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Spring Cloud Alibaba是什么 先来看一下 官方 是怎么定义Spring Cloud Alibaba的： Spring Cloud Alibaba 致力于提供微服务开发的一站式解决方案。此项目包含开发分布式应用微服务的必需组件，方便开发者通过Spring Cloud 编程模型轻松使用这些组件来开发分布式应用服务。 依托 Spring Cloud Alibaba，您只需要添加一些注解和少量配置，就可以将 Spring Cloud 应用接入阿里微服务解决方案，通过阿里中间件来迅速搭建分布式应用系统。 从官方的文档可以看出Spring Cloud Alibaba是一个微服务一站式解决方案，提供了对Spring Cloud的标准实现，即包含了多个治理微服务的组件。 我们之前使用Spring Cloud的时候其实是在使用Spring Cloud Netflix的解决方案，使用到了Netflix中大家都非常熟悉的组件：Eureka、Zuul、Hystrix、Ribbon等，下面是Spring Cloud Netflix的官方介绍： Spring Cloud Netflix provides Netflix OSS integrations for Spring Boot apps through autoconfiguration and binding to the

原文链接： http://techblog.netflix.com/2012/06/netflix-recommendations-beyond-5-stars.html 在 blog 的第一部分，我们详细介绍了 Netflix 个性化推荐系统的各个组成部分。我们也解释了自从我们宣布 Netflix Prize 后，Netflix 推荐系统是如何变化的。100 万美金的奖金让我们不论在算法创新，还是在品牌宣传和吸引人才加入方面都获得了丰厚的回报。不过，准确的预测电影评分仅只是我们推荐系统的一部分。在本文中，我们将更加深入的介绍个性化推荐技术，讨论当前我们使用的模型、数据，以及我们在这方面的创新方法。 排序 推荐系统的目的是给用户提供一些有吸引力的物品供用户选择。具体的做法是先选择一些候选物品，并对这些物品按照用户感兴趣的程度进行排序。展示推荐结果最常用的方式是组成某种有序列表，而在 Netflix，列表就是一行行的视频。因此，我们需要一个排序模型，利用各种各样的信息，来为每一个用户生成个性化推荐列表。 如果你正在寻找一个能够最大化用户消费的排序函数，那么最显然的基本函数就是物品的热门程度。原因很简单：用户总是倾向于观看大家都喜欢观看的视频。然而，热门推荐是个性化推荐的反义词，它将为每个用户生成千篇一律的结果。因此，我们的目标就是找到一个比热门推荐更好的个性化排序算法

原文链接： http://techblog.netflix.com/2012/04/netflix-recommendations-beyond-5-stars.html 在这篇包含两个部分的博文中，我们将揭开 Netflix 最有价值的资产——推荐系统的面纱。在第一部分，我们将介绍 Netflix Prize 对推荐领域的贡献，Netflix 推荐服务的主要模块，以及推荐服务如何满足网站的商业需求。在第二部分，我们将介绍我们使用的数据和模型，讨论如何将离线的机器学习实验与线上的 A/B 测试相结合。 Netflix Prize 和推荐系统 在 2006 年，我们宣布举办 Netflix Prize ，这是一个旨在解决电影评分预测问题的机器学习和数据挖掘的比赛。对于那些能够将我们的推荐系统 Cinematch 的准确率提升 10% 的个人或团队，我们提供 100 万美金的奖励。我们希望通过比赛发现新的方法来改善我们提供给用户的推荐结果，这是我们商业模式的核心部分。当然，我们需要一个比较容易评测和量化的指标：我们选择的评测指标是均方根误差（RMSE，预测评分和真实评分之间的均方根误差）。比赛的要求是打败我们系统 0.9525 的 RMSE 得分，并将其降低到 0.8572 或更低。 比赛开始一年后，Korbell 的团队以 8.43% 的提升赢得了第一个阶段奖。他们付出了超过

一、 内置 负载均衡策略的介绍的 　　IRule的实现类 　　 　　 2. 通过代码实现负载均衡 　　在第六节Riddom的使用的工程中，随机策略配置类 package com.wangx.cloud.springcloud02consumer.configure; import com.netflix.loadbalancer.IRule; import com.netflix.loadbalancer.RandomRule; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; @Configuration public class RandomRuleConfig { @Bean public IRule randomRule() { return new RandomRule(); } } 　　 package com.wangx.cloud.springcloud02consumer.configure; import org.springframework.cloud.netflix.ribbon.RibbonClient; import org.springframework.context

springcloud服务之间的调用有RestTemplate和Feign两种两种方式，这里我们介绍RestTemplate调用服务。 1.RestTemplate是什么 RestTemplate是spring Resources中一个访问三方RESTful API接口的网络请求框架。它的设计原则和其它Spring Template（比如JdbcTemPlate）类似，是为复杂任务提供了一个具有默认行为的简单方法。RestTemplate使用来消费REST服务的，所以它的主要方法都与REST的Http协议的一些方法紧密相连，具体的方法介绍可以自己看看RestTemplate的相关文档。 2.ribbon简介 首先说一下为啥要在这里介绍ribbon。因为RestTemplate调用服务，它就是一个简单的服务调用，没有特殊的处理。我们在springcloud中调用服务的时候都是用在Eureka注册中心注册的服务名来调用的，如果直接在RestTemplate中用Eureka中的服务名调用，它不会解析服务名对应的ip地址的，所以会报错的。 Ribbon是Netflix公司开源的一个负载均衡的组件，它是将负载均衡逻辑代码封装在客户端中，并且运行在客户端的进程里。Ribbon经过了云端测试的IPC库，可以很好的控制HTTP和TCP客户端的负载均衡行为。

文章目录 摘要 Ribbon简介 RestTemplate的使用 GET请求方法 getForObject方法 getForEntity方法 POST请求方法 postForObject示例 postForEntity示例 PUT请求方法 PUT请求示例 DELETE请求方法 DELETE请求示例 创建一个user-service模块 在pom.xml中添加相关依赖 在application.yml进行配置 创建用户类User和统一返回前端的响应类Result 添加UserController用于提供调用接口 创建一个ribbon-service模块 在pom.xml中添加相关依赖 在application.yml进行配置 使用@LoadBalanced注解赋予RestTemplate负载均衡的能力 添加UserRibbonController类 负载均衡功能演示 Ribbon的常用配置 全局配置 指定服务进行配置 Ribbon的负载均衡策略 使用到的模块 项目源码地址 项目使用的Spring Cloud为Hoxton版本，Spring Boot为2.2.2.RELEASE版本 摘要 Spring Cloud Netflix Ribbon 是Spring Cloud Netflix 子项目的核心组件之一，主要给服务间调用及API网关转发提供负载均衡的功能，本文将对其用法进行详细介绍