陜西網(wǎng)站備案注銷,深圳華強北在哪,情侶打撲克視頻免費版app,怎么把自己的網(wǎng)站放到百度搜索上image.pngRibbon 是一個獨立的組件#xff0c;是用來進行遠程接口調用的#xff0c;代碼如下 通過 getForObject 方法可以掉到用 micro-order 服務的#xff0c;order/list 接口。然后在調用期間會存在負載均衡#xff0c;micro-order 服務對應有幾個服務實例就會根據(jù)負載均…image.pngRibbon 是一個獨立的組件是用來進行遠程接口調用的代碼如下通過 getForObject 方法可以掉到用 micro-order 服務的order/list 接口。然后在調用期間會存在負載均衡micro-order 服務對應有幾個服務實例就會根據(jù)負載均衡算法選擇某一個去調用。1. 測試代碼1.1. 啟動兩個訂單服務端口號分別為9011,9012image.png1.2. 改造獲取訂單接口返回當前服務實例的占用的端口號,用來判斷當前服務是哪個實例RequestMapping(/order) RestController public class OrderController { Value(${server.port}) String port; GetMapping(/list) public String getOrderList(String username) { return 該服務端口號 port ,這是用戶 username 所有的訂單信息; } }1.3. 調用用戶服務的獲取訂單接口,RequestMapping(/user) RestController public class UserController { Autowired private RestTemplate restTemplate; Bean LoadBalanced public RestTemplate restTemplate() { return new RestTemplate(); } GetMapping(/orderList) public String getOrderList(String username) { return restTemplate.getForObject(http:// micro-order /order/list?username username, String.class); } }會發(fā)現(xiàn),對訂單服務的調用會存在負載均衡,在兩個訂單服務之間 切來切去。image.png2. Ribbon 配置2.1. Application.properties 配置# 關閉 ribbon 訪問注冊中心 Eureka Server 發(fā)現(xiàn)服務但是服務依舊會注冊。 #true 使用 eureka false 不使用。如果是false那么表示要調用的服務列表從下面這個參數(shù)中獲取,不然就從eureka-server中獲取,這樣擴容服務提供方的話需要改配置文件與動態(tài)擴容的理念相悖不建議大家使用 ribbon.eureka.enabledtrue spring.cloud.loadbalancer.retry.enabledtrue ###指定調用的節(jié)點 ###ribbon.eureka.enabledfalse ##micro-order.ribbon.listOfServerslocalhost:8001 ##單位 ms ,請求連接超時時間 #micro-order.ribbon.ConnectTimeout1000 ##單位 ms ,請求處理的超時時間 #micro-order.ribbon.ReadTimeout2000 #micro-order.ribbon.OkToRetryOnAllOperationstrue ##切換實例的重試次數(shù) #micro-order.ribbon.MaxAutoRetriesNextServer2 ##對當前實例的重試次數(shù) 當 Eureka 中可以找到服務但是服務連不上時將會重試 #micro-order.ribbon.MaxAutoRetries2 ##配置負載均衡 #micro.order.ribbon.NFLoadBalancerRuleClassNamecom.netflix.loadbalancer.RandomRule #micro-order.ribbon.NFLoadBalancerPingClassNamecom.netflix.loadbalancer.PingUrl2.2 代碼配置2.2.1. 使用RibbonClients 加載針對某一個服務的ribbon配置這個配置類只針對 micro-order 服務微服務系統(tǒng)里面有很多服務這就可以區(qū)別化配置。/* * 這個是針對 micro-order服務的 ribbon配置 * */ Configuration RibbonClients(value { RibbonClient(name micro-order,configuration RibbonLoadBalanceMicroOrderConfig.class) }) // 也可以這樣只加載一個針對某個服務的ribbon配置 //RibbonClient(name micro-order,configuration RibbonLoadBalanceMicroOrderConfig.class public class LoadBalanceConfig { }2.2.2. 配置 configuration配置類的時候一定要注意配置類不能陪ComponentScan 注解掃描到如果被掃描到了則該配置類就是所有服務共用的配置了。/* * 這個類最好不要出現(xiàn)在啟動類的ComponentScan掃描范圍 * 如果出現(xiàn)在ComponentScan掃描訪問那么這個配置類就是每個服務共用的配置了 * */ Configuration public class RibbonLoadBalanceMicroOrderConfig { // RibbonClientName private String name micro-order; Bean ConditionalOnClass public IClientConfig defaultClientConfigImpl() { DefaultClientConfigImpl config new DefaultClientConfigImpl(); config.loadProperties(name); config.set(CommonClientConfigKey.MaxAutoRetries,2); config.set(CommonClientConfigKey.MaxAutoRetriesNextServer,2); config.set(CommonClientConfigKey.ConnectTimeout,2000); config.set(CommonClientConfigKey.ReadTimeout,4000); config.set(CommonClientConfigKey.OkToRetryOnAllOperations,true); return config; } /* * 判斷服務是否存活 * 不建議使用 * */ // Bean // public IPing iPing() { // //這個實現(xiàn)類會去調用服務來判斷服務是否存活 // return new PingUrl(); // } // 配置負載均衡默認是輪訓 Bean public IRule ribbonRule() { //線性輪訓 new RoundRobinRule(); //可以重試的輪訓 new RetryRule(); //根據(jù)運行情況來計算權重 new WeightedResponseTimeRule(); //過濾掉故障實例選擇請求數(shù)最小的實例 new BestAvailableRule(); return new RandomRule(); } }3.Ribbon 單獨使用Ribbon 是一個獨立組件可以脫離 springcloud 使用的.有這兩個jar包就可以image.pngAI大模型學習福利作為一名熱心腸的互聯(lián)網(wǎng)老兵我決定把寶貴的AI知識分享給大家。 至于能學習到多少就看你的學習毅力和能力了 。我已將重要的AI大模型資料包括AI大模型入門學習思維導圖、精品AI大模型學習書籍手冊、視頻教程、實戰(zhàn)學習等錄播視頻免費分享出來。一、全套AGI大模型學習路線AI大模型時代的學習之旅從基礎到前沿掌握人工智能的核心技能因篇幅有限僅展示部分資料需要點擊文章最下方名片即可前往獲取二、640套AI大模型報告合集這套包含640份報告的合集涵蓋了AI大模型的理論研究、技術實現(xiàn)、行業(yè)應用等多個方面。無論您是科研人員、工程師還是對AI大模型感興趣的愛好者這套報告合集都將為您提供寶貴的信息和啟示。因篇幅有限僅展示部分資料需要點擊文章最下方名片即可前往獲三、AI大模型經典PDF籍隨著人工智能技術的飛速發(fā)展AI大模型已經成為了當今科技領域的一大熱點。這些大型預訓練模型如GPT-3、BERT、XLNet等以其強大的語言理解和生成能力正在改變我們對人工智能的認識。 那以下這些PDF籍就是非常不錯的學習資源。因篇幅有限僅展示部分資料需要點擊文章最下方名片即可前往獲四、AI大模型商業(yè)化落地方案因篇幅有限僅展示部分資料需要點擊文章最下方名片即可前往獲作為普通人入局大模型時代需要持續(xù)學習和實踐不斷提高自己的技能和認知水平同時也需要有責任感和倫理意識為人工智能的健康發(fā)展貢獻力量