一、在生产环境中使用Sentinel
生产环境的Sentinel Dashboard需要具备下面几个特性:
- 1、规则管理及推送,集中管理和推送规则。
- 2、监控,支持可靠、快速的实时监控和历史监控数据查询。
- 3、权限控制,区分用户角色,来进行操作。
1、规则管理及推送
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 | 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, 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 |
2、动态规则扩展
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:
- 1、通过API直接修改(loadRules)——手动修改。
- 2、通过 DataSource 适配不同数据源修改——动态规则。
手动通过API修改比较直观,可以通过以下几个API修改不同的规则:
FlowRuleManager.loadRules(List<FlowRule> rules); // 修改流控规则
DegradeRuleManager.loadRules(List<DegradeRule> rules); // 修改降级规则
手动修改规则(硬编码方式)一般仅用于测试和演示,生产上一般通过动态规则源的方式来动态管理规则。示例代码如下所示:
//TODO 发布限流规则方式一:手动通过API修改
final String rule = "[\n"
+ " {\n"
+ " \"resource\": \"login\",\n"
+ " \"controlBehavior\": 0,\n"
+ " \"count\": 5.0,\n"
+ " \"grade\": 1,\n"
+ " \"limitApp\": \"default\",\n"
+ " \"strategy\": 0\n"
+ " }\n"
+ "]";
ConfigService configService = NacosFactory.createConfigService(serverAddr);
boolean isPublishOk = configService.publishConfig(dataId, group, rule);
System.out.println(isPublishOk);
上述 loadRules() 方法只接受内存态的规则对象,但更多时候规则存储在文件、数据库或者配置中心当中。DataSource 接口给我们提供了对接任意配置源的能力。相比直接通过API 修改规则,实现 DataSource 接口是更加可靠的做法。
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,流程如下:
原始模式
如果不做任何修改,Dashboard的推送规则方式是通过 API 将规则推送至客户端并直接更新到内存中:
这种做法的好处是简单,无依赖;坏处是应用重启规则就会消失,仅用于简单测试,不能用于生产环境。
二、DataSource扩展方式介绍
1、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。
Sentinel目前支持以下数据源扩展:
Pull 模式
原理:
- 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。 - pull 模式的数据源(如本地文件、RDBMS 等)一般是可写入的。使用时需要在客户端注册数据源:将对应的读数据源注册至对应的 RuleManager,将写数据源注册至 transport 的
WritableDataSourceRegistry
中。
过程如下:
Pull Demo
- 1、添加配置
<dependency>
<groupId>com.alibaba.csp</groupId>
<artifactId>sentinel-datasource-extension</artifactId>
</dependency>
- 2、编写持久化代码,实现
com.alibaba.csp.sentinel.init.InitFunc
- 代码参考自:传送门
import com.alibaba.csp.sentinel.command.handler.ModifyParamFlowRulesCommandHandler;
import com.alibaba.csp.sentinel.datasource.*;
import com.alibaba.csp.sentinel.init.InitFunc;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.authority.AuthorityRule;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.authority.AuthorityRuleManager;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.degrade.DegradeRule;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.degrade.DegradeRuleManager;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRule;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRuleManager;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.param.ParamFlowRule;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.param.ParamFlowRuleManager;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.system.SystemRule;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.system.SystemRuleManager;
import com.alibaba.csp.sentinel.transport.util.WritableDataSourceRegistry;
import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.TypeReference;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.List;
/**
* FileDataSourceInit for : 自定义Sentinel存储文件数据源加载类
*/
public class FileDataSourceInit implements InitFunc {
@Override
public void init() throws Exception {
// TIPS: 如果你对这个路径不喜欢,可修改为你喜欢的路径
String ruleDir = System.getProperty("user.home") + "/sentinel/rules";
String flowRulePath = ruleDir + "/flow-rule.json";
String degradeRulePath = ruleDir + "/degrade-rule.json";
String systemRulePath = ruleDir + "/system-rule.json";
String authorityRulePath = ruleDir + "/authority-rule.json";
String hotParamFlowRulePath = ruleDir + "/param-flow-rule.json";
this.mkdirIfNotExits(ruleDir);
this.createFileIfNotExits(flowRulePath);
this.createFileIfNotExits(degradeRulePath);
this.createFileIfNotExits(systemRulePath);
this.createFileIfNotExits(authorityRulePath);
this.createFileIfNotExits(hotParamFlowRulePath);
// 流控规则
ReadableDataSource<String, List<FlowRule>> flowRuleRDS = new FileRefreshableDataSource<>(
flowRulePath,
flowRuleListParser
);
// 将可读数据源注册至FlowRuleManager
// 这样当规则文件发生变化时,就会更新规则到内存
FlowRuleManager.register2Property(flowRuleRDS.getProperty());
WritableDataSource<List<FlowRule>> flowRuleWDS = 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(flowRuleWDS);
// 降级规则
ReadableDataSource<String, List<DegradeRule>> degradeRuleRDS = new FileRefreshableDataSource<>(
degradeRulePath,
degradeRuleListParser
);
DegradeRuleManager.register2Property(degradeRuleRDS.getProperty());
WritableDataSource<List<DegradeRule>> degradeRuleWDS = new FileWritableDataSource<>(
degradeRulePath,
this::encodeJson
);
WritableDataSourceRegistry.registerDegradeDataSource(degradeRuleWDS);
// 系统规则
ReadableDataSource<String, List<SystemRule>> systemRuleRDS = new FileRefreshableDataSource<>(
systemRulePath,
systemRuleListParser
);
SystemRuleManager.register2Property(systemRuleRDS.getProperty());
WritableDataSource<List<SystemRule>> systemRuleWDS = new FileWritableDataSource<>(
systemRulePath,
this::encodeJson
);
WritableDataSourceRegistry.registerSystemDataSource(systemRuleWDS);
// 授权规则
ReadableDataSource<String, List<AuthorityRule>> authorityRuleRDS = new FileRefreshableDataSource<>(
flowRulePath,
authorityRuleListParser
);
AuthorityRuleManager.register2Property(authorityRuleRDS.getProperty());
WritableDataSource<List<AuthorityRule>> authorityRuleWDS = new FileWritableDataSource<>(
authorityRulePath,
this::encodeJson
);
WritableDataSourceRegistry.registerAuthorityDataSource(authorityRuleWDS);
// 热点参数规则
ReadableDataSource<String, List<ParamFlowRule>> hotParamFlowRuleRDS = new FileRefreshableDataSource<>(
hotParamFlowRulePath,
hotParamFlowRuleListParser
);
ParamFlowRuleManager.register2Property(hotParamFlowRuleRDS.getProperty());
WritableDataSource<List<ParamFlowRule>> paramFlowRuleWDS = new FileWritableDataSource<>(
hotParamFlowRulePath,
this::encodeJson
);
ModifyParamFlowRulesCommandHandler.setWritableDataSource(paramFlowRuleWDS);
}
/**
* 流控规则对象转换
*/
private Converter<String, List<FlowRule>> flowRuleListParser = source -> JSON.parseObject(
source,
new TypeReference<List<FlowRule>>() {
}
);
/**
* 降级规则对象转换
*/
private Converter<String, List<DegradeRule>> degradeRuleListParser = source -> JSON.parseObject(
source,
new TypeReference<List<DegradeRule>>() {
}
);
/**
* 系统规则对象转换
*/
private Converter<String, List<SystemRule>> systemRuleListParser = source -> JSON.parseObject(
source,
new TypeReference<List<SystemRule>>() {
}
);
/**
* 授权规则对象转换
*/
private Converter<String, List<AuthorityRule>> authorityRuleListParser = source -> JSON.parseObject(
source,
new TypeReference<List<AuthorityRule>>() {
}
);
/**
* 热点规则对象转换
*/
private Converter<String, List<ParamFlowRule>> hotParamFlowRuleListParser = source -> JSON.parseObject(
source,
new TypeReference<List<ParamFlowRule>>() {
}
);
/**
* 创建目录
*
* @param filePath
*/
private void mkdirIfNotExits(String filePath) {
File file = new File(filePath);
if (!file.exists()) {
file.mkdirs();
}
}
/**
* 创建文件
*
* @param filePath
* @throws IOException
*/
private void createFileIfNotExits(String filePath) throws IOException {
File file = new File(filePath);
if (!file.exists()) {
file.createNewFile();
}
}
private <T> String encodeJson(T t) {
return JSON.toJSONString(t);
}
}
- 3、启用上述代码
resource 目录下创建 resources/META-INF/services 目录并创建文件com.alibaba.csp.sentinel.init.InitFunc ,内容为:
com.sxzhongf.sharedcenter.configuration.sentinel.datasource.FileDataSourceInit
Pull 优缺点
-
优点
- 1、简单,无任何依赖
- 2、没有额外依赖
-
缺点
-
1、不保证一致性(规则是使用
FileRefreshableDataSource
定时更新,会有延迟) -
2、实时性不保证(规则是使用
FileRefreshableDataSource
定时更新) -
3、拉取过于频繁也可能会有性能问题
-
4、由于文件存储于本地,容易丢失
-
参考资料:
- 1、ITMUCH
- 2、Sentinel WIKI
Push 模式
生产环境下一般更常用的是 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等等),推送的操作不应由 Sentinel 客户端进行,而应该经控制台统一进行管理,直接进行推送,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,而不是经 Sentinel 数据源推送至配置中心。这样的流程就非常清晰了:
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,流程如下:
实现原理
- 控制台推送规则到Nacos/远程配置中心
- Sentinel client 监听Nacos配置变化,更新本地缓存
Sentinel dashboard 加工
Dashboard 规则改造主要通过2个接口:
com.alibaba.csp.sentinel.dashboard.rule.DynamicRuleProvider
com.alibaba.csp.sentinel.dashboard.rule.DynamicRulePublisher
- Download Sentinel Source Code
- 修改原sentinel-dashboard项目下的POM文件
<!-- for Nacos rule publisher sample -->
<dependency>
<groupId>com.alibaba.csp</groupId>
<artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
<!--注释掉原文件中的scope,让其不仅在test的时候生效-->
<!--<scope>test</scope>-->
</dependency>
- 偷懒模式:复制sentinel-dashboard项目下test下的nacos包(
src/test/java/com/alibaba/csp/sentinel/dashboard/rule/nacos
到src/main/java/com/alibaba/csp/sentinel/dashboard/rule
下
修改NacosConfig中的指向Nacos 的ip和端口
@Configuration
public class NacosConfig {
@Bean
public Converter<List<FlowRuleEntity>, String> flowRuleEntityEncoder() {
return JSON::toJSONString;
}
@Bean
public Converter<String, List<FlowRuleEntity>> flowRuleEntityDecoder() {
return s -> JSON.parseArray(s, FlowRuleEntity.class);
}
@Bean
public ConfigService nacosConfigService() throws Exception {
//设置Nacos的ip和端口
return ConfigFactory.createConfigService("localhost:8848");
}
}
- 修改controller中的默认provider & publisher
com.alibaba.csp.sentinel.dashboard.controller.v2.FlowControllerV2中
@RestController
@RequestMapping(value = "/v2/flow")
public class FlowControllerV2 {
@Autowired
//@Qualifier("flowRuleDefaultProvider")
@Qualifier("flowRuleNacosProvider")
private DynamicRuleProvider<List<FlowRuleEntity>> ruleProvider;
@Autowired
//@Qualifier("flowRuleDefaultPublisher")
@Qualifier("flowRuleNacosPublisher")
private DynamicRulePublisher<List<FlowRuleEntity>> rulePublisher;
}
- 打开 ·/Sentinel-1.6.2/sentinel-dashboard/src/main/webapp/resources/app/scripts/directives/sidebar/sidebar.html·文件,修改代码:
<!--<li ui-sref-active="active" ng-if="entry.appType==0">-->
<!--<a ui-sref="dashboard.flow({app: entry.app})">-->
<!--<i class="glyphicon glyphicon-filter"></i> 流控规则 V1</a>-->
<!--</li>-->
------------改为
<li ui-sref-active="active" ng-if="entry.appType==0">
<a ui-sref="dashboard.flow({app: entry.app})">
<i class="glyphicon glyphicon-filter"></i> 流控规则 Nacos</a>
</li>
Dashboard中要修改的代码已经好了。
重新启动 Sentinel-dashboard mvn clean package -DskipTests
相关微服务设置
- 添加依赖
<dependency>
<groupId>com.alibaba.csp</groupId>
<artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
</dependency>
- 添加配置
spring:
cloud:
sentinel:
datasource:
yibo_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
yibo_degrade:
nacos:
server-addr: localhost:8848
dataId: ${spring.application.name}-degrade-rules
groupId: SENTINEL_GROUP
rule-type: degrade
测试效果
Sentinel 添加流控规则:
Nacos 查看同步的配置:
动态数据源支持
SentinelProperties 内部提供了 TreeMap 类型的 datasource 属性用于配置数据源信息。
spring.cloud.sentinel.datasource.ds1.file.file=classpath: degraderule.json
spring.cloud.sentinel.datasource.ds1.file.rule-type=flow
#spring.cloud.sentinel.datasource.ds1.file.file=classpath: flowrule.json
#spring.cloud.sentinel.datasource.ds1.file.data-type=custom
#spring.cloud.sentinel.datasource.ds1.file.converter-class=com.alibaba.cloud.examples.JsonFlowRuleListConverter
#spring.cloud.sentinel.datasource.ds1.file.rule-type=flow
spring.cloud.sentinel.datasource.ds2.nacos.server-addr=localhost:8848
spring.cloud.sentinel.datasource.ds2.nacos.data-id=sentinel
spring.cloud.sentinel.datasource.ds2.nacos.group-id=DEFAULT_GROUP
spring.cloud.sentinel.datasource.ds2.nacos.data-type=json
spring.cloud.sentinel.datasource.ds2.nacos.rule-type=degrade
spring.cloud.sentinel.datasource.ds3.zk.path = /Sentinel-Demo/SYSTEM-CODE-DEMO-FLOW
spring.cloud.sentinel.datasource.ds3.zk.server-addr = localhost:2181
spring.cloud.sentinel.datasource.ds3.zk.rule-type=authority
spring.cloud.sentinel.datasource.ds4.apollo.namespace-name = application
spring.cloud.sentinel.datasource.ds4.apollo.flow-rules-key = sentinel
spring.cloud.sentinel.datasource.ds4.apollo.default-flow-rule-value = test
spring.cloud.sentinel.datasource.ds4.apollo.rule-type=param-flow
配置说明:
spring.cloud.sentinel.transport.dashboard:sentinel dashboard的访问地址,根据上面准备工作中启动的实例配置。
spring.cloud.sentinel.datasource.ds.nacos.server-addr:nacos的访问地址,根据上面准备工作中启动的实例配置。
spring.cloud.sentinel.datasource.ds.nacos.groupId:nacos中存储规则的groupId。
spring.cloud.sentinel.datasource.ds.nacos.dataId:nacos中存储规则的dataId。
spring.cloud.sentinel.datasource.ds.nacos.rule-type:该参数是spring cloud alibaba升级到0.2.2之后增加的配置,用来定义存储的规则类型。
所有的规则类型可查看枚举类:org.springframework.cloud.alibaba.sentinel.datasource.RuleType,每种规则的定义格式可以通过各枚举值中定义的规则对象来查看,比如限流规则可查看:com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRule。这里对于dataId使用了${spring.application.name}变量,这样可以根据应用名来区分不同的规则配置。
注意:
由于版本迭代关系,Github Wiki中的文档信息不一定适用所有版本。比如:并没有spring.cloud.sentinel.datasource.ds2.nacos.rule-type这个参数。所以,读者在使用的时候,可以通过查看org.springframework.cloud.alibaba.sentinel.datasource.config.DataSourcePropertiesConfiguration和org.springframework.cloud.alibaba.sentinel.datasource.config.NacosDataSourceProperties两个类来分析具体的配置内容,会更为准确。
- Nacos中创建限流规则的配置,比如:springcloudalibaba-sentinel-nacos.json
[
{
"resource":"/sentinelNacos/hello",
"limitApp":"default",
"grade":1,
"count":3,
"strategy":0,
"controlBehavior":0,
"clusterMode":false
}
]
可以看到上面配置规则是一个数组类型,数组中的每个对象是针对每一个保护资源的配置对象,每个对象中的属性解释如下:
resource:资源名,即限流规则的作用对象
- limitApp:流控针对的调用来源,若为 default 则不区分调用来源。
- grade:限流阈值类型(QPS 或并发线程数);0代表根据并发数量来限流,1代表根据QPS来进行流量控制。
- count:限流阈值。
- strategy:调用关系限流策略。
- controlBehavior:流量控制效果(直接拒绝、Warm Up、匀速排队)。
- clusterMode:是否为集群模式。
参考:
https://www.bookstack.cn/read/sentinel-v1.7/9eec10a866f4e671.md
https://blog.csdn.net/m0_37661458/article/details/106605477
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