微服务系列：Spring Cloud Alibaba 之 Sentinel 规则持久化

• ​​微服务系列：Spring Cloud Alibaba 之 Sentinel 详细入门​​
• ​​微服务系列：Spring Cloud Alibaba 之 Sentinel 基本流控规则​​
• ​​微服务系列：Spring Cloud Alibaba 之 Sentinel 高级流控规则​​
• ​​微服务系列：Spring Cloud Alibaba 之 Sentinel 熔断降级规则​​
• ​​微服务系列：Spring Cloud Alibaba 之 Sentinel 热点限流规则​​
• ​​微服务系列：Sentinel 之 @SentinelResource 配置详解 ​​

在经过上面这一系列的文章学习后，我们对 ​​Sentinel​​​ 学习也即将进入尾声，不出意外的话，这篇将会结束对 ​​Sentinel​​ 的学习，后面也可能会有新的相关文章，但那都是后话了。

在 ​​Sentinel​​​ 的学习过程中，大家肯定注意到了一个问题，每次重启服务或者重启 ​​Sentinel​​ 控制台时，之前控制台中配置的各种规则都会消失，需要重新配置。本文就对这些规则的持久化进行一些探讨。

话不多说，开始今天的学习。

一、概述

Sentinel 的理念是开发者只需要关注资源的定义，当资源定义成功后可以动态增加各种流控降级规则。Sentinel 提供两种方式修改规则：

• 通过 API 直接修改 (​​loadRules​​)
• 通过 ​​DataSource​​ 适配不同数据源修改

通过 API 直接修改：这个就是直接修改代码中定义的规则。

通过 ​​DataSource​​​ 适配不同数据源：可以整合动态配置系统，如​​ZooKeeper​​​、​​Nacos​​​、​​Apollo​​、Redis 等，动态地实时刷新配置规则。

​​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。

一般来说，规则的推送有下面三种模式:

推送模式	说明	优点	缺点
​​原始模式​​	API 将规则推送至客户端并直接更新到内存中，扩展写数据源（​​WritableDataSource​​）	简单，无任何依赖	不保证一致性；规则保存在内存中，重启即消失。严重不建议用于生产环境
​​Pull 模式​​	扩展写数据源（​​WritableDataSource​​）， 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 等	简单，无任何依赖；规则持久化	不保证一致性；实时性不保证，拉取过于频繁也可能会有性能问题。
​​Push 模式​​	扩展读数据源（​​ReadableDataSource​​），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。生产环境下一般采用 push 模式的数据源。	规则持久化；一致性；快速	引入第三方依赖

二、文件配置规则

​​Sentinel​​支持通过本地文件加载规则配置，使用方式如下（限流规则作为演示）

1. 配置文件

spring:
  cloud:
    sentinel:
      datasource:
        ds1:
          file:
            file: classpath:flowRule.json
            data-type: json
            rule-type: flow

2. flowRule.json

​​flowRule.json​​​对应​​com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRule​​各属性。放在了项目中的 resource 目录下

[
  {
    "resource": "testA",
    "count": 2,
    "grade": 1,
    "limitApp": "default",
    "strategy": 0,
    "controlBehavior": 0
  }
]

3. 测试接口

@GetMapping("/testA")
@SentinelResource(value = "testA", blockHandler = "handleException")
public String testA(){
    return "testA....";
}

public String handleException(BlockException exception){
    return "{\"code\":\"500\",\"msg\": \"" + "服务流量控制处理\"}";
}

4. 启动测试

启动项目，在控制台的流控规则下就读取到了文件中配置的这个规则

也可以正常限流

重启项目后，规则并不会消失。

---

上面这种配置方式，只是保证了规则的持久化，并不能动态的推送规则，如需动态推送规则，还需做一些额外的配置： ​​在生产环境中使用 Sentinel · alibaba/Sentinel Wiki · GitHub​​

三、Nacos配置规则

1. 添加依赖

<!-- springcloud alibaba nacos config -->
<dependency>
  <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
  <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-config</artifactId>
</dependency>

<!-- sentinel datasource nacos -->
<dependency>
  <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
  <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
</dependency>

2. Nacos 控制台定义限流策略

[
  {
    "resource": "testA",
    "count": 3,
    "grade": 1,
    "limitApp": "default",
    "strategy": 0,
    "controlBehavior": 0
  }
]

​​Nacos​​ 控制台新增配置并发布

3. 配置文件

spring:
  application:
    # 应用名称
    name: cloud-sentinel
  cloud:
    nacos:
      config:
        # 配置中心地址
        server-addr: 127.0.0.1:8848
        # 配置文件格式
        file-extension: yml
    sentinel:
      # 取消控制台懒加载
      eager: true
      transport:
        # sentinel 控制台地址
        dashboard: 127.0.0.1:8718
      datasource:
        ds1:
          nacos:
            server-addr: 127.0.0.1:8848
            dataId: sentinel-ezhang-system
            data-type: json
            rule-type: flow

4.启动测试

启动项目，在控制台的流控规则下就读取到了 ​​Nacos​​ 配置的这个规则

限流正常

此时，我们修改 ​​Nacos​​ 中的这个配置

点击发布，观察 ​​Sentinel​​ 控制台，读取到了最新的配置。

但是，如果我们在 ​​Sentinel​​​ 控制台修改此流控规则，却并不会同步到 ​​Nacos​​ 中。

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。改造详情可参考 ​​应用维度规则推送示例​​。

四、其他

至此，​​Sentinel​​ 相关技术文章我也学习好几篇了，其他的肯定还有东西没学到，目前就先学习到这里吧。

其他的 ​​Ribbon、Feign整合Sentinel & 服务的熔断降级​​