Sentinel是SpringCloud Alibaba提供的微服务组件，能够从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性。与Hystrix相比，Sentinel拥有更多的熔断降级维度，更加轻量灵活，并且由于Hystrix已经停止维护，在生产环境中Sentinel已经被广泛应用。作为Sentinel的基础使用，本篇来看一下应该如何进行规则配置。
首先在pom中引入核心依赖：
<dependency> <groupId>com.alibaba.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId> </dependency>
在Service中，基于注解的方式定义降级方法和抛出异常时的方法：
@Service public class QueryService { private static final String KEY="query"; @SentinelResource(value = KEY,blockHandler ="blockHandlerMethod", fallback = "fallbackMethod") public String query(String name) { if(name.equals("3")){ throw new RuntimeException("3 error"); } return "begin query method, name= " + name; } public String blockHandlerMethod(String name, BlockException e){ e.printStackTrace(); return "blockHandlerMethod for Query : " + name; } public String fallbackMethod(String name, Throwable e){ e.printStackTrace(); return "fallbackMethod for Query : " + name; } }
在上面的示例中，通过@SentinelResource注解的blockHandler属性指定降级方法，通过fallback属性指定抛出异常时方法。下面，介绍3种规则的定义方式。
首先定义一个配置类，用于加载规则。在Sentinel中，可以定制5种规则：
流量控制规则 FlowRule
熔断降级规则 DegradeRule
访问控制规则 AuthorityRule
系统保护规则 SystemRule
热点规则 ParamFlowRule
@Component public class SentinelConfig { private static final String KEY="query"; @PostConstruct private void init(){ initDegradeRule(); initFlowQpsRule(); initSystemRule(); initAuthorityRule(); initParamFlowRule(); } //熔断降级规则 private void initDegradeRule(){ List<DegradeRule> rules=new ArrayList<>(); DegradeRule rule=new DegradeRule(); rule.setResource(KEY); // 80s内调用接口出现 异常 ,次数超过5的时候, 进行熔断 rule.setCount(5); rule.setGrade(RuleConstant.DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_COUNT); rule.setTimeWindow(80); rules.add(rule); DegradeRuleManager.loadRules(rules); } //流量控制规则 private void initFlowQpsRule() { List<FlowRule> rules = new ArrayList<>(); FlowRule rule = new FlowRule(KEY); rule.setCount(20); rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS); rule.setLimitApp("default"); rules.add(rule); FlowRuleManager.loadRules(rules); } //系统保护规则 private void initSystemRule() { List<SystemRule> rules = new ArrayList<>(); SystemRule rule = new SystemRule(); rule.setHighestSystemLoad(10); rules.add(rule); SystemRuleManager.loadRules(rules); } //黑白名单控制 private void initAuthorityRule(){ List<AuthorityRule> rules=new ArrayList<>(); AuthorityRule rule = new AuthorityRule(); rule.setResource(KEY); rule.setStrategy(RuleConstant.AUTHORITY_BLACK); rule.setLimitApp("nacos-consumer"); rules.add(rule); AuthorityRuleManager.loadRules(rules); } //热点参数规则 private void initParamFlowRule(){ ParamFlowRule rule = new ParamFlowRule(KEY) .setParamIdx(0) .setCount(20); ParamFlowItem item = new ParamFlowItem().setObject(String.valueOf("4")) .setClassType(String.class.getName()) .setCount(2); rule.setParamFlowItemList(Collections.singletonList(item)); ParamFlowRuleManager.loadRules(Collections.singletonList(rule)); } }
在yml中配置sentinel-dashboard的地址：
spring: cloud: sentinel: transport: port: 8719 dashboard: localhost:8088 #sentinel控制台地址
启动sentinel-dashboard：
java -Dserver.port=8088 -jar sentinel-dashboard-1.8.0.jar
通过调用接口，可以在dashboard的web页面监控到接口的调用情况：
查看流控规则，在QPS为2时触发快速失败：
查看降级规则，当异常次数超过5次后进行熔断：
Sentinel支持多种不同的数据源来配置规则，目前包括以下几种方式：
文件配置
Nacos配置
ZooKeeper配置
Apollo配置
在一些情况下，如果配置规则不需要存储在nacos等其他组件上，并且规则不常改变，我们可以把配置规则保存在本地的配置文件中。
创建类FileDataSourceInit，用于读取配置文件：
public class FileDataSourceInit implements InitFunc { private Converter<String, List<FlowRule>> flowRuleListParser = source -> JSON.parseObject(source, new TypeReference<List<FlowRule>>() {}); private Converter<String, List<DegradeRule>> degradeRuleListParser = source -> JSON.parseObject(source, new TypeReference<List<DegradeRule>>() {}); private Converter<String, List<SystemRule>> systemRuleListParser = source -> JSON.parseObject(source, new TypeReference<List<SystemRule>>() {}); private Converter<String, List<ParamFlowRule>> paramFlowRuleListParser = source -> JSON.parseObject(source, new TypeReference<List<ParamFlowRule>>() {}); private Converter<String, List<AuthorityRule>> authorityRuleListParser = source -> JSON.parseObject(source, new TypeReference<List<AuthorityRule>>() {}); @Override public void init() throws Exception { ClassLoader classLoader = getClass().getClassLoader(); String flowRulePath = URLDecoder.decode(classLoader.getResource("rules/flowRule.json").getFile(), "UTF-8"); String degradeRulePath = URLDecoder.decode(classLoader.getResource("rules/degradeRule.json").getFile(), "UTF-8"); String systemRulePath = URLDecoder.decode(classLoader.getResource("rules/systemRule.json").getFile(), "UTF-8"); String paramFlowRulePath = URLDecoder.decode(classLoader.getResource("rules/paramFlowRule.json").getFile(), "UTF-8"); String authorityRulePath = URLDecoder.decode(classLoader.getResource("rules/authorityRule.json").getFile(), "UTF-8"); // Data source for FlowRule FileRefreshableDataSource<List<FlowRule>> flowRuleDataSource = new FileRefreshableDataSource<>( flowRulePath, flowRuleListParser); FlowRuleManager.register2Property(flowRuleDataSource.getProperty()); // Data source for DegradeRule FileRefreshableDataSource<List<DegradeRule>> degradeRuleDataSource = new FileRefreshableDataSource<>( degradeRulePath, degradeRuleListParser); DegradeRuleManager.register2Property(degradeRuleDataSource.getProperty()); // Data source for SystemRule FileRefreshableDataSource<List<SystemRule>> systemRuleDataSource = new FileRefreshableDataSource<>( systemRulePath, systemRuleListParser); SystemRuleManager.register2Property(systemRuleDataSource.getProperty()); // Data source for ParamFlowRule FileRefreshableDataSource<List<ParamFlowRule>> paramFlowRuleDataSource = new FileRefreshableDataSource<>( paramFlowRulePath, paramFlowRuleListParser); ParamFlowRuleManager.register2Property(paramFlowRuleDataSource.getProperty()); // Data source for AuthorityRule FileRefreshableDataSource<List<AuthorityRule>> authorityRuleDataSource = new FileRefreshableDataSource<>( authorityRulePath, authorityRuleListParser); AuthorityRuleManager.register2Property(authorityRuleDataSource.getProperty()); } }
基于SPI扩展机制，在resources下创建META-INF/services目录，创建文件com.alibaba.csp.sentinel.init.InitFunc，里面填写上面类的全限定名：
com.cn.config.FileDataSourceInit
在resources下创建rules目录，存放配置规则的json文件，以flowRule.json为例，配置格式如下：
[ { "resource":"query", "limitApp":"default", "grade":"1", "count":"2", "strategy":0, "controlBehavior":2, "clusterMode":false } ]
上面是一个json数组，数组中的每个对象是针对每一个保护资源的配置对象。解释一下上面各参数的意义：
resource：资源名称 limitApp：来源应用 grade：阈值类型，0表示线程数，1表示QPS count：单机阈值 strategy：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 clusterMode：是否集群
其他的规则参数可以参考第一种方式中各Rule的源码中的属性，将首字母变为小写即对应json中的属性名。这样，通过SPI扩展机制就能够将配置文件中的规则加载到内存中了。
阅读官方文档时发现，官方推荐了使用nacos作为数据源，需要导入nacos存储扩展的依赖：
<dependency> <groupId>com.alibaba.csp</groupId> <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId> <version>1.8.0</version> </dependency>
在yml中添加配置信息，配置nacos作为数据源：
spring: cloud: sentinel: transport: port: 8719 dashboard: localhost:8088 datasource: ds: nacos: server-addr: 127.0.0.1:8848 group-id: DEFAULT_GROUP rule-type: flow data-id: sentinel-demo-getSentinelConfig data-type: json
数据源参数意义：
ds：数据源名，可随意配置 server-addr： nacos连接地址 group-id: nacos连接的分组 rule-type: 指定路由存储规则 data-id: 读取配置文件的 data-id data-type: 指定读取配置文件的类型
在nacos的配置列表中添加一条流控规则的配置信息：
与项目的application.yml中对应，data-id为sentinel-demo-getSentinelConfig，group-id为DEFAULT_GROUP。
刷新dashboard的流控页面，可以看见新建的规则已经被推送过来：
如果修改nacos中配置文件的内容，规则会被推送到dashboard中，并且内存中的规则也会随之更新。这样相对于前面的两种配置方式，就实现了不停机更新规则。并且在完成了上面的整合之后，对于规则的修改就可以在Sentinel-dashboard、nacos两个地方同时进行修改了。
但是这样仍然存在一些问题，需要注意：
通过dashboard设置的规则是存在于内存中的，一旦重启规则就会消失
只能通过nacos向dashboard传递规则，而不能将规则写到nacos或本地配置文件中，即规则的传递是单向的
回顾一下前面的内容，既然nacos或配置文件中的规则是持续存在而不是存在于内存中的，那么是否可以将dashboard中配置的规则存储起来呢。下一篇，我们来讲讲如何将规则进行持久化。
