大白话讲解Apollo的使用和配置

调整后的格式如下,重点部分已加粗处理,便于快速识别重要信息:


Apollo的总体架构

Apollo的总体架构

Apollo的使用架构

Apollo的使用架构

Apollo的不同维度的配置分类

按照生效顺序进行分类:

  1. Application
    在 Spring Boot 的 application.property 中定义 appid 这个 key 的 value,标识该类型的应用。

  2. Environment

    • DEV(开发环境)
    • FAT(功能测试)
    • UAT(验收测试)
    • PRO(生产环境)
  3. Cluster(集群)

  4. Namespace(命名空间)
    其实就是某个应用的不同配置文件。

Spring Boot 使用 Apollo 时的配置

# apollo配置,需要先创建一个应用,然后再创建这个应用相关的配置信息
# 指定apollo上面对应的应用id,程序会根据这个id去找到apollo上面对应的应用的配置
app.id: middleend-product
apollo:
  # 指定对应的集群
  cluster: local
  # apollo的配置中心地址
  meta:  http://dev-config.aeonbuy.com
  bootstrap:
    # 在应用启动阶段是否向Spring容器注入被托管的properties文件配置信息
    enabled: true
    # 指定要加载的命名空间
    namespaces: application,common-ms,common-excel,common-exception,auth
    eagerLoad:
    # 将Apollo配置加载提到初始化日志系统之前
      enabled: true

上面的配置中就差 Environment 没有了,Environment 的配置方式如下:

在这里插入图片描述

常用 API

Config config = ConfigService.getAppConfig();

当应用使用上面的语句获取配置时,我们称之为获取应用自身的配置,也就是应用自身的 application namespace 的配置。

查找顺序

  1. 首先查找运行时 cluster 的配置(通过 apollo.cluster 指定)。
  2. 如果没有找到,则查找数据中心 cluster 的配置。
  3. 如果还是没有找到,则返回默认 cluster 的配置。

查找顺序

数据中心 是机器上的配置(server.properties 中的 idc 属性)指定的。

所以如果应用部署在 A 数据中心,但是用户没有在 Apollo 创建 cluster,那么获取的配置就是 默认 cluster(default) 的。

如果应用部署在 A 数据中心,同时在运行时指定了 SomeCluster,但是没有在 Apollo 创建 cluster,那么获取的配置就是 A 数据中心 cluster 的配置。如果 A 数据中心 cluster 没有配置的话,那么获取的配置就是 默认 cluster(default) 的。

本地缓存:Apollo 客户端会把从服务端获取到的配置在本地文件系统缓存一份,当去服务器读取配置失败时,会使用本地缓存的。

Mac/Linux: /opt/data/{appId}/config-cache

Windows: C:\opt\data{appId}\config-cache
Config pubConfig = ConfigService.getConfig("xxxxxx");

用于获取指定 namespace 的配置。

代码:**
java Config appConfig = ConfigService.getAppConfig(); appConfig.addChangeListener(new ConfigChangeListener() { public void onChange(ConfigChangeEvent changeEvent) { // do something } });

  • 应用A监听 NS-Private Namespace 代码:

    Config privateConfig = ConfigService.getConfig("NS-Private");
    privateConfig.addChangeListener(new ConfigChangeListener() {
      public void onChange(ConfigChangeEvent changeEvent) {
        // do something
      }
    });
    
  • 应用A、应用B、应用C 监听 NS-Public Namespace 代码:

    Config publicConfig = ConfigService.getConfig("NS-Public");
    publicConfig.addChangeListener(new ConfigChangeListener() {
      public void onChange(ConfigChangeEvent changeEvent) {
        // do something
      }
    });
    

    调整后的格式如下,重点部分已经加粗并适当添加了段落和代码块,以便于阅读:


5.4.4 ChangeListener

以上代码例子中可以看到,在客户端 Namespace 映射成一个 Config 对象。Namespace 配置变更的监听器是注册在 Config 对象上的。

  • 在应用 A 中监听 application 的 Namespace 代码如下:

    Config appConfig = ConfigService.getAppConfig();
    appConfig.addChangeListener(new ConfigChangeListener() {
      public void onChange(ConfigChangeEvent changeEvent) {
        // do something
      }
    });
    
  • 在应用 A 中监听 NS-Private 的 Namespace 代码如下:

    Config privateConfig = ConfigService.getConfig("NS-Private");
    privateConfig.addChangeListener(new ConfigChangeListener() {
      public void onChange(ConfigChangeEvent changeEvent) {
        // do something
      }
    });
    
  • 在应用 A、应用 B、应用 C 中监听 NS-Public 的 Namespace 代码如下:

    Config publicConfig = ConfigService.getConfig("NS-Public");
    publicConfig.addChangeListener(new ConfigChangeListener() {
      public void onChange(ConfigChangeEvent changeEvent) {
        // do something
      }
    });
    
<think>好的,我需要为用户提供一个关于岭回归的简单易懂的解释或教程。首先,我应该回顾岭回归的基本概念,确保自己理解正确。根据引用[1][2],岭回归是对普通线性回归的改进,通过引入L2正则化项来解决多重共线性过拟合的问题。用户可能不太熟悉这些术语,所以我需要用简单的语言解释。 接下来,我需要比较普通线性回归岭回归的区别。引用[1]提到普通线性回归使用最小二乘法,而岭回归加入了惩罚系数,导致损失部分无偏性但提高了稳定性。这部分需要解释为什么无偏性被牺牲,以及正则化如何起作用。 然后,数学公式是必要的,但用户要求简单易懂,所以不能太复杂。引用[2]中的目标函数应该用LaTeX格式展示,比如$J(\theta) = \text{MSE} + \alpha \|\theta\|_2^2$,并解释每个部分的含义。同时,引用[1]提到的范数部分,五·范数可能是个笔误,应该是L2范数,需要确认并正确表述。 用户可能想知道岭回归的应用场景优势。引用[3]提到岭回归提高泛化能力,适用于特征多过样本或存在共线性的情况。这部分需要举例说明,比如在数据维度高时的处理效果。 另外,代码示例可能有帮助。引用[4]中的Python代码片段展示了数据分割,但需要展示如何实际应用岭回归,比如使用sklearn的Ridge类。确保代码简洁,并解释关键参数如alpha的作用。 最后,生成相关问题需要考虑用户可能的后续疑问,比如如何选择alpha值,与Lasso回归的区别,评估模型的方法等。这些问题需要自然衔接,帮助用户深入学习。 在组织内容时,要保持结构清晰,分点讲解,避免技术术语过多,必要时用比喻或类比。同时,确保所有数学公式符合格式要求,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,并正确引用参考资料。检查LaTeX语法是否正确,避免错误。 总结步骤: 1. 定义岭回归及其目的 2. 对比普通线性回归的问题 3. 解释正则化的作用L2惩罚项 4. 展示目标函数公式 5. 说明参数alpha的作用 6. 提供Python代码示例 7. 应用场景优势 8. 注意事项 9. 相关问题 需要确保每个部分简洁明了,符合用户对入门教程的需求。</think>### 岭回归简单讲解 #### 一、基本定义 岭回归(Ridge Regression)是**改良版的线性回归**,核心是**通过添加正则化项解决普通线性回归的缺陷**。当数据存在多重共线性(特征高度相关)或特征数多于样本数时,普通线性回归可能失效,而岭回归能稳定求解[^1][^2]。 #### 二、与普通线性回归的对比 1. **普通线性回归** 目标是最小化误差平方: $$J(\theta) = \sum_{i=1}^m (y_i - \theta^T x_i)^2$$ 但若特征矩阵$X^TX$不可逆(如特征共线性或样本不足),无法求解析解[^1]。 2. **岭回归改进** 添加L2正则化项(惩罚系数$\alpha$控制强度): $$J(\theta) = \sum_{i=1}^m (y_i - \theta^T x_i)^2 + \alpha \sum_{j=1}^n \theta_j^2$$ 这一改动使$X^TX + \alpha I$始终可逆,确保解唯一[^2]。 #### 三、核心作用 - **解决多重共线性**:正则化压缩系数,减少相关性干扰 - **防止过拟合**:惩罚大系数,限制模型复杂度 - **处理高维数据**:特征数多于样本数时仍可用[^3] #### 四、参数说明 - **$\alpha$(正则化强度)** - $\alpha=0$时退化为普通线性回归 - $\alpha$越大,系数压缩越明显(但可能欠拟合) #### 五、Python代码示例 ```python from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.model_selection import train_test_split # 分割数据(引用示例代码[^4]) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3) # 训练模型(alpha=1.0为默认值) ridge = Ridge(alpha=1.0) ridge.fit(X_train, y_train) # 预测与评估 score = ridge.score(X_test, y_test) ``` #### 六、应用场景 1. 医疗数据分析(基因表达等高维数据) 2. 金融风控(消除共线性特征影响) 3. 图像处理(像素特征相关性高) #### 七、注意事项 - 需标准化数据(正则化对尺度敏感) - 通过交叉验证选择最佳$\alpha$值 - 若需要特征选择,可结合Lasso回归(L1正则化) ---
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