《微服务分布式构架开发实战》第4章 Dubbo

本文深入探讨了Dubbo的各个关键组件,包括注册中心(Zookeeper)、接口工程、服务端、消费方、网关、监控中心、服务管理和负载均衡。详细介绍了Zookeeper的配置与使用,以及Dubbo服务的暴露、消费、负载均衡策略和服务降级。通过实例展示了如何在Spring Boot应用中集成Dubbo,并讲解了服务提供方和消费方的配置与实现。此外,还涵盖了监控中心dubbo-admin的部署和使用,以及服务管理与集群容错策略。

4.1 注册中心

4.2 接口工程

4.3 服务端

4.4 消费方

4.5 网关

4.6 监控中心

4.7 服务管理

4.8 负载均衡

4.9 服务降级

4.10 集群容错

最基本的Dubbo工程由服务提供方、消费方、服务接口组成,接口工程中编写所提供服务的接口(Interface)由服务提供方实现具体业务逻辑并注册服务,消费方则基于接口工程中所规定的服务接口进行调用,各工程之间基于Maven管理依赖。

0401.tif

服务方与消费方都依赖于接口服务

Dubbo支持多种注册中心,其中Zookeeper最为可靠,并且官方也推荐使用。

Zookeeper是 Apache Hadoop 的子项目,主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题,如:统一命名服务、状态同步服务、集群管理、分布式应用配置项的管理等。

Zookeeper 的安装非常简单,从官网下载后解压,进入conf目录中把zoo_sample.cfg重命名为zoo.cfg便可开始配

【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)》的研究资源,重点围绕电力系统中连锁故障的传播机制,提出了一种N-k多阶段双层优化模型,并结合故障场景筛选方法提升系统安全性与鲁棒性。该模型通过Matlab代码实现,可用于模拟复杂电力系统在多重故障下的响应特性,支持对关键故障路径的识别与优化决策,适用于高水平科研复现与工程仿真分析。文中还列举了大量相关技术方向的配套资源,涵盖智能优化算法、电力系统管理、机器学习、路径规划等多个领域,并提供了网盘链接以便获取完整代码与资料。; 适合人群:具备电力系统、优化理论及Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统安全分析的工程技术人员,尤其适合致力于高水平论文(如EI/SCI)复现与创新的研究者。; 使用场景及目标:①复现顶级期刊关于N-k故障与连锁传播的优化模型;②开展电力系统韧性评估、故障传播分析与多阶段防御策略设计;③结合YALMIP等工具进行双层优化建模与场景筛选算法开发;④支撑科研项目、学位论文或学术成果转化。; 阅读建议:建议读者按照文档提供的目录顺序系统学习,优先掌握双层优化与场景筛选的核心思想,结合网盘中的Matlab代码进行调试与实验,同时参考文中提及的智能算法与电力系统建模范例,深化对复杂电力系统建模与优化的理解。
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