阿里开源dubbo+zookeeper配置详解

opencv去除印章痕迹 今天看到一个很有意思的程序,就是去除票据上的红色印章,觉得很有意思,就把它抄过来记录一下,同时自己也开了一下脑洞。 原来的程序来自:https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/7638301.html 可以看到图像效果很不错,下面是源码实现: #include <iostream> #include <opencv2/imgproc/imgpro... 阅读详情
以下内容亲测过!!!!!!!!

Dubbo是一个分布式服务框架,致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案,以及SOA服务治理方案。简单的说,dubbo就是个服务框架,如果没有分布式的需求,其实是不需要用的,只有在分布式的时候,才有dubbo这样的分布式服务框架的需求,并且本质上是个服务调用的东东,说白了就是个远程服务调用的分布式框架(告别Web Service模式中的WSdl,以服务者与消费者的方式在dubbo上注册)
服务提供者:

1. 下载zookeeper注册中心,下载地址:http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/zookeeper/  下载后解压即可,进入D:\apach-zookeeper-3.4.5\bin,

双击zkServer.cmd启动注册中心服务。 (要将conf/zoo_sample.cfg改为conf/zoo.cfg才能启动)


依赖jar包:
        <dependency>
<groupId>org.apache.zookeeper</groupId>
<artifactId>zookeeper</artifactId>
<version>3.4.8</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>dubbo</artifactId>
<version>2.5.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.101tec</groupId>
<artifactId>zkclient</artifactId>
<version>0.8</version>
</dependency>
2. 定义服务接口: (该接口需单独打包,在服务提供方和消费方共享)
  1. package com.unj.dubbotest.provider;  
  2.   
  3. import java.util.List;  
  4.   
  5. public interface DemoService {  
  6.   
  7.     String sayHello(String name);  
  8.   
  9.     public List getUsers();  
  10.   
  11. }   

  12.  
     在服务提供方实现接口:(对服务消费方隐藏实现) 
 
  1. package com.unj.dubbotest.provider;  
  2.   
  3. import java.util.ArrayList;  
  4. import java.util.LinkedList;  
  5. import java.util.List;  
  6.   
  7.   
  8. public class DemoServiceImpl implements DemoService{  
  9.       
  10.      public String sayHello(String name) {  
  11.             return "Hello " + name;  
  12.      }  
  13.      public List getUsers() {  
  14.          List list = new ArrayList();  
  15.          User u1 = new User();  
  16.          u1.setName("jack");  
  17.          u1.setAge(20);  
  18.          u1.setSex("男");  
  19.            
  20.          User u2 = new User();  
  21.          u2.setName("tom");  
  22.          u2.setAge(21);  
  23.          u2.setSex("女");  
  24.            
  25.          User u3 = new User();  
  26.          u3.setName("rose");  
  27.          u3.setAge(19);  
  28.          u3.setSex("女");  
  29.            
  30.          list.add(u1);  
  31.          list.add(u2);  
  32.          list.add(u3);  
  33.          return list;  
  34.      }  
  35. }  

  36. 用Spring配置声明暴露服务:
    接口
  37.  
  38. <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>  
  39. <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"  
  40.     xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"  
  41.     xmlns:dubbo="http://code.alibabatech.com/schema/dubbo"  
  42.     xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans  ;
  43.         http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd  ;
  44.         http://code.alibabatech.com/schema/dubbo  ;
  45.         http://code.alibabatech.com/schema/dubbo/dubbo.xsd  ;
  46.         ">  
  47.    
  48.     <!-- 具体的实现bean -->  
  49.     <bean id="demoService" class="com.unj.dubbotest.provider.DemoServiceImpl" />  
  50.       
  51.     <!-- 提供方应用信息,用于计算依赖关系 -->  
  52.     <dubbo:application name="xixi_provider"  />  
  53.    
  54.     <!-- 使用multicast广播注册中心暴露服务地址   
  55.     <dubbo:registry address="multicast://224.5.6.7:1234" />-->  
  56.     
  57.     <!-- 使用zookeeper注册中心暴露服务地址 -->  
  58.     <dubbo:registry address="zookeeper://127.0.0.1:2181" />   
  59.     
  60.     <!-- 用dubbo协议在20880端口暴露服务 -->  
  61.     <dubbo:protocol name="dubbo" port="20880" />  
  62.    
  63.     <!-- 声明需要暴露的服务接口 -->  
  64.     <dubbo:service interface="com.unj.dubbotest.provider.DemoService" ref="demoService" />  
  65.       
  66. </beans>

  67. 加载Spring配置,启动服务:
  68. package com.unj.dubbotest.provider;  
  69.   
  70. import org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext;  
  71.   
  72. public class Provider {  
  73.    
  74.     public static void main(String[] args) throws Exception {  
  75.         ClassPathXmlApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext(new String[] {"applicationContext.xml"});  
  76.         context.start();  
  77.    
  78.         System.in.read(); // 为保证服务一直开着,利用输入流的阻塞来模拟  
  79.     }  
  80.    
  81. } 
  82.    
    服务消费者:
    1.通过Spring配置引用远程服务: 
    1. <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>  
    2. <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"  
    3.     xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:dubbo="http://code.alibabatech.com/schema/dubbo"  
    4.     xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans  ;
    5.         http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd  ;
    6.         http://code.alibabatech.com/schema/dubbo  ;
    7.         http://code.alibabatech.com/schema/dubbo/dubbo.xsd  ;
    8.         ">  
    9.   
    10.     <!-- 消费方应用名,用于计算依赖关系,不是匹配条件,不要与提供方一样 -->  
    11.     <dubbo:application name="hehe_consumer" />  
    12.   
    13.     <!-- 使用zookeeper注册中心暴露服务地址 -->  
    14.     <!-- <dubbo:registry address="multicast://224.5.6.7:1234" /> -->  
    15.     <dubbo:registry address="zookeeper://127.0.0.1:2181" />  
    16.   
    17.     <!-- 生成远程服务代理,可以像使用本地bean一样使用demoService -->  
    18.     <dubbo:reference id="demoService"  
    19.         interface="com.unj.dubbotest.provider.DemoService" />  
    20.   
    21. </beans>  
    2.加载Spring配置,并调用远程服务:
  83. package com.alibaba.dubbo.demo.pp;  
  84.   
  85. import java.util.List;  
  86.   
  87. import org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext;  
  88.   
  89. import com.unj.dubbotest.provider.DemoService;  
  90.   
  91. public class Consumer {  
  92.   
  93.     public static void main(String[] args) throws Exception {  
  94.         ClassPathXmlApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext(  
  95.                 new String[] { "applicationContext.xml" });  
  96.         context.start();  
  97.   
  98.         DemoService demoService = (DemoService) context.getBean("demoService"); //  
  99.         String hello = demoService.sayHello("tom"); // ִ  
  100.         System.out.println(hello); //   
  101.   
  102.         //   
  103.         List list = demoService.getUsers();  
  104.         if (list != null && list.size() > 0) {  
  105.             for (int i = 0; i < list.size(); i++) {  
  106.                 System.out.println(list.get(i));  
  107.             }  
  108.         }  
  109.         // System.out.println(demoService.hehe());  
  110.         System.in.read();  
  111.     }  
  112.   
  113. }   


     
    调用结果为:

《解锁GCC版本选择的奥秘:从入门到精通》 GCC 版本的选择是一项复杂而关键的决策,犹如一场精心策划的战略布局,贯穿于软件开发的整个生命周期。从项目需求与兼容性的深度考量,到性能与稳定性的权衡抉择,再到硬件与系统适配的精准对接,每一个环节都紧密相连,相互影响。在游戏开发行业,对性能的极致追求促使开发者青睐较新的 GCC 版本,以实现更流畅的游戏体验和更震撼的视觉效果;科学计算领域则依赖于 GCC 版本对复杂数学运算的高效优化,以应对大规模数据处理的挑战;嵌入式开发行业因硬件资源的限制和对稳定性的严苛要求,通常选择经过长期验证的稳定版本; 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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RPC 什么是RPC? RPC是远程过程调用(Remote Procedure Call)的缩写形式。 以下文字来源网站:https://developer.51cto.com/art/201906/597963.htm RPC(Remote Procedure Call):远程过程调用,它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务,而不需要了解底层网络技术的思想。 RPC 是一种技术思想而非一种规范或协议,常见 RPC 技术和框架有: 应用级的服务框架:阿里的 Dubbo/Dubbox、Google gR

weixin_43989102的博客 1359

WINCC7.3破解文件

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zookeeper 限制本机ip访问_ZooKeeper和Dubbo

ZooKeeper 简介顾名思义 zookeeper 就是动物园管理员,他是用来管 hadoop(大象)、Hive(蜜蜂)、pig(小猪)的管理员, Apache Hbase 和 Apache Solr 的分布式集群都用到了 zookeeper;Zookeeper:是一个分布式的、开源的程序协调服务,是 hadoop 项目下的一个子项目。他提供的主要功能包括:配置管理、名字服务、分布式锁、集群管理...

weixin_42153615的博客 1757

C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序,可边预览边保存视频,音频和图片

基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择(默认选中第一个)2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频,avi可以录制的分辨率和帧数进行选择,wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照,也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能(酌情使用)这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少,这次做完也不敢藏私共享出来,还望大家指正

Dubbo学习笔记(一)--- Dubbo简介和zookeeper的安装

Dubbo官网地址: http://dubbo.apache.org/en-us/ Dubbo用户文档: http://dubbo.apache.org/en-us/docs/user/quick-start.html Zookeeper官网地址: https://zookeeper.apache.org/ 简介 Dubbo(读音[ˈdʌbəʊ])是阿里巴巴公司开源的一个高性能优秀的服务框架,使得应用可通过高性能的 RPC 实现服务的输出和输入功能,可以和 Spr...

qq_39066501的博客 288

关于Dubbo以及zookeeper的介绍和使用教程

关于Dubbo以及zookeeper的介绍和使用教程 Dubbo百度百科 Dubbo(读音[ˈdubəʊ])是阿里巴巴公司开源的一个高性能优秀的服务框架,使得应用可通过高性能的 RPC 实现服务的输出和输入功能,可以和 [1] Spring框架无缝集成。 Dubbo是一款高性能、轻量级的开源Java RPC框架,它提供了三大核心能力:面向接口的远程方法调用,智能容错和负载均衡,以及服务自动注册和...

superliug的博客 398

dubbo安装

dubbo安装

weixin_65019617的博客 1091

Dubbox开源框架学习(二)linux下配置zookeeper并启动

首先对于我来说,dubbox我是第一次接触的新知识。 百度、网课视频都找到了关于这个词的名词解释, Dubbox是当当网基于阿里的一个开源的分布式的服务架构Dubbo的一个进化版本。 阿里做的这个Dubbo致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案,是SOA服务化治理方案的核心框架。 阿里将其开源之后,得到了很多的拓展和支持(现在出名的有:当当网的扩展版本Dubbox,京东的扩展版本...

qq_42352884的博客 306

Linux虚拟机安装---Zookeeper(Dubbo环境下)

Dubbo是阿里巴巴公司开源的一个高性能优秀的服务框架(SOA),使得应用可通过高性能的 RPC 实现服务的输出和输入功能,可以和Spring框架无缝集成。Dubbo是一款高性能、轻量级的开源Java RPC框架,它提供了三大核心能力:面向接口的远程方法调用,智能容错和负载均衡,以及服务自动注册和发现ZooKeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,是一个为分布式应用提供一致性服务的软件,提供的功能包括:配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。

weixin_67212002的博客 1043

1、分布式架构 Dubbo + Zookeeper笔记(综述)

Dubbo和Zookeeper是阿里巴巴项目开发中常用的架构方式,作为主流的服务架构方式有必要学习一下。 百度一下: Dubbo是阿里巴巴公司开源的一个高性能优秀的服务框架,使得应用可通过高性能的 RPC 实现服务的输出和输入功能,可以和 Spring框架无缝集成。 ZooKeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,是Google的Chubby一个开源的实现,是Hadoop...

闪光兔耳的博客 391

dubbo概述以及zookeeper安装

●Dubbo是阿里巴巴公司开源的一个高性能、轻量级的Java RPC框架。●致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案,以及SOA服务治理方案。●官网: htp://ubbo.apache.orgo节点角色说明:●Provider: 暴露服务的服务提供方●Contahier: 服务运行容器●Consumer: 调用远程服务的服务消费方●Registry: 服务注册与发现的注册中心●Monitor:统计服务的调用次数和调用时间的监控中心。

Y_SOD的博客 225

认识Dubbo

Dubbo(来自于阿里巴巴) Dubbo是一个分布式服务框架,致力于提供高性能和透明化的PRC远程调用服务调用方案。 Dubbo的的特点 通过spring配置的方式即可完成服务化,对于应用无入侵。(SpringCloud有一定的入侵) 通过maven的install &amp; deploy命令把interface和Model层发布到仓库中,服务调用方只需要依赖interface和model层即可...

蹊源的奇思妙想的博客 2080

Linux系统下Dubbo安装的详细教程

Linux系统下Dubbo安装的详细教程 1、Dubbo的简介   Dubbo是 [1] 阿里巴巴公司开源的一个高性能优秀的服务框架,使得应用可通过高性能的 RPC 实现服务的输出和输入功能,可以和 [2] Spring框架无缝集成。 原理图的大概代表的意思: Provider 暴露服务方称之为“服务提供者”。 Consumer 调用远程服务方称之为“服务消费者”...

diexun4203的博客 209

dubbo用法总结篇

1、dubbo定义Dubbo |dʌbəʊ| 是一个高性能,基于Java的RPC框架,由阿里巴巴开源。和许多RPC系统一样,dubbo基于定义一个服务的思想,指定可以通过参数和返回类型远程调用的方法。在服务器端,服务器实现这个接口并运行一个dubbo服务器来处理客户端调用。在客户端,客户端有一个存根,提供与服务器相同的方法。Dubbo提供三个关键功能,包括基于接口的远程调用,容错和负载均衡,以及自...

wollzengji的专栏 3425
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