技术

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架构

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标签

Container 23

Concurrency 14

Life 41

Tool 8

Algorithm 8

JVM 10

Go 21

Kubernetes 65

k8s设备管理 多类型负载协调员Koordinator controller-runtime细节分析 finops学习 kubevela多集群 kubevela中cue的应用 基于k8s的工作流 kubevela源码分析 容器和CPU那些事儿 数据集管理fluid 应用管理平台kubevela karmada支持crd 多集群管理 K8S YAML 资源清单管理方案 从混部到统一调度 volcano特性源码分析 kubebuilder 学习 client-go学习 tf-operator源码分析 k8s批处理调度/Job调度 喜马拉雅容器化实践 Kubernetes 实践 openkruise学习 基于Kubernetes选主及应用 Admission Controller 与 Admission Webhook k8s水平扩缩容 Scheduler如何给Node打分 Scheduler扩展 深入controller openkruise cloneset学习 controller-runtime源码分析 pv与pvc实现 csi学习 client-go informer源码分析 kubelet 组件分析 调度实践 Pod是如何被创建出来的？ Kubernetes events学习及应用 CRI——kubelet与容器引擎之间的接口 资源调度泛谈 如何学习Kubernetes 以应用为中心 kubernetes operator kubernetes扩缩容 serverless 泛谈 什么是云原生 自定义CNI IPAM docker和k8s安全访问机制 Kubernetes监控 Kubernetes 控制器模型 Kubernetes资源调度——scheduler Kubernetes类型系统 Kubernetes源码分析——controller mananger Kubernetes源码分析——apiserver Kubernetes源码分析——kubelet Kubernetes介绍 Kubernetes源码分析——从kubectl开始 kubernetes yaml配置 CNI——容器网络是如何打通的 当我在说PaaS时，我在说什么 《深入剖析kubernetes》笔记 Kubernetes存储 访问Kubernetes上的Service Kubernetes副本管理 Kubernetes pod 组件

Other 5

Network 15

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Spring 17

Netty 10

Storage 24

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MQ 8

WEB 5

Linux 11

Scala 1

Code 9

MachineLearning 74

agentic chat bert rerank微调 大模型推理tips LLM一些探索 Agent实践 LLM预训练 RAG向量检索与微调 LLM微调实践 RAG与知识图谱 大模型推理服务框架vLLM Agent Functon Calling LLamaIndex入门 Multi-Agent探索 LLM工作流编排 大模型推理服务框架 模型服务化（未完成） 大模型Post-Training 大模型训练 大模型推理 从Attention到Transformer 下一个平台Agent 激发LLM涌现——提示工程 LLM微调理论 大佬沉思 LLM外挂知识库 LLMOps 多模态LLM Transformers源码学习 LangChain源码学习 如何应用LLM 小鼠如何驾驭大象（LLM）？ AutoML和AutoDL 特征平台 实时训练 tensorflow原理——python层分析 如何学习tensorflow 数据并行——allreduce 数据并行——ps 推荐系统embedding原理及实践 机器学习中的python调用c 机器学习训练框架概述 tensornet源码分析 大模型训练和推理 X的生成——特征工程 tvm tensorflow原理——core层分析 模型演变 《深度学习推荐系统实战》笔记 keras 和 Estimator tensorflow分布式训练 分布式训练的一些问题 基于Volcano的弹性训练 图神经网络 pytorch弹性分布式训练 从RNN到Attention pytorch分布式训练 CNN 《动手学深度学习》笔记 pytorch与线性回归 推理服务 mpi 学习pytorch 提高gpu 利用率 GPU与容器的结合 GPU入门 AI云平台梳理 tensorflow学习 kaggle泰坦尼克问题实践 神经网络模型优化 概率论 直觉上理解深度学习 如何学习机器学习 深度学习泛谈

Practice 16

RPC 6

Compute 11

Architecture 20

DDD 6

Reactive 5

Basic 13

Product 3

Monitor 7

CPP 2

Mesh 12


spring cloud 初识

2018年07月30日

前言

官方英文 Spring Cloud

官方中文 Spring Cloud

springboot

Spring cloud 是一系列框架的有序集合。它利用 spring boot 的开发便利性巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发，如服务发现注册、配置中心、消息总线、负载均衡、断路器、数据监控等，都可以用 spring boot 的开发风格做到一键启动和部署。SpringBoot是Spring推出用于解决传统框架配置文件冗余，装配组件繁杂的基于Maven的解决方案，旨在快速搭建单个微服务（内嵌容器，应用程序可以直接通过 Maven 命令编译成可执行的 jar 包，无需依赖Tomcat），SpringCloud是依赖于SpringBoot的，而SpringBoot并不是依赖与SpringCloud。

第二篇:Spring boot与Spring cloud 是什么关系？

一般的springmvc 项目通常有几个问题

  1. 配置复杂
  2. 依赖复杂
  3. 依赖tomcat 等运行环境

插句题外话：讲真，可能是springmvc 习惯了，不觉得有多复杂。

springboot 解决方法

  1. 通过自动配置AutoConfiguration，解决配置复杂问题。What is Spring Boot Auto Configuration? 如果 classpath 里面有 Spring MAC 的 JAR 包，但没有检查到 web-context.xml 配置，spring boot 会自动配置好 Dispatcher Servlet
  2. 通过starter和依赖管理解决依赖问题。自定义SpringBoot Starter,SpringBoot 项目就是由一个一个 Starter 组成的,一个 Starter 代表该项目的 SpringBoot 起步依赖。自定义Starter 时 通常包含了 如何创建 starter 对应依赖所需的配置（这句话有一点待考证）。
  3. 通过内嵌web容器，来解决部署运行问题。

初学 Spring Boot，你需要了解的 7 样东西

  1. Spring MVC 提供了诸如 Dispatcher Servlet、ModelAndView 和 View Resolver 等，让编写松散耦合的 Web 应用变得很容易（说实话，用spring mvc 这么久，一下子还说不清楚springmvc 是什么）。对应的web.xml 和 web-context.xml 中也必须有这些资源的基本配置。

来源背景

Spring Cloud provides tools for developers to quickly build some of the common patterns in distributed systems (e.g. configuration management, service discovery, circuit breakers, intelligent routing, micro-proxy, control bus). Coordination of distributed systems leads to boiler plate patterns, and using Spring Cloud developers can quickly stand up services and applications that implement those patterns. 这句话有几个要点

  1. Coordination of distributed systems 需要很多 common patterns
  2. 大量的 common pattern系统（比如配置中心、服务发现）用到了boiler plate pattern。 所谓锅炉板模式，就是比如对方提供一个http rpc 服务。你可以手写http 代码来调用，也可以将http 调用代码封装为一个工具类或jar，还可以用一个注解+参数描述http 调用。因为 对不同业务 http rpc 不同的地方就是几个配置，因此最后一种方法即称为boiler plate pattern（锅炉板模式）。

spring cloud 实现了这些 common patterns，并使用锅炉板 模式简化了它们的使用，因此可以快速用来构建 distributed systems

spring cloud 提供的组件很多，核心 是服务治理，以至于从架构演进的角度聊聊Spring Cloud都做了些什么？ 直接说“Spring Cloud作为一套微服务治理的框架，几乎考虑到了微服务治理的方方面面”。 服务之间的直接依赖转化为服务对服务中心的依赖

spring cloud config

springcloud(六)：配置中心git示例

git 库中 针对每个环境 新建一个文件，比如

config-dev.properties
config-test.properties
config-pro.properties

创建配置中心 server 端，将配置文件服务化。假设对外端口是8001，即可通过http://localhost:8001/config/dev 来获取config-dev.properties 的内容。

客户端即可 通过 @Value 等方式使用 配置文件中的配置。