客户端负载均衡Spring Cloud Ribbon

本文介绍了基于Netflix Ribbon的客户端负载均衡工具,详细讲解了如何利用Ribbon与Eureka进行服务发现和服务消费,并提供了RestTemplate的GET、POST、PUT、DELETE等请求示例。

介绍

  • 是一个基于http/tcp的客户端负载均衡工具,基于Netflix Ribbon实现
  • 可以将面向服务的REST模板请求自动转换为客户端负载均衡的调用
  • 服务发现由Eureka的客户端完成,服务消费由Ribbon完成

使用步骤

  1. 服务提供者启动多个服务实例注册到同一个注册中心或者相互关联的注册中心
  2. 服务消费者直接通过调用被@LoadBalanced注释修饰过的RestTemplate来实现面向服务的调用(创建一个消费者

RestTemplate详解

  • GET请求
    • 有两种方式getForEntity和getForObject,当不需要关注body时,可以通过第二种方式直接获取响应内容
    • 示例:请求HELLO-SERVICE服务的/get接口,请求参数是message=“billy”,返回类型为String
    ResponseEntity<String> responseEntity = restTemplate.getForEntity(
    	"http://HELLO-SERVICE/get?message={1}", String.class, "billy");
    logger.info("GET:{}", responseEntity.getBody());
    
    Object responseBody = restTemplate.getForObject(
    	"http://HELLO-SERVICE/get?message={1}", String.class, "billy");
    logger.info("GET:{}", responseBody.toString());
    
  • POST请求
    • 有三种方式,postForEntity,postForObject和postForLocation
    • 示例:请求HELLO-SERVICE服务的/post接口,请求参数是一个对象,返回类型为String
    ResponseEntity<String> postForEntity = restTemplate.postForEntity(
    	"http://HELLO-SERVICE/post", new User("billy", 24), String.class);
    logger.info("POST:{}", postForEntity.getBody());
    
    Object responseBody = restTemplate.postForObject(
    	"http://HELLO-SERVICE/post", new User("billy", 24), String.class);
    logger.info("POST:{}", responseBody);
    
    • 注意:如果请求参数是对象,服务提供者的接口列表需要用@RequestBody,否则接收到的字段值为null
  • PUT请求
    • 返回viod,所以不需要指定responseType
    • 增加一个用户
    restTemplate.put("http://HELLO-SERVICE/put", new User("billy", 24));
    
    
  • DELETE请求
    • 也是返回void
    • 删除一个用户
    restTemplate.delete("http://HELLO-SERVICE/delete/{1}", id);
    
    

拓展Ribbon简单配置

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(SCI三维路径规划对比)25年最新五种智能算法优化解决无人机路径巡检三维路径规划对比(灰雁算法真菌算法吕佩尔狐阳光生长研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要介绍了一项关于无人机三维路径巡检规划的研究,通过对比2025年最新的五种智能优化算法(包括灰雁算法、真菌算法、吕佩尔狐算法、阳光生长算法等),在复杂三维环境中优化无人机巡检路径的技术方案。所有算法均通过Matlab代码实现,并重点围绕路径安全性、效率、能耗和避障能力进行性能对比分析,旨在为无人机在实际巡检任务中的路径规划提供科学依据和技术支持。文档还展示了多个相关科研方向的案例与代码资源,涵盖路径规划、智能优化、无人机控制等多个领域。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机路径规划、智能优化算法研究或自动化、控制工程方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 对比分析新型智能算法在三维复杂环境下无人机路径规划的表现差异;② 为科研项目提供可复现的算法代码与实验基准;③ 支持无人机巡检、灾害监测、电力线路巡查等实际应用场景的路径优化需求; 阅读建议:建议结合文档提供的Matlab代码进行仿真实验,重点关注不同算法在收敛速度、路径长度和避障性能方面的表现差异,同时参考文中列举的其他研究案例拓展思路,提升科研创新能力。
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