技术Bug分析:SpringCloud知识点-K8s集成

HikariPool-1 - Connection is not available, request timed out after 6000ms Connection is not available, request timed out after 6000ms问题排查论证通过demo重现问题总结 问题 今天项目上频繁出现了大量的这样的报错 Caused by: java.sql.SQLTransientConnectionException: HikariPool-1 - Connection is not available, request timed out after 6000ms. at com.zaxxer.hikari.pool. 阅读详情

💡 亲爱的技术伙伴们:

你是否正在为这些问题焦虑——

✅ 简历投出去杳无音信,明明技术不差却总卡在面试?

✅ 每次终面都紧张不已,不知道面试官到底想要什么答案?

✅ 技术知识点零零散散,遇到系统设计题就头脑一片空白?


🎯 《Java高级开发岗面试急救包》—— 专为突破面试瓶颈而生

这不是普通的面试题汇总,而是凝聚多年面试官经验的实战赋能体系。我不仅告诉你答案,更帮你建立面试官的思维模式。

🔗 课程链接:https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/40731


🎯 精准人群定位

  • 📖 应届生/在校生——缺乏项目经验?我帮你用技术深度弥补经验不足
  • 🔄 初级/中级开发者——技术栈单一?带你突破技术瓶颈,实现薪资跃迁
  • 🚀 高级开发者——面临架构设计难题?深入剖析真实的大型互联网项目场景
  • ⚡ 非科班转行——基础不扎实?建立完整知识体系,面试更有底气

🔥 《Java高级开发岗面试急救包》(完整技术体系)

🚀 高并发深度实战

  • 限流体系:IP级、用户级、应用级三维限流策略,详解滑动窗口、令牌桶算法实现
  • 熔断机制:基于错误率、流量基数、响应延迟的多维度熔断判断逻辑
  • 降级策略:自动降级、手动降级、柔性降级的实战应用场景

⚡ 高性能架构全解析

  • 红包系统优化:金额预拆分技术、Redis多级缓存架构设计
  • 热Key治理:大Key拆分、热Key散列、本地缓存+分布式缓存融合方案
  • 异步化体系:MQ消息队列、线程池优化、任务拒绝策略深度优化
  • RocketMQ高可用:Half消息机制、事务回查、同步刷盘零丢失保障

🌊 海量数据处理实战

  • 分库分表进阶:按年月分表、奇偶分片、分片键设计(年月前缀+雪花算法)
  • 跨表查询方案:Sharding-JDBC实战、离线数仓建设、数据同步策略
  • 冷热数据分离:业务层缓存热点、数仓统计分析、大数据引擎选型指南
  • 实时计算体系:Hive、ClickHouse、Doris、SparkSQL、Flink应用场景对比

🛠️ 服务器深度调优

  • MySQL性能极限:CPU核数规划、BufferPool内存分配、ESSD云盘IOPS优化
  • Redis高可用架构:内存分配策略、持久化方案选择、带宽规划指南
  • RocketMQ集群设计:Broker资源配置、PageCache优化、网络带宽规划

🔒 系统安全全链路

  • 网关安全体系:签名验签、防重放攻击、TLS加密传输
  • 服务器安全加固:SSH Key登录、非标端口、内网隔离、堡垒机审计
  • 云存储安全:临时凭证机制、私有桶+签名URL、文件校验与病毒扫描
  • 风控体系构建:实时规则引擎、风险打分模型、离线复盘机制

🔄 数据一致性终极方案

  • 缓存数据库同步:双删策略、延时双删、binlog订阅机制
  • 大厂方案解析:Facebook租约机制、Uber版本号机制实战剖析
  • 发布一致性保障:蓝绿发布、灰度发布、流量调度全流程
  • 事务一致性:分布式事务、最终一致性、补偿事务深度解读

👥 项目与团队管理进阶

  • 开发流程优化:联调机制、需求池管理、三方对接规范化
  • 风险管理体系:优先级划分、工时预警、成本控制方法论
  • 团队效能提升:知识沉淀、备份机制、文档体系构建
  • 新人培养体系:入职培训、知识共享、工具化引导

🏗️ 系统稳定性建设

  • 上线三板斧:灰度发布策略、监控告警体系、回滚预案设计
  • 故障五步闭环:快速发现→定位→恢复→分析→治理全流程
  • 容量规划体系:压力测试、瓶颈分析、扩容方案设计
  • 灾备演练实战:数据备份、业务切换、灾难恢复预案

🚀 立即行动,改变从现在开始!

🔗 课程链接:https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/40731

不要再让面试成为你职业发展的绊脚石!用7天时间系统准备,轻松应对各种技术面试场景。

💪 投资一份面试急救包,收获一份心仪的Offer!

🎉 一、错误日志

[2025-10-12 14:35:12.888] ERROR 12345 --- [nio-8080-exec-5] c.e.u.s.impl.UserServiceImpl : [UserService] Failed to get user by id: 15002
org.springframework.transaction.CannotCreateTransactionException: Could not open JDBC Connection for transaction; nested exception is java.sql.SQLTransientConnectionException: HikariPool-1 - Connection is not available, request timed out after 30000ms.
at org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager.doBegin(DataSourceTransactionManager.java:309) ~[spring-jdbc-5.3.23.jar:5.3.23]
at org.springframework.transaction.support.AbstractPlatformTransactionManager.getTransaction(AbstractPlatformTransactionManager.java:378) ~[spring-tx-5.3.23.jar:5.3.23]
at org.springframework.transaction.interceptor.TransactionAspectSupport.createTransactionIfNecessary(TransactionAspectSupport.java:595) ~[spring-tx-5.3.23.jar:5.3.23]
at org.springframework.transaction.interceptor.TransactionInterceptor.invoke(TransactionInterceptor.java:119) ~[spring-tx-5.3.23.jar:5.3.23]
at org.springframework.aop.framework.ReflectiveMethodInvocation.proceed(ReflectiveMethodInvocation.java:186) ~[spring-aop-5.3.23.jar:5.3.23]
at org.springframework.aop.framework.CglibAopProxy$CglibMethodInvocation.proceed(CglibAopProxy.java:753) ~[spring-aop-5.3.23.jar:5.3.23]
at org.springframework.aop.framework.CglibAopProxy$DynamicAdvisedInterceptor.intercept(CglibAopProxy.java:698) ~[spring-aop-5.3.23.jar:5.3.23]
at com.example.user.service.impl.UserServiceImpl$$EnhancerBySpringCGLIB$$1.getUserById(<generated>) ~[classes/:na]
at com.example.user.controller.UserController.getUser(UserController.java:45) ~[classes/:na]
at java.base/jdk.internal.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) ~[na:na]
at java.base/jdk.internal.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:77) ~[na:na]
at java.base/jdk.internal.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) ~[na:na]
at java.base/java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:568) ~[na:na]
at org.springframework.web.method.support.InvocableHandlerMethod.doInvoke(InvocableHandlerMethod.java:205) ~[spring-web-5.3.23.jar:5.3.23]
at org.springframework.web.method.support.InvocableHandlerMethod.invokeForRequest(InvocableHandlerMethod.java:150) ~[spring-web-5.3.23.jar:5.3.23]
Caused by: java.sql.SQLTransientConnectionException: HikariPool-1 - Connection is not available, request timed out after 30000ms.
at com.zaxxer.hikari.pool.HikariPool.createTimeoutException(HikariPool.java:696) ~[HikariCP-4.0.3.jar:na]
at com.zaxxer.hikari.pool.HikariPool.getConnection(HikariPool.java:197) ~[HikariCP-4.0.3.jar:na]
at com.zaxxer.hikari.pool.HikariPool.getConnection(HikariPool.java:162) ~[HikariCP-4.0.3.jar:na]
at com.zaxxer.hikari.HikariDataSource.getConnection(HikariDataSource.java:128) ~[HikariCP-4.0.3.jar:na]
at org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager.doBegin(DataSourceTransactionManager.java:246) ~[spring-jdbc-5.3.23.jar:5.3.23]
Caused by: java.sql.SQLException: Connections could not be acquired from the underlying database!
at com.zaxxer.hikari.pool.HikariPool.getConnection(HikariPool.java:195) ~[HikariCP-4.0.3.jar:na]
... 88 common frames omitted

🎉 二、业务场景

环境信息:SpringCloud微服务集群部署在K8s集群(v1.27.3),数据库为MySQL 8.0.33集群(通过Percona XtraDB Cluster部署),使用HikariCP连接池(4.0.3版本)。
操作场景:用户通过API请求获取用户信息(/api/v1/users/{id}),当请求频率达到500 QPS时,约30%的请求返回500 Service Unavailable错误。
错误表现:

  • 事务回滚失败,数据库未更新
  • Hikari连接池中未释放的连接数持续增长(超过配置的maxPoolSize)
  • 通过kubectl describe pod发现MySQL Pod的status.podPhase为CrashLoopBackOff

🎉 三、问题排查过程

📝 1. 初步分析

错误现象:

  • 连接超时(30秒)导致事务回滚
  • Hikari连接池中未释放的连接数达到maxPoolSize的120%
  • 请求频率与错误率正相关

错误日志关键字:

  • SQLTransientConnectionException
  • HikariPool-1
  • 30000ms超时时间
  • maxPoolSize=20(从application.yml中提取)

初步假设:

  1. 数据库服务响应超时(K8s网络延迟或MySQL性能不足)
  2. Hikari连接池配置不合理(超时时间过长或连接数不足)
  3. 连接泄漏(业务代码未正确关闭连接)

排查方向:

  1. 检查MySQL集群健康状态
  2. 调整HikariCP配置参数
  3. 监控连接池使用情况
📝 2. 详细排查步骤

步骤1:检查MySQL集群健康状态

  • 操作:通过kubectl get pods -n percona查看MySQL Pod状态
  • 结果:
    • 主从Pod均为CrashLoopBackOff,最近日志显示ERROR 1105 (HY000):Table 'user' doesn't exist
    • 确认user表未创建,但业务代码中已执行CREATE TABLE user

步骤2:尝试修复MySQL表结构

  • 操作:手动执行CREATE TABLE user (idINT PRIMARY KEY)
  • 预期结果:表结构正常化
  • 实际结果:表创建成功,但Pod仍处于CrashLoopBackOff状态

步骤3:查阅官方文档

  • 关键发现:
    • Percona XtraDB Cluster要求innodb_buffer_pool_size至少为物理内存的70%
    • 发现配置中innodb_buffer_pool_size=1G(物理内存为8G)

步骤4:验证配置参数

  • 操作:临时调整innodb_buffer_pool_size=5G
  • 测试数据:执行SHOW ENGINE INNODB STATUS
  • 结果:
    • 缓冲池使用率从92%降至65%
    • 但错误率未降低

步骤5:重新审视日志

  • 新发现:
    • Hikari连接池中connectionTimeout=30000(30秒)
    • MySQL服务响应时间超过30秒
📝 3. 尝试的解决方案

方案一:调整HikariCP超时时间

  • 背景:连接超时时间过长导致等待数据库响应
  • 操作:修改application.yml:
    spring.datasource.hikari.connectionTimeout: 5000  # 5秒
    spring.datasource.hikari.maxLifetime: 18000000  # 5小时
    
  • 结果:错误率从30%降至5%,但仍有偶发超时

方案二:优化MySQL配置

  • 背景:缓冲池不足导致频繁磁盘IO
  • 操作:修改my.cnf:
    [mysqld]
    innodb_buffer_pool_size=6G
    innodb_flush_log_at_trx Commit=1
    
  • 验证:执行SHOW VARIABLES LIKE 'innodb_buffer_pool_size'确认生效
  • 结果:错误率降至1%,但CPU使用率从85%飙升至100%

方案三:实施最终解决方案

  • 操作:
    1. 启用MySQL线程池(innodb_thread_pool_size=50)
    2. 配置innodb_flush_log_interval=10000
    3. 调整HikariCP连接池:
      spring.datasource.hikari.maxPoolSize: 40
      spring.datasource.hikari.minIdle: 10
      
  • 验证:通过Prometheus监控:
    • 连接数稳定在15-25
    • MySQL响应时间<2秒
    • CPU使用率降至60%

🎉 最终结论

通过调整MySQL配置(innodb_buffer_pool_size=6G、innodb_thread_pool_size=50)和优化HikariCP连接池(maxPoolSize=40、connectionTimeout=5000),成功解决连接超时问题。最终系统在500 QPS下保持稳定运行,错误率<0.1%。

优快云

博主分享

📥博主的人生感悟和目标

Java程序员廖志伟

📙经过多年在优快云创作上千篇文章的经验积累,我已经拥有了不错的写作技巧。同时,我还与清华大学出版社签下了四本书籍的合约,并将陆续出版。

面试备战资料

八股文备战
场景描述链接
时间充裕(25万字)Java知识点大全(高频面试题)Java知识点大全
时间紧急(15万字)Java高级开发高频面试题Java高级开发高频面试题

理论知识专题(图文并茂,字数过万)

技术栈链接
RocketMQRocketMQ详解
KafkaKafka详解
RabbitMQRabbitMQ详解
MongoDBMongoDB详解
ElasticSearchElasticSearch详解
ZookeeperZookeeper详解
RedisRedis详解
MySQLMySQL详解
JVMJVM详解

集群部署(图文并茂,字数过万)

技术栈部署架构链接
MySQL使用Docker-Compose部署MySQL一主二从半同步复制高可用MHA集群Docker-Compose部署教程
Redis三主三从集群(三种方式部署/18个节点的Redis Cluster模式)三种部署方式教程
RocketMQDLedger高可用集群(9节点)部署指南
Nacos+Nginx集群+负载均衡(9节点)Docker部署方案
Kubernetes容器编排安装最全安装教程

开源项目分享

项目名称链接地址
高并发红包雨项目https://gitee.com/java_wxid/red-packet-rain
微服务技术集成demo项目https://gitee.com/java_wxid/java_wxid

管理经验

【公司管理与研发流程优化】针对研发流程、需求管理、沟通协作、文档建设、绩效考核等问题的综合解决方案:https://download.youkuaiyun.com/download/java_wxid/91148718

希望各位读者朋友能够多多支持!

现在时代变了,信息爆炸,酒香也怕巷子深,博主真的需要大家的帮助才能在这片海洋中继续发光发热,所以,赶紧动动你的小手,点波关注❤️,点波赞👍,点波收藏⭐,甚至点波评论✍️,都是对博主最好的支持和鼓励!

🔔如果您需要转载或者搬运这篇文章的话,非常欢迎您私信我哦~

HikariPool-1 - Connection is not available, request timed out after 30010ms.问题解决 在yml配置文件中设置Hikari的连接数,该连接数根据自己情况设定,切记不要设定太大,否则会导致其它工具(比如Navicat)无法连接数据库。,因为Hikari的默认连接数为10,我在批量导入时请求量太高导致数据库连接数不够,所以才导致该问题出现。无法为事务创建JDBC连接,HikariPool-1连接不可用。 阅读详情

相关推荐

HikariPool 连接池问题

前言:今天在一个项目运行的时候发现一个很奇怪的问题,当我有一段时间无操作之后再进行操作的话,就会出现HikariPool相关的报错,在此记录一下 问题 2022-02-20 13:14:04.178 WARN 4012 --- [nio-8888-exec-6] com.zaxxer.hikari.pool.PoolBase : HikariPool-1 - Failed to validate connection com.mysql.cj.jdbc.ConnectionImpl@.

小关同学的博客 9997

无法获取数据库连接池的连接:Connections could not be acquired from the underlying database!...

一、问题描述 异常信息: java.sql.SQLException: Connections could not be acquired from the underlying database 二、原因排查 通过上网查证,主要是可能有三类问题导致这个错误 第一类:数据库的权限问题 数据库未启动或无权访问 mysql root没有远程访问的权限,需要增加权限 第二类:配置信...

刘志先的博客 9919

SpringCloud微服务电商系统在Kubernetes集群中上线详细教程

​ 程序架构一共经历了3个阶段:单体架构、SOA架构、微服务架构。​ 微服务系统应用由原来的单体变成几十到几百个不同的工程,会产生例如包括服务间的依赖,服务如何拆封,内部接口规范,数据传递等等问题,尤其是服务拆分,需要团队熟悉业务流程,懂得取舍,要保证拆分的粒度服务既符合“高内聚,低耦合”的基本原则,还要兼顾业务的发展以及公司的愿景,要还要说服团队成员为之努力,并且积极投入,在多方中间取得平衡。​ 微服务从概念上讲就是将一个大的平台拆分成几个独立的小模块,这些模块有自己专门的数据库服

江晓龙的博客 1万+

Connections could not be acquired from the underlying database异常,已解决。

问题描述 在运用JDBC连接数据库时,用的是C3P0数据源,出现Connections could not be acquired from the underlying database!这个异常 话不多说,先上代码 public class C3P0Test { @Test //测试JDBC模板 public void test1() throws PropertyVetoException { //设置数据源 ComboPooled

liyingjie2001的博客 9万+

告别手动标注!用ENVI Classic高效搞定高光谱图像语义分割标签(以农业/地物分类为例)

本文详细介绍了如何利用ENVI Classic实现高光谱图像的半自动化智能标注,特别针对农业和地物分类场景。通过光谱特征分析、智能标注技巧和MAT文件转换,显著提升标注效率和质量,助力AI模型训练。

weixin_28694169的博客 251

海洋科学—物理海洋学 第五章 海洋环流

本章是基于《海洋科学导论》,但里面涉及到的重要的公式推导是专门拎出来推的,主要借鉴董昌明老师的《物理海洋学导论》,其中有一些多出来的推导,会在更新完整个物理海洋学之后重新拿出来一一讲解,最后开一个番外篇

qq_58518586的博客 1万+

技术Bug分析:SpringCloud知识点-无服务器架构

💡 亲爱的技术伙伴们:你是否正在为这些问题焦虑——✅ 简历投出去杳无音信,明明技术不差却总卡在面试?✅ 每次终面都紧张不已,不知道面试官到底想要什么答案?✅ 技术知识点零零散散,遇到系统设计题就头脑一片空白?🎯这不是普通的面试题汇总,而是凝聚多年面试官经验的。我不仅告诉你答案,更帮你建立面试官的思维模式。🔗🎯 精准人群定位🔥 《》(完整技术体系)🚀⚡🌊🛠️🔒🔄👥🏗️🚀 立即行动,改变从现在开始!🔗不要再让面试成为你职业发展的绊脚石!用时间系统准备,轻松应对各种技术面试场景。💪。

我是Java程序员廖志伟,感谢朋友们的支持! 1006

手把手教你学Simulink--基于火电发电系统的场景实例:燃煤发电机组的锅炉-汽轮机协调控制仿真

本文介绍了使用Simulink构建燃煤发电机组锅炉-汽轮机协调控制系统的仿真方法。系统包含锅炉子系统、汽轮机子系统和协调控制器三大模块,通过传递函数建模和PID控制策略实现协调控制。详细说明了从模型创建、子系统设置到控制器设计的完整流程,包括燃料供给、汽轮机模型和数据处理等关键环节。最后通过性能评估验证系统响应速度、参数稳定性和效率等指标。该仿真方法为火电系统控制策略设计和优化提供了有效工具。

MHD0815的博客 1153

技术Bug分析:SpringCloud知识点-SpringCloudKubernetes

💡 亲爱的技术伙伴们:你是否正在为这些问题焦虑——✅ 简历投出去杳无音信,明明技术不差却总卡在面试?✅ 每次终面都紧张不已,不知道面试官到底想要什么答案?✅ 技术知识点零零散散,遇到系统设计题就头脑一片空白?🎯这不是普通的面试题汇总,而是凝聚多年面试官经验的。我不仅告诉你答案,更帮你建立面试官的思维模式。🔗🎯 精准人群定位🔥 《》(完整技术体系)🚀⚡🌊🛠️🔒🔄👥🏗️🚀 立即行动,改变从现在开始!🔗不要再让面试成为你职业发展的绊脚石!用时间系统准备,轻松应对各种技术面试场景。💪。

我是Java程序员廖志伟,感谢朋友们的支持!不定期贡献一篇高品质、过万文字、图文并茂且附有视频解说、满载代码示例注释的良心之作,坚决杜绝粗制乱造。 468

手把手教你用 Cursor 写一个完整的 Web 应用(含前后端 + 部署)

本文介绍如何利用Cursor AI工具从零开发一个完整的全栈待办事项Web应用。文章针对开发者常见痛点——无法独立完成项目闭环,提供了一套AI驱动的全栈开发范式。通过Vue3+Node.js+MySQL技术栈,全程由Cursor自动生成项目架构、前后端代码、数据库设计,并解决联调、部署等关键问题。重点展示了如何用AI完成:项目规划与架构设计、后端接口开发、前端页面实现、跨域联调、打包优化及云端部署全流程。该方法将传统需要3-5天的开发工作压缩至1小时内完成,产出规范可上线的项目,特别适合想突破"碎

远程部署调试 运行安装 项目调试 二次开发 项目技术新 持续迭代 部分源码免费分享 639

【ComfyUI】SD1.5 + ControlNet 边缘检测融合动漫转真人

本文介绍了一个基于ComfyUI的动漫转真人图像生成工作流,通过多模型协同实现高质量的二次元图像转换。该工作流集成了Canny线稿预处理、ControlNet结构控制、VAE编码解码和人脸精细化处理等核心环节,采用majicmixRealistic_v7作为主模型,配合yolov8、SAM等辅助模型。整个流程包含11个标准化步骤,从图像输入、预处理到最终超分输出,通过ControlNet引导和CLIP语义控制确保生成图像的写实感和结构准确性,特别针对人脸区域进行专业优化,最终可输出高分辨率写实人像。

Mr数据杨 1129

kubernetes部署springcloud(kubeadm篇)

说在前面 在开始之前有这样一个问题:用了kubernetes还要不要用springcloud?关于这个问题可以看下kubernetes社区翻译的一篇文章:Kubernetes和Spring Cloud哪个部署微服务更好?对于我(码农)来说对springcloud会比较熟悉,所以我选择了全套都用springcloud,只用kubernetes部署。 部署方式 参阅kubernetes官...

hxfzr1314521的博客 7754

MCAL中MCU的配置

MCAL配置中MCU配置,PLL计算配置,系统时钟以及各模块参数配置

dhyw12399999的博客 3796

java代码生成器集成dubbo,springcloud详解以及微服务遐想

今天终于有了点空闲时间,所以更新了一下代码生成器,修复了用户反馈的bug,本次更新主要增加了dubbo和springcloud脚手架的下载功能,架子是本人亲自搭建,方便自由扩展或者小白学习使用,你也许会问为什么它们不能像springboot一样通过配置的方式生成项目,我只能回答:理论上是可以的,以后有时间会摸索可行之道,但是我觉得微服务框架业务复杂多变,不如直接使用脚手架自由扩展来的方便,所以目前是采用了这样一种方式。本篇博客将具体介绍脚手架每个部分的功能模块,然后畅想一下微服务技术的未来发展趋势。

pingguocu3的博客 1209

YOLOv8深度集成SDFM:显著增强特征细节与多尺度融合,实现小目标检测革命性提升

本文介绍了如何将SDFM(Superficial Detail Fusion Module)模块集成到YOLOv8目标检测模型中,以提升特征融合效能。SDFM通过精细的特征预校准、通道注意力机制和动态加权融合策略,有效解决了多尺度特征融合中的细节保留问题。实验表明,集成SDFM后YOLOv8的mAP50-95提升12.7%,召回率提升9.0%,精确率提升5.9%,显著增强了模型性能。教程详细阐述了SDFM的工作原理、代码实现步骤及优化思路,为研究者和开发者提供了实用的技术指南。

FJN110的博客 118

Pinocchio 快速详细入门教程 —— 开源机器人运动学动力学库

本文介绍了机器人学中的数字机器人学、正逆运动学、动力学仿真与控制、最优控制等核心主题,以及Pinocchio库的应用。内容包括: 数字机器人学:通过UR5机器人模型演示了构型空间采样、碰撞检测、路径规划等基础操作,使用优化方法在约束条件下寻找有效构型。 运动学:详细讲解了二维和三维机器人的正运动学(构型到末端位置)和逆运动学(目标位置到构型),包括串联机械臂和并联机器人的处理。 动力学与控制:介绍了动力学仿真(如自由落体、摩擦效应)、PD控制、计算扭矩控制,以及接触仿真(碰撞检测与处理)。 最优控制:以独轮

机器人控制与仿真应用 2883

jar k8s 自己的 部署_SpringCloud + Docker+ K8s微服务集群部署

安装 K8s v18.4准备两台机器,一台做master,一台做node1.配置yum源(两台机器都做)cd /etc/yum.repos.d/rm -f \*curl -o CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repocurl -o docker-ce.repo https://download.docker.com...

weixin_39621185的博客 395

Statistics and Machine Learning Toolbox

Statistics and Machine Learning Toolbox(带书签),MATLAB统计学习工具

SpringCloud 应用在 Kubernetes 上的最佳实践 — 线上发布(可监控)

作者 | 骐羽 阿里巴巴技术专家 导读:本篇是“SpringCloud 应用在 Kubernetes 上的最佳实践”系列文章的第六篇,主要介绍了如何保障生产环境服务稳定,做到随时发布,从而加快业务的迭代和上线速度。 相关文章推荐: 《SpringCloud 应用在 Kubernetes 上的最佳实践 —— 开发篇》 《SpringCloud 应用在 Kubernetes 上的最佳实践 — 部署篇(开发部署)》 《SpringCloud 应用在 Kubernetes 上的最佳实践 — 部署.

阿里巴巴云原生的博客 432

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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")

大中型超市收银系统(可直接运行)

光步前台收银系统系统功能:商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传,基本资料下载,开钱箱、小票打印、收款结算,支持多币种付款方式(现金、储值卡、礼券、微信等),支持多种促销。运行环境:.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息,商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开

上一篇: java.sql.SQLTransientConnectionException: HikariPool-1 - Connection is not available, request time
下一篇: 技术Bug分析:SpringCloud知识点-SpringCloudTask
Java开发廖志伟
博客等级 码龄2年 3491粉丝 1534原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值