Spring Cloud Config 使用教程
项目介绍
Spring Cloud Config 是 Spring Cloud 家族中最早的配置中心,适用于 Spring Cloud 项目。它通过简单的配置即可实现功能,支持将配置文件存储在多种存储系统中,如 Git、SVN、数据库等。Spring Cloud Config 提供了一种集中式管理配置文件的方式,使得配置的修改和更新更加方便和高效。
项目快速启动
以下是快速启动 Spring Cloud Config 的步骤,假设我们使用 GitHub 作为配置存储。
1. 创建 GitHub 仓库
在 GitHub 上创建一个新的仓库,用于存储配置文件。例如,创建一个名为 config-repo 的仓库。
2. 添加配置文件
在 config-repo 仓库中添加配置文件,例如 application.yml。
# application.yml
spring:
profiles: dev
data:
env: dev
user:
username: dev-user
password: dev-password
3. 创建 Spring Boot 项目
创建一个新的 Spring Boot 项目,并添加以下依赖:
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-config-server</artifactId>
</dependency>
4. 配置 Spring Cloud Config Server
在 application.yml 中配置 Spring Cloud Config Server:
spring:
application:
name: config-server
cloud:
config:
server:
git:
uri: https://github.com/your-username/config-repo.git
username: your-github-username
password: your-github-password
server:
port: 8888
5. 启用 Config Server
在启动类上添加 @EnableConfigServer 注解:
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.config.server.EnableConfigServer;
@SpringBootApplication
@EnableConfigServer
public class ConfigServerApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(ConfigServerApplication.class, args);
}
}
6. 启动服务
启动 Spring Boot 应用,访问 http://localhost:8888/application/default,应该能看到配置文件的内容。
应用案例和最佳实践
案例一:多环境配置管理
在实际开发中,通常需要为不同的环境(如开发、测试、生产)维护不同的配置。Spring Cloud Config 可以轻松实现这一点。
配置文件示例
在 config-repo 仓库中添加多个配置文件:
# application-dev.yml
data:
env: dev
user:
username: dev-user
password: dev-password
# application-prod.yml
data:
env: prod
user:
username: prod-user
password: prod-password
客户端配置
在客户端应用中,通过设置 spring.profiles.active 来选择不同的配置文件:
spring:
profiles:
active: dev
cloud:
config:
uri: http://localhost:8888
案例二:动态刷新配置
Spring Cloud Config 支持动态刷新配置,无需重启应用即可使配置生效。
添加 Actuator 依赖
在客户端应用中添加 Actuator 依赖:
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>
暴露刷新端点
在 application.yml 中暴露刷新端点:
management:
endpoints:
web:
exposure:
include: "refresh"
刷新配置
通过 POST 请求 http://localhost:8080/actuator/refresh 来刷新配置。
典型生态项目
Spring Cloud Config 通常与其他 Spring Cloud 组件一起使用,构建完整的微服务架构。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
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-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
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