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Spring Cloud Zuul 实现了路由规则与实例的维护问题,通过 Spring Cloud Eureka 进行整合,将自身注册为 Eureka 服务治理下的应用,同时从 Eureka 中获取了所有其他微服务的实例信息,这样的设计非常巧妙的将服务治理体系中维护的实例信息利用起来,使得维护服务实例的工作交给了服务治理框架自动完成,而对路由规则的维护,默认会将通过以服务名作为 ContextPath 的方式来创建路由映射,也可以做一些特别的配置,对于签名校验.登录校验等在微服务架构中的冗余问题

请求压缩 Spring Cloud Feign 支持对请求与响应进行GZIP压缩,以减少通信过程中的性能损耗,我们只需要通过下面二个参数设置,就能开启请求与响应的压缩功能,yml配置格式如下: feign: compression: request: enabled: true response: enabled: true 同时,我们还能对请求压缩做一些更细致的设置,比如指定压缩的请求数据类型,并设置了请求压缩的大小下限,只有超过这个大小的请求才会对其进行压缩,示例如下: feign: com

官方文档地址为:http://cloud.spring.io/spring-cloud-static/Dalston.SR3/#spring-cloud-eureka-server 文中例子我做了一些测试在:http://git.oschina.net/dreamingodd/spring-cloud-preparation Service Discovery: Eureka Server 服务发现:Eureka服务端 How to Include Eureka Server 如何创建Eurek

1.什么是云服务? 能够部署高度可用的且可无限缩放的应用程序和API.简而言之,就是你写的CMD程序按照一定的框架进行少量修改就能运行在Azure云平台上. 2.Azure云服务有什么特点? (1)专注应用程序而不是硬件,PaaS的一种. (2)支持多种框架和语言. (3)集成了运行状况监视和负载平衡. (4)自动缩放优化成本和性能 3.建立云服务之前,我们需要建立一个云存储,来记录我们的程序的日志信息(当然,这不是必须的) (1)选择左边导航栏的"存储".主面板上显示的是所有已有的存

Cloud Migration Research:A Systematic Review Author Info: Pooyan Jamshidi PhD Postdoctoral Researcher Dublin City University· School of Computing Major: model-driven software architecture evolution PS: This paper is the first SLR(Systematic Literatur

spring cloud 配置中心 结合GIT , 可以运行时更新配置文件.发送指令让应用重新读取配置文件. 最近在测试服务器实现了一套,结果CPU 实用率暴增,使用docker compose启动 restart always 多节点的服务一直重启关闭重启关闭. 日志文件记录了一个异常: 国内国外搜了一遍都没有解决 org.springframework.beans.factory.BeanCreationNotAllowedException: Error creating bean wit

官方文档地址为:http://cloud.spring.io/spring-cloud-static/Dalston.SR2/#spring-cloud-feign 文中例子我做了一些测试在:http://git.oschina.net/dreamingodd/spring-cloud-preparation Declarative REST Client: Feign 声明式Rest客户端:Feign Feign is a declarative web service client. It

<7天学会spring cloud系列>之创建配置管理服务器及实现分布式配置管理应用. 本文涉及到的项目: 开源项目:http://git.oschina.net/zhou666/spring-cloud-7simple cloud-config-repo:配置文件存放的文件夹 cloud-simple-service:一个使用mybatis的数据库应用 分布式配置管理应该是分布式系统和微服务应用的第一步.想象一下如果你有几十个服务或应用需要配置,而且每个服务还分为开发.测试.生产等不同维度的

最近我们试图从Dubbo迁移到Spring Cloud.为此对二者分别进行了性能测试.为了得出数据量不同的情况下的二者的性能表现,我们分别准备了一个25个属性pojo对象和一个50个属性的pojo对象,通过这样的方式我们也可以间接地了解二者在序列化方面的水平. 以下是测试结果: 25个属性,10W次: 50个属性,10W次: 分析:         由于Spring Cloud与Dubbo天生使用的协议层面不一样,前者是HTTP,后者是TCP(使用的是Netty NIO框架,序列化使用的阿里定制