springcloud hystrix 容错机制

Proteus仿真实战:用STM32F103C8T6输入捕获模式精准测量PWM频率(附完整代码) 本文详细解析了如何在Proteus仿真环境中,利用STM32F103C8T6的输入捕获模式精准测量PWM频率。文章从输入捕获的工作原理、Proteus电路搭建、模块化代码实现到调试优化,提供了完整的实战指南和代码示例,帮助开发者深入理解并掌握这一关键技术。 阅读详情

1.pom.xml

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    <description>Demo project for Spring Boot</description>
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            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
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            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId>
            <version>2.2.6.RELEASE</version>
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            <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId>
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            <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
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            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
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            <name>Spring Snapshots</name>
            <url>https://repo.spring.io/snapshot</url>
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                <enabled>false</enabled>
            </releases>
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            <name>Spring Milestones</name>
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            <snapshots>
                <enabled>false</enabled>
            </snapshots>
        </repository>
    </repositories>

</project>

2.application.yml

server:
  port: 8060
spring:
  application:
    name: hystrix
eureka:
  client:
    service-url:
      defaultZone: http://localhost:8761/eureka/
  instance:
    prefer-ip-address: true
    instance-id: ${spring.application.name}:${server.port}
#断路器,起到降级作用,避免服务雪崩
feign:
  hystrix:
    enabled: true

management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: 'hystrix.stream'
hystrix:
  dashboard:
    proxy-stream-allow-list: localhost

3.代码结构

4.具体代码

package com.example.springcloud.controller;

import com.example.springcloud.fegin.FeginDept;
import com.example.springcloud.pojo.Dept;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;

import java.util.List;

@RestController
@RequestMapping("/hystrix")
public class HystrixController {

    @Autowired
    private FeginDept feginDept;

    @GetMapping("/select")
    public List<Dept> get() {
        return feginDept.selectAll();
    }

    @GetMapping("/select/{id}")
    public Dept selectByID(@PathVariable(name = "id") Long id) {
        return feginDept.selectByID(id);
    }

    @PostMapping(value = "/save", produces = "application/json")
    public boolean saveDept(@RequestBody Dept dept) {
        return feginDept.saveDept(dept);
    }

    //假如服务提供者没启动,直接访问/handle/getInfo 那么容错机制就会调用FeginDept  fallback属性设置FeginError 里的方法
    @GetMapping("/getInfo")
    public String getInfo() {
        return feginDept.getInfo();
    }
}
package com.example.springcloud.fegin;

import com.example.springcloud.pojo.Dept;
import org.springframework.cloud.openfeign.FeignClient;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;

import java.util.List;

/**
 * 接口注解方式
 * value="provider" 调用提供者的应用名称
 */
@FeignClient(value = "provider")
public interface FeginDept {

    @PostMapping(value = "/dept/save",produces = "application/json")
    boolean saveDept(@RequestBody  Dept dept);


    @GetMapping("/dept/select/{id}")
    Dept selectByID(@PathVariable("id") Long id);

    @GetMapping("/dept/select")
    List<Dept> selectAll();


    @GetMapping("/dept/getInfo")
    String getInfo();

}
package com.example.springcloud;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.netflix.hystrix.EnableHystrix;
import org.springframework.cloud.netflix.hystrix.dashboard.EnableHystrixDashboard;
import org.springframework.cloud.openfeign.EnableFeignClients;

@SpringBootApplication
@EnableFeignClients
@EnableHystrix
@EnableHystrixDashboard           //声明启用可视化数据监控
public class SpringcloudHystrixApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(SpringcloudHystrixApplication.class, args);
    }

}

5.运行注册中心,提供者,和 Hystrix模块入口

6.  http://localhost:8060/actuator/hystrix.stream 

这个界面一直ping输出
 

7.访问接口

http://localhost:8060/hystrix/select

 

8.  http://localhost:8060/hystrix  

这个打开hystrix仪表盘 ,可以输入http://localhost:8060/actuator/hystrix.stream 

 

9.跳转到页面

 

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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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feign 回退原因_SpringCloud学习笔记(4):Hystrix容错机制,

SpringCloud学习笔记(4):Hystrix容错机制,简介在微服务架构中,微服务之间的依赖关系错综复杂,难免的某些服务会出现故障,导致服务调用方出现远程调度的线程阻塞。在高负载的场景下,如果不做任何处理,可能会引起级联故障,导致服务调用方的资源耗尽甚至整个系统奔溃。Hystrix是一个由Netflix开源的一个延迟和容错库,它通过添加延迟容忍和容错逻辑来帮助控制这些微服务之间的交互。Hys...

weixin_42528534的博客 151

Spring Cloud 入门(三)Hystrix 容错机制 与 数据监控、Config 配置中心、Zipkin 服务跟踪

文章目录一、Hystrix 容错机制 与 数据监控二、Config 配置中心1、本地文件系统2、远程仓库三、服务跟踪 一、Hystrix 容错机制 与 数据监控      容错机制是指 在不改变各个微服务的调用关系的前提下,针对错误情况进行预先处理。(可以联想电路中的保险丝,当电路中某个单元发生故障了,就通过烧断保险丝的方式来阻止事故继续蔓延。)      Hystrix 的主要作用就是 当服务提供者发生故障无法访问的时候,向服

weixin_41750142的博客 533

Spring-Cloud-hystrix-(容错机制)

Spring-cloud-hystrix-容错机制(当服务调用异常时进行响应) 1.在App.java中开启容错保护(加入此注解开启容错机制@EnableCircuitBreaker) @SpringBootApplication @EnableEurekaClient @EnableCircuitBreaker public class RequestApp { /** *...

weixin_30908103的博客 153

SpringCloud集成Netflix Hystrix

文章目录HystrixHystrix的应用背景Hystrix容错机制服务隔离服务熔断服务回退Hystrix的核心HystrixCommand Hystrix Hystrix的应用背景   在微服务架构中,往往会涉及到众多的微服务,比如说现有三个微服务,微服务A,微服务B,微服务C,而它们之间的依赖关系为,微服务C依赖于微服务B,微服务B又依赖于微服务A,现假设微服务A,不可用,那么受此连累,微服务...

ZZY1078689276的专栏 663

七、Spring Cloud 之旅 -- Hystrix 微服务保护和容错机制

在分布式环境中,总会有些节点或者依赖的服务时效(宕机,网络延迟等), Hystrix的出现就是来很好的处理这种可怕问题的,它里面增加了很多容错机制,比如修改请求的线程池大小、信号量等来帮助我们控制分布式系统间组件的交互。Spring Cloud将Hystrix整合到Netflix项目中,Hystrix通过隔离服务间的访问点、停止他们之间的级联故障、提供可回退操作来实现容错。 好了,概念啰嗦...

一只猿的自我修养 874

我的Spring Cloud(八):Hystrix 容错机制与数据监控

一、概述 容错机制是指的是在一个分布式系统中,每个微服务之间是相互调用的,并且他们之间相互依赖,而实际的运行情况中,可能会因为各种原因导致某个微服务不可用,那么依赖于这个微服务的其他微服务就可能出现响应时间过长或者请求失败的情况,出现这种情况比较多就可能导致整个系统卡顿甚至奔溃。那么如何解决这个问题呢,就可以通过Hystix的容错机制来处理。 容错机制是指在不改变各个微服务的调用关系的前提下,针对错误情况进行预先处理。Hystrix的主要作用就是当服务提供者发生故障无法访问的时候,向服务...

Java觉浅的博客 355

SpringCloud学习笔记(4):Hystrix容错机制

简介 在微服务架构中,微服务之间的依赖关系错综复杂,难免的某些服务会出现故障,导致服务调用方出现远程调度的线程阻塞。在高负载的场景下,如果不做任何处理,可能会引起级联故障,导致服务调用方的资源耗尽甚至整个系统奔溃。Hystrix是一个由Netflix开源的一个延迟和容错库,它通过添加延迟容忍和容错逻辑来帮助控制这些微服务之间的交互。Hystrix通过隔离服务之间的访问点、停止跨服务的级联...

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