《微服务分布式构架开发实战》第9章 分布式会话

本文介绍了如何在微服务架构中解决HTTP无状态问题,通过Spring Session结合Redis来实现分布式会话管理。详细步骤包括在项目中引入Spring Session依赖,配置存储类型为Redis,以及编写Controller进行测试,展示Session信息已存储在Redis中。

由于HTTP是无状态协议,每次发起请求时服务端并不知道各个请求之间的关系,为解决这个问题,引入了Session与Cookie配合记录客户端(浏览器)所发起的请求。

当打开浏览器发起HTTP请求时,服务端的Session生成一个全局统一标识(session_id),并将这个标识发送给客户端存储于Cookie中。基于该统一标识便可管理当前浏览器所发起的请求之间的关系。Spring Boot中的基于内嵌的Tomcat容器将Session存储于内存中,在分布式环境中由于各微服务应用运行于不同的环境,所以各Session之间无法互通。

Spring Session 通过标准的Servlet Filter(过滤器)拦截所有的Web请求,并且重写了HttpServlet RequestgetSession()方法,将Session交由Redis存储,多个微服务应用使用同一Redis管理的Session,从而最终实现统一的分布式会话管理。

由于Dubbo的各微服务模块并非在Web容器中运行,所以分布式Session会话在Spring Cloud中使用,不过在设计架构时尽量还是使用无状态的服务接口。

① 在pom.xml中引入依赖。

<dependency> 
  <groupId>org.springframework.session</groupId> 
  <artifactId>spring-session-data-redis&
这个是完整源码 python实现 Django 【python毕业设计】基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统.zip 源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用s,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用sklearn机器学习库构建预测模型,通过时间序列分析和回归方法,对未来天气情况进行预测。我们利用以往的数据训练模型,以提高预测的准确性。通过交叉验证和超参数优化等技术手段,我们优化了模型性能,确保其在实际应用中的有效性和可靠性。 最后,基于Django框架开发前端展示系统,实现天气预报的可视化。用户可以通过友好的界面查询实时天气信息和未来几天内的天气预测。系统还提供多种图表类型,包括折线图和柱状图,帮助用户直观理解天气变化趋势。 本研究的成果为天气预报领域提供了一种新的技术解决方案,不仅增强了数据获取和处理的效率,还提升了用户体验。未来,该系统能够扩展至其他气象相关的应用场景,为大众提供更加准确和及时的气象服务。
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