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基于Groovy的规则脚本引擎实战

因为之前在项目中使用了Groovy对业务进行一些抽象,效果比较好,过程中也踩了一些坑,所以简单记录分享一下自己如何一步一步实现的,在这里你可以了解: 1、为什么选用groovy作为规则脚本引擎 2、了解Groovy的基本原理和Java如何集成 3、分析Groovy与java集成的一些问题和坑 4、在项目中使用时做了哪些性能优化 5、实际使用时需考虑的一些tips 互联网时代随着业务的飞速发展,迭代和产品接入的速度越来越快,需要一些灵活的配置。办法通常有如下几个方面: 1、最为传统的方式是java程序直接写死提供几个可调节的参数配置然后封装成为独立的业务模块组件,在增加参数或简单调整规则后,重新调上线。 2、使用开源方案,例如drools规则引擎,此类引擎适合业务较复杂的系统 3、使用动态脚本引擎:groovy,simpleEl,QLExpress 引入规则脚本对业务进行抽象可大大提升效率。例如,笔者之前开发的贷款审核系统中,贷款的订单在收单后会经过多个流程的扭转:收单后需根据风控系统给出结果决定订单的流程,而不同的产品的订单的扭转规则是不一致的,每接入一个新产品,码农都要写一堆对于此产...

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一、ZooKeeper是什么? ZooKeeper 是一个开源的分布式服务框架Hadoop的一个子项目,Zookeeper 实现诸如数据发布/订阅、统一命名服务、分布式协调/通知、配置管理、分布式锁和分布式队列等功能,通俗的讲zookeeper是一个支持增删查改的类似文件系统特点的数据库,按照规则去给节点分配任务。zookeeper底层实现了存储文件和通知回调功能它的数据结构类似于一个标准的文件系统,相比较文件系统zk的每个节点都可以存储数据,但是大小限制为1M。 通常我们在使用dubbo的时候会建议使用zookeeper作为注册中心,也可以用redis,eureka作为注册中心,当然我只用过zookeeper,dubbo相当于搭载一个服务框架,zookeeper则是服务注册的中心。 zk的数据结构 zk服务的配置文件 上面提到zk就是一个数据库那么它的数据就储存在dataDir中,上图中的配置是一个集群配置,有server1,server2,server3三台服务器,我们这里是一个伪集群(同一台机器启动三个server),我们可以看到localhost:A:B,其中licalhost...

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