服务治理中间件-Eureka

SpringCloud的那些中间件 随着互联网的快速发展,微服务的架构思想逐渐成为了一种趋势。SpringCloud作为众多微服务框架中的佼佼者,其提供了丰富的中间件组件,使得我们在微服务项目中能够更加便捷地进行开发和部署。本篇博文将为大家介绍一些SpringCloud中比较重要的中间件及其使用场景。本文只介绍了一些比较重要的SpringCloud中间件组件,还有许多其他的中间件组件,如Config、Bus等,读者可以进一步探索。通过SpringCloud提供的这些中间件组件,我们可以更加便捷地开发出高可用、高性能、高并发的微服务系统。 阅读详情

目录

简介

搭建Eureka服务

注册服务到Eureka


简介

Eureka是Spring团队开发的服务治理中间件,可以轻松在项目中,实现服务的注册与发现,相比于阿里巴巴的Nacos、Apache基金会的Zookeeper,更加契合Spring项目,缺点就是仅仅只有服务发现与治理功能。

搭建Eureka服务

在项目中,创建一个新的Module,可以通过IDEA快速创建

点击Create即可创建一个Module,同时引入Eureka依赖。

在启动类中,添加@EnableEurekaServer注解

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

@SpringBootApplication
@EnableEurekaServer
public class ServerEurekaApplication {

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

}

在main文件中,创建资源文件夹resources,并创建application.yml文件,内容为

server:
  # 配置服务端口
  port: 8081
eureka:
  client:
    service-url:
      # 配置eureka服务器地址
      defaultZone: http://127.0.0.1:${server.port}/eureka
    #是否需要将自己注册到注册中心(注册中心集群需要设置为true)
    register-with-eureka: false
    #是否需要搜索服务信息 因为自己是注册中心所以为false
    fetch-registry: false

启动Module后,浏览器输入

http://localhost:8081/

即可打开Eureka

注册服务到Eureka

对于某个服务,注册到Eureka的流程如下:

【1】在该服务的启动类中添加 @EnableEurekaClient注解

@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
public class ServiceAApplication {

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

}

【2】在该服务的配置文件中,添加如下配置

server:
  # 服务端口号
  port: 8082
spring:
  application:
    # 服务名称 - 服务之间使用名称进行通讯
    name: service-objcat-a
eureka:
  client:
    service-url:
      # 填写注册中心服务器地址
      defaultZone: http://localhost:8081/eureka
    # 是否需要将自己注册到注册中心
    register-with-eureka: true
    # 是否需要搜索服务信息
    fetch-registry: true
  instance:
    # 使用ip地址注册到注册中心
    prefer-ip-address: true
    # 注册中心列表中显示的状态参数
    instance-id: ${spring.cloud.client.ip-address}:${server.port}

效果如下图:下图包含了2个服务,其中服务A有两个实例

可以通过Eureka,为某个微服务,指定多个实例,Eureka会轮询多个实例中可以正常提供服务的实例,从而实现分流。

Spring Cloud 微服务开发:入门、进阶与源码剖析 —— 1.3 Spring Cloud 与中间件 1.3 Spring Cloud 与中间件 1.3.1 什么是中间件 近年来,越来越多的领域已经离不开计算机、网络技术以及通用技术了。并且随着计算机技术的迅猛发展,更多的软件被要求在很多不同的网络协议、不同的硬件生产厂商以及不同的网络平台上运营。所以这导致开发人员需要面临数据离散、操作困难、系统匹配程度低及需要开发多种运用程序来达到运营的目的。所以,中间件的产生,极大程度上减轻了开发者的负担,使得... 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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📘拥有多年一线研发和团队管理经验,研究过主流框架的底层源码(Spring、SpringBoot、SpringMVC、SpringCloud、Mybatis、Dubbo、Zookeeper),消息中间件底层架构原理(RabbitMQ、RocketMQ、Kafka)、Redis缓存、MySQL关系型数据库、 ElasticSearch全文搜索、MongoDB非关系型数据库、Apache ShardingSphere分库分表读写分离、设计模式、领域驱动DDD、Kubernetes容器编排等。

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。 422

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