《微服务分布式构架开发实战》第5章 Spring Cloud

本文介绍了Spring Cloud作为微服务框架的特性,包括注册中心Eureka的使用,服务调用组件Ribbon和Feign的集成,以及Zuul网关和Hystrix断路器的配置。详细讲解了Eureka的配置与服务注册,Ribbon的负载均衡策略,Feign的声明式调用,Zuul的路由配置,以及Hystrix的熔断机制。文章还涵盖了服务监控和配置管理,提供了一站式微服务解决方案。

5.1 注册中心

5.2 注册服务

5.3 调用服务

5.4    Zuul网关

5.5    Hystrix 断路器

5.6 服务监控

5.7 应用监控

5.8 熔断器监控

5.9 统一管理配置文件

Spring Cloud是基于Spring Boot的一整套实现微服务的框架。它提供了微服务开发所需的配置管理、服务发现、断路器、智能路由、微代理、控制总线、全局锁、决策竞选、分布式会话和集群状态管理等组件。

Spring Cloud有众多的子项目,各自之间都有自己的版本号。为了方便统一由spring-cloud-dependencies进行管理,使用时只需引入具体的依赖而不需要提供版本号。

<dependencyManagement> 
    <dependencies> 
        <dependency> 
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId> 
            <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId> 
            <version>${spring-cloud.version}&l
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。
Spring Cloud是基于Spring框架的一套完整的微服务解决方案,它为构建分布式系统提供了许多工具和服务,旨在简化服务之间的集成和通信。以下是Spring Cloud的主要组成部分和开发要点: 1. **服务发现**(Service Discovery):Spring Cloud Netflix的Eureka或Consul用于服务注册与发现,使服务能够动态地查找其他服务的实例。 2. **配置中心**(Config Server):如Spring Cloud Config Server,提供统一的配置管理,避免了每个服务单独配置的复杂性。 3. **负载均衡**(Load Balancer):Spring Cloud Ribbon支持配置客户端负载均衡,使得流量可以自动分配到后端的服务集群。 4. **断路器**(Circuit Breaker):Hystrix是一个断路器模式的实现,当后端服务不可用时,可以保护调用者免受雪崩效应。 5. **微服务网关**(API Gateway):Spring Cloud Gateway提供API路由、安全控制和监控等功能。 6. **服务调用**(Feign或Ribbon):使用这些工具可以轻松创建对远程服务的无侵入调用。 7. **消息队列**(Message Brokers):如RabbitMQ或Kafka,用于异步通信和解耦。 8. **服务追踪**(Tracing):Zipkin或Jaeger可以帮助追踪服务间的调用链路,用于性能分析。 9. **安全**(Security):Spring Cloud Security提供了OAuth2、JWT等安全机制。 在开发Spring Cloud应用时,通常会采用模块化的设计,每个模块代表一个独立的服务,并通过约定优于配置的方式与其他服务交互。开发流程可能包括定义服务接口、配置服务中心、使用Spring Boot启动微服务、连接数据源等步骤。
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