dubbo入门

1.为什么使用dubbo?

当项目访问量过大,就会对服务系统要求很高。为了减轻服务器的压力,我们会采用分布式系统架构,由系统层和服务层两部分。而系统层有有多个系统,服务层也是由多个服务组成,分别运行在不同的服务器上。而为了让服务器之间进行通信,我们就采用了dubbo框架来完成。dubbo是阿里巴巴开发的soa分布式服务框架。

2.dubbo框架介绍!dubbo分为以下几个部分

  • provide 服务提供者,将接口暴露给注册中心
  • consume 服务消费者,监听(订阅注册中心)如果有自己的服务就会拿过来使用。
  • register 注册中心 用于提供者和消费者之间的通信 服务注册与发现的注册中心
  • container 是服务提供者的容器
  • monitor 服务调用次数和调用时间的监控中心

快速入门!

dubbo是基于spring开发使用的,需要与spring整和使用

第一步:找到服务提供者,添加配置文件
  • 给自己的服务起一个唯一名称。用于识别
  • 连接到注册中心,(官方推荐使用zookeeper)
  • 配置要暴露的接口
  • <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
        。。。。//这里一写psring的约束
        
        <!-- 配置服务名称 -->
        <dubbo:application name="service-product"/>
        
        <!-- 配置注册中心 -->
        <dubbo:registry protocol="zookeeper" address="192.168.88.108:2181"/>
        
        <!-- 将接口暴露到注册中心 -->
        <!--ref:是接口实现类的配置文名-->
        <dubbo:service ref="testTbService" interface="com.tpr.shangcheng.service.TestTbService" />
        
    </beans>

    接口实现类

  • <!--ref的内容-->
    @Service("testTbService")
    public class TestTbServiceImpl implements TestTbService{
    第二步配置服务消费者
  • <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
            。。。spring的约束省略
        
        <!-- 配置服务名称 -->
        <dubbo:application name="console"/>
        
        <!-- 配置注册中心 -->
        <dubbo:registry protocol="zookeeper" address="192.168.88.108:2181"/>
        
        <!-- 配置监听注册中心 -->
        <!-- 为什么这个ID值更改了之后他没有报错??
            为什么打开zookeeper中的data 文件里面只有一个2025?
          -->
        <dubbo:reference id="abcd" interface="com.tpr.shangcheng.service.TestTbService"
                         timeout="6000000"/>    
        
    </beans>
    第三步在虚拟机linux下安全zookeeper

    zookeeper是dubbo官网推荐使用的注册中心容器

    zookeeper:安装Linux OS。 注:service iptables stop chkconfig iptables off(开机也是关闭) 可以查看下面这个连接 http://note.youdao.com/share/?id=345d658af42c195362935afdcfaf666b&type=note#/

转载于:https://www.cnblogs.com/canghaihongxin/p/6617544.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值