Spring Cloud各组件调优参数,快来收藏哦

本文探讨了SpringCloud中各个组件的调优参数,包括Tomcat、Hystrix、Feign和Zuul等,提供了详细的配置选项以帮助开发者更好地管理和优化系统性能。

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Spring Cloud整合了各种组件,每个组件往往还有各种参数。本文来详细探讨Spring Cloud各组件的调优参数。欢迎补充或者勘误,一起总结出最全、最实用的调优参数。

Tomcat配置参数

server:

tomcat:

max-connections:0

max-threads:0

Hystrix配置参数

如隔离策略是THREAD:

hystrix.threadpool.default.coreSize:10

hystrix.threadpool.default.maximumSize:10

hystrix.threadpool.default.maxQueueSize:-1

# 如该值为-1,那么使用的是SynchronousQueue,否则使用的是LinkedBlockingQueue。注意,修改MQ的类型需要重启。例如从-1修改为100,需要重启,因为使用的Queue类型发生了变化

如果想对特定的 HystrixThreadPoolKey 进行配置,则将 default 改为 HystrixThreadPoolKey 即可。

如果隔离策略是SEMAPHORE:

hystrix.command.default.execution.isolation.strategy: SEMAPHORE

hystrix.command.default.execution.isolation.semaphore.maxConcurrentRequests:10# 默认值

如果想对指定的 HystrixCommandKey 进行配置,则将 default 改为 HystrixCommandKey 即可。

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Java

Feign配置参数

Feign默认没有线程池。

当使用HttpClient时,可如下设置:

feign:

httpclient:

enabled:true

max-connections:200# 默认值

max-connections-per-route:50# 默认值

代码详见:

org.springframework.cloud.netflix.feign.FeignAutoConfiguration.

HttpClientFeignConfiguration#connectionManager

org.springframework.cloud.netflix.feign.ribbon.HttpClientFeignLoadBalancedConfiguration.

HttpClientFeignConfiguration#connectionManager

当使用OKHttp时,可如下设置:

feign:

okhttp:

enabled:true

httpclient:

max-connections:200# 默认值

max-connections-per-route:50# 默认值

代码详见:

org.springframework.cloud.netflix.feign.FeignAutoConfiguration.

OkHttpFeignConfiguration#httpClientConnectionPool 。

org.springframework.cloud.netflix.feign.ribbon.OkHttpFeignLoadBalancedConfiguration.

OkHttpFeignConfiguration#httpClientConnectionPool

Zuul配置参数

我们知道Hystrix有隔离策略: THREAD 以及 SEMAPHORE ,默认是 SEMAPHORE 。

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Java

隔离策略

zuul:

ribbon-isolation-strategy: thread

最大信号

当Zuul的隔离策略为SEMAPHORE时:

设置默认最大信号量:

zuul:

semaphore:

max-semaphores:100# 默认值

设置指定服务的最大信号量:

zuul:

eureka:

<commandKey>:

semaphore:

max-semaphores:100# 默认值

参考:

https://github.com/spring-cloud/spring-cloud-netflix/issues/1130

https://github.com/spring-cloud/spring-cloud-netflix/issues/1362 ,非常重要,里面指出,不同版本配置略有差异。 <commandKey> 在Brixton.SR5及更早版本中,是 <serviceId>RibbonCommand ,从 Brixton.SR6 开始, <commandKey> 只需写 <serviceId> 即可,即:服务注册到Eureka Server上的名称。

Zuul参数

Hystrix并发参数

Edgware及之后的版本中,当Zuul的隔离策略为THREAD时,可为Hystrix配置独立线程池:

参考:http://www.itmuch.com/spring-cloud/edgware-new-zuul-hystrix-thread-pool/

如果不设置独立线程池,那么 HystrixThreadPoolKey 是 RibbonCommand 。

Hystrix并发配置参数请参考《Hystrix并发配置参数一节》

Zuul并发参数:

Zuul内置的Filterhttp://www.itmuch.com/%2Fspring-cloud%2Fzuul%2Fzuul-filter-in-spring-cloud%2F

对于形如:

zuul:

routes: user-route:# 该配置方式中,user-route只是给路由一个名称,可以任意起名。

url: http://localhost:8000/ # 指定的url

path :/user/**# url对应的路径。

的路由,可使用如下方式配置并发参数:

zuul:

host:

max-total-connections:200# 默认值

max-per-route-connections:20# 默认值

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Java

当Zuul底层使用的是Apache HttpClient时,对于使用Ribbon的路由,可使用如下方式配置并发参数:

serviceId:

ribbon:

MaxTotalConnections:0# 默认值

MaxConnectionsPerHost:0# 默认值

相关代码: org.springframework.cloud.netflix.ribbon.support.AbstractLoadBalancingClient 子类的 createDelegate 方法。

以上所述是小编给大家介绍的Spring Boot 模块组成,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的!
 Java学习资料(复制下段链接至浏览器即可)
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### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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