Sentinel Dashboard 规则联动持久化方案

一、Sentinel Dashboard 规则联动持久化方案

Sentinel 是阿里开源的一个流量控制组件，它提供了一种流量控制、熔断降级、系统负载保护等功能的解决方案。并且我们通过 Sentinel Dashboard 可以非常便捷的添加或修改规则策略，但是如果细心的小伙伴应该可以发现，默认情况下通过 Sentinel Dashboard 添加或修改的规则并没有进行持久化，服务重启后先前的规则也就消失了，这对于生产环境肯定是不允许的，那如何进行持久化操作呢？

Sentinel 官方已经提供了几种持久化方案，比如可以将规则存放在 Nacos、Redis、ZK、Apollo 等等，但是这些操作都没有和 Sentinel Dashboard 做联动，我们需要手动编写规则，如 json 格式，存放在持久化引擎中。

这里我以 Nacos 为例，通过添加 sentinel-datasource-nacos 依赖可以将配置持久化到 Nacos 配置引擎中：

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
</dependency>

比如我们将如下配置在 Nacos 中：

[
 {
 "resource": "mylimit",
 "controlBehavior": 0,
 "count": 1.0,
 "grade": 1,
 "limitApp": "default",
 "strategy": 0
 }
]

在这里插入图片描述

此时可以在 Sentinel Dashboard 中看到该规则：

在这里插入图片描述

但是返回来在 Sentinel Dashboard 添加或修改的规则并没有反向持久化到 Nacos 中，并且随着服务的重启修改的规则会丢失。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

因此解决上述问题，可以从两个方向入手，一个是拉模式、一个是推模式：

  • 拉模式：通过 sentinel-datasource-extension 包，扩展读数据源RefreshableDataSource，定期扫描目标数据源，比如服务器下的某个文件，如果发生变动便加载到内存中。以及写数据源 WritableDataSource ，当在 Sentinel Dashboard 中变动规则时 ，由服务同步将规则持久化到数据源中。

在这里插入图片描述

  • 推模式：服务通过监有事件通知能力的目标数据源，如 nacos、redis、zk、Apollo 等，当目标数据源中的规则发生变动时，通过事件监听通知服务更新规则，而 Sentinel Dashboard 则不直接将规则发往服务，而是主动持久化到目标数据源中。这种方式需要修改 Sentinel Dashboard 的源码，将原先的通知逻辑修改为存储到目标数据源。

在这里插入图片描述

两种方式都有各自的优缺点，例如 拉模式 下，如果主动改动数据源的数据，需要等到下次扫描时才能生效，而 推模式 由于采用事件监听的方式，可以保证修改的实时性。但是 拉模式 下无需修改源码，在官方提供的依赖基础上就可以实现，而推模式 需要根据源码定制化开发需求。

下面一起实践下两种方案。

为了方便后续的测试，这里提前创建一个接口，指定资源名称为 r1：

@RestController
@RequestMapping("/test")
public class TestController {

    @SentinelResource(value = "r1",
            blockHandler = "blockHandler")
    @GetMapping("/t1")
    public String t1(){
        return "success";
    }

    public String blockHandler(BlockException exception){
        return "降级了！！！！";
    }

}

二、拉模式

首先需要引入 sentinel-datasource-extension 依赖：

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-datasource-extension</artifactId>
</dependency>

这里使用本地文件的方式存储规则，也是 extension 依赖中已经实现好的方式，如果需要存储到其他数据源中，可以模仿 FileRefreshableDataSource 以及 FileWritableDataSource 进行修改。并且还需要实现 InitFunc接口，在init方法中指定DataSource初始化逻辑，并利用spi机制实现加载。

对于规则 Sentinel 中有多种类型，这里实现了 流量、熔断、权限、系统 四个方面的规则持久化：

public class FileDataSourceInit implements InitFunc {
    /**
     * 规则文件
     */
    private static final String RULE_FILE_PATH = System.getProperty("user.dir") + File.separator;
    private static final String FLOW_RULE_FILE_NAME = "FlowRule.json";
    private static final String DEGRADE_RULE_FILE_NAME = "DegradeRule.json";
    private static final String AUTHORITY_RULE_FILE_NAME = "AuthorityRule.json";
    private static final String SYSTEM_RULE_FILE_NAME = "SystemRule.json";

    @Override
    public void init() throws Exception {
        disposeRules();
    }

    private void disposeRules() throws FileNotFoundException {
        String flowRuleFilePath = RULE_FILE_PATH + FLOW_RULE_FILE_NAME;
        String degradeRuleFilePath = DEGRADE_RULE_FILE_NAME + FLOW_RULE_FILE_NAME;
        String authorityRuleFilePath = AUTHORITY_RULE_FILE_NAME + FLOW_RULE_FILE_NAME;
        String systemRuleFilePath = SYSTEM_RULE_FILE_NAME + FLOW_RULE_FILE_NAME;

        FileRefreshableDataSource<List<FlowRule>> flowRuleRead = new FileRefreshableDataSource<>(
                flowRuleFilePath, source -> JSON.parseObject((String) source,
                new TypeReference<List<FlowRule>>() {
                })
        );

        FileRefreshableDataSource<List<DegradeRule>> degradeRuleRead = new FileRefreshableDataSource<>(
                degradeRuleFilePath, source -> JSON.parseObject((String) source,
                new TypeReference<List<DegradeRule>>() {
                })
        );

        FileRefreshableDataSource<List<AuthorityRule>> authorityRuleRead = new FileRefreshableDataSource<>(
                authorityRuleFilePath, source -> JSON.parseObject((String) source,
                new TypeReference<List<AuthorityRule>>() {
                })
        );

        FileRefreshableDataSource<List<SystemRule>> systemRuleRead = new FileRefreshableDataSource<>(
                systemRuleFilePath, source -> JSON.parseObject((String) source,
                new TypeReference<List<SystemRule>>() {
                })
        );

        FlowRuleManager.register2Property(flowRuleRead.getProperty());
        DegradeRuleManager.register2Property(degradeRuleRead.getProperty());
        SystemRuleManager.register2Property(systemRuleRead.getProperty());
        AuthorityRuleManager.register2Property(authorityRuleRead.getProperty());


        WritableDataSource<List<FlowRule>> flowRuleData = new FileWritableDataSource<>(
                flowRuleFilePath, this::encodeJson
        );

        WritableDataSource<List<DegradeRule>> degradeRuleData = new FileWritableDataSource<>(
                degradeRuleFilePath, this::encodeJson
        );

        WritableDataSource<List<AuthorityRule>> authorityRuleData = new FileWritableDataSource<>(
                authorityRuleFilePath, this::encodeJson
        );

        WritableDataSource<List<SystemRule>> systemRuleData = new FileWritableDataSource<>(
                systemRuleFilePath, this::encodeJson
        );

        WritableDataSourceRegistry.registerFlowDataSource(flowRuleData);
        WritableDataSourceRegistry.registerDegradeDataSource(degradeRuleData);
        WritableDataSourceRegistry.registerSystemDataSource(systemRuleData);
        WritableDataSourceRegistry.registerAuthorityDataSource(authorityRuleData);
    }


    private <T> String encodeJson(T t) {
        return JSON.toJSONString(t);
    }

}

然后在 resources 下，创建 META-INF.services 包，然后在该包下新建 com.alibaba.csp.sentinel.init.InitFunc 文件，文件的内容就是上面类的完整包名地址：

在这里插入图片描述

然后启动项目，在 Sentinel Dashboard 中添加一个规则：

在这里插入图片描述

可以在项目根目录发现已经创建了 FlowRule.json 文件，并且存储的内容就是 JSON 格式的规则信息：

在这里插入图片描述

如果此时将服务重启，再次查看 Sentinel Dashboard 可以发现原有的规则依然存在。

并且多次访问 t1 测试接口，可以看到规则依然有效：

在这里插入图片描述

三、推模式

推模式下可以通过事件监听更及时的通知到目标服务，这里采用 Nacos 作为目标数据源进行实验。上面实验拉模式可以感觉出 Sentinel 不同类型的规则是单独控制的，这里为了方便演示，以流量规则的修改为例进行实践。

同时做好Nacos中配置文件名的约定为 {application name}-sentinel-{type}，例如：这里的实验项目名称为 sentinel-demo 的流量规则的名字为：sentinel-demo-sentinel-flow。

在 Nacos 中创建目标配置：

在这里插入图片描述

然后在目标服务中配置flow规则指向该配置：

在这里插入图片描述

上面提到推模式需要修改源码，这里先将 Sentinel 的源码拉取下来：

git clone https://github.com/alibaba/Sentinel.git

使用 IDEA 打开项目，其中 sentinel-dashboard 就是下面我们需要修改的项目：

在这里插入图片描述

从Sentinel1.4.0开始，sentinel-dashboard项目就提供了 DynamicRulePublisher和DynamicRuleProvider 两个接口用于实现自定义的规则推送和拉取操作，因此我们后续的操作也是基于这两个接口：

在这里插入图片描述

首先在该项目中加入 nacos-client 的依赖：

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.nacos</groupId>
    <artifactId>nacos-client</artifactId>
    <version>1.4.2</version>
</dependency>

先实现一个 RuleNacosConfig 类，用来定义和 Nacos 的约定信息，以及声明出 ConfigService ：

@Configuration
public class RuleNacosConfig {
    /**
     * Nacos 配置所在组
     */
    public static final String GROUP_ID = "DEFAULT_GROUP";
    /**
     * Nacos 流量规则的名称后缀
     */
    public static final String FLOW_DATA_ID_POSTFIX = "-sentinel-flow";

    /**
     *  Nacos 信息, 最好读取配置信息，这里演示，先写死
     */
    @Bean
    public ConfigService nacosConfigService() throws Exception {
        return ConfigFactory.createConfigService("127.0.0.1:8848");
    }
}

实现 DynamicRuleProvider ，根据不同的服务从 Nacos 中拉取配置：

@Component("flowRuleNacosProvider")
public class FlowRuleNacosProvider implements DynamicRuleProvider<List<FlowRuleEntity>> {

    @Autowired
    private ConfigService configService;

    @Override
    public List<FlowRuleEntity> getRules(String appName) throws Exception {
        String rules = configService.getConfig(appName + RuleNacosConfig.FLOW_DATA_ID_POSTFIX,
                RuleNacosConfig.GROUP_ID, 3000);
        if (StringUtil.isEmpty(rules)) {
            return new ArrayList<>();
        }
        return JSON.parseArray(rules, FlowRuleEntity.class);
    }
}

然后实现 DynamicRulePublisher ，将修改后的规则持久化到 Nacos：

@Component("flowRuleNacosPublisher")
public class FlowRuleNacosPublisher implements DynamicRulePublisher<List<FlowRuleEntity>> {

    @Autowired
    private ConfigService configService;

    @Override
    public void publish(String app, List<FlowRuleEntity> rules) throws Exception {
        if (StringUtils.isBlank(app)) {
            throw new RuntimeException("Server app is null!");
        }
        if (rules == null) {
            return;
        }
        configService.publishConfig(app + RuleNacosConfig.FLOW_DATA_ID_POSTFIX,
                RuleNacosConfig.GROUP_ID, JSON.toJSONString(rules));
    }
}

接着修改 com.alibaba.csp.sentinel.dashboard.controller.FlowControllerV1 类，先将上面创建的 FlowRuleNacosProvider 和 FlowRuleNacosPublisher 注入进来：

在这里插入图片描述

下面需要修改 /rules 和 /rule 两个接口，使用上面我们自定义逻辑，首先在 /rules 接口中，注释掉原来的 sentinelApiClient.fetchFlowRuleOfMachine ，替换成：

List<FlowRuleEntity> rules = flowRuleNacosProvider.getRules(app);

在这里插入图片描述

然后在 /rule 接口，注释掉 publishRules 方法的调用，换成：

flowRuleNacosPublisher.publish(entity.getApp(), repository.findAllByApp(entity.getApp()));

在这里插入图片描述

停止掉原有的 Sentinel Dashboard 控制台服务，然后本地启动新的 Sentinel Dashboard 服务，或者打包成 jar 包后启动 。

浏览器访问新的 Sentinel Dashboard 控制台。

这里测试增加一个流控规则：

在这里插入图片描述

下面查看 Nacos 中对应的配置内容：

在这里插入图片描述

已经主动持久化到 Nacos 中了，并且多次访问测试接口，规则也依然生效：

在这里插入图片描述

到此整个修改过程就结束了，虽然上面仅针对流量控制进行了整合，其他模式也是一样的处理方式，有兴趣的小伙伴可以继续补充完善。

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