sofa启动的默认加载参数

本文详细解析了SOFA RPC框架5.4.5版本在启动时的默认加载参数,涵盖了从RPC配置到具体实现类的选择,包括序列化、压缩、日志、集群均衡策略等关键设置。

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sofa启动的默认加载参数 

sofa-rpc-5.4.5\core\common\src\main\resources\com\alipay\sofa\rpc\common

 rpc-config-default.json

对应配置说明可参考 RpcOptions.java

实际运行中截取结果:

java.specification.version=1.8
sun.cpu.isalist=amd64
service.register=true
sun.arch.data.model=64
java.vendor.url=http://java.oracle.com/
server.pool.queue.type=normal
default.tracer=sofaTracer
sun.boot.library.path=C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_25\jre\bin
sun.java.command=QuickStartServer
consumer.connectionHolder=all
registry.invoke.timeout=10000
java.specification.vendor=Oracle Corporation
java.home=C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_25\jre
default.proxy=javassist
server.pool.type=cached
async.pool.queue=256
serialize.check.class=false
consumer.repeated.reference.limit=3
logger.impl=com.alipay.sofa.rpc.log.MiddlewareLoggerImpl
java.vm.specification.vendor=Oracle Corporation
java.specification.name=Java Platform API Specification
default.serialization=hessian2
registry.connect.timeout=20000
transport.buffer.max=32768
consumer.provider.nullable=false
user.script -> 
sun.management.compiler=HotSpot 64-Bit Tiered Compilers
java.runtime.version=1.8.0_25-b18
callback.max.size=1000
context.attachment.enable=true
jvm.shutdown.hook=true
server.accepts=100000
provider.include=*
file.encoding=UTF-8
consumer.lazy=false
async.pool.max=200
json.serializer.features=false
consumer.heartbeat.period=30000
server.auto.start=true
server.port.start=12200
java.io.tmpdir=C:\Users\tanglei\AppData\Local\Temp\
java.version=1.8.0_25
java.vm.specification.name=Java Virtual Machine Specification
java.awt.printerjob=sun.awt.windows.WPrinterJob
consumer.loadBalancer=random
transport.client.h2c.usePriorKnowledge=true
async.pool.time=60000
provider.weight=100
java.library.path=C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_25\bin;C:\Windows\Sun\Java\bin;C:\Windows\system32;C:\Windows;C:\ProgramData\Oracle\Java\javapath;C:\Windows\system32;C:\Windows;C:\Windows\System32\Wbem;C:\Windows\System32\WindowsPowerShell\v1.0\;C:\Program Files\TortoiseSVN\bin;C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_25\bin;D:\software\grails-2.5.2\grails-2.5.2\bin;C:\Program Files\nodejs\;C:\Program Files\Git\cmd;C:\Program Files\MySQL\MySQL Server 5.5\bin;C:\Users\tanglei\AppData\Roaming\npm;.
java.vendor=Oracle Corporation
server.stop.timeout=10000
server.context.path -> 
sun.io.unicode.encoding=UnicodeLittle
default.transport=bolt
default.protocol=bolt
sun.desktop=windows
default.version -> 
check.system.time=false
user.timezone=Asia/Shanghai
default.uniqueId -> 
provider.concurrents=0
consumer.address.wait=-1
os.name=Windows 7
java.vm.specification.version=1.8
transport.connection.reuse=true
transport.server.io.threads=0
default.group -> 
transport.server.tcpNoDelay=true
user.home=C:\Users\tanglei
invoke.send.app=false
transport.negotiator.async=false
java.awt.graphicsenv=sun.awt.Win32GraphicsEnvironment
stream.observer.max.size=10000
consumer.invoke.timeout=3000
transport.consumer.epoll=false
consumer.check=false
rpc.config.order=200
path.separator=;
serialize.check.reference=false
os.version=6.1
java.endorsed.dirs=C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_25\jre\lib\endorsed
system.cpu.cores=0
compress.size.baseline=2048
server.port.end=65535
transport.client.io.ratio=50
java.vm.name=Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM
transport.server.reuseAddr=true
server.epoll=false
default.registry=zookeeper
registry.batch.size=10
os.arch=amd64
transport.use.epoll=false
json.serialize.fill.empty=false
consumer.share.reconnect.thread=false
transport.heart.io=true
java.vm.info=mixed mode
java.class.version=52.0
counter.batch=false
awt.toolkit=sun.awt.windows.WToolkit
transport.server.boss.threads=0
sun.jnu.encoding=GBK
registry.reconnect.period=30000
service.subscribe=true
lookout.collect.disable=false
event.bus.enable=true
invoke.baggage.enable=true
provider.invoke.timeout=0
consumer.cluster=failover
async.pool.core=10
transport.buffer.min=1024
json.parser.features=false
file.separator=\
line.separator=\r\n
server.ioThreads=0
transport.server.protocol.adaptive=true
server.adaptive.port=false
registry.heartbeat.period=30000
sun.boot.class.path=C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_25\jre\lib\resources.jar;C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_25\jre\lib\rt.jar;C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_25\jre\lib\sunrsasign.jar;C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_25\jre\lib\jsse.jar;C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_25\jre\lib\jce.jar;C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_25\jre\lib\charsets.jar;C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_25\jre\lib\jfr.jar;C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_25\jre\classes
default.provider.bootstrap=sofa
user.name=tanglei
consumer.disconnect.timeout=5000
server.telnet=true
extension.load.path= size = 2
transport.server.backlog=35536
default.charset=UTF-8
server.host=0.0.0.0
server.pool.queue=0
transport.client.io.threads=0
sun.os.patch.level=Service Pack 1
consumer.inJVM=false
default.compress=snappy
consumer.invokeType=sync
provider.delay=-1
consumer.reconnect.period=10000
file.encoding.pkg=sun.io
serialize.blacklist.enable=true
provider.priority=0
registry.index.address -> 
java.class.path=C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_25\jre\lib\charsets.jar;C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_25\jre\lib\deploy.jar;C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_25\jre\lib\javaws.jar;C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_25\jre\lib\jce.jar;C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_25\jre\lib\jfr.jar;C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_25\jre\lib\jfxswt.jar;C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_25\jre\lib\jsse.jar;C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_25\jre\lib\management-agent.jar;C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_25\jre\lib\plugin.jar;C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_25\jre\lib\resources.jar;C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_25\jre\lib\rt.jar;C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_25\jre\lib\ext\access-bridge-64.jar;C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_25\jre\lib\ext\cldrdata.jar;C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_25\jre\lib\ext\dnsns.jar;C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_25\jre\lib\ext\jaccess.jar;C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_25\jre\lib\ext\jfxrt.jar;C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_25\jre\lib\ext\localedata.jar;C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_25\j
java.vm.vendor=Oracle Corporation
server.pool.max=200
server.pool.core=20
transport.buffer.size=8192
user.variant -> 
provider.dynamic=true
module.load.list=*
transport.server.keepAlive=true
user.country=CN
sun.java.launcher=SUN_STANDARD
transport.payload.max=8388608
sun.cpu.endian=little
server.pool.pre.start=false
user.language=zh
registry.batch=false
provider.exclude -> 
compress.open=false
consumer.sticky=false
registry.disconnect.timeout=10000
transport.server.io.ratio=50
consumer.addressHolder=singleGroup
consumer.connect.timeout=3000
multiple.classloader.enable=true
provider.repeated.export.limit=1
java.runtime.name=Java(TM) SE Runtime Environment
transport.server.dispatcher -> 
java.vendor.url.bug=http://bugreport.sun.com/bugreport/
user.dir=E:\java\sofa\sofa-rpc-5.4.5\SofaRpcDemo
consumer.retries=0
consumer.concurrents=0
default.consumer.bootstrap=sofa
consumer.connection.num=1
java.vm.version=25.25-b02
java.ext.dirs=C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_25\jre\lib\ext;C:\Windows\Sun\Java\lib\ext
server.daemon=true
server.pool.aliveTime=300000

 

<think>好的,我现在要帮助用户解决如何使用ComfyUI下载和配置Stable Diffusion的问题。首先,我需要回想一下ComfyUI的基本信息。ComfyUI是一个基于节点工作流的图像生成工具,用户可能对它的安装和配置不太熟悉,特别是结合Stable Diffusion模型。 用户提到参考的引用[1]是关于ComfyUI支持Stable Diffusion 3.5 Medium的内容,但用户的问题是如何下载和配置。我需要确保步骤准确,并且考虑到用户可能遇到的常见问题,比如模型文件的放置位置或者依赖项的安装。 首先,我应该分步骤说明如何下载ComfyUI。可能的方法包括从GitHub克隆仓库或直接下载压缩包。然后,安装步骤需要涵盖依赖项的安装,比如使用pip安装必要的库。接下来,用户需要下载Stable Diffusion的模型文件,这通常是从Hugging Face或其他官方渠道获取,并放置到正确的目录中,比如ComfyUI/models/checkpoints。 然后,配置部分可能需要启动ComfyUI,并确保模型被正确加载。这里需要提醒用户检查路径是否正确,以及模型文件是否完整。常见问题可能包括模型未显示,这可能是因为路径错误或文件损坏,所以需要给出解决建议。 另外,用户可能对工作流程不熟悉,所以需要简单说明如何添加必要的节点来生成图像,比如加载模型、输入提示词和调整参数等步骤。最后,生成相关问题时要围绕ComfyUI的使用、模型管理和优化等方面,帮助用户进一步了解相关主题。 需要确保所有步骤清晰,避免使用过于专业的术语,让新手也能理解。同时,检查是否有遗漏的步骤,比如Python环境的准备或者CUDA驱动的安装,这些可能影响ComfyUI的运行。如果有不确定的地方,可能需要建议用户查阅官方文档或社区支持。 总结下来,回答的结构应该是:安装ComfyUI -> 安装依赖 -> 下载模型 -> 配置路径 -> 启动使用 -> 常见问题处理。这样逐步引导用户完成整个过程,并预见到可能的问题点,提供解决方案。</think>### 使用 ComfyUI 下载和配置 Stable Diffusion 的分步指南 #### 1. 下载 ComfyUI - **从 GitHub 获取源码** ComfyUI 是一个开源项目,建议从官方仓库下载以获取最新版本: ```bash git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git ``` 或者直接下载 ZIP 压缩包并解压到本地目录[^1]。 #### 2. 安装依赖项 - **通过 pip 安装必要库** 进入 ComfyUI 目录,安装 Python 依赖: ```bash cd ComfyUI pip install -r requirements.txt ``` 若使用 GPU 加速(推荐),需额外安装 CUDA 版本的 PyTorch: ```bash pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 ``` #### 3. 下载 Stable Diffusion 模型 - **获取模型文件** Stable Diffusion 的官方模型(如 `sd_xl_base_1.0.safetensors`)需从 Hugging Face 下载: 1. 访问 [Hugging Face 模型库](https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0) 2. 下载 `.safetensors` 格式的模型文件 3. 将模型文件放入 `ComfyUI/models/checkpoints/` 目录 #### 4. 配置并启动 ComfyUI - **运行主程序** 执行以下命令启动 Web 界面: ```bash python main.py ``` 默认访问地址为 `http://127.0.0.1:8188`。若需自定义端口,添加 `--port <端口号>` 参数。 #### 5. 验证模型加载 - **检查模型是否生效** 在 Web 界面中: 1. 右键点击画布 → 选择 `Load Checkpoint` 节点 2. 查看下拉列表中是否包含已下载的模型名称 3. 若未显示,检查模型文件路径和格式是否正确 #### 6. 生成第一张图像 - **构建基础工作流** 按以下节点流程操作: ``` Load Checkpoint → CLIP Text Encode (Prompt) → KSampler → VAEDecode → Save Image ``` 输入提示词(如 "a cat on a sofa")后点击 `Queue Prompt` 生成图像。 --- ### 常见问题解决 1. **模型未显示在列表中** - 确认模型文件位于 `models/checkpoints/` 目录 - 检查文件扩展名是否为 `.ckpt` 或 `.safetensors` - 重启 ComfyUI 服务 2. **GPU 未调用** - 确认已安装 CUDA 版本的 PyTorch - 在启动命令后添加 `--cuda-device 0` 3. **依赖项安装失败** - 使用 Python 3.10 或更高版本 - 尝试 `pip install --upgrade pip` 更新 pip ---
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