Spring Cloud

本文详细介绍了Spring Cloud的多个组件,包括Eureka、Ribbon、Hystrix等,阐述了各组件的作用、实现方式和原理。如Eureka提供服务注册与发现功能,Hystrix提供容错保护。此外,还对比了Spring Cloud与Dubbo的区别,涉及注册中心、连接协议、通知方式等方面。

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文章目录
1. Spring Cloud之Eureka
2. Spring Cloud之Ribbon
3. Spring Cloud之Hystrix
4. Spring Cloud之Feign
5. Spring Cloud之Zuul
6. Spring Cloud之Config
7. Spring Cloud之Bus
8. Spring Cloud与Dubbo区别
1. Spring Cloud之Eureka
作用:将应用根据不同的功能划分成不同的服务,方便维护和复用,但是服务如何找到需要的服务地址较为麻烦,在配置文件中写死,硬编码并不可取。该组件的功能就是提供一个服务的注册和发现的功能。特点:高可用,由以下几点保证,1.客户端会缓存服务的注册表信息,2.服务端会向客户端发起心跳,确认是否断开,3.可以存在多个服务端,他们之间的数据可以相互同步。
实现:
创建Eureka Server(注册中心)
创建Maven工厂
引入Cloud的依赖,加入eureka-server的包
编写启动类
application.yml配置文件中进行配置
启动
创建Eureka Client
创建Maven工厂
引入Cloud的依赖,加入eureka-server的包
编写启动类,启动类上加入@EnableDiscoveryClient注解
application.yml配置文件中进行配置服务端的地址,从而注册
注入DiscoveryClient,并通过服务ID获取服务实例,从而获取IP和端口
启动
原理:客户端将服务的信息注册到注册中心,Eureka Server会将这些信息存储在自己的注册表中,当有其他的Eureka Server注册时,注册表中的内容会进行同步,并且Eureka Server会定时对客户端发起心跳,确保客户端可用的状态。客户端也会缓存一份服务端的注册表,及时注册中心和客户端间出现网络故障,客户端依然能够找到需要的服务的地址,从而保证系统高可用。
2. Spring Cloud之Ribbon
作用:可切换服务间调用的负载均衡算法
实现:
引入Ribbon的依赖
在定义RestTemplate的实例方法上加@LoadBalanced注解
原理:底层使用了拦截器,在调用服务时,会经过Ribbon的拦截器,将服务名解析为服务的地址:IP+端口的形式替换原有的服务名,从而完成调用
3. Spring Cloud之Hystrix
作用:解决因其中的一个服务挂掉而无法调用,导致级联故障,整个系统都无法使用,从而产生雪崩的结果,提供容错保护的机制,
实现:
引入Hystrix的依赖
在应用上加入@EnableHystrix注解
在调用服务的Service方法上加入@HystrixCommand注解,并标明备用方法
实现备用方法,调用即可
原理:发起请求通过Histrix线程池,不同的服务调用会走不同的线程池,实现了服务调用的隔离,在调用达到容错的阈值时,会调用备用的方法进行处理,避免级联故障
4. Spring Cloud之Feign
作用:使用Spring MVC申明式注解调用,基于Ribbon实现,有负载均衡的功能,还整合了Hystrix,但在Dalston版本中是关闭的
实现:
引入Feign的依赖
在应用上加入@EnableFeignClients注解
在调用服务的Service类上加上@FeignClient注解,标注服务名,并根据Spring MVC的注解格式注解接口的方法
调用服务,直接调用上述的接口方法即可
原理:通过动态代理实现,实际调用的是根据注解解析生成的一个代理,代理实现的功能是找到服务地址,调用后再将数据组装返回
5. Spring Cloud之Zuul
作用:对外提供统一的网关功能,统一的调用方式,校验、权限控制、负载均衡的功能
实现:
创建项目,引入zuul依赖
在应用上加入@EnableZuulProxy注解
配置路由规则
配置ZuulFilter
启动测试
原理:在服务调用前,先通过一层网关,统一封装了网关的功能
6. Spring Cloud之Config
作用:集中管理服务的配置,提高了复用性和维护性
实现:
创建Config Server
引入Cloud的依赖,加入config-server的包
编写启动类
application.yml配置文件中进行配置,配置获取配置文件的方式和位置
启动
创建Config Client
引入Cloud的依赖,加入config和actuator(加入refresh配置的功能)的包
bootstrap.yml配置文件中加入配置服务的地址,在application.yml配置文件中启用actuator
通过注解的方式引入配置,在类上加入@RefreshScope的功能
调用refresh请求会进行配置文件的刷新
原理(猜测):客户端在启动时,会首先根据配置的Config服务取获取相应的配置文件,当收到refresh方法时,会再去获取一遍参数,进行更新
7. Spring Cloud之Bus
作用:统一的通知所有的服务或者配置的维度的服务
实现:
在conifg-server中加入bus-amqp依赖
配置文件中加入rabbitmq配置
web-hook地址修改为config-server地址/bus/refresh
启动测试
原理:会将refresh统一分发出去
8. Spring Cloud与Dubbo区别
spring cloud集成的组件更多,本身含有注册中心,而dubbo的注册中心是zookeeper
服务和注册中心间的连接协议不同,spring cloud是http,而dubbo的协议更加多样,基于长连接的方式交互,性能相对更好
spring cloud通过心跳通知服务的消费者,而zookeeper通过长连接通知服务的变更
dubbo是RPC,依赖关系更大,需要接口相同,而spring cloud是REST方式,更为轻量化,但是容易导致接口定义和文档不一致,但可通过swagger解决
 

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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