搭建Eurake集群

eureka注册中心HA集群搭建(七) 本文介绍了如何搭建高可用的Eureka注册中心集群。主要内容包括:1. 在单机版Eureka基础上新建7002和7003两个模块,复制并修改配置;2. 通过修改hosts文件实现域名映射;3. 配置三个Eureka实例相互注册,实现集群高可用;4. 修改服务提供者的配置,使其注册到集群所有Eureka节点。最终实现了Eureka集群的搭建和微服务注册,通过访问不同端口验证了集群搭建成功。文章提供了详细的配置示例和操作步骤,帮助读者快速实现Eureka集群部署。 阅读详情

eureka作为SpringCloud的服务发现与注册中心,在整个的微服务体系中,处于核心位置。单一的eureka服务,显然不能满足高可用的实际生产环境,这就要求我们配置一个能够应对各种突发情况,具有较强容灾能力的eureka集群服务。
其实我们创建不同的yaml文件,以不同yaml运行即可。在项目中,创建三个名字分别为eureka01,eureka02,eureka03的eureka,defaultZone中配置其他两个不同的eureka相互引用即可。

1.eureka01配置文件
server:
  port: 8083
eureka:
  instance:
    #eureka的名字
    hostname: eureka01
    #开启自我保护机制 当Eureka Server节点在短时间内丢失过多的客户端时(可能发送了网络故障),
    #那么这个节点将进入自我保护模式,不再注销任何微服务,当网络故障回复后,该节点会自动退出自我保护模式
  server:
    enable-self-preservation: true
  client:
    # 不在注册中心注册自己
    register-with-eureka: false
    # 表示自己就是注册中心,不需要检索服务,只需要维护实例
    fetch-registry: false
    serviceUrl:
      defaultZone: http://eureka02:8084/eureka/,http://eureka03:8085/eureka/
2.eureka02配置文件
server:
  port: 8084
eureka:
  instance:
    #eureka的名字
    hostname: eureka01
    #开启自我保护机制 当Eureka Server节点在短时间内丢失过多的客户端时(可能发送了网络故障),
    #那么这个节点将进入自我保护模式,不再注销任何微服务,当网络故障回复后,该节点会自动退出自我保护模式
  server:
    enable-self-preservation: true
  client:
    # 不在注册中心注册自己
    register-with-eureka: false
    # 表示自己就是注册中心,不需要检索服务,只需要维护实例
    fetch-registry: false
    serviceUrl:
      defaultZone: http://eureka01:8083/eureka/,http://eureka03:8085/eureka/
3.eureka03配置文件
server:
  port: 8085
eureka:
  instance:
    #eureka的名字
    hostname: eureka01
    #开启自我保护机制 当Eureka Server节点在短时间内丢失过多的客户端时(可能发送了网络故障),
    #那么这个节点将进入自我保护模式,不再注销任何微服务,当网络故障回复后,该节点会自动退出自我保护模式
  server:
    enable-self-preservation: true
  client:
    # 不在注册中心注册自己
    register-with-eureka: false
    # 表示自己就是注册中心,不需要检索服务,只需要维护实例
    fetch-registry: false
    serviceUrl:
      defaultZone: http://eureka02:8084/eureka/,http://eureka01:8083/eureka/
4.服务中心的配置文件

这里只需要在yaml文件中修改eureka.client.serviceUrl.defaultZone即可

eureka:
  client:
    serviceUrl:
      defaultZone: http://eureka02:8084/eureka/,http://eureka01:8083/eureka/,http://eureka03:8085/eureka/

然后需要将eureka01,eureka02,eureka03加入hosts文件中即可。

HTML粉色爱心(完整代码) HTML语言实现粉色爱心的完整代码。 阅读详情

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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');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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