入门运行Soul

简介: Soul 是基于 WebFlux 的高性能响应式 API 网关,支持 Dubbo、Spring Cloud、Spring Boot,具备跨语言、异步、低延迟(1~2ms)特性。采用插件化设计,支持热插拔、动态流量控制、A/B 测试与蓝绿发布,内置鉴权、限流、熔断等丰富插件,可通过 WebSocket、HTTP 长轮询等方式实现配置实时同步。

前言
Soul 是基于 WebFlux 实现的响应式的 API 网关,具有异步、高性能、跨语言等特点。
目前 Soul 功能列表如下:
支持各种语言,无缝集成到 Dubbo、Spring Cloud、Spring Boot 中。
Soul 是极其少支持 Dubbo 的 API 网关,通过 Dubbo 泛化调用 实现。
支持各种语言(http协议),支持 dubbo,springcloud协议。
插件化设计思想,插件热插拔,易扩展。
灵活的流量筛选,能满足各种流量控制。
内置丰富的插件支持,鉴权,限流,熔断,防火墙等等。
流量配置动态化,性能极高,网关消耗在 1~2ms。
支持集群部署,支持 A/B Test, 蓝绿发布。
整体架构如下图所示:
1.下载导入
执行:git clone https://github.com/Dromara/soul,下载到本地,导入到Idea中
2.启动soul-admin
更改soul-admin中配置文件,数据库模块
需要现在本地创建一个soul的数据库,如果不想使用这个名字也可以更改默认url配置项中的名称
运行之后,访问 http://127.0.0.1:9095/ 地址,进入登录页,默认内置管理员账号「admin/123456」。
以上完成admin相关模块启动
如果你的mysql数据库版本比较低,替换:META-INFO下面的schema.sql为下面
schema.sql
(11 KB)
3.启动网关boostrap
理论上来说,admin启动成功后,直接启动boostrap模块就可以,不会报错,除非想更改配置文件中的数据同步方式,2.0之后的Soul支持WebSocket,Http长轮询,Zookeeper三种方式,默认使用 http 长轮询同步策略,可以做到秒级数据同步,如果刚好有其它类型服务,可以切换,官方建议使用WebSocket。

相关文章
|
2天前
|
云安全 人工智能 算法
以“AI对抗AI”,阿里云验证码进入2.0时代
三层立体防护,用大模型打赢人机攻防战
1292 1
|
9天前
|
编解码 人工智能 自然语言处理
⚽阿里云百炼通义万相 2.6 视频生成玩法手册
通义万相Wan 2.6是全球首个支持角色扮演的AI视频生成模型,可基于参考视频形象与音色生成多角色合拍、多镜头叙事的15秒长视频,实现声画同步、智能分镜,适用于影视创作、营销展示等场景。
698 4
|
2天前
|
机器学习/深度学习 安全 API
MAI-UI 开源:通用 GUI 智能体基座登顶 SOTA!
MAI-UI是通义实验室推出的全尺寸GUI智能体基座模型,原生集成用户交互、MCP工具调用与端云协同能力。支持跨App操作、模糊语义理解与主动提问澄清,通过大规模在线强化学习实现复杂任务自动化,在出行、办公等高频场景中表现卓越,已登顶ScreenSpot-Pro、MobileWorld等多项SOTA评测。
540 2
|
3天前
|
人工智能 Rust 运维
这个神器让你白嫖ClaudeOpus 4.5,Gemini 3!还能接Claude Code等任意平台
加我进AI讨论学习群,公众号右下角“联系方式”文末有老金的 开源知识库地址·全免费
|
2天前
|
存储 弹性计算 安全
阿里云服务器4核8G收费标准和活动价格参考:u2a实例898.20元起,计算型c9a3459.05元起
现在租用阿里云服务器4核8G价格是多少?具体价格及配置详情如下:云服务器ECS通用算力型u2a实例,配备4核8G配置、1M带宽及40G ESSD云盘(作为系统盘),其活动价格为898.20元/1年起;此外,ECS计算型c9a实例4核8G配置搭配20G ESSD云盘,活动价格为3459.05元/1年起。在阿里云的当前活动中,4核8G云服务器提供了多种实例规格供用户选择,不同实例规格及带宽的组合将带来不同的优惠价格。本文为大家解析阿里云服务器4核8G配置的实例规格收费标准与最新活动价格情况,以供参考。
233 150
|
9天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 前端开发
构建AI智能体:七十、小树成林,聚沙成塔:随机森林与大模型的协同进化
随机森林是一种基于决策树的集成学习算法,通过构建多棵决策树并结合它们的预测结果来提高准确性和稳定性。其核心思想包括两个随机性:Bootstrap采样(每棵树使用不同的训练子集)和特征随机选择(每棵树分裂时只考虑部分特征)。这种方法能有效处理大规模高维数据,避免过拟合,并评估特征重要性。随机森林的超参数如树的数量、最大深度等可通过网格搜索优化。该算法兼具强大预测能力和工程化优势,是机器学习中的常用基础模型。
355 164