Spring Cloud——初识

本文介绍了SpringCloud这一分布式系统开发工具包,详细解释了其核心组件和服务治理功能,包括服务发现注册、配置中心、消息总线等,并与DUBBO进行了对比。

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    小咸儿最近又学习到新知识了,新接触了Spring Cloud,感觉很高大上啊!
    接下来,就迈出了学习Spring cloud的第一步。
    首先从宏观上来了解一下Spring cloud。

什么是Spring Cloud?

    Spring Cloud是一系列框架的有序集合。它利用Spring Boot的开发便利性巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发,如服务发现注册、配置中心、消息总线、负载均衡、断路器、数据监控等,都可以用Spring Boot的开发风格做到一键启动和部署。Spring Cloud并没有重复制造轮子,他只是将目前各家公司开发的比较成熟的服务框架组合起来,通过Spring Boot风格进行再封装屏蔽掉了复杂的配置和实现原理,最终形成了一套简单易懂、易部署和易维护的分布式系统开发工具包。

Spring Cloud组成:

    两类:

  • A,对现有成熟框架“Spring Boot化”的封装和抽象,也是数量最多的项目。
  • B,开发了一部分分布式系统的基础设施的实现,如Spring Cloud Stream扮演的就是kafka,ActiveMQ这样的角色。
    • Spring Cloud Netflix
      是对Netflix开发的一套分布式服务框架的封装,包括服务的发现和注册,负载均衡、断路器、REST客户端、请求路由等。
    • Spring Cloud Config
      将配置信息中央化保存,配置Spring Cloud Bus可以实现动态修改配置文件。
    • Spring Cloud Bus
      分布式消息队列,是对Kafka,MQ的封装
    • Spring Cloud Security
      对Spring Security的封装,并能配合Netflix使用
    • Spring Cloud Zookeeper
      对Zookeeper的封装,使之能配置其他Spring Cloud的子项目使用
    • Spring Cloud Eureka
      Spring Cloud Eureka 是 Spring Cloud Netflix微服务套件中的一部分,它基于Netflix Eureka做了二次封装,主要负责完成微服务架构中的服务治理功能。

Spring Cloud 的优点:
    服务发现:服务化的核心是将传统的一站式应用根据业务拆分成一个一个的服务,而微服务在这个基础上要更彻底的去解耦合(不在共享DB、KV,去掉重量级ESB),并且强调DevOps和快速演化。这就要求我们必须采用与一站式时代、泛SOA时代不同的技术栈,而Spring Cloud就是其中的佼佼者。

Spring Cloud与DUBBO的对比:

微服务需要的功能DUBBOSpring Cloud
服务注册于发现ZookeeperEureka
服务调用方式RPCRESTful API
断路器
负载均衡
服务路由和过滤
分布式配置
分布式锁计划开发
集群选主
分布式消息

    参考链接:Spring Cloud概述

内容概要:本文详细介绍了水中有限长加肋圆柱壳体振动和声辐射的近似解析解,并提供了完整的Python实现。文中首先阐述了问题背景,即加肋圆柱壳体作为水下航行器的主要结构形式,肋骨的作用被简化为只有法向力。接着,通过一系列关键方程(如模态振动速度方程、壳体机械阻抗、特征矩阵元素等),推导出加肋圆柱壳体的振动和声辐射特性。Python代码部分实现了这些理论,包括定义`CylindricalShell`类来封装所有计算功能,如初始化参数、机械阻抗、辐射阻抗、肋骨阻抗、模态速度、辐射功率和辐射效率的计算。此外,还扩展了带刚性圆柱障板的圆柱壳体类`CylindricalShellWithBaffle`,并引入了集中力激励、简支边界条件和低频段计算的内容。最后,通过具体示例展示了如何创建壳体对象、设置参数、计算频率响应以及绘制结果图表,验证了加肋对辐射声功率和声辐射效率的影响。 适合人群:具备一定编程基础和声学基础知识的研究人员、工程师,特别是从事水下声学、船舶工程和振动分析领域的专业人员。 使用场景及目标:①通过代码实现和理论推导,深入理解加肋圆柱壳体的振动和声辐射特性;②分析肋骨对壳体声学性能的影响,优化结构设计;③利用Python代码进行数值模拟,评估不同参数配置下的声辐射效率和功率;④为实际工程项目提供理论支持和技术参考。 其他说明:本文不仅提供了详细的数学推导和Python代码实现,还讨论了实际应用中的注意事项,如参数调整、高频模态考虑、肋骨模型细化和数值稳定性处理。建议读者结合实际需求,灵活运用文中提供的理论和代码,进行更深入的研究和实践。
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