史上最简单的 SpringCloud 教程 | 终章

本教程深入浅出地讲解SpringCloud与微服务构建,包括服务注册、消费者、断路器等核心概念,适合初学者和进阶者。提供实战案例与源码解析,助你掌握微服务架构。

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错过了这一篇,你可能再也学不会 Spring Cloud 了!Spring Boot做为下一代 web 框架,Spring Cloud 作为最新最火的微服务的翘楚,你还有什么理由拒绝。赶快上船吧,老船长带你飞。终章不是最后一篇,它是一个汇总,未来还会写很多篇。

我为什么这些文章?一是巩固自己的知识,二是希望有更加开放和与人分享的心态,三是接受各位大神的批评指教,有任何问题可以联系我: miles02@163.com .

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优快云专栏汇总:史上最简单的 SpringCloud 教程
《史上最简单的 SpringCloud 教程》系列:
Finchley版本
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Spring Cloud Finchley; Spring Boot 2.0.3

https://blog.youkuaiyun.com/forezp/article/details/85210153

源码篇:
深入理解Feign之源码解析
深入理解Eureka之源码解析
深入理解Ribbon之源码解析
深入理解Hystrix之文档翻译
深入理解Zuul之源码解析
进阶篇
Spring Cloud Sleuth超详细实战
拜托!面试请不要再问我Spring Cloud底层原理
微服务注册中心如何承载大型系统的千万级访问?
每秒上万并发下的Spring Cloud参数优化实战
D版本
史上最简单的 SpringCloud 教程 | 第一篇: 服务的注册与发现(Eureka)
史上最简单的SpringCloud教程 | 第二篇: 服务消费者(rest+ribbon)
史上最简单的SpringCloud教程 | 第三篇: 服务消费者(Feign)
史上最简单的SpringCloud教程 | 第四篇:断路器(Hystrix)
史上最简单的SpringCloud教程 | 第五篇: 路由网关(zuul)
史上最简单的SpringCloud教程 | 第六篇: 分布式配置中心(Spring Cloud Config)
史上最简单的SpringCloud教程 | 第七篇: 高可用的分布式配置中心(Spring Cloud Config)
史上最简单的SpringCloud教程 | 第八篇: 消息总线(Spring Cloud Bus)
史上最简单的SpringCloud教程 | 第九篇: 服务链路追踪(Spring Cloud Sleuth)
史上最简单的SpringCloud教程 | 第十篇: 高可用的服务注册中心
史上最简单的SpringCloud教程 | 第十一篇:docker部署spring cloud项目
史上最简单的SpringCloud教程 | 第十二篇: 断路器监控(Hystrix Dashboard)
史上最简单的SpringCloud教程 | 第十三篇: 断路器聚合监控(Hystrix Turbine)
史上最简单的 SpringCloud 教程 | 第十四篇: 服务注册(consul)
未完。。。
还有很多篇。。。
番外篇:
如何使用MongoDB+Springboot实现分布式ID?
如何在springcloud分布式系统中实现分布式锁?
如何用Redlock实现分布式锁
如何在IDEA启动多个Spring Boot工程实例
JWT如何在Spring Cloud微服务系统中在服务相互调时传

转载请标明出处:
http://blog.youkuaiyun.com/forezp/article/details/70148833
本文出自方志朋的博客

内容概要:本报告探讨了AI赋能汽车行业智能化转型的技术创新,涵盖了研发设计智能化、用户运营智能化和座舱体验智能化三大核心场景。通过解析智己汽车的实践,展示了AI在压缩研发周期、提升销售转化率和优化座舱体验等方面的实际价值。报告指出,AI技术正深刻改变汽车产业的价值链,推动从“机械制造”向“移动智能体”的转变,并提出了未来汽车行业智能化的发展趋势,包括更个性化的用户体验、跨产业融合以及数据安全和隐私保护的重要性。 适合人群:汽车行业从业者、技术研发人员、市场营销人员、政策制定者及相关领域的研究者。 使用场景及目标:①理解AI技术在汽车研发设计中的应用,如生成式设计、仿真优化和智能测试;②掌握AI在用户运营中的应用,如智能内容生成、销售辅助和数据闭环优化;③了解AI在座舱体验中的应用,如多意图服务编排、情感计算和端到端语音链路优化;④探讨未来汽车行业智能化的发展方向,包括个性化服务、产业融合和数据安全。 其他说明:本报告不仅提供了理论和技术层面的分析,还结合了具体的落地实践案例,为企业在智能化转型过程中提供了可复用的AI赋能框架。报告强调了政策支持、技术创新和产业协同在推动汽车行业智能化转型中的重要作用,旨在为行业提供有价值的参考和指导。
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