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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【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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