4. Dubbo配置

Dubbo配置

1.配置文件的加载顺序

     虚拟机参数

     xml配置文件

    properties配置文件

2。dubbo启动检查 。

   在默认的情况下,当服务调用者项目启动的时候会自动检查要调用的服务是否正常,如果被调用的服务不正常的话,其自己就会启动失败。为了让项目能正常启动,而不去检查所依赖的服务是否正常,可以关闭服务检查。
 

<dubbo:consumer check="false" ></dubbo:consumer>

3.dubbo配置超时与配置覆盖

当服务消费者调用服务提供者服务的时候,会存在超时的情况;而Dubbo提供为服务消费者设置调用服务提供者服务的超时时间,也提供了服务提供者为其自身提供的服务设置超时时间;
对于服务提供者和服务消费者Dubbo均提供了以下四种粒度的设置
3.1 方法级别
3.2.接口级别
3.3服务消费者级别
3.4 服务提供者级别

优先级为:

  方法级优先,接口级次之,全局配置再次之

  如果级别一样,则消费者方优先,提供方次之。

4.重试次数

          通过 retries设置重试次数,不包含第一次调用,0代表不重试,对于幂等(设置重试次数)【查询、删除、修改】、非幂等(不能设置重试次数)如新增。如下设置,调用userService失败后会重试3次,加上第一次的调用,若调用一直失败的话,总共会调用4次。

<dubbo:reference interface="com.service.UserService"            
          id="userService" timeout="3000" retries="3" >   
</dubbo:reference>

5.dubbo配置多版本

当一个接口实现,出现不兼容升级时,可以用版本号过渡,版本号不同的服务相互间不引用。可以按照以下的步骤进行版本迁移(Dubbo对于多版本的支持的易用性上做得非常好)
0. 在低压力时间段,先升级一半提供者为新版本
1. 再将所有消费者升级为新版本
2. 然后将剩下的一半提供者升级为新版本


老版本服务提供者配置:

 <dubbo:service interface="com.foo.BarService" version="1.0.0" />  

新版本服务提供者配置:

<dubbo:service interface="com.foo.BarService" version="2.0.0" /> 

老版本服务消费者配置:

<dubbo:reference id="barService" interface="com.foo.BarService" version="1.0.0" />  

新版本服务消费者配置:

<dubbo:reference id="barService" interface="com.foo.BarService" version="2.0.0" />  

如果不需要区分版本,可以按照以下的方式配置 :

<dubbo:reference id="barService" interface="com.foo.BarService" version="*" />

 

 

 

 

 

 

 

 

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
`org.apache.dubbo.common.cache.FileCacheStoreFactory$PathNotExclusiveException` 异常表明多个 Dubbo 实例正在尝试使用相同的缓存文件夹,导致路径不独占。以下是一些解决该异常的方法: #### 1. 为每个 Dubbo 实例配置不同的缓存路径 可以通过配置 Dubbo 的 `cache` 参数来指定不同的缓存路径,确保每个实例使用独立的缓存文件夹。在 Spring Boot 项目中,可以在 `application.properties` 或 `application.yml` 中进行配置。 **application.properties 示例**: ```properties dubbo.application.cache=file dubbo.application.cache.file.path=/root/.dubbo/${spring.application.name}/.metadata.dubbo-provider.nacos.10.127.180.198%003a8848.dubbo.cache ``` **application.yml 示例**: ```yaml dubbo: application: cache: file cache.file.path: /root/.dubbo/${spring.application.name}/.metadata.dubbo-provider.nacos.10.127.180.198%003a8848.dubbo.cache ``` #### 2. 使用动态生成的缓存路径 可以在代码中动态生成缓存路径,确保每个实例的缓存路径是唯一的。例如,可以使用实例的 IP 地址、端口号或其他唯一标识符来生成路径。 ```java import org.apache.dubbo.config.ApplicationConfig; public class DubboConfig { public static void main(String[] args) { ApplicationConfig application = new ApplicationConfig(); application.setName("your-application-name"); // 动态生成缓存路径 String ip = getLocalIp(); int port = 8848; String cachePath = "/root/.dubbo/" + ip + "_" + port + "/.metadata.dubbo-provider.nacos.10.127.180.198%003a8848.dubbo.cache"; application.setCache("file"); application.setCacheParameter("file.path", cachePath); // 其他 Dubbo 配置... } private static String getLocalIp() { // 获取本地 IP 地址的逻辑 return "127.0.0.1"; } } ``` #### 3. 检查并清理共享缓存文件夹 确保在启动 Dubbo 实例之前,共享的缓存文件夹是空的,并且没有其他实例正在使用。可以在启动脚本中添加清理缓存文件夹的逻辑。 ```bash #!/bin/bash # 清理缓存文件夹 rm -rf /root/.dubbo/.metadata.dubbo-provider.nacos.10.127.180.198%003a8848.dubbo.cache # 启动 Dubbo 应用 java -jar your-application.jar ``` ###
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