03 微服务之间的调用

微服务调用 01-SpringCloud相关概念介绍 一、什么是微服务 1、微服务的由来 微服务最早由Martin Fowler与James Lewis于2014年共同提出,微服务架构风格是一种使用一套小服务来开发单个应用的方式途径,每个服务运行在自己的进程中,并使用轻量级机制通信,通常是HTTP API,这些服务基于业务能力构建,并能够通过自动化部署机制来独立部署,这些服务使用不同的编程语言实现,以及不同数... 阅读详情
AI摘要

在微服务架构里,服务调用是关键问题。本文介绍三种常用方法:Fegin实现服务调用,调用远程服务如本地服务,Nacos下默认实现负载均衡;RestTemplate方式,但存在硬编码等问题;引入Nacos注册中心,可实现服务自动化注册与发现。

在微服务架构中需要调用很多服务才能完成一项功能。这时候,如何互相调用就变成微服务架构中的一个关键问题。在这里我介绍三个常用的方法。

1.Fegin实现服务调用

Feign是Spring Cloud提供的一个声明式的伪Http客户端, 它使得调用远程服务就像调用本地服务一样简单, 只需要创建一个接口并添加一个注解即可。

Nacos很好的兼容了Feign, Feign默认集成了 Ribbon, 所以在Nacos下使用Fegin默认就实现了负载均衡的效果。 

在服务消费者上进行以下操作:

1.添加依赖
<!--fegin组件-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
</dependency>
2.在启动类上添加注解
@EnableFeignClients
3.新建client包,并创建接口(把服务提供者controller对应的方法名复制过来,注意路径要完整)。
@FeignClient("goods-service")
public interface GoodsService {
 
    @RequestMapping("/goods/getGoods/{id}")
    public Goods goods(@PathVariable("id") Integer id);
}
 4.代码
@Autowired
    private GoodsService goodsService;
 
    @GetMapping("/createOrder3/{gid}/{number}")
    public Order order3(@PathVariable("gid") Integer id,@PathVariable("number") Integer number){
        log.info("用户开始下单,调用商品系统,查询{}号商品信息",id);
 
        //通过feign调用商品微服务
        Goods goods = goodsService.goods(id);
        log.info("商品信息查询完毕:"+ JSON.toJSONString(goods));
 
        log.info("开始下单:");
        Order order = new Order();
        order.setUid(1);
        order.setUname("测试用户");
        order.setGid(goods.getId());
        order.setGname(goods.getGoodsName());
        order.setNumber(number);
 
        orderService.createOrder(order);
        log.info("下单成功");
        return order;
    }

 

2.RestTemplate方式

@Bean
    public RestTemplate getRestTemplate(){
        return new RestTemplate();
    }

服务的消费者(order)调用服务的提供者(Goods)

@Autowired
    private RestTemplate restTemplate;
 
    @GetMapping("/createOrder/{gid}/{number}")
    public Order order(@PathVariable("gid") Integer id,@PathVariable("number") Integer number){
        log.info("用户开始下单,调用商品系统,查询{}号商品信息",id);
        Goods goods = restTemplate.getForObject("http://localhost:9002/goods/getGoods/" + id, Goods.class);
        log.info("商品信息查询完毕:"+ JSON.toJSONString(goods));
 
        log.info("开始下单:");
        Order order = new Order();
        order.setUid(1);
        order.setUname("测试用户");
        order.setGid(goods.getId());
        order.setGname(goods.getGoodsName());
        order.setNumber(number);
 
        orderService.createOrder(order);
        log.info("下单成功");
        return order;
    }

通过上面的方式我们解决了微服务之间的相互调用,但是存在硬编码的问题,如果服务提供者的地址发生变化,就需要手工修改代码;如果有多个服务提供者,无法实现服务的负载均衡;如果服务增多,人工调用会变得更加的复杂。

这个时候就会需要服务治理,服务治理是微服务架构最核心的问题,用于实现各个微服务的自动化注册与发现。在这里选择Nacos。

 

3.引入Nacos注册中心

1.在服务的提供者与消费者的pom文件中引入依赖

<!--nacos客户端-->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
        </dependency>


2.在application.yml中添加配置

spring:
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: 192.168.206.151:8848


3.在对应的微服务上添加

@EnableDiscoveryClient

4.代码 

   @Autowired
    private RestTemplate restTemplate;
   @Autowired
    private DiscoveryClient discoveryClient;
 
    @GetMapping("/createOrder2/{gid}/{number}")
    public Order order2(@PathVariable("gid") Integer id,@PathVariable("number") Integer number){
        log.info("用户开始下单,调用商品系统,查询{}号商品信息",id);
        //从nacos中获取服务地址
        ServiceInstance service = discoveryClient.getInstances("goods-service").get(0);
        String url = service.getHost() + ":" + service.getPort();
        //通过restTemplate调用
        Goods goods = restTemplate.getForObject("http://"+url+"/goods/getGoods/" + id, Goods.class);
        log.info("商品信息查询完毕:"+ JSON.toJSONString(goods));
 
        log.info("开始下单:");
        Order order = new Order();
        order.setUid(1);
        order.setUname("测试用户");
        order.setGid(goods.getId());
        order.setGname(goods.getGoodsName());
        order.setNumber(number);
 
        orderService.createOrder(order);
        log.info("下单成功");
        return order;
    }
idea环境中微服务中不同业务模块之间类的调用情况处理 idea中同一项目的不同模块之间的类的调用方法。 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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03-微服务架构构建之微服务拆分

微服务架构是将一个单体应用程序拆分为一个个独立且保持松耦合的服务的一种架构方式,每个服务有着独立的数据库并且能独立运行部署。微服务架构的构建过程中,第一步也是最为重要的一步是进行服务拆分。只有将微服务按照合理的方式进行拆分,才能确保整个项目能够高效而正确地运行。

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