Spring cloud alibaba 一. Spring cloud Gateway网关 什么是网关？就是网络请求的统一入口. 为什么需要网关？ 1.如果我们的有成千上万个服务，我们在请求每个服务的时候都需要进行认证，难度与工作量可想而知，要控制用户对于整个服务的访问次数的限制。 2.如果没有统一的入口，那么前端在
Go微服务 服务拆分原则 ：高内聚低耦合 简而言之，微服务架构风格是将单个应用程序作为一组小型服务开发的方法，每个服务程序都在自己的进程中运行，并与轻量级机制（通常是HTTP资源API）进行通信。这些服务是围绕业务功能构建的。可以通过全自动部署机器独立部署。这些服务器可以用不同
1.Linux下安装 方法1： #安装go-micro go get -u -v github.com/micro/go-micro #安装工具集 go get -u -v github.com/micro/micro #安装protobuf插件 go get -u github.com/golang/protobuf/{proto,protoc-gen-go} go get -u github.com/micro/protoc-gen-micro 方法2： $ docker p
在go-micro中异步消息的收发是通过Broker这个组件来完成的，底层实现有RabbitMQ、Kafka、Redis等等很多种方式，这篇文章主要介绍go-micro使用RabbitMQ收发数据的方法和原理。 Broker的核心功能 Broker的核心功能是Publish和Subscribe，也就是发布和订阅。它们的定义是： Publish(topic st
前几天有个同学想了解下如何在go-micro中做链路跟踪，这几天正好看到wrapper这块，wrapper这个东西在某些框架中也称为中间件，里边有个opentracing的插件，正好用来做链路追踪。opentracing是个规范，还需要搭配一个具体的实现，比如zipkin、jeager等，这里选择zipkin。 链路跟踪实战 安装zipk
go-micro v4默认使用mdns做服务发现。不过也支持采用其它的服务发现中间件，因为多年来一直使用Consul做服务发现，为了方便和其它服务集成，所以还是选择了Consul。这篇文章将介绍go-micro使用Consul做服务发现的方法。关于Consul的使用方式请参考我的另一篇文章：使用Consul做服务发现的
go-micro是一个知名的golang微服务框架，最新版本是v4，这篇文章将介绍go-micro v4开发RPC服务的方法及其运作原理。 基本概念 go-micro有几个重要的概念，后边开发RPC服务和介绍其运行原理的时候会用到，这里先熟悉下： Service：代表一个go-micro应用程序，Service中包括：Server、Client、Bro
在之前的文章中分别介绍了使用gRPC官方插件和go-micro插件开发gRPC应用程序的方式，都能正常走通。不过当两者混合使用的时候，互相访问就成了问题。比如使用go-micro插件生成的gRPC客户端访问基于gRPC官方插件创建的服务端时就会出现如下错误： {"id":"go.micro.client","code":501,"s
go-micro是golang的一个微服务框架。 go-micro各个版本之间的兼容性问题一直被诟病，前几年go-micro更是分化出了两个分支： 一个延续了go-micro，只不过转到了其公司CEO的个人Github仓库中，访问地址： asim/go-micro: A Go microservices framework (github.com) 一个转向了云原生方向，名字
如何集成 Eureka Client 本节将创建一个 micro-weather-cureka-client作为客户端，并演示如何将自身向注册服务器进行注册，这样以便其他服务都能够通过名称来访问服务。该客户端基于Eureka Client来实现。 micro-weather-eureka-client可以基于micro-weather-eureka-server应用来
框架以及术语是来自piral，同时在框架作者的书 The Art of Micro Frontends 有比较完整的介绍，这本书是是micro frontends in action 以及 building micro-frontends 之后一本不错的讲 micro frontend 的书 参考图 说明 npm 、官方还有书中对于使用模式有比较完整的介绍，后边会
一、本科毕业设计外文翻译全文 英文全文名称如下： A new methodology for developing flexure-hinged displacement amplifiers with micro-vibration suppression for a giant magnetostrictive micro drive system 其全文翻译如下： 本科毕业设计外文翻译原文以及翻译 可用于
官方文档：micro-app 10、基座应用的样式影响到子应用 - 子应用样式不会影响基座样式 14、子应用请求接口报错 — 接口前缀要改成全路径 — 因此开发环境要固定项目 port iconfont 显示不出来 — 不能用 shadowDOM 模式
文章目录 写在前面1. 下载1.1 go-micro/v21.2 protoc1.3 protobuf 2. 用户模块2.1 数据库配置2.2 proto文件编写2.3 实现用户模块业务逻辑2.3.1 用户注册方法2.3.2 登录服务方法 2.4 接入etcd服务发现 3. 接入网关3.1 proto文件3.2 接入路由3.3 编写接口3.3.1 用户注册3.3.
如果不知道CPU的密码，必须清除CPU内存，才能重新下载程序。执行清除CPU指令并不会改变CPU原有的网络地址、波特率和实时时钟；如果有外插程序存储卡，其内容也不会改变。清除密码后，CPU中原有的程序将不存在。 要清除密码，可按如下三种方法操作： (1)在Micro/WIN中选择菜单“
前言 Go Micro Dashboard是基于go-micro和ng-alain开发的, 它既是go-micro开发过程中的工具，也可以作为学习go-micro的实际案例。接下来我将会详细介绍一下这个项目的一些实现细节。 一、服务列表 服务的发现与注册，是分布式微服务中重要的基础模块，单个服务通过服务注册将节点信息公
Go Micro + Gin 不同层级服务软停服（平滑关闭服务）的回顾一 下面是我这个小菜鸡对一次软停服需求的处理的一个总结，有啥不对的地方麻烦各位大佬帮我这个小菜鸡纠正一下呀 服务软停服是指在关闭服务时，如果有请求在处理，应该等待请求处理完成，再关闭服务，从而达到平滑关闭服务的目的
前言 使用Go Micro开发微服务系统很久了，但是一直没有很好的可视化工具用于开发和监控微服务系统。 所以基于go-micro和ng-alain开发了Go Micro Dashboard，目前已经支持查看服务列表和请求调用。 后续将持续更新，项目地址：github.com/xpunch/go-micro-dashboard。 安装 go inst
今天笔者在一个网站中抓取了一些数据，整理成一个大列表后，希望输出到excel表格文件中保存 虽然有多种模块都可以完成这个需求，但笔者这里想到了可以使用最为简单高效的pandas模块 核心代码如下（使用元组也是可以的，子元素也可以列表和元组同时使用，效果一样的）： import pandas as pd con
为了正确比较而规范Unicode字符串 因为Unicode有组合字符（变音字符和附加到前一个字符上的记号，打印时作为一个整体），所以字符串比较起来很复杂。 例如，"café"这个词可以使用两种方式构成，分别由4个和5个码位，但是结果完全一样： s1 = 'café' s2 = 'cafe\u0301' s1, s2 ('café', 'cafe
SpringBoot是目前Java技术栈的体系中非常核心的框架，它的核心理念是“默认大于配置”的思想， 提供了非常多的已经集成好的方案，直接拿来就使用。下面详细的演示下SpringBoot项目的创建以及 它的简单的使用首先需要搭建好Java的开发环境，这些开发环境主要指的是JDK，MAVEN，以及编
插座类 像 USB、SD 卡、SIM 卡等插座，都要先焊引脚，再焊固定脚，因为先固定插座的话位置不准就调不了了，注意别焊歪。对于有固定孔的插座，像 Micro-USB ，在焊好引脚后要把板子翻过来，在固定孔反面加锡， 让焊锡一直流到元件一面固定。原因在于某些 Micro-USB 座不完全封闭，在元
01 — 前言 MEF是微软自家的托管可扩展框架，在这里我把它用成了ioc容器。在Caliburn.Micro框架下，view和viewmodel被注入到CompositionContainer容器中，然后通过名称可以实现view和viewmodel的匹配。利用这一特点，在多人合作项目开发中，一个解决方法就可以拆分成很多个
关于 proto 导入包的问题： 1、proto_path 指定所有 import 的根路径， 比如我编译的命令为 ： protoc --proto_path=/home/go/src:. --govalidators_out=Mproto/imports/api.proto=github.com/micro/go-micro/v2/api/proto:./gen-go --micro_out=Mproto/imports/api.proto=github.com
(True Positive , TP)：被模型预测为正的正样本。 (False Positive , FP)：被模型预测为正的负样本。 (False Negative , FN)：被模型预测为负的正样本。 (True Negative , TN)：被模型预测为负的负样本。 Recall召回率：真正预测为正样本的样本数占实际正样本的样本数的比率 Precision精
