SpringCloud组件
时间:2023-08-16 07:07:00
SpringCloud 组件
一、SpringCloud Alibaba
1、SpringCloud Alibaba 简介
1)、简介
Spring Cloud Alibaba 致力于提供微服务开发的一站式解决方案。本项目包括开发分布式应用 微服务的必要组件,方便开发者通过 Spring Cloud 编程模型很容易使用这些组件来开发和分布 应用服务。
依托 Spring Cloud Alibaba,只需添加一些注释和少量配置即可 Spring Cloud 应用 通过阿里中间件快速构建分布式应用系统,访问阿里微服务解决方案。
https://github.com/alibaba/spring-cloud-alibaba
为什么要用?
SpringCloud 的几大痛点
SpringCloud 部分组件停止维护和更新,给开发带来不便;
SpringCloud 有些环境构建复杂,没有完美的可视化界面,需要大量的二次开发和定制
SpringCloud 配置复杂,难以启动,部分配置差异难以区分和合理应用
SpringCloud Alibaba 的优势:
阿里使用的组件经过测试,性能强,设计合理。现在每个人都开源使用它 完美的产品可视化界面给开发、运维带来了极大的便利
构建简单,学习曲线低。
结合 SpringCloud Alibaba 我们最终的技术搭配方案:
SpringCloud Alibaba - Nacos:注册中心(服务发现/注册)
SpringCloud Alibaba - Nacos:配置中心(动态配置管理)
SpringCloud - Ribbon:负载均衡
SpringCloud - Feign:声明式 HTTP 客户端(调用远程服务)
SpringCloud Alibaba - Sentinel:服务容错(限流、降级、熔断)
SpringCloud - Gateway:API 网 关 (webflux 编 程模 式 )
SpringCloud - Sleuth:调用链监控
SpringCloud Alibaba - Seata:原 Fescar,即分布式事务解决方案
3)版本选择
由于 Spring Boot 1 和 Spring Boot 2 在 Actuator 模块的界面和注释变化很大, spring-cloud-commons 从 1.x.x 版本升级到 2.0.0 版本也有很大的变化,所以我们采取跟进 SpringBoot 版本号一致:
-
1.5.x 版本适用于 Spring Boot 1.5.x
-
2.0.x 版本适用于 Spring Boot 2.0.x
-
2.1.x 版本适用于 Spring Boot 2.1.x
4)依赖项目
在 common 项目介绍如下。统一管理。
<dependencyManagement> <dependencies> <dependency> <groupId>com.alibaba.cloudgroupId> <artifactId>spring-cloud-alibaba-dependenciesartifactId> <version>2.1.0.RELEASEversion> <type>pomtype> <scope>importscope> dependency> dependencies> dependencyManagement>
2、SpringCloud Alibaba-Nacos[作为注册中心]
Nacos 是阿里巴巴开源的一个更易于构建云原生应用的动态服务发现、配置管理和服务管理 平台。他是使用 java 编写。需要依赖 java 环境
Nacos 文档地址: https://nacos.io/zh-cn/docs/quick-start.html
1)、下载 nacos-server
https://github.com/alibaba/nacos/releases
2)、启动 nacos-server
-
双击 bin 中的 startup.cmd 文件
-
访问 http://localhost:8848/nacos/
-
使用默认的 nacos/nacos 进行登录
3)、将微服务注册到 nacos 中
1、首先,修改 pom.xml 文件,引入 Nacos Discovery Starter。
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloudgroupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discoveryartifactId>
dependency>
2、在应用的 /src/main/resources/application.properties 配置文件中配置 Nacos Server 地址
spring.cloud.nacos.discovery.server-addr=127.0.0.1:8848
3、使用@EnableDiscoveryClient 开启服务注册发现功能
@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
public class ProviderApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(Application.class, args);
}
}
4、启动应用,观察nacos 服务列表是否已经注册上服务
注意:每一个应用都应该有名字,这样才能注册上去。修改 application.properties 文件
spring.application.name=service-provider server.port=8000
5、注册更多的服务上去,测试使用feign 远程调用
Nacos 使用三步
1、导包 nacos-discovery
2、写配置,指定 nacos 地址,指定应用的名字
3、开启服务注册发现功能@EnableDiscoveryClient
Feign 使用三步
1、导包 openfeign
2、开启@EnableFeignClients 功能
3、编写接口,进行远程调用
@FeignClient("stores")
public interface StoreClient {
@RequestMapping(method = RequestMethod.GET, value = "/stores")
List<Store> getStores();
@RequestMapping(method = RequestMethod.POST, value = "/stores/{storeId}", consumes = "application/json")
Store update(@PathVariable("storeId") Long storeId, Store store);
}
6、更多配置
https://github.com/alibaba/spring-cloud-alibaba/blob/master/spring-cloud-alibaba-examples/nacos-example/nacos-discovery-example/readme-zh.md#more
3、SpringCloud Alibaba-Nacos[作为配置中心]
1、pom.xml 引入 Nacos Config Starter。
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloudgroupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-configartifactId>
dependency>
2、在应用的 /src/main/resources/bootstrap.properties 配置文件中配置 Nacos Config 元数据
spring.application.name=nacos-config-example
spring.cloud.nacos.config.server-addr=127.0.0.1:8848
主要配置应用名和配置中心地址
3、在 nacos 中添加配置
在 nacos 中创建一个 应用名.properties
配置文件并编写配置
Nacos Config 数据结构
Nacos Config 主要通过 dataId 和 group 来唯一确定一条配置。
Nacos Client 从 Nacos Server 端获取数据时,调用的是此接口 ConfigService.getConfig(String dataId, String group, long timeoutMs)。
Spring Cloud 应用获取数据
dataID:
在 Nacos Config Starter 中,dataId 的拼接格式如下
-
${prefix} - ${spring.profiles.active} . ${file-extension} prefix 默认为spring.application.name的值,也可以通过配置项 spring.cloud.nacos.config.prefix 来配置。
-
spring.profiles.active 即为当前环境对应的 profile
注意,当 activeprofile 为空时,对应的连接符 - 也将不存在,dataId 的拼接格式变成 p r e f i x . {prefix}. prefix.{file-extension}file-extension 为配置内容的数据格式,可以通过配置项 spring.cloud.nacos.config.file-extension 来配置。 目前只支持 properties 类型。
Group:
Group 默认为 DEFAULT_GROUP,可以通过 spring.cloud.nacos.config.group 配置。
4、在应用中使用@Value 和@RefreshScope
完成上述两步后,应用会从 Nacos Config 中获取相应的配置,并添加在 Spring Environment的 PropertySources 中 。 这 里 我 们 使 用 @Value 注 解 来 将 对 应 的 配 置 注 入 到SampleController 的 userName 和 age 字段,并添加 @RefreshScope 打开动态刷新功能
@RefreshScope
class SampleController {
@Value("${user.name}")
String userName;
@Value("${user.age}")
int age;
}
5、进阶
1、核心概念
-
命名空间:
用于进行租户粒度的配置隔离。不同的命名空间下,可以存在相同的 Group 或 Data ID 的配置。Namespace 的常用场景之一是不同环境的配置的区分隔离,例如开发测试环境和生 产环境的资源(如配置、服务)隔离等。
-
配置集:
一组相关或者不相关的配置项的集合称为配置集。在系统中,一个配置文件通常就是一个配 置集,包含了系统各个方面的配置。例如,一个配置集可能包含了数据源、线程池、日志级 别等配置项。
-
配置集 ID:
Nacos 中的某个配置集的 ID。配置集 ID 是组织划分配置的维度之一。Data ID 通常用于组 织划分系统的配置集。一个系统或者应用可以包含多个配置集,每个配置集都可以被一个有 意义的名称标识。Data ID 通常采用类 Java 包(如 com.taobao.tc.refund.log.level)的命名 规则保证全局唯一性。此命名规则非强制。
-
配置分组:
Nacos 中的一组配置集,是组织配置的维度之一。通过一个有意义的字符串(如 Buy 或 Trade )对配置集进行分组,从而区分 Data ID 相同的配置集。当您在 Nacos 上创建一个 配置时,如果未填写配置分组的名称,则配置分组的名称默认采用 DEFAULT_GROUP 。配置 分组的常见场景:不同的应用或组件使用了相同的配置类型,如 database_url 配置和 MQ_topic 配置
2、原理
-
自动注入:
NacosConfigStarter 实现org.springframework.cloud.bootstrap.config.PropertySourceLocator接口,并将优先级设置成了最高。
在 Spring Cloud 应用启动阶段,会主动从 Nacos Server 端获取对应的数据,并将获取到的 数据转换成 PropertySource 且注入到 Environment 的 PropertySources 属性中,所以使用 @Value 注解也能直接获取 Nacos Server 端配置的内容。
-
动态刷新:
Nacos Config Starter 默认为所有获取数据成功的 Nacos 的配置项添加了监听功能,在监听 到服务端配置发生变化时会实时触发 org.springframework.cloud.context.refresh.ContextRefresher 的 refresh 方 法 。
如果需要对 Bean 进行动态刷新,请参照 Spring 和 Spring Cloud 规范。推荐给类添加@RefreshScope 或 @ConfigurationProperties 注解
3、加载多配置文件
spring.cloud.nacos.config.server-addr=127.0.0.1:8848
spring.cloud.nacos.config.namespace=31098de9-fa28-41c9-b0bd-c754ce319ed4 spring.cloud.nacos.config.ext-config[0].data-id=gulimall-datasource.yml spring.cloud.nacos.config.ext-config[0].refresh=false spring.cloud.nacos.config.ext-config[0].group=dev
4、namespace 与group 最佳实践
每个微服务创建自己的 namespace 进行隔离,group 来区分 dev,beta,prod 等环境
4、SpringCloud Alibaba-Sentinel
1、简介
1、熔断降级限流
-
什么是熔断
A 服务调用 B 服务的某个功能,由于网络不稳定问题,或者 B 服务卡机,导致功能时 间超长。如果这样子的次数太多。我们就可以直接将 B 断路了(A 不再请求 B 接口),凡是调用 B 的直接返回降级数据,不必等待 B 的超长执行。 这样 B 的故障问题,就不会级联影响到 A。
-
什么是降级
整个网站处于流量高峰期,服务器压力剧增,根据当前业务情况及流量,对一些服务和页面进行有策略的降级
停止服务,所有的调用直接返回降级数据
。以此缓解服务器资源的压力,以保证核心业务的正常运行,同时也保持了客户和大部分客户的得到正确的相应。 -
异同:
- 相同点:
- 1、为了保证集群大部分服务的可用性和可靠性,防止崩溃,牺牲小我
- 2、用户最终都是体验到某个功能不可用
- 不同点:
- 1、熔断是被调用方故障,触发的系统主动规则
- 2、降级是基于全局考虑,停止一些正常服务,释放资源
- 相同点:
-
什么是限流
对打入服务的请求流量进行控制,使服务能够承担不超过自己能力的流量压力
2、Sentinel 简介
官方文档:https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E4%BB%8B%E7%BB%8D
项目地址:https://github.com/alibaba/Sentinel
随着微服务的流行,服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel 以流量为切入点, 从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性。
Sentinel 具有以下特征:
-
丰富的应用场景:
Sentinel 承接了阿里巴巴近 10 年的双十一大促流量的核心场 景,例如秒杀(即突发流量控制在系统容量可以承受的范围)、消息削峰填谷、集 群流量控制、实时熔断下游不可用应用等。
-
完备的实时监控:
Sentinel 同时提供实时的监控功能。您可以在控制台中看到接入 应用的单台机器秒级数据,甚至 500 台以下规模的集群的汇总运行情况。
-
广泛的开源生态:
Sentinel 提供开箱即用的与其它开源框架/库的整合模块,例如 与 Spring Cloud、Dubbo、gRPC 的整合。您只需要引入相应的依赖并进行简单的配 置即可快速地接入 Sentinel。
-
完善的 SPI 扩展点:
Sentinel 提供简单易用、完善的 SPI 扩展接口。您可以通过 实现扩展接口来快速地定制逻辑。例如定制规则管理、适配动态数据源等。
Sentinel 分为两个部分:
-
核心库(Java 客户端)不依赖任何框架/库,能够运行于所有 Java 运行时环境,同时 对 Dubbo / Spring Cloud 等框架也有较好的支持。
-
控制台(Dashboard)基于 Spring Boot 开发,打包后可以直接运行,不需要额外的Tomcat 等应用容器。
Sentinel 基本概念
-
资源
资源是 Sentinel 的关键概念。它可以是 Java 应用程序中的任何内容,例如,由应用程序提供的服务,或由应用程序调用的其它应用提供的服务,甚至可以是一段代码。在接下来的文 档中,我们都会用资源来描述代码块。
只要通过 Sentinel API 定义的代码,就是资源,能够被 Sentinel 保护起来。大部分情况下, 可以使用方法签名,URL,甚至服务名称作为资源名来标示资源。
-
规则
围绕资源的实时状态设定的规则,可以包括流量控制规则、熔断降级规则以及系统保护规则。所有规则可以动态实时调整。
2、Hystrix 与 Sentinel 比较
3、整合 Feign+Sentinel 测试熔断降级
https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E4%B8%BB%E9%A1%B5
什么是熔断降级
除了流量控制以外,降低调用链路中的不稳定资源也是 Sentinel 的使命之一。由于调用关 系的复杂性,如果调用链路中的某个资源出现了不稳定,最终会导致请求发生堆积。
Sentinel 和 Hystrix 的原则是一致的: 当检测到调用链路中某个资源出现不稳定的表现,例 如请求响应时间长或异常比例升高的时候,则对这个资源的调用进行限制,让请求快速失败, 避免影响到其它的资源而导致级联故障。
熔断降级设计理念
在限制的手段上,Sentinel 和 Hystrix 采取了完全不一样的方法。
Hystrix 通过 线程池隔离 的方式,来对依赖(在 Sentinel 的概念中对应 资源)进行了隔 离。这样做的好处是资源和资源之间做到了最彻底的隔离。缺点是除了增加了线程切换的成 本(过多的线程池导致线程数目过多),还需要预先给各个资源做线程池大小的分配。
Sentinel 对这个问题采取了两种手段:
-
通过并发线程数进行限制
和资源池隔离的方法不同,Sentinel 通过限制资源并发线程的数量,来减少不稳定资源对其 它资源的影响。这样不但没有线程切换的损耗,也不需要您预先分配线程池的大小。当某个 资源出现不稳定的情况下,例如响应时间变长,对资源的直接影响就是会造成线程数的逐步 堆积。当线程数在特定资源上堆积到一定的数量之后,对该资源的新请求就会被拒绝。堆积 的线程完成任务后才开始继续接收请求。
-
通过响应时间对资源进行降级
除了对并发线程数进行控制以外,Sentinel 还可以通过响应时间来快速降级不稳定的资源。 当依赖的资源出现响应时间过长后,所有对该资源的访问都会被直接拒绝,直到过了指定的 时间窗口之后才重新恢复。
整合测试:
https://github.com/alibaba/spring-cloud-alibaba/blob/master/spring-cloud-alibaba-examples/se ntinel-example/sentinel-feign-example/readme-zh.md
1、引入依赖
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloudgroupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-openfeignartifactId>
dependency>
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloudgroupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinelartifactId>
dependency>
2、使用 Nacos 注册中心
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloudgroupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discoveryartifactId>
dependency>
3、定义 fallback 实现
在服务消费者中,实现 feign 远程接口,接口的实现方法即为调用错误的容错方法
public class OrderFeignServiceFallBack implements OrderFeignService {
@Override
public Resp<OrderVo> getOrderInfo(String orderSn) {
return null;
}
}
4、定义 fallbackfactory 并放在容器中
@Component
public class OrderFeignFallbackFactory implements
FallbackFactory<OrderFeignServiceFallBack> {
@Override
public OrderFeignServiceFallBack create(Throwable throwable) {
return new OrderFeignServiceFallBack(throwable);
}
}
5、改造 fallback 类接受异常并实现容错方法
public class OrderFeignServiceFallBack implements OrderFeignService {
private Throwable throwable;
public OrderFeignServiceFallBack(Throwable throwable){
this.throwable = throwable;
}
@Override
public Resp<OrderVo> getOrderInfo(String orderSn) {
return Resp.fail(new OrderVo());
}
}
6、远程接口配置 feign 客户端容错
@FeignClient(value = "gulimall-oms",fallbackFactory =
OrderFeignFallbackFactory.class)
public interface OrderFeignService {
@GetMapping("/oms/order/bysn/{orderSn}")
public Resp<OrderVo> getOrderInfo(@PathVariable("orderSn") String orderSn);
}
7、开启 sentinel 代理 feign 功能;在 application.properties 中配置
feign.sentinel.enabled=true
测试熔断效果。当远程服务出现问题,会自动调用回调方法返回默认数据,并且更快的容错方式
-
1、使用@SentinelResource,并定义 fallback
@SentinelResource(value = “order”,fallback = “e”)
Fallback 和原方法签名一致,但是最多多一个 Throwable 类型的变量接受异常。
https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E6%B3%A8%E8%A7%A3%E6%94%AF%E6%8C%81](https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/注解支持)
需要给容器中配置注解切面
@Bean public SentinelResourceAspect sentinelResourceAspect() { return new SentinelResourceAspect(); }
在控制台添加降级策略
-
2、测试降级效果
当远程服务停止,前几个服务会尝试调用远程服务,满足降级策略条件以后则不会再尝试调 用远程服务
4、整合 Sentinel 测试限流(流量控制)
https://github.com/alibaba/spring-cloud-alibaba/blob/master/spring-cloud-alibaba-examples/se ntinel-example/sentinel-core-example/readme-zh.md
什么是流量控制
流量控制在网络传输中是一个常用的概念,它用于调整网络包的发送数据。然而,从系统稳 定性角度考虑,在处理请求的速度上,也有非常多的讲究。任意时间到来的请求往往是随机 不可控的,而系统的处理能力是有限的。我们需要根据系统的处理能力对流量进行控制。 Sentinel 作为一个调配器,可以根据需要把随机的请求调整成合适的形状,如下图所示:
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-IrDpbJx4-1653014582996)(https://chenfl-note.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/note/java/SpringCloud%E7%BB%84%E4%BB%B6/img/202203282254678.png)]
流量控制设计理念
流量控制有以下几个角度:
-
资源的调用关系,例如资源的调用链路,资源和资源之间的关系;
-
运行指标,例如 QPS、线程池、系统负载等;
-
控制的效果,例如直接限流、冷启动、排队等。
Sentinel 的设计理念是让您自由选择控制的角度,并进行灵活组合,从而达到想要的效果。
1、引入 Sentinel starter
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloudgroupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinelartifactId>
dependency>
2、接入限流埋点
-
HTTP 埋点
Sentinel starter 默认为所有的 HTTP 服务提供了限流埋点,如果只想对 HTTP 服务进行限 流,那么只需要引入依赖,无需修改代码。
-
自定义埋点
如果需要对某个特定的方法进行限流或降级,可以通过 @SentinelResource 注解来完成限流 的埋点,示例代码如下:
@SentinelResource("resource") public String hello() { return "Hello"; }
当然也可以通过原始的 SphU.entry(xxx) 方法进行埋点, 可以参见 Sentinel 文档( https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E5%A6%82%E4%BD%95%E4%BD%BF%E7%94%A8#%E5%AE%9A%E4%B9%89%E8%B5%84%E6%BA%90)。
3、配置限流规则
Sentinel 提供了两种配置限流规则的方式:代码配置 和 控制台配置。
-
通过代码来实现限流规则的配置。一个简单的限流规则配置示例代码如下,更多限流规 则配置详情请参考 Sentinel 文档。( https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E5%A6%82%E4%BD%95%E4%BD%BF%E7%94%A8#%E5%AE%9A%E4%B9%89%E8%A7%84%E5%88%99)
private void initFlowQpsRule() { List<FlowRule> rules = new ArrayList<>(); FlowRule rule = new FlowRule(resourceName); // set limit qps to 20 rule.setCount(20); rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS); rule.setLimitApp("default"); rules.add(rule); FlowRuleManager.loadRules(rules); }
-
通过控制台进行限流规则配置
1、下载控制台:http://edas-public.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/install_package/demo/sentinel-dashboard.jar
2、启动控制台,执行 Java 命令
java -jar sentinel-dashboard-1.8.3.jar
完成 Sentinel 控制台的启 动。 控制台默认的监听端口为 8080。
如果端口被占用了则可以启动的时候换一个端口启动,如
java -jar sentinel-dashboard-1.8.3.jar --server.port=8333
4、启动应用并配置
增加配置,在应用的 /src/main/resources/application.properties 中添加基本配置信息
spring:
cloud:
sentinel:
transport:
dashboard: localhost:8333
port: 8719
5、控制台配置限流规则并验证
访问 http://localhost:8333 页面,默认账号密码都是sentinel
如果您在控制台没有找到应用,请调用一下进行了 Sentinel 埋点的 URL 或方法,因为Sentinel 使用了 lazy load 策略。
任意发送请求,可以在簇点链路里面看到刚才的请求,可以对请求进行流控;
测试流控效果
6、自定义流控响应
@Configuration
public class SecKillSentinelConfig {
public SecKillSentinelConfig(){
WebCallbackManager.setUrlBlockHandler((request, response, exception) -> {
R error = R.error(BizCodeEnum.TO_MANY_REQUEST.getCode(), BizCodeEnum.TO_MANY_REQUEST.getMsg());
response.setCharacterEncoding("UTF-8");
response.setContentType("application/json");
response.getWriter().write(JSON.toJSONString(error));
});
}
}
如发生异常时的返回数据为:
{
"msg": "请求流量过大",
"code": 10003
}
7、持久化流控规则
默认的流控规则是保存在项目的内存中,项目停止再启动,流控规则就是失效。我们可以持 久化保存规则;https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E5%8A%A8%E6%80%81%E8%A7%84%E5%88%99%E6%89%A9%E5%B1%95#datasource-%E6%89%A9%E5%B1%95
生产环境使用模式:
我们推荐 通过控制台设置规则后将规则推送到统一的规则中心, 客户端实现ReadableDataSource 接口端监听规则中心实时获取变更,
解决方案:
DataSource 扩展常见的实现方式有:
-
**拉模式:**客户端主动向某个规则管理中心定期轮询拉取规则,这个规则中心可以是RDBMS、文件,甚至是 VCS 等。这样做的方式是简单,缺点是无法及时获取变更;
-
**推模式:**规则中心统一推送,客户端通过注册监听器的方式时刻监听变化,比如使用Nacos、Zookeeper 等配置中心。这种方式有更好的实时性和一致性保证。
推模式:使用 Nacos 配置规则
1、引入依赖
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cspgroupId>
<artifactId>sentinel-datasource-nacosartifactId>
<version>1.6.3version>
dependency>
2 、编写配置类
https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E5%8A%A8%E6%80%81%E8%A7%84%E5%88%99%E6%89%A9%E5%B1%95#%E6%8E%A8%E6%A8%A1%E5%BC%8F%E4%BD%BF%E7%94%A8-nacos-%E9%85%8D%E7%BD%AE%E8%A7%84%E5%88%99
@Configuration
public class SentinelConfig {
public SentinelConfig(){
//1、加载流控策略
ReadableDataSource<String, List<FlowRule>> flowRuleDataSource = new
NacosDataSource<>("127.0.0.1:8848", "demo", "sentinel", source -> JSON.parseObject(source, new
TypeReference<List<FlowRule>>() {
})); FlowRuleManager.register2Property(flowRuleDataSource.getProperty());
//2、加载降级策略
ReadableDataSource<String, List<DegradeRule>> degradeRuleDataSource =
new NacosDataSource<>("127.0.0.1:8848", "demo", "sentinel", source -> JSON.parseObject(source, new
TypeReference<List<DegradeRule>>() {
}));
DegradeRuleManager.register2Property(degradeRuleDataSource.getProperty());
//3、加载系统规则
ReadableDataSource<String, List<SystemRule>> systemRuleDataSource =
new NacosDataSource<>("127.0.0.1:8848", "demo", "sentinel", source -> JSON.parseObject(source, new
TypeReference<List<SystemRule>>() {
}));
SystemRuleManager.register2Property(systemRuleDataSource.getProperty