistry:false来表明自己是一个eureka server.
2.5 eureka server 是有界面的,启动工程,打开浏览器访问:
http://localhost:8761 ,界面如下:
No application available 没有服务被发现 ……^_^
因为没有注册服务当然不可能有服务被发现了。
三、创建一个服务提供者 (eureka client)
当client向server注册时,它会提供一些元数据,例如主机和端口,URL,主页等。Eureka server 从每个client实例接收心跳消息。 如果心跳超时,则通常将该实例从注册server中删除。
创建过程同server类似,创建完pom.xml如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> <modelVersion>4.0.0</modelVersion> <groupId>com.forezp</groupId> <artifactId>service-hi</artifactId> <version>0.0.1-SNAPSHOT</version> <packaging>jar</packaging> <name>service-hi</name> <description>Demo project for Spring Boot</description> <parent> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId> <version>1.5.2.RELEASE</version> <relativePath/> <!-- lookup parent from repository --> </parent> <properties> <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding> <project.reporting.outputEncoding>UTF-8</project.reporting.outputEncoding> <java.version>1.8</java.version> </properties> <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-eureka</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId> <scope>test</scope> </dependency> </dependencies> <dependencyManagement> <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId> <version>Dalston.RC1</version> <type>pom</type> <scope>import</scope> </dependency> </dependencies> </dependencyManagement> <build> <plugins> <plugin> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId> </plugin> </plugins> </build> <repositories> <repository> <id>spring-milestones</id> <name>Spring Milestones</name> <url>https://repo.spring.io/milestone</url> <snapshots> <enabled>false</enabled> </snapshots> </repository> </repositories> </project>
通过注解@EnableEurekaClient 表明自己是一个eurekaclient.
@SpringBootApplication @EnableEurekaClient @RestController public class ServiceHiApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(ServiceHiApplication.class, args); } @Value("${server.port}") String port; @RequestMapping("/hi") public String home(@RequestParam String name) { return "hi "+name+",i am from port:" +port; } }
仅仅@EnableEurekaClient是不够的,还需要在配置文件中注明自己的服务注册中心的地址,application.yml配置文件如下:
eureka: client: serviceUrl: defaultZone: http://localhost:8761/eureka/ server: port: 8762 spring: application: name: service-hi
需要指明spring.application.name,这个很重要,这在以后的服务与服务之间相互调用一般都是根据这个name 。
启动工程,打开http://localhost:8761 ,即eureka server 的网址:
你会发现一个服务已经注册在服务中了,服务名为SERVICE-HI ,端口为7862
这时打开 http://localhost:8762/hi?name=forezp ,你会在浏览器上看到 :
hi forezp,i am from port:8762
源码下载:https://github.com/forezp/SpringCloudLearning/tree/master/chapter1
四、参考资料
springcloud eureka server 官方文档
springcloud eureka client 官方文档
相关推荐
史上最简单的 SpringCloud 教程 | 第一篇: 服务的注册与发现(Eureka)(Finchley版本) 史上最简单的SpringCloud教程 | 第二篇: 服务消费者(rest+ribbon)(Finchley版本) 史上最简单的SpringCloud教程 | 第三篇: ...
Eureka是一个基于REST的服务,用于服务注册和服务发现。当服务启动时,它们会在Eureka服务器上注册自己,而服务消费者则从Eureka获取可用的服务实例列表。 接下来,我们将使用Ribbon作为客户端负载均衡器。Ribbon是...
# 【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar中文文档.zip】 中包含: 中文文档:【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】 jar包下载地址:【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 Maven依赖:【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar Maven依赖信息(可用于项目pom.xml).txt】 Gradle依赖:【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar Gradle依赖信息(可用于项目build.gradle).txt】 源代码下载地址:【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7-sources.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 # 本文件关键字: spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar中文文档.zip,java,spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar,org.springframework.ai,spring-ai-bedrock-converse,1.0.0-M7,org.springframework.ai.bedrock.converse,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,springframework,spring,ai,bedrock,converse,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法: 解压 【spring-ai-bedrock-converse-1
房地产 -可视化管理课件.ppt
# 【tokenizers-***.jar***文档.zip】 中包含: ***文档:【tokenizers-***-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】 jar包下载地址:【tokenizers-***.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 Maven依赖:【tokenizers-***.jar Maven依赖信息(可用于项目pom.xml).txt】 Gradle依赖:【tokenizers-***.jar Gradle依赖信息(可用于项目build.gradle).txt】 源代码下载地址:【tokenizers-***-sources.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 # 本文件关键字: tokenizers-***.jar***文档.zip,java,tokenizers-***.jar,ai.djl.huggingface,tokenizers,***,ai.djl.engine.rust,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,djl,huggingface,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法: 解压 【tokenizers-***.jar***文档.zip】,再解压其中的 【tokenizers-***-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】,双击 【index.html】 文件,即可用浏览器打开、进行查看。 # 特殊说明: ·本文档为人性化翻译,精心制作,请放心使用。 ·只翻译了该翻译的内容,如:注释、说明、描述、用法讲解 等; ·不该翻译的内容保持原样,如:类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 # 温馨提示: (1)为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开,推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”(放心,自带文件夹,文件不会散落一地); (2)有时,一套Java组件会有多个jar,所以在下载前,请仔细阅读本篇描述,以确保这就是你需要的文件; # Maven依赖: ``` <dependency> <groupId>ai.djl.huggingface</groupId> <artifactId>tokenizers</artifactId> <version>***</version> </dependency> ``` # Gradle依赖: ``` Gradle: implementation group: 'ai.djl.huggingface', name: 'tokenizers', version: '***' Gradle (Short): implementation 'ai.djl.huggingface:tokenizers:***' Gradle (Kotlin): implementation("ai.djl.huggingface:tokenizers:***") ``` # 含有的 Java package(包): ``` ai.djl.engine.rust ai.djl.engine.rust.zoo ai.djl.huggingface.tokenizers ai.djl.huggingface.tokenizers.jni ai.djl.huggingface.translator ai.djl.huggingface.zoo ``` # 含有的 Java class(类): ``` ai.djl.engine.rust.RsEngine ai.djl.engine.rust.RsEngineProvider ai.djl.engine.rust.RsModel ai.djl.engine.rust.RsNDArray ai.djl.engine.rust.RsNDArrayEx ai.djl.engine.rust.RsNDArrayIndexer ai.djl.engine.rust.RsNDManager ai.djl.engine.rust.RsSymbolBlock ai.djl.engine.rust.RustLibrary ai.djl.engine.rust.zoo.RsModelZoo ai.djl.engine.rust.zoo.RsZooProvider ai.djl.huggingface.tokenizers.Encoding ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer.Builder ai.djl.hu
内容概要:本文详细介绍了如何使用MATLAB构建和应用BP神经网络预测模型。首先,通过读取Excel数据并进行预处理,如归一化处理,确保数据的一致性和有效性。接着,配置网络结构,选择合适的训练算法(如SCG),设置训练参数(如最大迭代次数、目标误差等)。然后,进行模型训练,并通过可视化窗口实时监控训练过程。训练完成后,利用测试集评估模型性能,计算均方误差(MSE)和相关系数(R²),并通过图表展示预测效果。最后,将训练好的模型保存以便后续调用,并提供了一个简单的预测函数,确保新数据能够正确地进行归一化和预测。 适合人群:具有一定MATLAB基础,从事数据分析、机器学习领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标:适用于需要对多维数据进行预测的任务,如电力负荷预测、金融数据分析等。主要目标是帮助用户快速搭建一个可用的BP神经网络预测系统,提高预测准确性。 其他说明:文中提供了完整的代码框架和详细的注释,便于理解和修改。同时,强调了数据预处理的重要性以及一些常见的注意事项,如数据量的要求、归一化的必要性等。
# 【tokenizers-***.jar***文档.zip】 中包含: ***文档:【tokenizers-***-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】 jar包下载地址:【tokenizers-***.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 Maven依赖:【tokenizers-***.jar Maven依赖信息(可用于项目pom.xml).txt】 Gradle依赖:【tokenizers-***.jar Gradle依赖信息(可用于项目build.gradle).txt】 源代码下载地址:【tokenizers-***-sources.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 # 本文件关键字: tokenizers-***.jar***文档.zip,java,tokenizers-***.jar,ai.djl.huggingface,tokenizers,***,ai.djl.engine.rust,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,djl,huggingface,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法: 解压 【tokenizers-***.jar***文档.zip】,再解压其中的 【tokenizers-***-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】,双击 【index.html】 文件,即可用浏览器打开、进行查看。 # 特殊说明: ·本文档为人性化翻译,精心制作,请放心使用。 ·只翻译了该翻译的内容,如:注释、说明、描述、用法讲解 等; ·不该翻译的内容保持原样,如:类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 # 温馨提示: (1)为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开,推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”(放心,自带文件夹,文件不会散落一地); (2)有时,一套Java组件会有多个jar,所以在下载前,请仔细阅读本篇描述,以确保这就是你需要的文件; # Maven依赖: ``` <dependency> <groupId>ai.djl.huggingface</groupId> <artifactId>tokenizers</artifactId> <version>***</version> </dependency> ``` # Gradle依赖: ``` Gradle: implementation group: 'ai.djl.huggingface', name: 'tokenizers', version: '***' Gradle (Short): implementation 'ai.djl.huggingface:tokenizers:***' Gradle (Kotlin): implementation("ai.djl.huggingface:tokenizers:***") ``` # 含有的 Java package(包): ``` ai.djl.engine.rust ai.djl.engine.rust.zoo ai.djl.huggingface.tokenizers ai.djl.huggingface.tokenizers.jni ai.djl.huggingface.translator ai.djl.huggingface.zoo ``` # 含有的 Java class(类): ``` ai.djl.engine.rust.RsEngine ai.djl.engine.rust.RsEngineProvider ai.djl.engine.rust.RsModel ai.djl.engine.rust.RsNDArray ai.djl.engine.rust.RsNDArrayEx ai.djl.engine.rust.RsNDArrayIndexer ai.djl.engine.rust.RsNDManager ai.djl.engine.rust.RsSymbolBlock ai.djl.engine.rust.RustLibrary ai.djl.engine.rust.zoo.RsModelZoo ai.djl.engine.rust.zoo.RsZooProvider ai.djl.huggingface.tokenizers.Encoding ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer.Builder ai.djl.hu
内容概要:本文探讨了电动汽车(EV)对IEEE 33节点电网的影响,特别是汽车负荷预测与节点潮流网损、压损计算。通过蒙特卡洛算法模拟电动汽车负荷的时空特性,研究了四种不同场景下电动汽车接入电网的影响。具体包括:负荷接入前后的网损与电压计算、不同节点接入时的变化、不同时段充电的影响以及不同负荷大小对电网的影响。通过这些分析,揭示了电动汽车充电行为对电网的具体影响机制,为未来的电网规划和优化提供了重要参考。 适合人群:从事电力系统研究的专业人士、电网规划工程师、电动汽车行业从业者、能源政策制定者。 使用场景及目标:①评估电动汽车大规模接入对现有电网基础设施的压力;②优化电动汽车充电设施的布局和运营策略;③为相关政策和技术标准的制定提供科学依据。 其他说明:文中提供的Python代码片段用于辅助理解和验证理论分析,实际应用中需要更复杂的模型和详细的电网参数。
房地产 -【万科经典-第五园】第五园产品推介会.ppt
稳压器件.SchLib
1
模拟符号.SCHLIB
内容概要:本文详细介绍了如何在Simulink中构建并仿真三相电压型逆变器的SPWM调制和电压单闭环控制系统。首先,搭建了由六个IGBT组成的三相全桥逆变电路,并设置了LC滤波器和1000V直流电源。接着,利用PWM Generator模块生成SPWM波形,设置载波频率为2kHz,调制波为50Hz工频正弦波。为了实现精确的电压控制,采用了abc/dq变换将三相电压信号转换到旋转坐标系,并通过锁相环(PLL)进行同步角度跟踪。电压闭环控制使用了带有抗饱和处理的PI调节器,确保输出电压稳定。此外,文中还讨论了标幺值处理方法及其优势,以及如何通过FFT分析验证输出波形的质量。 适用人群:电力电子工程师、自动化控制专业学生、从事逆变器研究的技术人员。 使用场景及目标:适用于希望深入了解三相电压型逆变器控制原理和技术实现的研究人员和工程师。主要目标是掌握SPWM调制技术和电压单闭环控制的设计与调试方法,提高系统的稳定性和效率。 其他说明:文中提供了详细的建模步骤和参数设置指南,帮助读者快速上手并在实践中不断优化模型性能。同时,强调了一些常见的调试技巧和注意事项,如载波频率的选择、积分器防饱和处理等。
【蓝桥杯EDA】客观题解析
房地产 -物业 苏州设备房管理标准.ppt
3
房地产 -2024H1房地产市场总结与展望(新房篇).docx
内容概要:本文详细介绍了利用LabVIEW与PLC进行自动化数据交互的技术方案,涵盖参数管理、TCP通信、串口扫描、数据转移等方面。首先,通过配置文件(INI)实现参数的自动加载与保存,确保参数修改不影响程序运行。其次,在TCP通信方面采用异步模式和心跳包设计,增强通信稳定性,并加入CRC16校验避免数据丢失。对于串口扫描,则通过VISA配置实现状态触发,确保进出站检测的准确性。最后,针对不同类型的数据转移提出具体方法,如TDMS文件存储策略,确保高效可靠的数据处理。 适合人群:从事工业自动化领域的工程师和技术人员,尤其是熟悉LabVIEW和PLC编程的从业者。 使用场景及目标:适用于需要将LabVIEW作为上位机与PLC进行数据交互的工业生产线环境,旨在提高系统的自动化程度、稳定性和易维护性。 其他说明:文中提供了多个实用代码片段和注意事项,帮助读者更好地理解和应用相关技术。
d65689da7ed20e21882a634f8f5ce6c9_faad2735d293907fb32f7c5837f7302a