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1.我打开一个页面为什么显示源代码
2.如何进行网站的本地测试
3.EBS和EBFF区别
4.ribbon负载均衡详解
5.自动为 AWS 云上迁移资源附加自定义标签，实现成本精细化管理

我打开一个页面为什么显示源代码

       你需要下载ASP小型服务器AWS

       下载后把这个软件解压缩到你程序的根目录

       然后双击运行，再然后进入IE浏览器，访问.0.0.1或者loahost回车

       使用说明在

       希望您满意

如何进行网站的本地测试

       买好空间域名，做好关键词分析和选择，然后你就要选择合适的诚信秒源码网站程序了。 选好网站程序，你还要测试一下，千万不要轻易上传到空间进行测试，因为如果这样的话，一旦搜索引擎收录了你的网站，你又在不断地改动的话，那样会让搜索引 擎觉得你的网站很不稳定，不值得信任，饭堂系统源码那就麻烦了。所以，你要测试网站程序，你就要在本地测试了。什么是本地测试，也就是在你自己的电脑上运行网站程序， 并进行细节上的修改，设置好你的网站。　　一、asp源码的本地测试　　这种情况也有两种方法的。第一种，如果你的网站没有安装IIS的话，可以下载一个叫Aws.exe的dubbo 源码 高级绿色小软件，这个小软件体积很小，只有多K，不用 安装就可以使用。下载后把这个小软件直接放在你那个网站程序的文件夹下，然后双击这个小软件，接着打开浏览器，输入.0.0.1，回车，你就可 以看到你的网站了。要修改你的网站，你可以根据网站程序的说明到网站后台去修改。　　第二种，其实和第一种差不多，文件商城源码就是安装IIS，IIS是windows系统自带的一个组件，不过现在很多用户可能都是用Ghost安装系统的，安装后的系统 一般都不带IIS的。这个时候你要进行网站的本地测试，你不按第一种方法做的话，你可以拿出一个windows的完整安装版本放到光盘里，然后进入控制面 板，双击添加或删除程序，点添加/删除Windows组件，在Internet 信息服务(IIS)前面打勾。然后点下一步，就可以进行IIS的开源 相册 源码安装。安装成功后，回到控制面板，进入管理工具，你会看到一个叫Internet 信息服务的组件。打开它，点左边的+号，一直点到默认网站，然后右击属性，选择主目录，在本地路径那里的浏览，找到你本地的那 个网站程序的文件，点确定。然后打开你的浏览器，输入.0.0.1，回车，你就可以看到你的网站了。如果不行的话，你要看看IIS的默认网站 后面是不是停止了，如果停止了，你就启动它就行了。　　二、php源码的本地测试　　php源码的本地测试是不能用上面的方法了，我是下载一个叫xampplite的软件进行本地测试的，下载这个软件，安装好。然后把网站程序文件夹 里的全部内容放进xampplite里一个叫htdocs的文件夹里，接着双击xampp-control.exe，在Apache和 FileZilla后面的Start上分别点一下。

EBS和EBFF区别

       äº²ï¼Œæ‚¨å¥½ï¼æˆ‘可是个英语狂热发烧友，所以，这道题对于我来说，非常简单，下面，我为大家准备了一个表格，大家可以粗略的看一下：

具体用法：

       EBS是英文缩写，全称为Elastic Block Store，是亚马逊AWS提供的一种存储服务。这种服务可以提供高可用性、高可靠性和高性能的块存储资源。EBS实际上是一个云盘，可以与EC2实例连接，用于存储数据，类似于传统的硬盘。而EBFF是英文缩写，全称为Elastic Beanstalk File Format，是AWS Elastic Beanstalk中用于打包和部署应用程序的文件格式。

       EBS主要用于存储数据，在需要进行持久化存储的场景下使用。而EBFF则是用于将应用程序打包成ZIP文件并上传到Elastic Beanstalk进行部署。在使用Elastic Beanstalk进行应用程序部署时，我们可以将应用程序的源代码打包成EBFF格式，然后将其上传到Elastic Beanstalk，Elastic Beanstalk会根据我们的配置自动部署、管理和扩展应用程序。

个人经验：

       EBS可以作为EC2实例的持久化存储，可以在EC2实例停止或关机后仍然保留数据。而在使用Elastic Beanstalk部署应用程序时，EBFF可以帮助我们更方便地打包和部署应用程序，提高部署效率。同时，Elastic Beanstalk还提供了自动扩展、负载均衡等功能，可以帮助我们更好地管理和运行应用程序。

题外扩展：

       é™¤äº†EBS和EBFF，AWS还提供了很多其他的云存储服务和部署工具，如S3、Glacier、CloudFront、CodeDeploy等，可以根据不同的需求选择合适的服务。

ribbon负载均衡详解

       æœåŠ¡ç«¯è´Ÿè½½å‡è¡¡ï¼šåœ¨å®¢æˆ·ç«¯å’ŒæœåŠ¡ç«¯ä¸­é—´ä½¿ç”¨ä»£ç†ï¼Œlvs  和 nginx。

        硬件负载均衡的设备或是软件负载均衡的软件模块都会维护一个下挂可用的服务端清单，通过心跳检测来剔除故障的服务端节点以保证清单中都是可以正常访问的服务端节点。当客户端发送请求到负载均衡设备的时候，该设备按某种算法（比如线性轮询、按权重负载、按流量负载等）从维护的可用服务端清单中取出一台服务端端地址，然后进行转发。

        客户端负载均衡：根据自己的情况做负载。Ribbon。

        客户端负载均衡和服务端负载均衡最大的区别在于 服务端地址列表的存储位置，以及负载算法在哪里。

        2、Spring Cloud的负载均衡机制的实现

        Spring Cloud Ribbon是一个基于HTTP和TCP的客户端负载均衡工具，它基于Netflix Ribbon实现。通过Spring Cloud的封装，可以让我们轻松地将面向服务的REST模版请求自动转换成客户端负载均衡的服务调用。Ribbon实现客户端的负载均衡，负载均衡器提供很多对.netflix.client.conf.CommonClientConfigKey。

        <clientName>.<nameSpace>.NFLoadBalancerClassName=xx

        <clientName>.<nameSpace>.NFLoadBalancerRuleClassName=xx

        <clientName>.<nameSpace>.NFLoadBalancerPingClassName=xx

        <clientName>.<nameSpace>.NIWSServerListClassName=xx

        <clientName>.<nameSpace>.NIWSServerListFilterClassName=xx

        com.netflix.client.config.IClientConfig：Ribbon的客户端配置，默认采用com.netflix.client.config.DefaultClientConfigImpl实现。

        com.netflix.loadbalancer.IRule：Ribbon的负载均衡策略，默认采用com.netflix.loadbalancer.ZoneAvoidanceRule实现，该策略能够在多区域环境下选出最佳区域的实例进行访问。

        com.netflix.loadbalancer.IPing：Ribbon的实例检查策略，默认采用com.netflix.loadbalancer.NoOpPing实现，该检查策略是一个特殊的实现，实际上它并不会检查实例是否可用，而是始终返回true，默认认为所有服务实例都是可用的。

        com.netflix.loadbalancer.ServerList：服务实例清单的维护机制，默认采用com.netflix.loadbalancer.ConfigurationBasedServerList实现。

        com.netflix.loadbalancer.ServerListFilter：服务实例清单过滤机制，默认采org.springframework.cloud.netflix.ribbon.ZonePreferenceServerListFilter，该策略能够优先过滤出与请求方处于同区域的服务实例。

        com.netflix.loadbalancer.ILoadBalancer：负载均衡器，默认采用com.netflix.loadbalancer.ZoneAwareLoadBalancer实现，它具备了区域感知的能力。

        上面的配置是在项目中没有引入spring Cloud Eureka，如果引入了Eureka和Ribbon依赖时，自动化配置会有一些不同。

        通过自动化配置的实现，可以轻松的实现客户端的负载均衡。同时，针对一些个性化需求，我们可以方便的替换上面的这些默认实现，只需要在springboot应用中创建对应的实现实例就能覆盖这些默认的配置实现。

        @Configuration

        public class MyRibbonConfiguration {

            @Bean

            public IRule ribbonRule(){

                return new RandomRule();

            }

        }

        这样就会使用P使用了RandomRule实例替代了默认的com.netflix.loadbalancer.ZoneAvoidanceRule。

        也可以使用@RibbonClient注解实现更细粒度的客户端配置

       å¯¹äºŽRibbon的参数通常有二种方式：全局配置以及指定客户端配置

        全局配置的方式很简单

        只需要使用ribbon.<key>=<value>格式进行配置即可。其中，<key>代表了Ribbon客户端配置的参数名，<value>则代表了对应参数的值。比如，我们可以想下面这样配置Ribbon的超时时间

        ribbon.ConnectTimeout=

        ribbon.ServerListRefreshInterval=   ribbon获取服务定时时间

        全局配置可以作为默认值进行设置，当指定客户端配置了相应的key的值时，将覆盖全局配置的内容

        指定客户端的配置方式

        <client>.ribbon.<key>=<value>的格式进行配置.<client>表示服务名，比如没有服务治理框架的时候（如Eureka），我们需要指定实例清单，可以指定服务名来做详细的配置，

        user-service.ribbon.listOfServers=localhost:,localhost:,localhost:

        对于Ribbon参数的key以及value类型的定义，可以通过查看com.netflix.client.config.CommonClientConfigKey类。

        当在spring Cloud的应用同时引入Spring cloud Ribbon和Spring Cloud Eureka依赖时，会触发Eureka中实现的对Ribbon的自动化配置。这时的serverList的维护机制实现将被com.netflix.niws.loadbalancer.DiscoveryEnabledNIWSServerList的实例所覆盖，该实现会讲服务清单列表交给Eureka的服务治理机制来进行维护。IPing的实现将被com.netflix.niws.loadbalancer.NIWSDiscoveryPing的实例所覆盖，该实例也将实例接口的任务交给了服务治理框架来进行维护。默认情况下，用于获取实例请求的ServerList接口实现将采用Spring Cloud Eureka中封装的org.springframework.cloud.netflix.ribbon.eureka.DomainExtractingServerList，其目的是为了让实例维护策略更加通用，所以将使用物理元数据来进行负载均衡，而不是使用原生的AWS AMI元数据。在与Spring cloud Eureka结合使用的时候，不需要再去指定类似的user-service.ribbon.listOfServers的参数来指定具体的服务实例清单，因为Eureka将会为我们维护所有服务的实例清单，而对于Ribbon的参数配置，我们依然可以采用之前的两种配置方式来实现。

        此外，由于spring Cloud Ribbon默认实现了区域亲和策略，所以，可以通过Eureka实例的元数据配置来实现区域化的实例配置方案。比如可以将不同机房的实例配置成不同的区域值，作为跨区域的容器机制实现。而实现也非常简单，只需要服务实例的元数据中增加zone参数来指定自己所在的区域，比如：

        eureka.instance.metadataMap.zone=shanghai

        在Spring Cloud Ribbon与Spring Cloud Eureka结合的工程中，我们可以通过参数禁用Eureka对Ribbon服务实例的维护实现。这时又需要自己去维护服务实例列表了。

        ribbon.eureka.enabled=false.

        由于Spring Cloud Eureka实现的服务治理机制强调了cap原理的ap机制（即可用性和可靠性），与zookeeper这类强调cp（一致性，可靠性）服务质量框架最大的区别就是，Eureka为了实现更高的服务可用性，牺牲了一定的一致性，在极端情况下宁愿接受故障实例也不要丢弃"健康"实例。

        比如说，当服务注册中心的网络发生故障断开时候，由于所有的服务实例无法维护续约心跳，在强调ap的服务治理中将会把所有服务实例剔除掉，而Eureka则会因为超过%的实例丢失心跳而触发保护机制，注册中心将会保留此时的所有节点，以实现服务间依然可以进行互相调用的场景，即使其中有部分故障节点，但这样做可以继续保障大多数服务的正常消费。

        在Camden版本，整合了spring retry来增强RestTemplate的重试能力，对于我们开发者来说，只需要简单配置，即可完成重试策略。

        spring.cloud.loadbalancer.retry.enabled=true

        hystrix.command.default.execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds=

        user-service.ribbon.ConnectTimeout=

        user-service.ribbon.ReadTimeout=

        user-service.ribbon.OkToRetryOnAllOperations=true

        user-service.ribbon.MaxAutoRetriesNextServer=2

        user-service.ribbon.maxAutoRetries=1

        spring.cloud.loadbalancer.retry.enabled:该参数用来开启重试机制，它默认是关闭的。

        hystrix.command.default.execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds：断路器的超时时间需要大于Ribbon的超时时间，不然不会触发重试。

        user-service.ribbon.ConnectTimeout：请求连接超时时间。

        user-service.ribbon.ReadTimeout：请求处理的超时时间

        user-service.ribbon.OkToRetryOnAllOperations：对所有操作请求都进行重试。

        user-service.ribbon.MaxAutoRetriesNextServer：切换实例的重试次数。

        user-service.ribbon.maxAutoRetries：对当前实例的重试次数。

        根据以上配置，当访问到故障请求的时候，它会再尝试访问一次当前实例（次数由maxAutoRetries配置），如果不行，就换一个实例进行访问，如果还是不行，再换一个实例访问（更换次数由MaxAutoRetriesNextServer配置），如果依然不行，返回失败

       é¡¹ç›®å¯åŠ¨çš„时候会自动的为我们加载LoadBalancerAutoConfiguration自动配置类，该自动配置类初始化条件是要求classpath必须要有RestTemplate这个类，必须要有LoadBalancerClient实现类。

        LoadBalancerAutoConfiguration为我们干了二件事，第一件是创建了LoadBalancerInterceptor拦截器bean，用于实现对客户端发起请求时进行拦截，以实现客户端负载均衡。创建了一个

        RestTemplateCustomizer的bean，用于给RestTemplate增加LoadBalancerInterceptor拦截器。

        每次请求的时候都会执行org.springframework.cloud.client.loadbalancer.LoadBalancerInterceptor的intercept方法，而LoadBalancerInterceptor具有LoadBalancerClient（客户端负载客户端）实例的一个引用，

        在拦截器中通过方法获取服务名的请求url（比如/p/1bddb5dc

        Spring cloud系列六 Ribbon的功能概述、主要组件和属性文件配置  

       /p/faffa

        本人有道云笔记中记录的参考文章

        文档：_ribbon 负载均衡.note

        链接：/noteshare?id=efc3efbbefd8ed0b9&sub=B0E6DFEEBDAF

自动为 AWS 云上迁移资源附加自定义标签，实现成本精细化管理

       IAM 用户拥有启动 EC2 实例的权限。用户无论是通过 AWS 管理控制台还是 AWS CLI 创建 EC2 实例，都会调用 RunInstances API。CloudTrail 和 EventBridge 服务会记录这一 API 调用。

       Amazon EventBridge 的规则以名为 AutoTag 的 Lambda 函数为目标，并将事件详细 JSON 数据传递给 Lambda 函数。事件详细数据包含有关完成操作的用户的信息，这些信息自动从 AWS CloudTrail 中检索。

       Lambda 函数 AutoTag 读取 Amazon EventBridge 事件详细数据，并提取所有可能的资源 ID 和用户身份。该函数将两个标签附加到创建的资源上：Owner（使用当前用户名）和 PrincipalId（具有当前 IAM 用户的 aws:userid 值）。当单独创建 Amazon Elastic Block Store (EBS) 卷、EBS 快照和 Amazon Machine Images (AMI) 时，它们会调用相同的 Lambda 函数。这样，您可以类似地根据这些资源的标签允许或拒绝操作，或识别用户创建了哪些资源。

       在接下来的部分中，将演示如何创建此解决方案的资源和配置它们：

       CloudTrail：

       ·Apply trail to all regions — 如果您只需要某个特定区域，选择"no"。

       ·S3 bucket — 选择一个自定义的 S3 存储桶名称。

       Lambda Function：

       ·Function name — 选择一个自定义的 Lambda 函数名称。

       ·Runtime — 选择 python 3.8。

       当 Lambda 函数（python 3.8）解析 json 数据时，['userName'] 不再存在于 json 文件中。因此，如果您执行源代码，它将向您显示功能错误。

       Lambda 函数需要有合适的权限来标记 EC2 资源，因此我们将为其预定义的角色授予合适的策略。

       CloudWatch：

       ·Service Name — EC2

       ·Event Type — AWS API Call via Cloud Trail

       · 在单选按钮部分选择: “Specific operation(s)” 并输入 “RunInstances”

       · 第一个选择框选择 — “Lambda function”

       · 第二个选项框选择 — 你的 Lambda 函数名称

       最后测试：

       您可以转到“EC2”服务，点击“Launch instances”，选择 AMI 并点击“Review and Launch”。当这些操作都完成时，请检查您的 EC2 实例的标签。

       在云上（南京）智能科技有限公司是 AWS 的迁移技术合作伙伴，如果一切顺利的话，将成功为新建的 EC2 实例附加您自定义的标签。通过此解决方案，我司为客户提供迁移后资源自动附加标签及成本精细化管理服务。让客户可以直观了解目标资源成本情况，并对成本做出分析和优化。