Traffic Shifting(0.8)

本文介绍如何使用Istio逐步将服务流量从老版本迁移到新版本,以Bookinfo示例中的reviews服务为例,演示了如何通过权重路由功能平滑过渡到新版本的过程。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

这个课题向你展示如何将一个服务的老版本流量逐渐迁移到新版本上。使用Istio,我们可以通过使用每次流量迁移权重低于100的一系列规则。逐渐完成流量的迁移,例如10,20,30,… 100%。这个课题简易的通过两步将 reviews:v1 的流量迁移到 reviews:v3 :50%, 100%。

Before you begin

  • 安装Istio
  • 部署Bookinfo示例

Weight-based version routing

1.为所有微服务设置默认版本v1

istioctl create -f samples/bookinfo/routing/route-rule-all-v1.yaml

samples/bookinfo/routing/route-rule-all-v1.yaml

2.在你的浏览器中打开 http://$GATEWAY_URL/productpage 来确认 reviews 服务的版本是v1.
你应该观察Bookinfo应用的 productpage展示的内容。注意 productpage 展示内容无星级评定,因为 reviews:v1 没有访问ratings 服务。

3.首先,通过如下命令将50%的流量从 reviews:v1 转换到 reviews:v3

istioctl replace -f samples/bookinfo/routing/route-rule-reviews-50-v3.yaml

samples/bookinfo/routing/route-rule-reviews-50-v3.yaml

确认我们替换的规则:

istioctl get virtualservice reviews -o yaml
apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: VirtualService
metadata:
  name: reviews
  ...
spec:
  hosts:
  - reviews
  http:
  - route:
    - destination:
        host: reviews
        subset: v1
      weight: 50
  - route:
    - destination:
        host: reviews
        subset: v3
      weight: 50

4.在你的浏览器中刷新productpage ,你现在应该在大约50%的次数中看到红色星级评定。
注意:当前Envoy sidecar实现,你可能需要刷新productpage 很多次观察适当分布。这可能在你看到任何变化前需要刷新15次或者更多。如果你想要更常见红星的话,可以修改规则路由90%的流量到v3.

5.当reviews 微服务的v3版本被认为是稳定的时,我们可以路由100%的流量到 reviews:v3:

istioctl replace -f samples/bookinfo/routing/route-rule-reviews-v3.yaml

samples/bookinfo/routing/route-rule-reviews-v3.yaml

你可以现在以任何用户的身份登陆productpage ,你应该会在每条书评上看到红星。

Understanding what happened

这个课题中,我们使用Istio的权重路由功能将 reviews 服务的旧版本流量迁移到新版本中。注意这和使用容器业务流程平台的部署功能由很大不同,后者使用示例扩展来管理流量。使用Istio,我们允许 reviews服务的两个版本单独缩放而互不影响流量分配。关于使用自动伸缩的版本路由,查看 Canary Deployments using Istio.

Cleanup

  • 移除应用路由规则
istioctl delete -f samples/bookinfo/routing/route-rule-all-v1.yaml

samples/bookinfo/routing/route-rule-all-v1.yaml

  • 如果你不打算探索接下来地任何课题,参考 Bookinfo cleanup 指南来关闭应用。
标题基于SpringBoot+Vue的社区便民服务平台研究AI更换标题第1章引言介绍社区便民服务平台的研究背景、意义,以及基于SpringBoot+Vue技术的研究现状和创新点。1.1研究背景与意义分析社区便民服务的重要性,以及SpringBoot+Vue技术在平台建设中的优势。1.2国内外研究现状概述国内外在社区便民服务平台方面的发展现状。1.3研究方法与创新点阐述本文采用的研究方法和在SpringBoot+Vue技术应用上的创新之处。第2章相关理论介绍SpringBoot和Vue的相关理论基础,以及它们在社区便民服务平台中的应用。2.1SpringBoot技术概述解释SpringBoot的基本概念、特点及其在便民服务平台中的应用价值。2.2Vue技术概述阐述Vue的核心思想、技术特性及其在前端界面开发中的优势。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue如何有效整合,以提升社区便民服务平台的性能。第3章平台需求分析与设计分析社区便民服务平台的需求,并基于SpringBoot+Vue技术进行平台设计。3.1需求分析明确平台需满足的功能需求和性能需求。3.2架构设计设计平台的整体架构,包括前后端分离、模块化设计等思想。3.3数据库设计根据平台需求设计合理的数据库结构,包括数据表、字段等。第4章平台实现与关键技术详细阐述基于SpringBoot+Vue的社区便民服务平台的实现过程及关键技术。4.1后端服务实现使用SpringBoot实现后端服务,包括用户管理、服务管理等核心功能。4.2前端界面实现采用Vue技术实现前端界面,提供友好的用户交互体验。4.3前后端交互技术探讨前后端数据交互的方式,如RESTful API、WebSocket等。第5章平台测试与优化对实现的社区便民服务平台进行全面测试,并针对问题进行优化。5.1测试环境与工具介绍测试
### Shifting Mechanism in Swin Transformer In the context of Swin Transformer, the shifting operation plays a crucial role in enabling both local and global information exchange within non-overlapping window-based self-attention mechanisms. The shifted windows concept allows each element to interact with its neighbors across adjacent windows during different stages of feature extraction. The `torch.roll` function is utilized for implementing this shift efficiently by repositioning elements along specified dimensions[^4]. Specifically: - For every other layer (even-indexed layers), no shift occurs. - In odd-indexed layers, patches are cyclically shifted so that previously unconnected regions now overlap partially, ensuring all tokens can communicate globally over multiple layers without increasing computational complexity excessively. This approach ensures linear scalability concerning input size while maintaining strong performance on various vision tasks as compared to traditional transformers like ViT which suffer from quadratic growth in computation cost relative to image resolution[^3]. ```python import torch def apply_shift(x, window_size=7): # Example implementation using PyTorch's roll functionality shifted_x = torch.roll(x, shifts=(-window_size//2, -window_size//2), dims=(1, 2)) return shifted_x ``` By applying such operations strategically throughout the network architecture, Swin Transformer achieves efficient processing capabilities suitable for high-resolution images and diverse visual recognition challenges[^1].
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