dubbo 的安装和配置教程
2025-05-13 19:54:23作者:齐冠琰
1. 项目的基础介绍和主要的编程语言
Dubbo 是一款高性能、轻量级的开源Java RPC框架。它由阿里巴巴开发,并后来捐赠给了Apache基金会。Dubbo主要用于分布式系统的服务治理和远程调用。它能够帮助开发者透明化地使用远程服务,就像调用本地方法一样简单。
该项目的主要编程语言是Java。
2. 项目使用的关键技术和框架
Dubbo 使用了多种关键技术,包括但不限于:
- Netty:用于高性能网络通信的NIO客户端服务器框架。
- ZooKeeper:用于服务注册和发现的分布式协调服务。
- Spring:提供企业级应用开发的基础设施。
- 序列化/反序列化:支持多种序列化机制,如Java序列化、Hessian、Kryo等。
Dubbo 还集成了多种服务治理功能,例如负载均衡、服务监控、服务分组等。
3. 项目安装和配置的准备工作和详细的安装步骤
准备工作
在安装Dubbo之前,你需要确保以下环境和工具已经安装在你的系统上:
- JDK 1.6 或更高版本
- Maven 3.2.5 或更高版本
- ZooKeeper 用于服务注册和发现
安装步骤
以下是基于Maven的Dubbo安装步骤:
-
克隆项目
使用Git命令克隆Dubbo项目到本地:
git clone https://github.com/YunaiV/dubbo.git -
进入项目目录
克隆完成后,进入项目目录:
cd dubbo -
构建项目
运行以下Maven命令来构建项目:
mvn clean install -
配置ZooKeeper
在项目中的
dubbo-admin模块中,进入src/main/resources目录,找到dubbo.properties文件,并配置ZooKeeper服务地址:dubbo.registry.address=zookeeper://127.0.0.1:2181确保ZooKeeper服务正在运行。
-
运行Dubbo服务
构建完成后,你可以运行任意一个示例服务来测试Dubbo是否安装成功。例如,运行
dubbo-demo-provider模块:mvn spring-boot:run -pl dubbo-demo-provider -
访问管理控制台
如果你配置了
dubbo-admin模块,你可以通过启动它来访问Dubbo的管理控制台:mvn spring-boot:run -pl dubbo-admin在浏览器中访问
http://localhost:7001,你应该能够看到Dubbo管理的界面。
以上步骤为Dubbo的基本安装和配置流程,具体使用和高级配置请参考Dubbo官方文档。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
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Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
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
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
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
173
193
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
263
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
268
93
暂无简介
Dart
622
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
377
3.32 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1