微服务SpringCloud开弓之OpenFeign服务接口调用「七」

eureka实现java远程调用python服务 java调用python服务1. java端1. eureka服务端2. java服务端2. python端 记录一次 java 远程调用 python 服务的demo java端使用 openFeign 实现远程调用, python 端使用 fastApi 框架 1. java端 1. eureka服务端 1. 导入依赖 <dependencies> <dependency> <groupId>org.springfr 阅读详情

1、概述

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Feign是一个声明式的Web服务客户端,让编写Web服务客户端变得非常容易,只需 创建一个接口并在接口上添加注解即可

GitHub
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Feign和OpenFeign两者区别
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2、OpenFeign使用步骤

  • 接口+注解

    微服务调用接口+@FeignClient

  • 新建cloud-consumer-feign-order80

    Feign在消费端使用
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  • POM

       <dependencies>
            <!--openfeign-->
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
                <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
            </dependency>
            <!--eureka client-->
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
                <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-server</artifactId>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>com.atguigu.springcloud</groupId>
                <artifactId>cloud-api-common</artifactId>
                <version>${project.version}</version>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
            </dependency>
            <!--监控-->
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
            </dependency>
            <!--热部署-->
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
                <scope>runtime</scope>
                <optional>true</optional>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.projectlombok</groupId>
                <artifactId>lombok</artifactId>
                <optional>true</optional>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
                <scope>test</scope>
            </dependency>
        </dependencies>
    
  • YML

    server:
      port: 80
    eureka:
      client:
        register-with-eureka: false
    #      检索服务选项,当设置为True(默认值)时,会进行服务检索,注册中心不负责检索服务。
    #    fetch-registry: true
    
        service-url:
          defaultZone: http://eureka7001.com:7001/eureka,http://eureka7002.com:7002/eureka
    
  • 主启动

    @SpringBootApplication
    //@EnableEurekaClient
    @EnableFeignClients
    public class OrderFeignMain80 {
        public static void main(String[] args) {
            SpringApplication.run(OrderFeignMain80.class, args);
        }
    }
    
  • 业务类

    1、业务逻辑接口+@FeignClient配置调用provider服务

    新建PaymentFeignService接口并新增注解@FeignClient

    @Component
    @FeignClient(value = "CLOUD-PROVIDER-SERVICE")
    public interface PaymentFeignService {
    
        @PostMapping(value = "/payment/create")
        CommonResult<Payment> create(@RequestBody Payment payment);
    
        @GetMapping(value = "/payment/get/{id}")
        CommonResult<Payment> getPaymentById(@PathVariable("id") Long id);
    }
    
    

    2、控制层Controller

    @RestController
    @Slf4j
    public class OrderFeignController {
    
    
        @Resource
        private PaymentFeignService paymentFeignService;
    
        @PostMapping(value = "/consumer/payment/create")
        public  CommonResult<Payment> create(@RequestBody Payment payment){
           return paymentFeignService.create(payment);
        }
    
        @GetMapping(value = "/consumer/payment/get/{id}")
        public CommonResult getPaymentById(@PathVariable("id") Long id) {
            return paymentFeignService.getPaymentById(id);
        }
    
    }
    
    
  • 测试

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Feign自带负载均衡配置项

  • 小结
    在这里插入图片描述

3、OpenFeign超时控制

  • 超时设置,故意设置超时演示出错情况

    1、服务提供方8001故意写暂停程序

    ​ PaymentController

          @GetMapping(value = "/payment/feign/timeout")
        public  String   paymentFeignTimeout(){
    
            try {
                TimeUnit.SECONDS.sleep(3);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            return  serverPort;
        }
    

    2、服务消费方80添加超时方法

    ​ PaymentFeignService

     @GetMapping(value = "/payment/feign/timeout")
        String paymentFeignTimeout();
    

    3、服务消费方80添加超时方法

    ​ OrderFeignController

     @GetMapping(value = "/consumer/payment/feign/timeout")
        public  String   paymentFeignTimeout(){
            return  paymentFeignService.paymentFeignTimeout();
        }
    

    4、报错

    http://localhost/consumer/payment/feign/timeout 延迟访问

    http://localhost:8001/payment/feign/timeout报错

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  • OpenFeign默认等待1秒钟,超过后报错
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OpenFeign默认支持Ribbon

YML文件里需要开启OpenFeign客户端超时控制

ribbon:
  # 指的是建立连接所用的时间,适用于网络状态正常的情况下,两端连接所用的时间
  ReadTimeout: 5000
  # 指的是建立连接后从服务器读取到可用资源所用的时间
  ConnectTimeout: 5000

4、OpenFeign日志打印功能

  • 日志级别

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  • 配置日志been

    @Configuration
    public class FeignConfig {
    
        /**
         * feignClient配置日志级别
         *
         * @return
         */
        @Bean
        public Logger.Level feignLoggerLevel() {
            // 请求和响应的头信息,请求和响应的正文及元数据
            return Logger.Level.FULL;
        }
    }
     
    
  • YML文件里需要开启日志的Feign客户端

logging:
  level:
    # feign日志以什么级别监控哪个接口
    com.atguigu.springcloud.service.PaymentFeignService: debug
  • 后台日志查看
2024年上半年试题二:论性能测试方法及其应用 2025年1月,我以系统分析师的身份参与了公司OA系统的开发与建设。该系统包含的功能有打卡签到、公文流转、工资查询等。我们吸取了之前由于系统使用人数激增暴露出的短时间卡顿等问题,所以在本次开发中,我们非常重视系统的性能测试。通过自动化的测试工具模拟多种正常、峰值及异常负载条件对系统的各项性能指标进行测试。性能测试在软件的质量保证中起着重要的作用,它包括的测试内容丰富多样,常见的负载测试和压力测试都属于性能测试。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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且此时项目日志级别应该为debug级别.重点在configuration 由于,此次请求中为https,而我们项目是没有https证书验证的,所以要跳过,该配置类中主要做的就是打印feign请求日志,其次就是 跳过https证书验证。话不多说直接上代码,我采用的是feign ,因为本身项目就是cloud架构,就存在服务直接的feign调用,为了同一,这次第三方调用也采用feign。至此,feign调用的各种处理已经基本实现了较为清晰的日志功能,方便找错误,实现了自定以的错误返回,相对完善.

学海无涯,我用JAVA 5113

使用Feign工具进行服务调用

Feign是一个声明式的web service客户端,它使得编写web service客户端更为容易。创建接口,为接口添加注解,即可使用Feign。Feign可以使用Feign注解或者JAX-RS注解,还支持热插拔的编码器和解码器。 环境准备: JDK 1.8 SpringBoot2.2.3 SpringCloud(Hoxton.SR6) Maven 3.2+ 开发工具 IntelliJ IDEA smartGit 创建一个SpringBoot Initialize项目 por

pythongogoing的博客 863

feign post 传递空值_Python接口自动化-requests模块之post请求

在上一篇Python接口自动化测试系列文章:Python接口自动化-requests模块之get请求,介绍了requests模块、get请求及响应结果详解。以下,主要介绍requests模块中的post请求的使用。一、源码解析def post(url, data=None, json=None, **kwargs): r"""Sends a POST request. :para...

weixin_39612332的博客 664

Spring Cloud中如何优雅的使用Feign调用接口

JAVA 项目中接口调用怎么做 ? Httpclient Okhttp Httpurlconnection RestTemplate 上面是最常见的几种用法,我们今天要介绍的用法比上面的更简单,方便,它就是 FeignFeign是一个声明式的REST客户端,它的目的就是让REST调用更加简单。Feign提供了HTTP请求的模板,通过编写简单的接口和插入注解,就可以定义好HTTP请求的参数、格式、地址

u010889990的专栏 5万+

SpringBoot---RestTemplate远程调用python rest接口

最近公司项目使用了Python作CMS系统,但是数据分析和一些基础数据提供等需要用到Java来做,所以就是一个后台项目分成Java和Python来做,有一些数据就需要从Python端查出来再提供给Java使用,Python使用的是django,Java是Springboot,Python调Java可以使用Telnet调用Java的dubbo接口(会另写一篇),Java调用Python就是用Spri...

java_ying的博客 5943

原生feign调用第三方接口

最近做一个小项目,小到只有一个页面,和几个接口而已。 因为项目是自己一个人在做,所以所有的定义都可以自己做主。 项目的目的是为了推送给第三方页面收集到的数据,所以对接是重头戏。 之前对接过各种第三方短信接口,用的无非是httpClient的get/post,用多了就想换一个技术熟悉一下。 一、引入依赖 啥也不说,先引入一堆东西,不是每一个都有用,但是用到了就很方便。 core:是必须要...

黑呆呆 1万+

Feign基础教程

简介Feign使得 Java HTTP 客户端编写更方便。Feign 灵感来源于Retrofit、JAXRS-2.0和WebSocket。Feign 最初是为了降低统一绑定Denominator 到 HTTP API 的复杂度,不区分是否支持 Restful。Maven依赖:&lt;!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.netflix.feign/f...

很多时候犯错都是在不知情的情况下发生的 1529

【JAVA踩坑记录】Feign调用服务时,get请求参数异常

【场景】 server-1 服务,暴露的get请求接口: @RequestMapping(value = "/empInfoPdf", method = RequestMethod.GET) public String getEmpInfoPdf(EmpResumeQuery empResumeQuery) throws Exception{ return empResumeService...

qq296398300的博客 5028
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漂吧
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