Dubbo框架的Hello World

【Dubbo】Spring Boot整合Dubbo Spring Boot整合Dubbo 1.环境依赖 Dubbo是一种嵌入式的去中心化的架构,其引入的依赖: <dependency> <groupId>org.apache.dubbo</groupId> <artifactId>dubbo-spring-boot-starter</artifactId> <version>2.7.8</version 阅读详情

        最近写基于 Dubbo 的 Demo,本来挺简单的一个 Demo 但是整了两个小时,而最后解决的方法是因为包名的问题。可能很多所谓的经验不过就是一个踩坑的经验。

Dubbo 介绍

       Dubbo 的作用引用 GitHub 的介绍是:Apache Dubbo |ˈdʌbəʊ| 是一款高性能、轻量级的开源 Java RPC 框架,它提供了三大核心能力:面向接口的远程方法调用,智能容错和负载均衡,以及服务自动注册和发现。

       Dubbo 是阿里巴巴开发的框架,后来贡献给了 Apache 基金会。其 GitHub 地址如下:

https://github.com/apache/dubbo-spring-boot-project/blob/master/README_CN.md

       Dubbo 的出现背景可以参考 Dubbo 的官网:

http://dubbo.apache.org/zh-cn/docs/user/preface/background.html

       Dubbo 的官网也提供了一个 Demo 来进行快速入门,但是该 Demo 是以配置的方式来进行开发的,而不是使用注解进行开发的。官网的 Demo 地址如下:

http://dubbo.apache.org/zh-cn/docs/user/quick-start.html

Dubbo 的 HelloWorld

       Dubbo 的服务注册中心需要 Zookeeper 来支持,这里就不对 Zookeeper 进行介绍了。

       我们来创建两个 Spring Boot 项目,一个是 provider,另外一个是 consumer。

       provider 用来提供一个服务,并注册到 Zookeeper 中,consumer 到 Zookeeper 中找到 provider 提供的服务,并进行远程调用。

       两个项目中关于 Dubbo 的依赖是相同,具体依赖如下:

<dependency>
    <groupId>org.apache.dubbo</groupId>
    <artifactId>dubbo-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>${dubbo.version}</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.apache.dubbo</groupId>
    <artifactId>dubbo</artifactId>
    <version>${dubbo.version}</version>
</dependency>

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.curator/curator-framework -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.curator</groupId>
    <artifactId>curator-framework</artifactId>
    <version>4.2.0</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.apache.curator</groupId>
    <artifactId>curator-recipes</artifactId>
    <version>4.2.0</version>
    <exclusions>
        <exclusion>
            <groupId>org.apache.zookeeper</groupId>
            <artifactId>zookeeper</artifactId>
        </exclusion>
    </exclusions>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.apache.zookeeper</groupId>
    <artifactId>zookeeper</artifactId>
    <version>3.4.14</version>
</dependency>

        这里使用的 Dubbo 的版本是 2.7.7,这个版本算是新的版本了。

provider 的代码

        创建 provider 的配置文件 application.yml,配置如下:

spring:
  application:
    name: provider

server:
  port: 8081

dubbo:
  registry:
    address: zookeeper://192.168.0.107:2181
  application:
    name: provider
  scan:
    base-packages: com.manong.dubbo.service.impl

        接着我们定义一个类文件 DemoServiceImpl.java,在该类文件中实现一个 say 方法,将该类和 say 方法抽象为一个接口 IDemoService.java,这个接口文件要提供给 consumer 进行使用。DemoServiceImpl.java 文件的代码如下:

@DubboService(version = "1.0.0", timeout = 10000, interfaceClass = IDemoService.class)
@Component
public class DemoServiceImpl implements IDemoService {

    @Override
    public String say(String name) {
        System.out.println("hi " + name + "!");

        return "hi " + name + "!";
    }
}

        可以看到,在类定义上增加了一个 @DubboService 的注解,该注解将会将该类作为服务被外部进行调用。

consumer 的代码

        consumer 的 Spring Boot 项目在创建时引入 Spring Web 的依赖,该项目作为一个 Web 项目来进行测试。它同样需要引入 Dubbo 和 Zookeeper 的依赖,依赖的配置和前面的相同。

        创建 consumer 的配置文件 application.yml,配置如下:

spring:
  application:
    name: comsumer

server:
  port: 8082

dubbo:
  application:
    name: comsumer
  registry:
    address: zookeeper://192.168.0.107:2181

        接着,将 provider 的 IDemoService.java 复制到该项目中,只是复制接口的定义(provider 和 consumer 是分别创建的,如果是聚合项目需要将接口定义再单独抽取成一个服务),并不复制接口实现类。

        然后定义一个 Controller 的类,类名是 TestController.java 文件,代码如下:

@RestController
@RequestMapping("/test")
public class TestController {

    @DubboReference(version = "1.0.0")
    IDemoService demoService;

    @RequestMapping("/say")
    public String say(String name)
    {
        return demoService.say(name);
    }
}

       这里我们通过 @DubboReference 注解将 Service 进行注入。

        这样两个项目的代码就完成了。

项目测试

        启动 Zookeeper 的服务,然后先运行 provider 的程序,待 provider 程序启动好,用 Zookeeper 的客户端连接 Zookeeper 的服务器,查看是否有 Dubbo 注册的服务。如果有 Dubbo 注册的服务,那么就启动 consumer 的项目,待 consumer 的项目启动成功后,我们打开浏览器访问 localhost:8082 来访问我们的接口,截图如下:

        可以看到,我们的服务调用成功了。

        网上关于 Dubbo 的注解的介绍更多的是旧版本的 @Service 和 @Reference,而不是本文中的 @DubboService 和 @DubboReference。不过它们的用法基本是一致的。

springboot采用yml配置整合dubbo2.7版本 1.maven引用dubbo2.7 <dependency> <groupId>org.apache.dubbo</groupId> <artifactId>dubbo-spring-boot-starter</artifactId> <version>2.... 阅读详情

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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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