相关代码
1 拉（pull）模式
1.1 架构设计
该模式的数据源（如本地文件、RDBMS 等）一般可写入。使用时需在客户端注册数据源：将对应读数据源注册至对应的 RuleManager，将写数据源注册至 transport 的 WritableDataSourceRegistry 中。
以本地文件数据源为例：
public class FileDataSourceInit implements InitFunc {
@Override
public void init() throws Exception {
String flowRulePath = "xxx";
ReadableDataSource<String, List<FlowRule>> ds = new FileRefreshableDataSource<>(
flowRulePath, source -> JSON.parseObject(source, new TypeReference<List<FlowRule>>() {})
);
// 将可读数据源注册至 FlowRuleManager.
FlowRuleManager.register2Property(ds.getProperty());
WritableDataSource<List<FlowRule>> wds = new FileWritableDataSource<>(flowRulePath, this::encodeJson);
// 将可写数据源注册至 transport 模块的 WritableDataSourceRegistry 中.
// 这样收到控制台推送的规则时，Sentinel 会先更新到内存，然后将规则写入到文件中.
WritableDataSourceRegistry.registerFlowDataSource(wds);
}
private <T> String encodeJson(T t) {
return JSON.toJSONString(t);
}
}本地文件数据源会定时轮询文件的变更，读取规则。这样我们既可以在应用本地直接修改文件来更新规则，也可以通过 Sentinel 控制台推送规则。以本地文件数据源为例，推送过程如下图所示：
1.2 执行流程
-
FileRefreshableDataSource 定时从指定文件中读取规则JSON文件【上图：本地文件】，如果发现文件发生变化，就更新规则缓存。 -
FileWritableDataSource 接收控制台规则推送，并根据配置，修改规则JSON文件【图中的本地文件】。
1.3 代码实战
1.3.1 添加依赖
<dependency>
<groupId>com.alibaba.csp</groupId>
<artifactId>sentinel-datasource-extension</artifactId>
</dependency>
1.3.2 Java代码
1.3.3 配置
在项目的 resources/META-INF/services 目录下创建文件
命名为：com.alibaba.csp.sentinel.init.InitFunc 
1.4 优缺点分析
- 优点
- 简单
- 不会引入新的依赖
- 缺点，无法保证监控数据的一致性：
- 由于规则是用
FileRefreshableDataSource 定时更新，所以规则更新会有延迟。如果FileRefreshableDataSource定时时间过大，可能长时间延迟；如果FileRefreshableDataSource过小，又会影响性能 - 规则存储在本地文件，如果有一天需要迁移微服务，那么需要把规则文件一起迁移，否则规则会丢失。
2 推（Push）模式
2.1 架构设计
生产环境下更常用 push 模式的数据源。
对于 push 模式的数据源，如远程配置中心（ZooKeeper, Nacos, Apollo等），推送操作不应由 Sentinel 客户端进行，而应该经控制台统一管理，直接推送。
数据源仅负责获取配置中心推送的配置并更新到本地。因此推送规则正确做法应该是
配置中心控制台/Sentinel 控制台 → 配置中心 → Sentinel 数据源 → Sentinel，
而非经 Sentinel 数据源推至配置中心。
所以可得如下设计：
- 官方提供了 ZooKeeper, Apollo, Nacos 等的动态数据源实现。
以 ZooKeeper 为例，若使用第三方配置中心作为配置管理，需做如下事项：
- 实现一个公共的
ZooKeeper 客户端用于推送规则，在 Sentinel 控制台配置项中需要指定 ZooKeeper 的地址，启动时即创建 ZooKeeper Client - 针对每个应用（appName），每种规则设置不同的 path（可随时修改）；或者约定大于配置（如 path 的模式统一为
/sentinel_rules/{appName}/{ruleType}，e.g. sentinel_rules/appA/flowRule） - 规则配置页需要进行相应的改造，直接针对应用维度进行规则配置；修改同个应用多个资源的规则时可以批量进行推送，也可以分别推送。Sentinel 控制台将规则缓存在内存中（如 InMemFlowRuleStore），可以对其进行改造使其支持应用维度的规则缓存（key 为 appName），每次添加/修改/删除规则都先更新内存中的规则缓存，然后需要推送的时候从规则缓存中获取全量规则，然后通过上面实现的 Client 将规则推送到 ZooKeeper 即可
- 应用客户端需要注册对应的读数据源以监听变更
从 Sentinel 1.4.0 开始，Sentinel 控制台提供 DynamicRulePublisher 和 DynamicRuleProvider 接口用于实现应用维度的规则推送和拉取，并提供了相关的示例。Sentinel 提供应用维度规则推送的示例页面（/v2/flow），用户改造控制台对接配置中心后可直接通过 v2 页面推送规则至配置中心。
部署多个控制台实例时，通常需要将规则存至 DB 中，规则变更后同步向配置中心推送规则。
2.2 执行流程
控制台推送规则
- 将规则推送到Nacos或其他远程配置中心
- Sentinel客户端链接Nacos，获取规则配置；并监听Nacos配置变化，如发生变化，就更新本地缓存（从而让本地缓存总是和Nacos一致）
控制台监听Nacos配置变化，如发生变化就更新本地缓存（从而让控制台本地缓存总是和Nacos一致）
2.3 代码实战
2.3.1 添加依赖
<dependency>
<groupId>com.alibaba.csp</groupId>
<artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
</dependency>
修改配置
spring:
cloud:
sentinel:
datasource:
# 名称随意
flow:
nacos:
server-addr: localhost:8848
dataId: ${spring.application.name}-flow-rules
groupId: SENTINEL_GROUP
# 规则类型，取值见：
# org.springframework.cloud.alibaba.sentinel.datasource.RuleType
rule-type: flow
degrade:
nacos:
server-addr: localhost:8848
dataId: ${spring.application.name}-degrade-rules
groupId: SENTINEL_GROUP
rule-type: degrade
system:
nacos:
server-addr: localhost:8848
dataId: ${spring.application.name}-system-rules
groupId: SENTINEL_GROUP
rule-type: system
authority:
nacos:
server-addr: localhost:8848
dataId: ${spring.application.name}-authority-rules
groupId: SENTINEL_GROUP
rule-type: authority
param-flow:
nacos:
server-addr: localhost:8848
dataId: ${spring.application.name}-param-flow-rules
groupId: SENTINEL_GROUP
rule-type: param-flow
重启服务
生产环境使用Sentinel
◆ 推拉模式持久化规则
- 推模式更佳
◆ AHAS
- 开通地址
https://ahas.console.aliyun.com/ - 开通说明
https://help.aliyun.com/document detail/90323.html
参考
- 在生产环境中使用-Sentinel
