Apache Dubbo Sentinel Support 指南
1. 目录结构及介绍
Apache Dubbo Sentinel Support 的目录结构反映了其作为Dubbo与Sentinel集成的特性,下面是主要的目录结构元素及其简要介绍:
.
├── src # 源代码主目录
│ ├── main # 主代码区,包含实现逻辑
│ │ └── java # Java源码
│ └── com/alibaba/csp # 宿主包名,存放所有相关类
│ └── sentinel # Sentinel相关的适配层代码
│ └── dubbo-adapter # Dubbo适配模块,包括服务提供者和服务消费者的过滤器实现
│
├── test # 测试代码目录
│ └── java # 测试用Java源码
│ └── ... # 测试类等
├── gitignore # Git忽略文件配置
├── LICENSE # 许可证文件
├── README.md # 项目说明文档,包含基本的项目介绍和使用指引
├── pom.xml # Maven构建配置文件,定义了依赖和构建过程
└── ... # 其他可能存在的辅助文件或文档
2. 项目的启动文件介绍
在本项目中,直接的“启动文件”概念更多体现在如何将Sentinel集成到Dubbo应用中。具体到应用层面,启动流程通常不是通过一个特定的启动脚本或文件完成,而是通过配置Spring Boot或者传统的Spring XML来引入依赖和配置Sentinel与Dubbo的相关组件。关键在于正确添加Maven依赖并配置对应的Sentinel规则以及Dubbo的服务注册与发现。因此,重点是修改或增加如pom.xml来包含必要的Sentinel Dubbo Adapter依赖,并且在应用初始化阶段配置Sentinel。
<!-- 在您的pom.xml中加入以下依赖 -->
<dependency>
<groupId>com.alibaba.csp</groupId>
<artifactId>sentinel-dubbo-adapter</artifactId>
<!-- 替换为最新版本 -->
<version>x.y.z</version>
</dependency>
实际应用启动时,依赖于Dubbo的启动配置(比如application.yml或dubbo.properties)以及Sentinel的控制台地址设置等。
3. 项目的配置文件介绍
Maven配置(pom.xml)
项目的主要外部配置首先出现在pom.xml中,用于指定项目的依赖关系、构建生命周期等。引入sentinel-dubbo-adapter依赖是核心操作,确保项目能够访问到Sentinel对Dubbo的支持。
<!-- 示例,需替换版本号 -->
<dependencies>
...
<dependency>
<groupId>com.alibaba.csp</groupId>
<artifactId>sentinel-dubbo-adapter</artifactId>
<version>对应版本</version>
</dependency>
...
</dependencies>
应用配置
-
Dubbo配置 (如
application.yml,dubbo.properties): 配置Dubbo服务的注册中心、端口、服务接口等。 -
Sentinel配置: 虽然不直接作为一个项目内的文件存在,但需要在应用中配置Sentinel控制台地址、初始化流控规则等。这通常通过代码或配置文件进行,例如在Spring Boot应用中通过yaml文件:
sentinel:
dashboard-url: http://localhost:8080 # Sentinel 控制台地址
enabled: true
请注意,具体的配置细节会根据实际使用场景和框架版本有所不同,务必参考最新的Sentinel和Dubbo官方文档进行详细配置。
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