微服务:本地热部署

SpringCloud微服务之集成thymeleaf访问html页面/静态页面&热部署 以spring boot框架为基础的app项目配置thymeleaf后,则可以在app项目中编写静态文件然后使用controller访问静态页面。除了最基本的html+css+js的语法使用,thymeleaf模版还提供了很多强大的语法帮助我们更好地编写静态页面。 1、修改app项目的pom.xml,在dependencies里添加新的dependency <dependency>... 阅读详情

原文 微服务: 本地热部署,优快云同步发布。

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简介

在项目开发中,难免会经常修改代码来验证一些问题,如果每次修改都需要进行重新关闭、启动这样的操作会让人有点不爽,如果能实现代码的热部署就好了。

所谓热部署,就是在应用正在运行的时候升级软件,却不需要重新启动应用。通俗来讲,热部署就是在修改代码后,不需要重新启动服务器,就可以加载修改后的代码,看到修改后的效果。对于 IDEA 来说,热部署就是不需要反复的通过开始、停止来进行项目的启动,而是修改代码保存后自动加载修改后的代码。

Spring Boot 提供了热部署能力。可以使用 Spring Boot Loader 的方式,也可以使用 Spring Boot Devtools的方式来进行,二者实现方式是不同的,大致总结如下:

Spring Boot Loader:真正的热部署。

Spring Boot Devtools:重新部署来实现热部署。

这两种热部署也是本地热部署,真正的远程服务器热部署方案另有方案,这个不是今天分享的点后续牵涉到部署方案再说!今天只分享如何使用 devtools 实现 Spring Boot 项目的热部署。

spring-boot-devtools

在 IDEA 中使用 devtools 需要修改 IDEA 的设置和工程的 pom 文件,具体操作步骤如下。

1、修改pom.xml文件,增加devtools

在pom.xml文件中的dependency下增加devtools,如下:

<!--Devtools-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
    <optional>true</optional>
    <scope>true</scope>
</dependency>

在 build 标签下增加 configuration/fork 配置,如果没有该项配置,devtools 不会起作用,即应用不会重启。

<build>
    <plugins>
        <plugin>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
            <configuration>
                <fork>true</fork>
            </configuration>
        </plugin>
    </plugins>
</build>

2、修改IDEA编译选项

在IDEA中打开 File/Settings,如下图所示:

3、修改IDEA中的Registry

在IDEA中Help/Find Action…,打开下面的对话框,输入registry进行搜索,如下图:
1555860471904

双击Registry,出现下面弹框,如图操作,选中 Compiler autoMake allow when app running 即可。
1555860471904

也可以使用快捷键 ctrl + shift + alt + / 打开Registry,如图:
1555860471904

4、重新启动项目

重新运行项目进行验证。

@RequestMapping(value = "/user")
public String user() {
    return "Greate user!";
}

浏览器打开:http://localhost:8080/user 就可以看到效果。

修改原来的 user 方法和增加一个 user2 方法,再来验证。

@RequestMapping(value = "/user")
public String user() {
	return "Greate user, welcome!";
}

@RequestMapping(value = "/user2")
public String user2() {
	return "Greate user!";
}

分别在浏览器打开:http://localhost:8080/user 和 http://localhost:8080/user2
外链图片转存失败

现在不需要在 IDEA 中重新启动、关闭这种麻烦操作了。

如果你足够细心就会发现,使用 devtools 后,每次修改控制台自动的重新启动了 Spring Boot 项目,所以 devtools 是使用了重新部署的方式从而实现了热部署的功能。

注意几个问题

1、代码修改不会立即生效

随着工程越来越大,修改代码或者配置后需要稍等几秒钟(一般3s以内)就会自动重新启动工程,控制台就会看到日志的输出。

2、代码修改后控制台没有自动的重新启动工程

这个就需要按照这篇文章说的,重新检查一下如下设置:

  • pom 文件,检查一下是否把必要的配置被修改了。
  • IDE 的设置是否和本文一致。

改变,从你我相识开始~

SpringBoot构建微服务实战 之 热部署(-) 本小结主要学习下Spring boot实现热部署的两种方式,这两种方法分别是使用 Spring Loaded和使用spring-boot-devtools进行热部署。 什么时热部署 大家都知道在项目开发过程中,常常会改动页面数据或者修改数据结构,为了显示改动效果,往往需要重启应用查看改变效果,其实就是重新编译生成了新的 Class 文件,这个文件里记录着和代码等对应的各种信息,然后 Class... 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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veryitman
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