SpringCloud 入门笔记(六)Zuul服务网关

本文介绍如何使用Zuul构建微服务网关,包括项目构建、配置及测试流程。Zuul作为Netflix开源的微服务网关,与Eureka、Ribbon等组件集成方便。文章详细展示了配置路由规则的方法。

目录

1 概述

2 构建Zuul服务网关

2.1 构建gateway项目

2.2 路由配置示例

3 测试


1 概述

Zuul是Netflix开源的微服务网关,SpringCloud进行了集成,能够非常方便地与Eureka、Ribbon等组件集成。

本篇拟采用Zuul搭建一个简单的微服务网关。

2 构建Zuul服务网关

2.1 构建gateway项目

因为我们要将gateway注册到服务中心,因此构建项目时,选择Eureka Client和Zuul依赖,如下所示:

创建成功后,pom.xml会包含如下两个选择的依赖:

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-zuul</artifactId>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
        <scope>test</scope>
    </dependency>
</dependencies>

编写application.yml配置文件,如下:

server:
  port: 8020
spring:
  application:
    name: gateway
eureka:
  client:
    service-url:
      defaultZone: http://admin:admin123@127.0.0.1:8000/eureka/
zuul:
  routes:
    user-ms: 
      path: /user/**
      strip-prefix: true
    role-ms: 
      path: /role/**
      strip-prefix: true

上面zuul.routes节点的配置中,**代表通配符,表示将 /user/ 开头的请求路由至user-ms微服务,将 /role/ 开头的请求路由至role-ms微服务。

2.2 路由配置示例

Zuul支持多种方式的路由配置,如下所示(参考自:《Spring Cloud与Docker微服务架构实战》):

1. 定义指定服务的访问路径

zuul:
  routes:
    user-ms: /u/**
    role-ms: /r/**

2. 忽略指定的服务

zuul:
  ignored-services: serviceA,ServiceB

3. 忽略所有服务

zuul:
  ignored-services: '*'

4. 指定服务的serviceId和路径

zuul:
  routes:
    user: # 服务别名,可任意起名
      service-id: user-ms
      path: /u/**

5. 指定url和路径

zuul:
  routes:
    github:
      path: /github/**
      url: https://github.com/GreedyStar

6. 路由前缀

zuul:
  routes:
    user-ms: 
      path: /user/**
      strip-prefix: false

访问Zuul的 /user/1 路径,请求会转发至user-ms的/user/1

这是很常用的一种方式,在user-ms的Controller中,我们将所有请求映射至/user/路径下,在不配置strip-prefix时,我们需要请求user-ms/user/user/list 才能正确请求到user-ms的接口。

3 测试

我们可以通过gateway来访问到指定的微服务,本篇中建立的路由规则为:

PathMicroService
/user/**user-ms localhost:8800
/role/**role-ms localhost:8801

结果如下:

源码地址:https://github.com/GreedyStar/spring-cloud-demo

本项目构建于RASA开源架构之上,旨在实现一个具备多模态交互能力的智能对话系统。该系统的核心模块涵盖自然语言理解、语音转文本处理以及动态对话流程控制三个主要方面。 在自然语言理解层面,研究重点集中于增强连续对话中的用户目标判定效能,并运用深度神经网络技术提升关键信息提取的精确度。目标判定旨在解析用户话语背后的真实需求,从而生成恰当的反馈;信息提取则专注于从语音输入中析出具有特定意义的要素,例如个体名称、空间位置或时间节点等具体参数。深度神经网络的应用显著优化了这些功能的实现效果,相比经典算法,其能够解析更为复杂的语言结构,展现出更优的识别精度与更强的适应性。通过分层特征学习机制,这类模型可深入捕捉语言数据中隐含的语义关联。 语音转文本处理模块承担将音频信号转化为结构化文本的关键任务。该技术的持续演进大幅提高了人机语音交互的自然度与流畅性,使语音界面日益成为高效便捷的沟通渠道。 动态对话流程控制系统负责维持交互过程的连贯性与逻辑性,包括话轮转换、上下文关联维护以及基于情境的决策生成。该系统需具备处理各类非常规输入的能力,例如用户使用非规范表达或对系统指引产生歧义的情况。 本系统适用于多种实际应用场景,如客户服务支持、个性化事务协助及智能教学辅导等。通过准确识别用户需求并提供对应信息或操作响应,系统能够创造连贯顺畅的交互体验。借助深度学习的自适应特性,系统还可持续优化语言模式理解能力,逐步完善对新兴表达方式与用户偏好的适应机制。 在技术实施方面,RASA框架为系统开发提供了基础支撑。该框架专为构建对话式人工智能应用而设计,支持多语言环境并拥有活跃的技术社区。利用其内置工具集,开发者可高效实现复杂的对话逻辑设计与部署流程。 配套资料可能包含补充学习文档、实例分析报告或实践指导手册,有助于使用者深入掌握系统原理与应用方法。技术文档则详细说明了系统的安装步骤、参数配置及操作流程,确保用户能够顺利完成系统集成工作。项目主体代码及说明文件均存放于指定目录中,构成完整的解决方案体系。 总体而言,本项目整合了自然语言理解、语音信号处理与深度学习技术,致力于打造能够进行复杂对话管理、精准需求解析与高效信息提取的智能语音交互平台。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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