Eureka集群

eureka 迁移 k8s 集群 Spring Cloud 强上云 系列之 eureka 迁移 故事前奏 前阵子忽然一个需求砸了过来,一忙就是两星期。写bug,挖坑忙的不亦乐乎。这几天军哥一直在群里一直大呼: 你们要输出,要有声音啊。正好今天刚搞完,也确实想放松一下,写篇小白文压压惊。 故事背景 这几年,云计算,容器 docker,微服务 很火,很显眼。当你初步了解这些东西,很多时候会眼前一亮。哇! 还能这么搞? ... 阅读详情

Eureka集群

在多台服务器运行相同的代码,事务

当注册中心扛不住高并发的时候,这时候 要用集群来扛;
集群两种方式:
第一:

普通操作
新建两个注册中心工程
我是接着我原有代码接着来编写代码的,可以参考我博文:https://blog.youkuaiyun.com/water_java/article/details/103871554
2001yml文件配置

server:
  port: 2001
  context-path: /

eureka:
  instance:
    # 单机 hostname: localhost #eureka注册中心实例名称
    hostname: eureka2001.hsl.com # 集群
  client:
    register-with-eureka: false     #false 由于该应用为注册中心,所以设置为false,代表不向注册中心注册自己。
    service-url:
      defaultZone: http://eureka2002.hsl.com:2002/eureka/,http://eureka2003.hsl.com:2003/eureka/ # 集群
      #单机defaultZone: http://${eureka.instance.hostname}:${server.port}/eureka/       #设置与Eureka注册中心交互的地址,查询服务和注册服务用到

2002,2003pom依赖是和2001差不多
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
2002,2003的yml是差不多的配置
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
找到 C:\Windows\System32\drivers\etc 打开hosts,加配置

127.0.0.1 eureka2001.hsl.com
127.0.0.1 eureka2002.hsl.com
127.0.0.1 eureka2003.hsl.com
在这里插入图片描述
每个注册中心工程的启动类加上注解:@EnableEurekaServer
启动三个注册中心工程的启动类
测试:
在这里插入图片描述
注意地址栏还可以改变一下,是同样的意思
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
第二
秀操作:
创建一个microservice-eureka-server(三合一)子工程
pom依赖:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <parent>
        <groupId>com.hsl</groupId>
        <artifactId>t237microservice</artifactId>
        <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    </parent>
    <artifactId>microservice-eureka-server</artifactId>

    <properties>
        <java.version>1.8</java.version>
    </properties>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-eureka-server</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
        <!-- 修改后立即生效,热部署 -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework</groupId>
            <artifactId>springloaded</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
        </dependency>
    </dependencies>

    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>

</project>


yml文件配置三合为一

---
server:
  port: 2001
  context-path: /
eureka:
  instance:
    hostname: eureka2001.hsl.com
  client:
    register-with-eureka: false
 
    service-url:
      defaultZone: http://eureka2002.hsl.com:2002/eureka/,http://eureka2003.hsl.com:2003/eureka/
spring:
  profiles: eureka2001
---
server:
  port: 2002
  context-path: /
eureka:
  instance:
    hostname: eureka2002.hsl.com
  client:
    register-with-eureka: false
   
    service-url:
      defaultZone: http://eureka2001.hsl.com:2001/eureka/,http://eureka2003.hsl.com:2003/eureka/
spring:
  profiles: eureka2002
---
server:
  port: 2003
  context-path: /
eureka:
  instance:
    hostname: eureka2003.hsl.com
  client:
    register-with-eureka: false
   
    service-url:
      defaultZone: http://eureka2001.hsl.com:2001/eureka/,http://eureka2002.hsl.com:2002/eureka/
spring:
  profiles: eureka2003

启动类添加注解:@EnableEurekaServer
我cope两份与MicroserviceCommonApplication相同的congiguration然后改名
active profiles改成对应的名字
在这里插入图片描述
启动三个刚配置的启动类
测试结果和上面的一样
在这里插入图片描述

Eureka自我保护机制

我的理解就是它其实也是一种提高性能的方式

开发环境,我们经常会遇到红色的警告;
在这里插入图片描述
当我们长时间为访问服务以及变更服务实例名称的时候,就会出现这个红色警告;

默认情况,如果服务注册中心再一段时间内没有接收到某个微服务实例的心跳,服务注册中心会注销该实例(默认90秒)。

按理来说只要我们服务不正常了,注册中心就会注销该服务,但也会有特殊的情况

由于正式环境,经常会有网络故障,网络延迟问题发生,服务和注册中心无法正常通信,此时服务是正常的,不应该注销该服务,Eureka这时候,就通过“自我保护模式”来解决问题,当短时间和服务失去通信时,保留服务信息,当恢复网络和通信时候,退出“自我保护模式”;
通过“自我保护模式”,使Eureka集群更加的健壮和稳定;

如果没有这个自我保护机制,如果每进行注销,又要拉取服务,而需要的服务是那个出现网路故障问题的服务时就要重新添加,这样重复的添加,注销性能就会很低。

Spring Cloud 之 Eureka集群搭建指南-源码 整合教程地址https://blog.youkuaiyun.com/qq_36691683/article/details/82699082 立即下载

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Eureka高可用

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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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qq_42524262的博客 2万+

Eureka 集群部署

Eureka 集群 介绍 注册中心Eureka 又称服务中心,管理各种服务功能包括服务的注册、发现、熔断、负载、降级等。 任何一个服务都不能直接去掉用,都需要通过注册中心来调用。通过服务中心来获取服务你不需要关注你调用的项目IP地址,由几台服务器组成,每次直接去服务中心获取可以使用的服务去调用既可。 由于各种服务都注册到了服务中心,就有了很多高级功能条件。比如几台服务提供相同服务来做客户端负载均衡(Ribbon);监控服务器调用成功率来做断路器(Hystrix),移除服务列表中的故障点;监控服务调用时间

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