上一篇我们介绍了如何通过Nacos的配置功能来存储限流规则。Apollo是国内用户非常多的配置中心,所以,今天我们继续说说Spring Cloud Alibaba Sentinel中如何将流控规则存储在Apollo中。
使用Apollo存储限流规则
Sentinel自身就支持了多种不同的数据源来持久化规则配置,目前包括以下几种方式:
本文我们就来一起动手尝试一下,如何使用Apollo来存储限流规则。
准备工作
下面我们将同时使用到Apollo
和Sentinel Dashboard
,所以可以先把Apollo
和Sentinel Dashboard
启动起来。
如果还没入门Sentinel Dashboard
可以通过文末的系列目录先学习之前的内容。Apollo的话相对复杂一些,这里不做详细介绍了,如果还没有接触过Apollo的读者可以查看其官方文档进一步学习。
应用配置
第一步:在Spring Cloud应用的pom.xml
中引入Spring Cloud Alibaba的Sentinel模块和Apollo存储扩展:
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.alibaba.csp</groupId>
<artifactId>sentinel-datasource-apollo</artifactId>
<version>1.4.0</version>
</dependency>
</dependencies>
第二步:在Spring Cloud应用中配置的服务信息,在resource
目录下,创建apollo-env.properties
文件,内容样例:
local.meta=http://192.168.0.201:8080
dev.meta=http://192.168.0.202:8080
这里需要了解Apollo对多环境的配置,这里设置的是每个环境不同的配置服务地址,读者需要根据自己的实际情况修改。
第三步:在Spring Cloud应用中添加配置信息:
spring.application.name=sentinel-datasource-apollo
server.port=8002
# apollo config
app.id=${spring.application.name}
# sentinel dashboard
spring.cloud.sentinel.transport.dashboard=localhost:8080
# sentinel datasource apollo
spring.cloud.sentinel.datasource.ds.apollo.namespaceName=application
spring.cloud.sentinel.datasource.ds.apollo.flowRulesKey=sentinel.flowRules
app.id
:Apollo中的创建的项目名称,这里采用spring.application.name
参数的引用,从而达到服务名与配置项目名一致的效果spring.cloud.sentinel.transport.dashboard
:sentinel dashboard的访问地址,根据上面准备工作中启动的实例配置spring.cloud.sentinel.datasource.ds.apollo.namespaceName
:Apollo的空间名spring.cloud.sentinel.datasource.ds.apollo.flowRulesKey
:配置规则的key名称
关于Apollo相关配置的对应关系可见下图所示:
第四步:创建应用主类,并提供一个rest接口,比如:
@EnableApolloConfig
@SpringBootApplication
public class TestApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(TestApplication.class, args);
}
@Slf4j
@RestController
static class TestController {
@GetMapping("/hello")
public String hello() {
return "didispace.com";
}
}
}
其中@EnableApolloConfig
注解是开启Apollo的配置加载功能。
第五步:Apollo中配置限流规则,具体可见第三步的截图中的样子。其中,key值的内容是下面的json
[
{
"resource": "/hello",
"limitApp": "default",
"grade": 1,
"count": 5,
"strategy": 0,
"controlBehavior": 0,
"clusterMode": false
}
]
可以看到上面配置规则是一个数组类型,数组中的每个对象是针对每一个保护资源的配置对象,每个对象中的属性解释如下:
- resource:资源名,即限流规则的作用对象
- limitApp:流控针对的调用来源,若为 default 则不区分调用来源
- grade:限流阈值类型(QPS 或并发线程数);
0
代表根据并发数量来限流,1
代表根据QPS来进行流量控制 - count:限流阈值
- strategy:调用关系限流策略
- controlBehavior:流量控制效果(直接拒绝、Warm Up、匀速排队)
- clusterMode:是否为集群模式
这里我们只做简单的配置解释,以便于理解这里的配置作用。实际上这里还有非常多可配置选项和规则,更复杂的配置后面我们单独开一篇来深入学习。
第六步:启动应用。如果一些顺利,可以看到类似下面的日志,代表已经成功从Nacos加载了一条限流规则:
2019-04-18 23:56:11.278 INFO 29149 --- [ main] o.s.c.a.s.c.SentinelDataSourceHandler : [Sentinel Starter] DataSource ds-sentinel-apollo-datasource start to loadConfig
2019-04-18 23:56:11.279 INFO 29149 --- [ main] o.s.c.a.s.c.SentinelDataSourceHandler : [Sentinel Starter] DataSource ds-sentinel-apollo-datasource load 1 FlowRule
通过postman或者curl访问几下localhost:8002/hello
接口:
$ curl localhost:8002/hello
didispace.com
此时,在Sentinel Dashboard中就可以看到当前我们启动的sentinel-datasource-apollo
服务。点击左侧菜单中的流控规则,可以看到已经存在一条记录了,这条记录就是上面我们在Apollo中配置的限流规则。
深入思考
在使用Apollo存储规则配置的时候与Nacos存储一样,对于Sentinel控制台这些数据是只读的,也就是说:
- Sentinel控制台中修改规则:仅存在于服务的内存中,不会修改Apollo中的配置值,重启后恢复原来的值。
- Nacos控制台中修改规则:服务的内存中规则会更新,Apollo中持久化规则也会更新,重启后依然保持。
代码示例
本文介绍内容的客户端代码,示例读者可以通过查看下面仓库中的alibaba-sentinel-datasource-apollo
项目:
- Github:https://github.com/dyc87112/SpringCloud-Learning/
- Gitee:https://gitee.com/didispace/SpringCloud-Learning/
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参考资料
下面是Sentinel的仓库地址与官方文档,读者也可以自己查阅文档学习:
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原文地址:https://www.cnblogs.com/didispace/p/10745841.html