springcloud_day02_08.第八节-Eureka2.0高可用集群环境搭建

最新推荐文章于 2023-08-02 16:00:55 发布
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项目结构

两个注册中心是一样的，只是  application.yml需要改一下

注意下14行的端口号

两个注册中心同时启动，启动的时候会报错，原因是因为，8100启动要往9100注册的时候，9100这个时候还没有启动起来，所以报错了，

所以不要管它，等待他就会自己刷新了

可以看到效果了，相互注册

pyd1040201698
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Springcloud学习--第1章
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Spring Cloud 笔记
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学习笔记：SpringCloud 微服务技术栈_实用篇①_基础知识
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本博客主要讲述了微服务的远程调用的简单案例、Eureka 注册中心、Nacos 注册中心、Fegin 的远程调用、统一 GateWay、Docker、MQ 消息队列、ElasticSearch 分布式搜索的基础知识。
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springCloud Day03
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Java学习笔记-Day90 Spring Cloud框架
qq_42141141的博客
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Java学习笔记-Day90 Spring Cloud框架一、Spring Cloud的简介二、Spring Cloud的优缺点三、集群和分布式四、服务注册与发现1、简单介绍2、实现流程   一、Spring Cloud的简介   Spring Cloud 是一套完整的微服务解决方案，基于 Spring Boot 框架，准确的说，它不是一个框架，而是一个大的容器，它将市面上较好的微服务框架集成进来，从而简化了开发者的代码量。 微服务是一种架构风格，一个大型复杂软件应用由一个或多个微服务组成。系统中的各个微服
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传统的应用就是单体架构，即所有的模块、组件等都在一个应用中，最终打包(war,jar)，使用一个容器(如Tomcat)进行部署，且通常一个应用享用一个数据库。将单体应用分为三个组成部分：持久层、业务层、表现层。单体应用在初期：业务少没有问题单体应用需求不断增多，也伴随着业务逻辑、业务组件等日益扩张，应用将会变得越来越臃肿往后的开发和维护就会变得特别麻烦，再着越来越大访的问量，并发越来越高，面对海量的用户无论从应用性能还是从数据库方面都有吃不消的时候。
SpringCloud微服务
wk3510的博客
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简单来说，微服务架构风格[1]是一种将一个单一应用程序开发为一组小型服务的方法，每个服务运行在自己的进程中，服务间通信采用轻量级通信机制(通常用HTTP资源API)。这些服务围绕业务能力构建并且可通过全自动部署机制独立部署。这些服务共用一个最小型的集中式的管理，服务可用不同的语言开发，使用不同的数据存储技术
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基于Python 的UART 文件传输工具
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C# 基于 Onnx 与 P2PNet 的人群检测与计数系统源码实现
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基于C#编程语言与Onnx运行时环境，本文档详细阐述了一种利用P2PNet架构实现人群密度估计与个体计数的技术方案。该方案通过解析预训练模型，实现了对图像或视频流中人群分布的精准检测，并提供了可靠的计数功能。核心内容包括模型加载与推理流程的完整实现、数据处理管道的构建以及性能优化策略的探讨。本文旨在为相关领域的开发人员提供一个清晰、可复现的参考实现，着重于工程实践的严谨性与代码模块的可用性。所有实现代码均经过结构化组织与详细注释，以确保其易于理解与集成。 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！
Theoretical Machine Learning Notes (Princeton COS511)
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根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结（summarization） 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签，可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
食堂线上预约点餐系统_一个基于现代Web技术构建的面向学校企业及园区食堂的综合性数字化餐饮服务平台_该系统旨在通过线上化流程彻底革新传统食堂就餐模式_核心功能模块包括用户端小程序.zip
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构建SpringCloud Eureka 2.0高可用集群：服务治理与实战教程
在Spring Cloud 2.0的学习中，第5章重点探讨了Eureka高可用集群的设计与实现。Eureka在微服务架构中扮演着至关重要的角色，它负责服务发现和注册，确保服务之间的通信能够顺畅进行。当单个注册中心发生故障时，高...
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