简单使用spring-cloud

简单使用spring-cloud

Java小课堂

1.背景介绍

Spring Cloud是一系列框架的有序集合。它利用Spring Boot的开发便利性巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发,如服务发现注册、配置中心、消息总线、负载均衡、断路器、数据监控等,都可以用Spring Boot的开发风格做到一键启动和部署。

Spring Boot是由Pivotal团队提供的全新框架,其设计目的是用来简化新Spring应用的初始搭建以及开发过程。该框架使用了特定的方式来进行配置,从而使开发人员不再需要定义样板化的配置。

2.知识剖析

springcloud系统由下面几个部分组成:

1.服务的注册于发现(eureka)。

2.服务消费者和服务提供者。

3.负载均衡(ribbon--feign)。

4.断路器(hystrix)。

5.路由网关(zuul)。

6.配置中心(高可用)---(spring cloud--Config)。

7.消息总线(spring cloud bus)。

8.高可用服务注册中心(集群) 。

spring-boot

1.application.yml或者.properties文件使用

2.无需web.xml相关文件

2.pom文件中的jar包正确导入

3.常见问题

配置问题

4.解决方案

正确配置文件。

 

5.编码实战

6.扩展思考

7.参考文献

百度,优快云博客

8.更多讨论

今天的分享就到这里啦,欢迎大家提问和探讨!

q:boot使用优势

a:简单搭建框架

q : cloud的配置文件

a:配置文件使用yml设置配置

q:cloud搭建优势

a:cloud搭建框架简单实用。能网关路由,负载均衡。

在当今计算机视觉领域,深度学习模型在图像分割任务中发挥着关键作用,其中 UNet 是一种在医学影像分析、遥感图像处理等领域广泛应用的经典架构。然而,面对复杂结构和多尺度特征的图像,UNet 的性能存在局限性。因此,Nested UNet(也称 UNet++)应运而生,它通过改进 UNet 的结构,增强了特征融合能力,提升了复杂图像的分割效果。 UNet 是 Ronneberger 等人在 2015 年提出的一种卷积神经网络,主要用于生物医学图像分割。它采用对称的编码器 - 解码器结构,编码器负责提取图像特征,解码器则将特征映射回原始空间,生成像素级预测结果。其跳跃连接设计能够有效传递低层次的细节信息,从而提高分割精度。 尽管 UNet 在许多场景中表现出色,但在处理复杂结构和多尺度特征的图像时,性能会有所下降。Nested UNet 通过引入更深层次的特征融合来解决这一问题。它在不同尺度上建立了密集的连接路径,增强了特征的传递与融合。这种“嵌套”结构不仅保持了较高分辨率,还增加了特征学习的深度,使模型能够更好地捕获不同层次的特征,从而显著提升了复杂结构的分割效果。 模型结构:在 PyTorch 中,可以使用 nn.Module 构建 Nested UNet 的网络结构。编码器部分包含多个卷积层和池化层,并通过跳跃连接传递信息;解码器部分则包含上采样层和卷积层,并与编码器的跳跃连接融合。每个阶段的连接路径需要精心设计,以确保不同尺度信息的有效融合。 编码器 - 解码器连接:Nested UNet 的核心在于多层次的连接。通过在解码器中引入“skip connection blocks”,将编码器的输出与解码器的输入相结合,形成一个密集的连接网络,从而实现特征的深度融合。 训练与优化:训练 Nested UNet 时,需要选择合适的损失函数和优化器。对于图像分割任务,常用的损失
内容概要:本文详细介绍了威纶通标准程序集锦,涵盖了多个常用功能模块,如XY曲线绘制、配方管理、权限设置、报警记录查询与操作、操作记录查询等。每个功能模块不仅提供了完整的代码示例,还附带了详细的解释和优化建议。例如,XY曲线功能展示了如何进行坐标系转换并保持画面流畅;配方管理部分则强调了合理的寄存器规划和数据保存方法;权限管理模块引入了MD5加密和全局权限变量传递,确保系统的安全性和灵活性;报警记录处理采用了类SQL查询方式,能够高效处理大量报警数据。此外,操作记录模块采用三层架构设计,便于审计和项目验收文档生成。这套程序不仅功能全面,界面简洁,而且各个模块之间通过全局变量耦合,实现了松耦合结构,方便移植和扩展。 适合人群:初学者、在校学生以及有一定经验的工程师。 使用场景及目标:① 初学者可以通过这套程序快速掌握威纶通触摸屏编程的基本技能;② 工程师可以在实际项目中直接引用或修改这些功能模块,提高开发效率;③ 学习权限管理和数据处理的最佳实践,提升系统安全性。 阅读建议:建议读者仔细研读每个功能模块的代码实现及其背后的原理,尤其是权限管理和报警记录处理部分,这对于理解和设计复杂系统非常重要。同时,可以根据具体需求对代码进行适当调整和优化。
### 回答1: ork.cloud:spring-cloud-starter-openfeign:jar是一个基于Spring Cloud的开源库,用于简化微服务架构中服务之间的调用和通信。 OpenFeign是一个声明式的Web服务客户端,它简化了编写HTTP请求的代码,使得服务间调用更加简单和高效。它是Spring Cloud提供的一个集成了Ribbon和Hystrix的库,可以方便地与其他微服务组件集成使用使用OpenFeign,我们可以通过编写接口的方式来定义服务间的调用,而不需要关注底层的HTTP请求。通过注解配置,OpenFeign会自动根据接口定义生成对应的代理类,并且提供了负载均衡、断路器等功能,方便处理高并发和服务故障的情况。 在微服务架构中,服务之间的调用是非常频繁的,而且随着微服务的增多,手动编写HTTP请求的代码会变得非常繁琐和容易出错。使用OpenFeign可以大大简化服务之间的调用流程,提高开发效率和代码质量。 总结来说,ork.cloud:spring-cloud-starter-openfeign:jar是一个方便而强大的库,可以帮助我们简化微服务架构中服务之间的调用和通信,并且提供了负载均衡和断路器等功能,能够提高系统的可靠性和性能。 ### 回答2: ork.cloud:spring-cloud-starter-openfeign:jar是一个基于Spring Cloud的开源项目,它提供了一种方便的编写和调用RESTful服务的方式。Feign是一个声明式的Web服务客户端,它可以简化HTTP请求的处理和封装,使得开发者可以更加专注于业务逻辑的编写。 使用Spring Cloud Starter OpenFeign可以快速地编写和调用其他微服务。它通过注解的方式将HTTP请求映射到对应的方法上,自动进行了服务的发现和负载均衡。 Feign支持多种请求方式,包括GET、POST、PUT、DELETE等,还可以使用@PathVariable、@RequestParam等注解处理路径参数和查询参数。Feign还支持对请求体进行处理,可以将请求体转换成Java对象,方便业务逻辑的处理。 在使用Feign时,不需要手动编写HTTP请求的代码,只需要定义一个接口并使用Feign的注解进行标记即可。Feign会根据注解生成代理对象来完成请求的发送和接收。这样可以大大简化开发的工作量,并且使得代码更加清晰易读。 Spring Cloud Starter OpenFeign还集成了Ribbon和Hystrix,这使得我们在使用Feign时可以实现负载均衡和熔断的功能。即使请求的目标服务发生宕机或故障,也能够保证系统的高可用性和稳定性。 总之,Spring Cloud Starter OpenFeign是一个非常实用和方便的工具,可以简化微服务架构下的服务调用,并提供了负载均衡和熔断等功能。它的使用可以加快开发速度,提高系统的可靠性和稳定性。 ### 回答3: spring-cloud-starter-openfeign是一个开源的Spring Cloud组件,用于简化在微服务架构中进行远程服务调用的过程。它基于Netflix的Feign库进行开发,提供了一种声明式的、基于接口的远程服务调用方式,可以方便地实现服务之间的通信和数据交互。 ork.cloud:spring-cloud-starter-openfeign:jar是spring-cloud-starter-openfeign组件的一个特定版本的jar包。在使用Spring Boot构建的项目中,可以通过引入这个jar包来集成并使用spring-cloud-starter-openfeign组件,从而简化远程服务调用的代码编写和配置。 使用spring-cloud-starter-openfeign,我们只需要定义一个接口,通过注解的方式声明远程服务的地址和调用方法,然后在需要调用远程服务的地方直接调用这个接口的方法即可。Spring Cloud会根据注解信息自动进行服务发现和负载均衡,将我们的调用请求转发到对应的服务实例上。 该jar包中除了包含spring-cloud-starter-openfeign的核心功能外,还可能包含一些额外的依赖库或工具,以及特定版本的相关代码和配置文件。通过引入这个jar包,我们可以一键集成和启用spring-cloud-starter-openfeign组件,省去了手动添加依赖和配置的步骤,能够更快速地搭建起微服务架构中的服务调用机制。
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