springcloud(六)断路器(Hystrix)基于ribbon

1.基于springcloud(四)服务消费者(rest+ribbon)负载均衡进行修改

https://blog.youkuaiyun.com/qq_42014192/article/details/89311319

2.pom.xml依赖 新增

<!--在ribbon使用断路器hystrix-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId>
</dependency>

3.加@EnableHystrix注解开启Hystrix

@SpringBootApplication
//通过注解@EnableEurekaClient 表明自己是一个eurekaclient服务(服务提供者/服务消费者)
@EnableEurekaClient
//通过@EnableDiscoveryClient向服务中心注册
@EnableDiscoveryClient
//@EnableHystrix注解开启Hystrix
@EnableHystrix
public class SpringcloudServiceRibbonHystrixDemoApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(SpringcloudServiceRibbonHystrixDemoApplication.class, args);
    }
    @Bean
    @LoadBalanced
    RestTemplate restTemplate() {
        return new RestTemplate();
    }
}

4.改造HelloService类,在clientService方法上加上@HystrixCommand注解。该注解对该方法创建了熔断器的功能,并指定了

fallbackMethod熔断方法,熔断方法直接返回了一个字符串。

@Service
public class HelloService {
    @Autowired
    RestTemplate restTemplate;

    //出现宕机访问error方法
    @HystrixCommand(fallbackMethod = "clientError")
    public String clientService(String name){
        return restTemplate.getForObject("http://SERVICE-CLIENT/client?name="+name,String.class);
    }

    public String clientError(String name) {
        return "client"+name+",sorry,error!";
    }
}

测试步骤:

  1. 启动注册中心
  2. 启动服务提供者,修改端口号达到集群效果,宕机一个服务
  3. 启动服务消费者断路器服务测试。

这就说明当 service-client 工程不可用的时候,service-ribbon调用 service-client 的API接口时,会执行快速失败,直接返回一组字符串,而不是等待响应超时,这很好的控制了容器的线程阻塞。

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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