Spring Cloud Kubernetes 使用教程
项目介绍
Spring Cloud Kubernetes 是 Spring Cloud 项目的一个子项目,旨在将 Spring Cloud 的编程模型与 Kubernetes 的云原生特性相结合。通过 Spring Cloud Kubernetes,开发者可以更方便地在 Kubernetes 环境中使用 Spring Cloud 的功能,如服务发现、配置管理等。
项目快速启动
环境准备
- 确保你已经安装了 Kubernetes 集群。
 - 安装 Spring Boot 和 Spring Cloud 的相关依赖。
 
创建项目
- 使用 Spring Initializr 创建一个新的 Spring Boot 项目。
 - 添加以下依赖到 
pom.xml文件中: 
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-kubernetes</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-kubernetes-config</artifactId>
</dependency>
配置文件
在 src/main/resources 目录下创建 application.yml 文件,并添加以下配置:
spring:
  application:
    name: my-spring-cloud-app
  cloud:
    kubernetes:
      config:
        sources:
          - name: ${spring.application.name}
            namespace: default
启动应用
编写一个简单的 REST 控制器:
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
@RestController
public class HelloController {
    @GetMapping("/hello")
    public String sayHello() {
        return "Hello from Spring Cloud Kubernetes!";
    }
}
启动应用并访问 http://localhost:8080/hello,你应该能看到 "Hello from Spring Cloud Kubernetes!" 的响应。
应用案例和最佳实践
服务发现
Spring Cloud Kubernetes 提供了与 Kubernetes 服务发现的无缝集成。通过简单的配置,你的 Spring Boot 应用可以自动发现 Kubernetes 集群中的其他服务。
配置管理
使用 Kubernetes ConfigMap 和 Secrets 来管理应用的配置。Spring Cloud Kubernetes 可以自动从这些资源中加载配置,并在配置变更时自动刷新应用。
负载均衡
结合 Spring Cloud LoadBalancer,Spring Cloud Kubernetes 可以为你的服务提供客户端负载均衡功能,确保流量均匀分布到各个服务实例。
典型生态项目
Spring Cloud Gateway
Spring Cloud Gateway 可以与 Spring Cloud Kubernetes 结合使用,提供基于 Kubernetes 的服务网关功能,实现路由、过滤和负载均衡。
Spring Cloud Sleuth
Spring Cloud Sleuth 提供了分布式追踪功能,与 Spring Cloud Kubernetes 结合使用,可以方便地追踪和监控 Kubernetes 集群中的服务调用链路。
Spring Cloud Config
虽然 Spring Cloud Kubernetes 提供了内置的配置管理功能,但在某些场景下,你可能仍然需要使用 Spring Cloud Config 来管理更复杂的配置需求。
通过以上内容,你应该能够快速上手并深入了解 Spring Cloud Kubernetes 的使用和最佳实践。
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。Python00
 
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Jinja00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
 
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00