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版本：v1.7x
屏蔽复杂的后台系统的大量的服务，然后让前端工程师调用的时候非常的简单
2.统一处理
把所有后台服务都需要做的一些通用的事情，挪到网关里面去处理;
比如：
（1）统一安全认证
（2）统一限流
（3）统一降级
（4）统一异常处理
（5）统一请求统计
（6）统一超时处理
其实就是包含各种过滤器，捕获请求，然后做响应的处理。
主要有四类过滤器：
（1）pre过滤器：
ServletDetectionFilter
Servlet30WrapperFilter
FormBodyWrapperFilter
DebugFilter
PreDecorationFilter
（2）routing过滤器：
RibbonRoutingFilter
SimpleHostRoutingFilter
SendForwardFilter
（3）post过滤器：
SendResponseFilter
（4）error过滤器：
SendErrorFilter
各个过滤器的主要作用及相关原理课参考以下源码剖析原理图：
python 抖音采集_python爬取抖音视频的实例详解
import requestsimport jsonimport reimport osfrom pprint import pprint as ppimport queueclass DouYin:header = {'accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*...
Zuul工作原理
为什么需要Zuul Zuul作为路由网关组件，在微服务架构中有着非常重要的作用，主要体现在以下6个方面。 Zuul、 Ribbon 以及Eureka相结合，可以实现智能路由和负载均衡的功能，Zuul 能够将请求流量按某种策略分发到集群状态的多个服务实例。 网关将所有服务的API接口统一聚合，并统一对外暴露。外界系统调用API接口时，都是由网关对外暴露的API接口，外界系统不需要知道微服务系统中各服务相互调用的复杂性。微服务系统也保护了其内部微服务单元的API接口，防止其被外界直接调用，导致服务的敏感信息对
从ISCXTor2016到CICIDS2017：手把手教你下载和使用UNB的网络安全数据集
本文详细介绍了UNB大学发布的ISCXTor2016和CICIDS2017等网络安全数据集的下载与使用方法，特别适合加密流量识别和网络行为分析研究。文章提供了多种高效获取路径、文件结构解析及实战分析示例，帮助研究者快速上手这些真实场景捕获的精细标注数据集。
微服务：网关(zuul) —— 基本原理、配置、鉴权、限制IP、限流
1. Zuul原理和配置 1.1 基本原理 网关(Zuul) —— 本质核心就是过滤器 （ 就这样一句话其实就够了） 这些过滤器可以完成以下功能： 身份认证与安全：识别每个资源的验证要求，并拒绝那些与要求不符的请求。 审查与监控：在边缘位置追踪有意义的数据和统计结果，从而带来精确的生成视图。 动态路由：动态地将请求路由到不同的后端集群。 压力测试：逐渐增加执行集群的流量，以了解性能。 负载分配：为每一种负载类型分配对应容量，并弃用超出限定值得请求。 静态响应处理：在边缘位置直接建立部分响应，从而避免其转发
数据获取竟如此简单——全球SRTM 90m DEM V4.1数据
SRTM（Shuttle Radar Topography Mission）是由NASA联合国际合作伙伴开展的雷达地形测绘项目，通过航天飞机搭载的合成孔径雷达系统，于2000年通过发射并接收地表反射的雷达信号，获取全球三维地形数据，这一任务填补了高精度全球地形数据的空白。而本文通过十余行的python代码，就更简单、方便地获取这些数据。
unity人物刚体移动_Unity3D实现2D人物移动-总结篇
背景最近研究Unity3d，2d寻路的实现。所以又一次涉及到了角色坐标位移的问题。系统的对于角色鼠标点击移动这个简单问题进行整理和总结。本来就是一个简单的几何问题，结果发现已经有两个小坑，顺便填上，这里做下总结。实现需求：通过鼠标点击，控制2d角色移动，就是点哪里，角色向移动到哪里问题分解：按照时间进行动画分解,鼠标输入(动画开始)、平移(动画进行)、移动结束(动画结束)前提：这里前面的文章基本解...
Zuul 网关原理及其配置
本文从 Zuul 网关的原理、使用场景和配置过程三个方面详细介绍了 Zuul 网关的相关知识。可以看出，Zuul 的过滤器链是整个网关的核心部分，通过添加不同的过滤器，可以实现不同的功能，比如鉴权、转发、限流等。同时，通过合理地配置路由规则，可以将请求快速地转发到相应的后端服务中，实现负载均衡和服务治理的功能。在实际开发中，我们可以根据不同的需求，灵活地运用 Zuul 网关服务，构建高可用、高并发的分布式应用系统。
一次请求穿过的六道关卡：微服务基础组件的通信与IO、事件驱动、负载均衡、服务路由、API网关与配置协调
微服务的稳定性往往取决于看不见的基础组件。本文跟随一次下单请求，依次穿过API网关、服务路由、负载均衡与服务通信，再沿事件分支扇出，并从控制面审视配置中心。通信层剖析握手成本、连接复用、epoll与主从Reactor、心跳判活、退避抖动、截止时间与重试预算；事件层讲解编舞与编排、事务发件箱和幂等消费；均衡与路由对比静态与动态算法、路由链、全链路灰度与同区保底；网关讨论过滤器链与限流算法；配置部分给出四类配置、长轮询与共识协调，最后归纳五道防线。文中关键数据均来自可在Java8运行的演示程序。
Zuul网关原理以及源码解析
一、基本概念 1.1 Zuul网关过滤器类型 pre：优先执行的过滤器，其中自动配置中配置的PreDecorationFilter，主要负责决定该请求的路由以及发送给下游服务的额外请求头。 route：在pre过滤器后执行的过滤器。当zuul网关中为某一路由名称配置的是serviceId时，由ribbonRoutingFilter采用ribbion的方式决定请求下游服务地址并且进行远程调用，并将响应结果写入的RequestContext中；当zuul网关中为某一路由名称配置的是url时，由SimpleHos
电商行业分析爬虫：抓取行业数据，进行行业分析
电商行业数据分析对于市场研究、竞争分析和商业决策至关重要。通过爬取电商平台的数据，我们可以深入了解市场动态、消费者行为和商品销售情况。本文将介绍如何构建一个电商行业分析爬虫，抓取商品信息、销售数据和用户评价等，并进行数据分析。
IP-Guard分类管理详解
大家都知道在配置IPGUARD策略前需要做分类库进行设置和分类。 1、应用程序：可以分类，例如上班时间只能用OFFICE和WPS，记事本等办公软件，可以在分类里设置一个类 ；办公软件，在未分类里找到OFFICE,WPS等拖入心建的分类里就可以在配置策略里调用。 2、网站分类也不一样，可以按照自己方式自定义。也可以导入厂家已经收集到的网站分类。 3、邮箱分类：可以提前定义好一个或...
第二章 微服务网关基础组件 - zuul入门
一、zuul简介 1、作用 zuul使用一系列的filter实现以下功能 认证和安全 - 对每一个resource进行身份认证 追踪和监控 - 实时观察后端微服务的TPS、响应时间，失败数量等准确的信息 日志 - 记录所有请求的访问日志数据，可以为日志分析和查询提供统一支持 动态路由 - 动态的将request路由到后端的服务上去 压力测试 - 逐渐的增加访问集群的压力，来测试集群的性能 限流 ...
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
SpringBoot项目架构实战之“网关zuul搭建“
第三章网关zuul搭建 前言： 1、主要功能 zuul主要提供动态路由（内置ribbon实现）和过滤（可以做统一鉴权过滤器、灰度发布过滤器、黑白名单IP过滤器、服务限流过滤器（可以配合Sentinel实现））功能； 2、和spring cloud GateWay的区别 属于两个不同开源组织提供的网关解决方案。spring cloud GateWay使用非阻塞API，内置限流过滤器，支持长连接（比如websockets），在高并发和后端服务响应慢的场景下比Zuul...
汉书HE8，好用的汇编代码编写工具
汉书HE8，好用的汇编代码编写工具早期编写汇编代码所用功能强大
android 蓝牙通讯demo
android 下蓝牙通讯demo，实现了发现蓝牙，使能蓝牙，通过蓝牙发送消息。
《Spring Cloud Gateway 深度剖析：从核心原理到企业级实战》
摘要：本文深度剖析Spring Cloud Gateway(SCG)的核心原理与实战应用。作为微服务架构的关键组件，SCG基于Reactor响应式模型，相比Zuul具备更高性能(3w+ TPS)和扩展性。文章通过流程图和源码解析了请求生命周期及过滤器链执行机制，并演示了自定义日志过滤器的实现。在动态路由部分，提出三种实现方案：配置中心监听、数据库驱动和Actuator端点触发，并强调防雪崩缓存设计的重要性。本文为构建高性能、可扩展的企业级网关提供了完整的技术方案。
文档：亲测可用解决vnc灰屏，黑屏，鼠标大黑叉情况
主要解决vnc-viewer灰屏，黑屏，鼠标大黑叉等现象，详细见文档。
微服务核心组件 Zuul 网关原理剖析
一、前言 Zuul 网关是具体核心业务服务的看门神，相比具体实现业务的系统服务来说它是一个边缘服务，主要提供动态路由，监控，弹性，安全性等功能。在分布式的微服务系统中，系统被拆为了多套系统，通过zuul网关来对用户的请求进行路由，转发到具体的后台服务系统中。 本 Chat 主要内容如下： 服务网关演化历程。 Zuul 1.0 服务架构与源码剖析。 Zuul 2.0 服务架构新特性。 ...
zuul 网关的用途_微服务核心组件 Zuul 网关原理剖析
一、前言Zuul 网关是具体核心业务服务的看门神，相比具体实现业务的系统服务来说它是一个边缘服务，主要提供动态路由，监控，弹性，安全性等功能。在分布式的微服务系统中，系统被拆为了多套系统，通过zuul网关来对用户的请求进行路由，转发到具体的后台服务系统中。本 Chat 主要内容如下：服务网关演化历程。Zuul 1.0 服务架构与源码剖析。Zuul 2.0 服务架构新特性。二、服务网关演化历程网关是...
Zuul之源码剖析
附：SpringCloud之系列教程汇总跳转地址 Zuul 架构图 在zuul中， 整个请求的过程是这样的，首先将请求给zuulServlet处理，zuulServlet中有一个zuulRunner对象，该对象中初始化了RequestContext：存储每个请求的一些数据，并被所有的zuulFilter共享。zuulRunner中还有 FilterProcessor，FilterProcess...
zuul源码分析
版本说明 SpringCloud Finchley.SR2 2.0.2.RELEASE 启动类 启动类只干了一件事注册了一个标记类org.springframework.cloud.netflix.zuul.ZuulProxyMarkerConfiguration.Marker org.springframework.cloud.netflix.zuul.ZuulServerAutoConfiguration org.springframework.cloud.netflix.zuul.ZuulPr
Spring Cloud Gateway：工作原理、与 Zuul 的区别及实践
Gateway 提供高性能路由，优于 Zuul。订单网关实现 P99 延迟 8ms、QPS 12 万。路由：动态。过滤：认证、限流。监控：Prometheus。
《微服务网关之Zuul》一、基础知识
一、前言 Zuul 网关是具体核心业务服务的看门神，相比具体实现业务的系统服务来说它是一个边缘服务，主要提供动态路由，监控，弹性，安全性等功能。在分布式的微服务系统中，系统被拆为了多套系统，通过zuul网关来对用户的请求进行路由，转发到具体的后台服务系统中。 本 Chat 主要内容如下： 服务网关演化历程。 Zuul 1.0 服务架构与源码剖析。 Zuul 2.0 服务架构新特性。 二、服务网关演化历程 网关是具体核心业务服务的看门神，相比具体实现业务的系统服务来说它是一个边缘服务，主要提供动态
zuul 执行过程源码探究
1.使用zuul //使用注解 @EnableZuulProxy @EnableCircuitBreaker @Target(ElementType.TYPE) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) @Import(ZuulProxyMarkerConfiguration.class) public @interface EnableZuulProxy { } 这个注解的作用呢，首先看下zuul的spring.factories： org.springframewo
Zuul1.x核心源码解析
1、Zuul架构图 如上图，Zuul网关分为三个部分：过滤器管理模块（绿色模块）、过滤器加载模块（粉红色模块）、过滤器运行时模块（蓝色模块） 1）过滤器管理模块：让开发人员管理过滤器，过滤器管理主要是上传的动作和激活的动作。过滤器上传完是保存到数据库中的，开发人员可以通过界面管理过滤器的状态 2）过滤器加载模块：是过滤器加载模块。定期的扫描过滤器，看看过滤器有没有变更。过滤器管理器会先将变更的过滤器拉到本地的过滤器目录当中。如果变更了，就会执行Filter Loader进行加载，加载到网关运行时的Filt
Zuul 源码分析之 Filter 管理
本文详细解析了Zuul网关的核心过滤机制，重点介绍了ZuulFilter的体系架构与实现原理。主要内容包括：1）ZuulFilter的生命周期类型（PRE、ROUTE、POST、ERROR）及执行顺序；2）核心接口IZuulFilter和抽象类ZuulFilter的实现细节；3）Filter的加载注册机制（FilterLoader、FilterRegistry）；4）执行引擎FilterProcessor与ZuulServlet的集成流程；5）常见内置Filter（ServletDetectionFilte
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