spring cloud config

Config中心部署与更新机制
本文介绍如何使用Spring Cloud Config实现统一配置管理,包括服务端与客户端的搭建过程,以及如何利用Spring Cloud Bus和RabbitMQ实现配置的实时刷新。

config,同一配置中心

存在的原因,是为了解决什么问题?

  • 方便配置文件更新,同一配置在git
  • 配置内容安全与权限(即开发不能对项目的配置进行修改)
  • 更新配置项目需要重启(config配置后,不用重启)

config,分两端,一段是config-server端,一端是client端。server端负责从git上拉取配置,保存在本地git,

那么为什么本地git存一份,防止远端git出问题不能访问,这时能访问本地git的配置文件。

再通过eureka分发配置到相应的机器上。

首先配置config-server端

1.引入依赖

    <dependency>
			<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
			<artifactId>spring-cloud-config-server</artifactId>
		</dependency>

2.启动类上加注解

@EnableConfigServer

3.配置文件配置

spring:  
  cloud:
    config:
      server:
        git:
          uri: https://gitee.com/pengqingyang/config-repo
          username: xxxx
          password: xxx

4.Client配置

引入依赖

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-config-client</artifactId>
        </dependency>

修改配置

spring:
  cloud:
    config:
      discovery:
        enabled: true
        service-id: CONFIG  //eureka配置中心的server端
      profile: dev

配置中心加载配置文件,有个要注意的地方,如果获取的是order-dev,即在配置了profile的情况下,访问order-dev配置文件,会默认加载oder文件和order-dev和并在一起。

 

Spring cloud bus自动刷新配置

原由,服务启动后,各服务会访问config-server端,获取配置文件信息,如果,中途配置文件信息改变了。

那么,各服务端也不能更新信息?

怎么解决呢,那就是服务端主动推送消息,利用消息队列(RabbitMQ)传送消息

config-server端利用spring cloud bus配置服务端接口,一般配置(/bus-refresh)

而自动更新配置怎么做?为什么?

因为,client端只在启动服务,获取一次配置,中途不会重启,所以无法获取配置。

那怎么做?通过RabbitMq推送更新消息。

在服务端配置Spring cloud bus,配置/bus-refresh接口,由github的Webhook接口,更新了github上的接口,便会触发服务端的/bus-refresh接口,服务端便会推送消息到MQ,

在服务端暴露/bus-refresh接口

management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: bus-refresh

在client端添加

@RefreshScope注解

启动github上的Webhooks,在地址栏后面加上 “外面穿透的地址/monitor”

重启项目即可

 

 

 

 

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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