往期回顾
在上一篇我们介绍了流控和降级熔断这几个概念，并对Sentinel的流控与降级的规则进行了进一步的阐述。但是我们之前在控制台配置的规则，控制台是默认通过API推送至客户端并直接更新到内存中。一旦我们重启应用，这些规则便会消失，所以，接下来就让我们一起来看看如何将这些规则持久化吧。
规则的管理及推送
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，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 |
前面两种模式不是我们的重点，这里不再做赘述，感兴趣的同学可以自行查阅官网
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：
Sentinel对Nacos做了适配，这让我们很容易集成Nacos作为数据源进行配置，接下来我们就以Nacos为例来演示一下如何对Sentinel的规则进行持久化
快速开始
- 引入Nacos作为数据源还需要引入以下依赖
<dependency>
<groupId>com.alibaba.csp</groupId>
<artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
<version>1.8.3</version>
</dependency>
- 然后在配置文件中配置数据源：
spring:
application:
name: user-service
cloud:
sentinel:
transport:
#配置 Sentinel dashboard 地址
dashboard: 192.168.199.128:8858
#默认8719端口，假如被占用会自动从8719开始依次+1扫描,直至找到未被占用的端口
port: 8719
datasource:
ds1:
nacos:
server-addr: 192.168.199.128:8848 #Nacos地址
dataId: ${
spring.application.name}-flow-sentinel #dataID
groupId: DEFAULT_GROUP
data-type: json # 配置文件的格式
# 注意网关流控规则对应 gw-flow
rule-type: flow # 表示流控规则,可配置规则：flow,degrade,authority,system,param-flow,gw-flow,gw-api-group
ds2:
nacos:
server-addr: 192.168.199.128:8848 #Nacos地址
dataId: ${
spring.application.name}-degrade-sentinel
groupId: DEFAULT_GROUP
data-type: json
rule-type: degrade #表示降级规则,可配置规则：flow,degrade,authority,system,param-flow,gw-flow,gw-api-group
- 然后在Nacos控制台添加对应的配制文件(具体的参数后面会解释)
- 流控规则的配制文件：
[
{
"resource": "test",
"limitApp": "default",
"grade": 1,
"count": 2,
"strategy": 0,
"controlBehavior": 0,
"clusterMode": false
}
]
- 降级规则的配制文件
[
{
"resource": "getUser",
"count": 20.0,
"grade": 0,
"passCount": 0,
"timeWindow": 10
}
]
- 启动服务，然后先访问一次刚才配置的资源（Sentinel懒加载机制），然后在控制台观察添加的规则是否生效
我们可以看到，刚才在Nacos中添加的流控和降级规则已经在控制台中生效，我们对接口进行测试
如上图所示，对应的流控规则已经生效
注意，在Sentinel控制台中添加的规则并不会同步到Nacos中，应用一旦重启，在控制台添加的规则依然会失效
在Nacos控制台对Sentinel规则的更改会同步到Sentinel控制以及应用程序中
规则的种类
Sentinel 支持以下几种规则：流量控制规则、熔断降级规则、系统保护规则、来源访问控制规则 和 热点参数规则。
流量控制规则
| 属性 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
| resource | 资源名，资源名是限流规则的作用对象 | |
| count | 限流阈值 | |
| grade | 限流阈值类型，QPS 模式（1）或并发线程数模式（0） | QPS 模式 |
| limitApp | 流控针对的调用来源 | default，代表不区分调用来源 |
| strategy | 调用关系限流策略：直接(0)、链路(1)、关联(2) | 根据资源本身（直接） |
| controlBehavior | 流控效果（直接拒绝(0)；WarmUp(1)；匀速+排队等待(2)），不支持按调用关系限流 | 直接拒绝 |
| clusterMode | 是否集群限流 | 否 |
同一个资源可以同时有多个限流规则，检查规则时会依次检查。
我们对应控制台的属性来看：
熔断降级规则
| 属性 | 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（0），异常比例（1），异常数（2）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，单位ms）；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） |
同一个资源可以同时有多个降级规则。
访问控制规则
很多时候，我们需要根据调用来源来判断该次请求是否允许放行，这时候可以使用 Sentinel 的来源访问控制（黑白名单控制）的功能。来源访问控制根据资源的请求来源（origin）限制资源是否通过，若配置白名单则只有请求来源位于白名单内时才可通过；若配置黑名单则请求来源位于黑名单时不通过，其余的请求通过。
来源访问控制规则（AuthorityRule）非常简单，主要有以下配置项：
resource：资源名，即限流规则的作用对象。limitApp：对应的黑名单/白名单，不同 origin 用,分隔，如appA,appB。strategy：限制模式，AUTHORITY_WHITE为白名单模式，AUTHORITY_BLACK为黑名单模式，默认为白名单模式
热点规则
热点参数规则（ParamFlowRule）类似于流量控制规则（FlowRule）：
| 属性 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
| resource | 资源名，必填 | |
| count | 限流阈值，必填 | |
| grade | 限流模式 | QPS 模式 |
| 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 | 0ms |
| 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 |
|
| clusterMode | 是否是集群参数流控规则 | false |
| clusterConfig | 集群流控相关配置 |
何为热点？热点即经常访问的数据。很多时候我们希望统计某个热点数据中访问频次最高的 Top K 数据，并对其访问进行限制。比如：
- 商品 ID 为参数，统计一段时间内最常购买的商品 ID 并进行限制
- 用户 ID 为参数，针对一段时间内频繁访问的用户 ID 进行限制
热点参数限流会统计传入参数中的热点参数，并根据配置的限流阈值与模式，对包含热点参数的资源调用进行限流。热点参数限流可以看做是一种特殊的流量控制，仅对包含热点参数的资源调用生效。
其他规则我不再做解释，感兴趣的同学可以自行查阅Sentinel官方文档
OK，到这里关于Sentinel的规则持久化就介绍到这里啦，感谢大家的观看