使用Spring Cloud构建统一配置中心

本文介绍使用SpringCloud构建统一配置中心的方法。通过配置中心项目config-repo集中管理多个微服务的配置,并利用git进行版本控制。各微服务通过特定的配置文件(如bootStrap.yml)指向配置中心,实现动态配置加载。

总结一下项目里使用的Spring Cloud 构建的统一配置中心:

1. 建立并启动配置中心项目:

      1.1首先 建立起配置中心的项目 config-repo, 在项目里建立各个项目需要的配置文件;将该项目扔到git 上,地址为:http://10.16.19.139:18080/Rosy/config-repo



      1.2. 为config-repo 项目建立配置文件:application.yml. 作为启动config-repo 时的配置文件;



      1.3. 启动config-repo 项目,服务器地址:10.16.19.223:8888

2.  各个微服务 建立bootStrap.yml, (bootStrap.yml 的优先权要高于application.yml)

     2.1 收单系统的bootStrap.yml



     2.2 订单系统的bootStrap.yml




1. 在启动收单系统是,首先读取bootStrap.yml. 读到cloud.config.uri 时,会到URI 指定的位置读取文件,即到:10.16.19.223:8888 所在的服务器和端口所监听的项目,所以定位到了configserver, 接着读取configServer 的配置文件application.yml,在该yml 中,coud-config-server.git.uri 指出项目的git位置,searchLocation 指出 项目所在的服务器的启动位置。

定位到configserver之后:开始读取项目内的内容。读取的内容根据收单系统(client)中指出的spring.profiles.active ,即


2. 在configserver 中配置文件的命名要有规则,需要和微服务(client)的 spring.name 及spring.profiles.active 形成对应,微服务才能在configserver 中找到自己需要的配置文件。对应规则如下:

配置文件的命名规则由以下的三个参数确定:{application}-{profile}-{label}.yml

  • {application}映射到Config客户端的spring.application.name属性
  • {profile}映射到Config客户端的spring.profiles.active属性,可以用来区分环境,比如dev,test,produce等等
  • {label}映射到Git服务器的commit id,分支名称或者tag,默认值为master

例如 上述收单的 profiles:  

profiles:
    active: default,rabbit,redis,eureka .  表明收单系统激活default,rabbit,redis,eureka 4种文件,需要configserver 提供该4种文件。default  是指profile 可以不匹配;

收单系统的application.name = acquier.

则default  =====>   acquier.yml

    eureka=====>   acquier.eureka.yml  

    rabbit=====>   acquier.rabbit.yml  

    redis=====>   acquier.redis.yml  

    test =====>   acquier.test .yml  


农业作物成熟度实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:农业作物成熟度实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:563张图片 验证集:161张图片 测试集:80张图片 总计:804张图片 • 训练集:563张图片 • 验证集:161张图片 • 测试集:80张图片 • 总计:804张图片 • 分类类别: bfullyripened: b类作物完全成熟状态 bgreen: b类作物绿色未成熟状态 bhalfripened: b类作物半成熟状态 lfullyripened: l类作物完全成熟状态 lgreen: l类作物绿色未成熟状态 lhalfripened: l类作物半成熟状态 • bfullyripened: b类作物完全成熟状态 • bgreen: b类作物绿色未成熟状态 • bhalfripened: b类作物半成熟状态 • lfullyripened: l类作物完全成熟状态 • lgreen: l类作物绿色未成熟状态 • lhalfripened: l类作物半成熟状态 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割多边形点标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片来源于农业图像数据库,细节清晰,适用于模型训练。 二、适用场景 • 农业AI监测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别作物部分并分类成熟度的AI模型,辅助农民进行精准农业管理。 • 精准农业应用研发:集成至农业智能平台,提供实时作物状态识别功能,优化灌溉、施肥和收获时间。 • 学术研究与创新:支持农业科学与人工智能交叉领域的研究,助力发表高水平农业AI论文。 • 农业教育与培训:数据集可用于农业院校或培训机构,作为学生学习作物识别和成熟度评估的重要资源。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:每张图片均经过精确标注,确保实例分割边界准确,类别分类正确。涵盖两种作物类型(b和l)和三种成熟度状态(完全成熟、绿色未成熟、半成熟),具有高度多样性,提升模型泛化能力。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接加载使用,支持实例分割任务,并可扩展到其他计算机视觉任务。 • 农业价值突出:专注于作物成熟度检测,为智能农业、自动化收获和作物健康监测提供关键数据支持,具有重要的实际应用价值。
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