微服务轮子项目(17) -Alibaba Sentinel限流熔断(动态规则扩展)

本文涉及的产品
服务治理 MSE Sentinel/OpenSergo,Agent数量 不受限
云原生网关 MSE Higress,422元/月
注册配置 MSE Nacos/ZooKeeper,118元/月
简介: 微服务轮子项目(17) -Alibaba Sentinel限流熔断(动态规则扩展)

1. 前言

在上一篇博客《微服务轮子项目(16) -Alibaba Sentinel限流熔断(使用示例)》,主要讲解了Alibaba的限流熔断框架Sentinel的基本使用,本文继续来讲解。

2. 规则

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 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
SystemRuleManager.loadRules(List<SystemRule> rules); // 修改系统规则
AuthorityRuleManager.loadRules(List<AuthorityRule> rules); // 修改授权规则

3. DataSource 扩展

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

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NacosZookeeper等配置中心。这种方式有更好的实时性和一致性保证。

3.1 拉模式扩展

  • 实现拉模式的数据源最简单的方式是继承AutoRefreshDataSource抽象类,然后实现readSource()方法,在该方法里从指定数据源读取字符串格式的配置数据。比如基于文件的数据源

3.2 推模式扩展

实现推模式的数据源最简单的方式是继承AbstractDataSource抽象类,在其构造方法中添加监听器,并实现readSource()从指定数据源读取字符串格式的配置数据。比如基于Nacos 的数据源

控制台通常需要做一些改造来直接推送应用维度的规则到配置中心。功能示例可以参考AHAS Sentinel 控制台的规则推送功能。改造指南可以参考在生产环境中使用 Sentinel 控制台

3.3 注册数据源

通常需要调用以下方法将数据源注册至指定的规则管理器中:

ReadableDataSource<String, List<FlowRule>> flowRuleDataSource = new NacosDataSource<>(remoteAddress, groupId, dataId, parser);
FlowRuleManager.register2Property(flowRuleDataSource.getProperty());

若不希望手动注册数据源,可以借助SentinelInitFuncSPI扩展接口。只需要实现自己的InitFunc接口,在init方法中编写注册数据源的逻辑。比如:

package com.test.init;
public class DataSourceInitFunc implements InitFunc {
    @Override
    public void init() throws Exception {
        final String remoteAddress = "localhost";
        final String groupId = "Sentinel:Demo";
        final String dataId = "com.alibaba.csp.sentinel.demo.flow.rule";
        ReadableDataSource<String, List<FlowRule>> flowRuleDataSource = new NacosDataSource<>(remoteAddress, groupId, dataId,
            source -> JSON.parseObject(source, new TypeReference<List<FlowRule>>() {}));
        FlowRuleManager.register2Property(flowRuleDataSource.getProperty());
    }
}

接着将对应的类名添加到位于资源目录(通常是resource目录)下的META-INF/services目录下的com.alibaba.csp.sentinel.init.InitFunc文件中,比如:

com.test.init.DataSourceInitFunc

这样,当初次访问任意资源的时候,Sentinel 就可以自动去注册对应的数据源了。

4. 示例

4.1 API 模式:使用客户端规则 API 配置规则

Sentinel Dashboard通过客户端自带的规则 API来实时查询和更改内存中的规则。

注意: 要使客户端具备规则 API,需在客户端引入以下依赖:

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentienl-http-simple-transport</artifactId>
    <version>x.y.z</version>
</dependency>

4.2 拉模式:使用文件配置规则

这个示例展示 Sentinel 是如何从文件获取规则信息的。FileRefreshableDataSource会周期性的读取文件以获取规则,当文件有更新时会及时发现,并将规则更新到内存中。使用时只需添加以下依赖:

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-datasource-extension</artifactId>
    <version>x.y.z</version>
</dependency>

4.3 推模式:使用 Nacos 配置规则

Nacos是阿里中间件团队开源的服务发现和动态配置中心。Sentinel 针对 Nacos 作了适配,底层可以采用 Nacos 作为规则配置数据源。使用时只需添加以下依赖:

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
    <version>x.y.z</version>
</dependency>

然后创建NacosDataSource并将其注册至对应的 RuleManager上即可。比如:

// remoteAddress 代表 Nacos 服务端的地址
// groupId 和 dataId 对应 Nacos 中相应配置
ReadableDataSource<String, List<FlowRule>> flowRuleDataSource = new NacosDataSource<>(remoteAddress, groupId, dataId,
    source -> JSON.parseObject(source, new TypeReference<List<FlowRule>>() {}));
FlowRuleManager.register2Property(flowRuleDataSource.getProperty());

详细示例可以参见sentinel-demo-nacos-datasource

4.4 推模式:使用 ZooKeeper 配置规则

Sentinel 针对 ZooKeeper 作了相应适配,底层可以采用 ZooKeeper 作为规则配置数据源。使用时只需添加以下依赖:

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-datasource-zookeeper</artifactId>
    <version>x.y.z</version>
</dependency>

然后创建ZookeeperDataSource并将其注册至对应的 RuleManager 上即可。比如:

// remoteAddress 代表 ZooKeeper 服务端的地址
// path 对应 ZK 中的数据路径
ReadableDataSource<String, List<FlowRule>> flowRuleDataSource = new ZookeeperDataSource<>(remoteAddress, path, source -> JSON.parseObject(source, new TypeReference<List<FlowRule>>() {}));
FlowRuleManager.register2Property(flowRuleDataSource.getProperty())

详细示例可以参见sentinel-demo-zookeeper-datasource

4.5 推模式:使用 Apollo 配置规则

Sentinel 针对Apollo作了相应适配,底层可以采用 Apollo 作为规则配置数据源。使用时只需添加以下依赖:

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-datasource-apollo</artifactId>
    <version>x.y.z</version>
</dependency>

然后创建 ApolloDataSource并将其注册至对应的 RuleManager 上即可。比如:

// namespaceName 对应 Apollo 的命名空间名称
// ruleKey 对应规则存储的 key
// defaultRules 对应连接不上 Apollo 时的默认规则
ReadableDataSource<String, List<FlowRule>> flowRuleDataSource = new ApolloDataSource<>(namespaceName, ruleKey, defaultRules, source -> JSON.parseObject(source, new TypeReference<List<FlowRule>>() {}));
FlowRuleManager.register2Property(flowRuleDataSource.getProperty());

详细示例可以参见sentinel-demo-apollo-datasource


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