SpringCloud之Eureka高可用集群环境搭建

SpringCloud-Eureka【server服务高可用搭建】 手绘了下图所示的kafka知识大纲流程图(xmind文件不能上传,导出图片展现),但都可提供源文件给每位爱学习的朋友《互联网大厂面试真题解析、进阶开发核心学习笔记、全套讲解视频、实战项目源码讲义》点击传送门即可获取!” />手绘了下图所示的kafka知识大纲流程图(xmind文件不能上传,导出图片展现),但都可提供源文件给每位爱学习的朋友[外链图片转存中…(img-KtiMwHvc-1712686144692)]《互联网大厂面试真题解析、进阶开发核心学习笔记、全套讲解视频、实战项目源码讲义》 阅读详情

SpringCloud之Eureka高可用集群环境搭建

注册中心集群

在微服务中,注册中心非常核心,可以实现服务治理,如果一旦注册出现故障的时候,可能会导致整个微服务无法访问,在这时候就需要对注册中心实现高可用集群模式。

Eureka集群相当简单:相互注册

Eureka高可用实际上将自己作为服务向其他服务注册中心注册自己,这样就可以形成一组相互注册的服务注册中心,从而实现服务清单的互相同步,达到高可用效果。

 

集群的服务名称要统一,要相同!

 

启动时候 报错 正常! 启动时候互相注册  不会同时启动成功的

启动类都是一样的

package com.toov5;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.netflix.eureka.server.EnableEurekaServer;

@EnableEurekaServer   //开启注册中心
@SpringBootApplication 
public class AppEureka {
  
     public static void main(String[] args) {
           SpringApplication.run(AppEureka.class, args);
    }
    
}

pom都一样的:

<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
  <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
  <groupId>com.toov5</groupId>
  <artifactId>EurekaClaster</artifactId>
  <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
  
  	<parent>
		<groupId>org.springframework.boot</groupId>
		<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
		<version>2.0.1.RELEASE</version>
	</parent>
	<!-- 管理依赖 -->
	<dependencyManagement>
		<dependencies>
			<dependency>
				<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
				<artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
				<version>Finchley.M7</version>
				<type>pom</type>
				<scope>import</scope>
			</dependency>
		</dependencies>
	</dependencyManagement>
	<dependencies>
		<!--SpringCloud eureka-server -->
		<dependency>
			<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
			<artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-server</artifactId>
		</dependency>
	</dependencies>
	<!-- 注意: 这里必须要添加, 否者各种依赖有问题 -->
	<repositories>
		<repository>
			<id>spring-milestones</id>
			<name>Spring Milestones</name>
			<url>https://repo.spring.io/libs-milestone</url>
			<snapshots>
				<enabled>false</enabled>
			</snapshots>
		</repository>
	</repositories>
  
</project>

  

看不同的yml:

server:
  port: 9100
spring:
  application:
    name: app-toov5-member
#eureka:
#  client:
#    service-url:
#      defaultZone: http://localhost:8100/eureka
###集群地址  或者不写死 端口号改变 端口号改为对方的eureka端口号
eureka:
  client:
    service-url:
##           defaultZone: http://${eureka.instance.hostname}:8100/eureka/  ##其他eureka服务的地址
           defaultZone: http://127.0.0.1:8100/eureka/  ##其他eureka服务的地址
    register-with-eureka: true
    fetch-registry: true
name: app-toov5-member
#eureka:
#  client:
#    service-url:
#      defaultZone: http://localhost:8100/eureka
###集群地址  或者不写死 端口号改变 端口号改为对方的eureka端口号
eureka:
  client:
    service-url:
##           defaultZone: http://${eureka.instance.hostname}:8100/eureka/  ##其他eureka服务的地址
           defaultZone: http://127.0.0.1:8100/eureka/  ##其他eureka服务的地址
    register-with-eureka: true
    fetch-registry: true

  

###eureka 服务端口号
server:
  port: 8100
###服务注册名称
spring:
  application:
    name: app-toov5-member  ##############要相同
eureka:
  instance:
  ##注册中心ip地址
    hostname: 127.0.0.1
###客户端调用地址
  client:
    serviceUrl:
      defaultZone: http://${eureka.instance.hostname}:9100/eureka/  ##其他eureka服务的地址     互相注册 写对方的地址+端口
###因为该应用为注册中心,不会注册自己 (集群设为true)
    register-with-eureka: true
###因为自己为注册中心 ,不会去在该应用中的检测服务  
    fetch-registry: true
 name: app-toov5-member  ##############要相同
eureka:
  instance:
  ##注册中心ip地址
    hostname: 127.0.0.1
###客户端调用地址
  client:
    serviceUrl:
      defaultZone: http://${eureka.instance.hostname}:9100/eureka/  ##其他eureka服务的地址     互相注册 写对方的地址+端口
###因为该应用为注册中心,不会注册自己 (集群设为true)
    register-with-eureka: true
###因为自己为注册中心 ,不会去在该应用中的检测服务  
    fetch-registry: true

  

 

SpringCloud全家桶系列HoxtonSR3 架构系列的高可用环境搭建Eureka高可用集群环境搭建Eureka安全认证注册中心原理 Eureka高可用集群环境搭建 这里的重点无非就是Eureka的作用以及,在集群中的搭建,搭建的过程遇到非常多的问题,无非还是注解的使用,以及yml文件的配置问题,默认情况下如果要实现高可用就这里的value都设置为true,目前是单节点对比启动的不同,观察日志的内容。这里如果是true就是互相之间通讯。这也是微服务的性质决定的,Eureka的诞生就是高可用的,互相之间都拉取到集群环境的服务的信息,保证任一台出现了故障照 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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