Dubbokeeper 开源项目教程
1. 项目介绍
Dubbokeeper 是一个基于 Spring MVC 开发的开源社区版 Dubbo Admin,旨在提供更强大的 Dubbo 服务管理和监控功能。它修复了官方 Dubbo Admin 存在的一些问题,并添加了服务统计、依赖关系图表展示等必要功能。Dubbokeeper 的目标是集成服务管理和服务监控于一体的 Dubbo 服务管理系统。
主要功能
- 应用管理:包含系统所有子应用信息列表,支持服务上下线操作、权重调整等。
- 动态配置:利用 Dubbo 的注册中心管理服务,支持在服务运行状态下调整参数。
- 统计信息:通过图表方式统计服务相关信息,如应用暴露、消费服务统计信息等。
- Dubbo 服务监控:扩展 Dubbo 的 MonitorService 接口,实现对服务的实时监控。
- Zookeeper 信息查看:通过配置 Zookeeper 地址,查看多个 Zookeeper 中的节点信息。
2. 项目快速启动
2.1 下载源码
首先,从 GitHub 仓库下载 Dubbokeeper 的源码:
git clone https://github.com/dubboclub/dubbokeeper.git
2.2 编译打包
进入项目目录并进行编译打包:
cd dubbokeeper
mvn clean package
编译完成后,在 target 目录下会生成 xxx-dubbokeeper-ui 和 xxx-dubbokeeper-server 两个目录。
2.3 部署监控展示应用
将 xxx-dubbokeeper-ui 目录下的 war 包部署到 Tomcat 或 Jetty 等 Servlet 容器中:
cp target/xxx-dubbokeeper-ui/dubbokeeper-ui.war /path/to/tomcat/webapps/
2.4 配置监控数据存储端
进入 xxx-dubbokeeper-server 目录,配置相关参数:
cd target/xxx-dubbokeeper-server
编辑 conf 目录下的配置文件,根据需要调整存储方式(如 MySQL、Lucene 等)。
2.5 启动监控数据存储端
执行启动脚本启动监控数据存储端:
./bin/start-xx.sh
3. 应用案例和最佳实践
3.1 服务管理
Dubbokeeper 提供了强大的服务管理功能,可以对应用的服务进行上下线操作、权重调整等。例如,在高峰期可以通过调整权重来平衡服务负载。
3.2 动态配置
通过 Dubbokeeper 的动态配置功能,可以在服务运行状态下调整服务的超时时间、Mock 设置等,实现服务的灵活配置。
3.3 服务监控
Dubbokeeper 提供了详细的监控图表,帮助开发者实时监控服务的运行状态,及时发现和解决问题。
4. 典型生态项目
4.1 Dubbo
Dubbokeeper 是基于 Dubbo 框架开发的,与 Dubbo 紧密集成,提供了更强大的服务管理和监控功能。
4.2 Zookeeper
Dubbokeeper 通过配置 Zookeeper 地址,可以查看多个 Zookeeper 中的节点信息,帮助开发者更好地管理和监控分布式系统。
4.3 Spring MVC
Dubbokeeper 基于 Spring MVC 开发,充分利用了 Spring 框架的优势,提供了灵活且强大的服务管理功能。
通过以上步骤,您可以快速启动并使用 Dubbokeeper 进行 Dubbo 服务的管理和监控。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C033
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00