SpringCloudAlibaba微服务实战系列（五）Sentinel1.8.5+Nacos持久化

Sentinel数据持久化

前面介绍Sentinel的流控、熔断降级等功能，同时Sentinel应用也在面临着一个问题：我们在Sentinel后台管理界面中配置了一堆流控、降级规则，但是Sentinel一重启，这些规则全部消失了。那么我们就要考虑Sentinel的持久化问题。

Sentinel为我们提供了几种持久化的解决方案：

• 存储到文件
• 使用Redis存储
• 使用Nacos存储
• 使用Zookeeper存储
• 使用Apollo存储

我们这里采用Nacos的方式进行存储这些数据。

Tip:既然使用Nacos进行持久化这些Sentinel规则数据，那么你的Nacos首先肯定是已经具备了持久化的环境的~~

实现持久化

pom.xml文件加入Nacos数据源的依赖

<!-- sentinel持久化访问Nacos的数据源依赖 -->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
</dependency>

修改bootstrap.yml文件，增加datasource的配置

server:
  port: 9001
spring:
  application:
    name: consumer # 应用名

  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: localhost:8848 # nacos服务地址
    sentinel:
      transport:
        port: 8719 # 启动http server，并且该服务与Sentinel仪表板进行交互，使sentinel可以控制应用，若端口占用则8719+1依次扫描
        dashboard: 127.0.0.1:8080 # 仪表版访问地址
      datasource: # sentinel数据源
        ds1:	# 自定义连接名
          nacos:
            server-addr: localhost:8848 # nacos服务地址
            dataId: sentinel-consumer-ds1 # nacos的dataId
            groupId: DEFAULT_GROUP # 默认分组
            data-type: json # 数据类型 json类型
            rule-type: flow # flow表示流控规则

rule-type中的值，可以参考RuleType枚举类

五种规则持久化到Nacos中

• authority（授权规则）
• degrade（降级规则）
• flow（流控规则）
• param（热点规则）
• system（系统规则）

当你的rule-type没设置时，程序启动时会报空指针异常

在Nacos的控制面板新建sentinel-consumer-ds1的DataId，具体配置内容如下：

[
    {
        "resource":"/sentinelTestB",
        "limitApp":"default",
        "grade": 1,
        "count": 1,
        "strategy": 0,
        "controlBehavior": 0,
        "clusterMode": false
    }
]

首先在Nacos后台管理界面上配置DataId和GroupId一定是和配置文件中一一对应的，json中[]表示可以配置多个

• resource:表示资源名称
• limitApp:表示要限制哪些来源的调用
• grade:阈值类型，取值参考RuleConstant类(0--线程数限流 1--QPS限流)
• count:表示限流阈值
• strategy:表示流控模式，0表示直接，1表示关联，2表示链路
• controlBehavior:流控效果(0表示快速失败，1表示Warm Up，2表示排队等待)

那么这些参数，不同的规则该设置哪些参数呢，可以去参考某些规则类查看

• 流控规则：FlowRule

• 熔断降级：DegradeRule

  字段	说明	默认值
  resource	资源名，即规则的作用对象
  grade	熔断策略，支持慢调用比例/异常比例/异常数策略	慢调用比例
  count	慢调用比例模式下为慢调用临界 RT（超出该值计为慢调用）；异常比例/异常数模式下为对应的阈值
  timeWindow	熔断时长，单位为 s
  minRequestAmount	熔断触发的最小请求数，请求数小于该值时即使异常比率超出阈值也不会熔断（1.7.0 引入）	5
  statIntervalMs	统计时长（单位为 ms），如 60*1000 代表分钟级（1.8.0 引入）	1000 ms
  slowRatioThreshold	慢调用比例阈值，仅慢调用比例模式有效（1.8.0 引入）

• 热点规则：ParamFlowRule

  字段	说明	默认值
  resource	资源名，即规则的作用对象
  grade	限流模式	QPS 模式
  count	限流阈值，必填
  durationInSec	统计窗口时间长度（单位为秒），1.6.0 版本开始支持	1s
  controlBehavior	流控效果（支持快速失败和匀速排队模式），1.6.0 版本开始支持	快速失败
  maxQueueingTimeMs	最大排队等待时长（仅在匀速排队模式生效），1.6.0 版本开始支持	0
  paramIdx	热点参数的索引，必填，对应 SphU.entry(xxx, args) 中的参数索引位置
  paramFlowItemList	参数例外项，可以针对指定的参数值单独设置限流阈值，不受前面 count 阈值的限制。仅支持基本类型和字符串类型

这些json的规则除了可以在Sentinel控制面板控制之外，还可以用Java代码的方式，但是不够灵活。

配置好上面的属性后，使用Jmeter请求/sentinelTestB接口，测试流控效果。

可以看到，流控已经生效了。再到sentinel仪表板中看下：

已经生成好了一个流控规则。

再来试试降级规则

bootstrap.yml中增加ds2数据源

server:
  port: 9001
spring:
  application:
    name: consumer # 应用名

  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: localhost:8848 # nacos服务地址
    sentinel:
      transport:
        port: 8719 # 启动http server，并且该服务与Sentinel仪表板进行交互，使sentinel可以控制应用，若端口占用则8719+1依次扫描
        dashboard: 127.0.0.1:8080 # 仪表版访问地址
      datasource: # sentinel数据源
        ds1:
          nacos:
            server-addr: localhost:8848 # nacos服务地址
            dataId: sentinel-consumer-ds1 # nacos的dataId
            groupId: DEFAULT_GROUP # 默认分组
            data-type: json # 数据类型 json类型
            rule-type: flow # flow表示流控规则
        ds2:
          nacos:
            server-addr: localhost:8848 # nacos服务地址
            dataId: sentinel-consumer-ds2 # nacos的dataId
            groupId: DEFAULT_GROUP # 默认分组
            data-type: json # 数据类型 json类型
            rule-type: degrade # degrade表示降级规则

nacos面板中添加sentinel-consumer-ds2文件

[
    {
        "resource":"/sentinelTest",
        "count":1,
        "grade":2,
        "timeWindow":5,
        "minRequestAmount":1
    }
]

• timeWindow:表示时间窗口，熔断的时间数。
• count:阈值
• grade:降级策略，参考RuleConstant类(0-RT 1-异常比例 2-异常数)

以上配置，我们的/sentinelTest模拟一个异常，然后用Jmeter多次请求

进入熔断降级。

最后再来看下系统规则的一个实例

bootstrap.yml中

server:
  port: 9001
spring:
  application:
    name: consumer # 应用名

  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: localhost:8848 # nacos服务地址
    sentinel:
      transport:
        port: 8719 # 启动http server，并且该服务与Sentinel仪表板进行交互，使sentinel可以控制应用，若端口占用则8719+1依次扫描
        dashboard: 127.0.0.1:8080 # 仪表版访问地址
      datasource: # sentinel数据源
        ds1:
          nacos:
            server-addr: localhost:8848 # nacos服务地址
            dataId: sentinel-consumer-ds1 # nacos的dataId
            groupId: DEFAULT_GROUP # 默认分组
            data-type: json # 数据类型 json类型
            rule-type: flow # flow表示流控规则
        ds2:
          nacos:
            server-addr: localhost:8848 # nacos服务地址
            dataId: sentinel-consumer-ds2 # nacos的dataId
            groupId: DEFAULT_GROUP # 默认分组
            data-type: json # 数据类型 json类型
            rule-type: degrade # degrade表示降级规则

        ds3:
          nacos:
            server-addr: localhost:8848 # nacos服务地址
            dataId: sentinel-consumer-ds3 # nacos的dataId
            groupId: DEFAULT_GROUP # 默认分组
            data-type: json # 数据类型 json类型
            rule-type: system # system表示系统规则

在nacos中新增 ds3的，sentinel-consumer-ds3文件

[
    {
        "qps":1
    }
]

系统规则对应的是SystemRule类，有以下几个属性：

• avgRt:系统平均响应时间
• highestCpuUsage:CPU使用率
• highestSystemLoad:负载
• maxThread:最大线程数
• qps:每秒处理的请求数量

新增一个/sentinelTestC的资源，然后使用Jmeter压测一下，系统规则是系统级别的，即相对于资源的流控是比较粗粒度的了。

同样地，其他的规则，可以找到它对应的Java配置方法，找到那个类，举一反三，将对应的配置修改一下就可以了。

有两个点需要注意下：

• 在Nacos控制台修改规则，Sentinel这边的规则会即时生效，重启服务后依然是有效的，毕竟已经做好持久化了
• 在Sentinel控制台修改的规则，不会被修改到nacos中，重启后还会变为nacos设置的值