Spring Cloud Alibaba組件之Sentinel

目錄

一 引入Sentinel學習

二 Sentinel入門

三 搭建Sentinel Dashboard

四 Springboot專案接入Sentinel

五 接入限流埋點

六 限流配置

七 熔斷降級

八 熔斷降級Spring Cloud示例

九 黑白名單（授權規則） 

十 持久化

十一 Spring Cloud Alibaba Sentinel三種保護應用方式

一 引入Sentinel學習

提起Spring Cloud的限流降級組件，一般首先想到的是Netflix的Hystrix，

不過就在2018年底，Netflix宣布不再積極開發Hystrix，該專案將處于維護模式，官方表示1.5.18 版本的Hystrix已經足夠穩定，可以滿足Netflix 現有應用的需求，所以接下來其會把焦點轉向對于自適應的實作，更多關注對應用程式的實時性能做出回應，對于新應用的熔斷需求，將采用其它專案實作，Netflix推薦了Resilience4j，

作為Spring Cloud Netflix重要套件，Hystrix已經成為保障微服務穩定性的首選應用，其實除了Netflix和Resilience4j，限流降級還有一個新的選擇，就是阿里巴巴的Sentinel組件，

二 Sentinel入門

官方檔案：https://sentinelguard.io/zh-cn/docs/introduction.html

1 什么是Sentinel？

1.1 問題：

隨著微服務的流行，服務與服務之間的呼叫穩定性變得越來越重要；

1、當服務訪問量達到一定程度，流量扛不住的時候，該如何處理？（限流）

2、服務之間相互依賴，當服務B出現回應時間過長，影響到服務A的回應（A呼叫B），進而產生連鎖反應，直至影響整個依賴鏈上的所有服務（雪崩），該如何處理？（熔斷降級）

 這是分布式、微服務開發不可避免的問題，

1.2 Sentinel是什么？

Sentinel（分布式系統的流量防衛兵）是阿里開源的一套用于服務容錯的綜合性解決方案，隨著微服務的流行，服務和服務之間的穩定性變得越來越重要，它以流量為切入點，從流量控制，熔斷降級，系統負載保護等多個維度來保護服務的穩定性，

2 Sentinel的特征

1、豐富的應用場景：Sentinel承接了阿里巴巴近10年的雙十一大促流量的核心場景，例如秒殺（即突發流量控制在系統容量可以承受的范圍），訊息削峰填谷，集群流量控制，實時熔斷下游不可用應用等，

2、完備的實時監控：Sentinel提供了實時的監控功能，通過控制可以看到接入應用的單臺機器秒級資料，甚至500臺以下規模的集群的匯總運行情況，

3、廣泛的開源生態：Sentinel提供開箱即用的與其他開源框架/庫的整合模塊，例如與SpringCLoud，Dubbo，gRPC的整合，只需要進入相應的依賴并進行簡單的配置即可快速地接入Sentinel，

4、完善的SPI擴展點：Sentinel提供簡單易用，完善的SPI擴展介面，您可以通過實作擴展介面來快速地定制邏輯，例如定制規則管理，適配動態資料源等，

3 Sentinel組成

Sentinel分為兩個部分，具體如下：

1、核心庫（Java客戶端）：不依賴任何框架/庫，能夠運行于所有Java運行時環境，同時對Dubbo/Spring Cloud等框架也有比較好的支持（你的微服務程式，可以直接添加sentinel.jar包），

2、控制臺（Dashboard）基于Spring Boot開發，打包后可以直接運行，不需要額外的Tomcat等應用容器（因為控制臺是使用springboot開發，springboot內嵌了tomcat容器），

這里我們先學習一下控制臺的使用方式，

三 搭建Sentinel Dashboard

將應用接入Sentinel，最好搭建Sentinel控制臺，可以在控制臺上配置規則，

Dashboard是Alibaba寫好的SpringBoot程式，我們直接下載啟動即可.

1 下載Sentinel Dashboard

下載地址：https://github.com/alibaba/Sentinel/releases

2 啟動控制臺

我們可以在Linux系統或者Windows系統啟動Sentinel控制臺，這里是直接在Windows上啟動

#直接使用jar命令啟動專案(控制臺本身是一個SpringBoot專案)
java -Dserver.port=9090 -jar sentinel-dashboard-1.8.5.jar
其中，-Dserver.port=9090 代表控制臺專案的埠號

3 訪問控制臺

啟動Sentinel Dashboard通過地址和埠號控制臺

http://localhost:9090/#/login
#如果在Linux上啟動，ip需要對應上

輸入默認用戶名和密碼（sentinel/sentinel），之后控制臺可以看到sentinel-dashboard監控的指標，

如果要自定義用戶名和密碼，在啟動命令加上設定用戶名和密碼引數即可，如下：

-Dsentinel.dashboard.auth.username=admin -Dsentinel.dashboard.auth.password=123456

注意：默認啟動后，控制臺上沒有任何服務被注冊到控制臺，在啟動控制臺時，可以通過引數設定將控制臺本身注冊到控制臺上

-Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:9090
-Dproject.name=sentinel-dashboard
# 其中：
# -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:9090 代表本控制臺服務將會注冊到自己的控制臺
# -Dproject.name=sentinel-dashboard 代表本控制臺服務的專案名稱，

我們可以看到控制臺自身的服務已經注冊到了控制臺上，

默認情況下，Sentinel Dashboard 中的增加的配置規則是存盤在記憶體中，重啟后就會丟失；

Sentinel 會在客戶端首次呼叫的時候進行初始化，開始向控制臺發送心跳包，所以要確保客戶端有訪問量；

Sentinel Dashboard是一個獨立的web應用（springboot開發的），可以接受客戶端(微服務)的連接，然后與客戶端（微服務）之間進行通訊，他們之間使用http協議進行通訊，

四 Springboot專案接入Sentinel

1 添加Sentinel依賴

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
    <version>2.2.9.RELEASE</version>
</dependency>

專案其他關聯的部分配置

<parent>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
    <version>2.3.12.RELEASE</version>
</parent>

<properties>
    <maven.compiler.source>8</maven.compiler.source>
    <maven.compiler.target>8</maven.compiler.target>
    <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
    <project.reporting.outputEncoding>UTF-8</project.reporting.outputEncoding>
    <java.version>1.8</java.version>
    <spring-cloud.version>Hoxton.SR12</spring-cloud.version>
</properties>

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
            <version>${spring-cloud.version}</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>

<build>
    <plugins>
        <plugin>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
        </plugin>
    </plugins>
</build>

2 組態檔資訊

server:
  port: 8081

spring:
  cloud:
    sentinel:
      transport:
　　　　 # 默認就是8719
        port: 8719
        dashboard: http://localhost:9090
      web-context-unify: false
  application:
    name: sentinel-demo

組態檔說明：

spring.cloud.sentinel.transport.port埠配置會在應用對應的機器上啟動一個Http Server，該 Server會與Sentinel控制臺做互動，比如Sentinel控制臺添加了1個限流規則，會把規則資料 push給這個Http Server接收，Http Server 再將規則注冊到Sentinel 中，

spring.cloud.sentinel.transport.port：指定應用與Sentinel控制臺互動的埠，應用本地會起一個該埠占用的HttpServer，

客戶端需要添加jar包

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-transport-simple-http</artifactId>
    <version>1.8.5</version>
</dependency>

spring-cloud-starter-alibaba-sentinel依賴已經包含了上面的依賴，所以上面的依賴不需要再單獨添加，

 3 新建控制類

1 @RestController
2 public class DemoController {
3     @GetMapping("/demo/message")
4     public String message(){
5         return "message";
6     }
7 }

4 啟動專案，訪問控制類介面

http://localhost:8081/demo/message

五 接入限流埋點

1 HTTP埋點

Sentinel starter 默認為所有的HTTP服務提供了限流埋點，如果只想對HTTP服務進行限流，那么只需要添加依賴，無需修改代碼，（簡單說就是所有的 controller 層介面默認提供限流埋點）

2 自定義埋點

如果需要對某個特定的方法進行限流或降級，可以通過 @SentinelResource 注解來完成限流的埋點，示例代碼如下：

1 #service層
2 @Service
3 public class HelloServiceImpl implements HelloService {
4     @Override
5     @SentinelResource("hello")
6     public String hello() {
7         return "hello";
8     }
9 }

 1 #controller層
 2 @RestController
 3 public class HelloController {
 4     @Resource
 5     private HelloService helloService;
 6     @GetMapping("/hello")
 7     public String hello(){
 8         return helloService.hello();
 9     }
10 }

六 限流配置

1 認識流控規則

資源名：一般是我們的請求路徑url或注解@SentinelResource的value屬性值；

針對來源：來自于哪個應用；

閾值型別：分為QPS（每秒查詢數）或并發執行緒數；

單機閾值：單個節點的QPS或執行緒數閾值；

是否集群：被請求的服務是否集群部署；

流控模式：

1. 直接，就是直接對該資源進行控制；
2. 關聯，關聯某一個資源（/app2），被關聯的資源/app2達到閾值，則限制當前資源/test路徑的訪問；
3. 鏈路，記錄指定鏈路上的流量；

流控效果：

1. 快速失敗 ，直接限制；
2. Warm Up，根據coldFactor（默認為3）的值，從閾值/coldFactor，經過預熱的時長，才達到設定的QPS閾值，比如設定QPS閾值為100，那么100/3 =33，用33作為最初的閾值，然后在10秒到達100后再開始限流；
3. 排隊等待，在QPS閾值到達后，新的請求就等待，直到超時，可以適用于突發流量的請求；

2 直接限流

流量控制，其原理是監控應用流量的QPS(每秒查詢率) 或并發執行緒數等指標，當達到指定的閾值時，對流量進行控制，以避免被瞬時的流量高峰沖垮，從而保障應用的高可用性，

2.1 添加限流規則

在Sentinel dashboard配置/demo/message的限流規則，每秒最多允許訪問一次，超出訪問，就會限流，回傳默認的提示：Blocked by Sentinel (flow limiting)

說明：

QPS（Query Per Second），QPS 其實是衡量吞吐量（Throughput）的一個常用指標，就是說服務器在一秒的時間內處理了多少個請求 —— 我們通常是指 HTTP 請求，顯然數字越大代表服務器的負荷越高、處理能力越強，作為參考，一個有著簡單業務邏輯（包括資料庫訪問）的程式在單核心運行時可以提供 50 - 100 左右的 QPS，即每秒可以處理 50 - 100 個請求，

TPS(Transaction Per Second) 每秒鐘系統能夠處理的事務的數量，

QPS（TPS）：每秒鐘 request/事務的數量  （此處 / 表示 或的意思）

并發數： 系統同時處理的request/事務數  （此處 / 表示 或的意思）

回應時間RT(Response Time)：  一般取平均回應時間

理解了上面三個要素的意義之后，就能推算出它們之間的關系：

　　QPS（TPS）= 并發數/平均回應時間  并發數除以平均回應時間

2.2 快速訪問，查看效果

打開瀏覽器頻繁訪問（使用F5 重繪瀏覽器訪問）（1秒內必須超過一次請求）

3 關聯限流

3.1 新建controller類

 1 @RestController
 2 @RequestMapping("/related")
 3 public class RelatedController {
 4     @GetMapping("/a")
 5     public String a(){
 6         return "關聯限流a";
 7     }
 8     @GetMapping("/b")
 9     public String b(){
10         return "關聯限流b";
11     }
12 }

3.2 新建關聯限流規則

這里關聯的資源是 /related/b(即保護介面b)，上圖設定表示：如果介面b的QPS達到單機閾值“1”，則開始通過限流介面“a”，從而保護“b”，

3.3 測驗

測驗時，可以快速的使用F5 來重繪b，快速的切換到a，F5再重繪a，發現a被限流了

當介面b發送并發流量QPS值小于1時，介面“a”可以正常訪問，

關聯限流規則是保護重要服務的措施，即：如果某個服務（b）達到臨界值，則代表b資源不足，需要先限制不重要的服務（a），防止服務（a）繼續呼叫服務（b），

4 鏈路限流

4.1 新建服務類

1 @Service
2 public class HelloServiceImpl implements HelloService {
3     @Override
4     @SentinelResource("hello")
5     public String hello() {
6         return "hello";
7     }
8 }

4.2 新建controller類

 1 @RestController
 2 @RequestMapping("/chain")
 3 public class ChainController {
 4     @Resource
 5     private HelloService helloService;
 6     @GetMapping("/a")
 7     public String a(){
 8         return helloService.hello();
 9     }
10     @GetMapping("/b")
11     public String b(){
12         return helloService.hello();
13     }
14 }

4.3 新增組態檔application.yml

server:
  port: 8081

spring:
  cloud:
    sentinel:
      transport:
        port: 8719
        dashboard: http://localhost:9090
      # 禁止收斂URL的入口context，加上它否則鏈路規則不起作用
      web-context-unify: false
  application:
    name: sentinel-demo

4.4 新建鏈路流控規則

4.5 測驗鏈路流控規則

訪問介面a，當超過QPS設定值1，則介面“a”被限流，介面b同樣呼叫方法，但是不會被限流，

限流時會出現500錯誤

七 熔斷降級

上面實作了實作介面限流，但是在實際應用中，當我們的某個服務介面出現了問題，不能正常提供服務，或者該介面回應速度很慢，導致呼叫方大量請求堆積，此時需要將該介面降級服務，從而保護呼叫該介面的服務（消費者），快速回傳降級結果，防止因為過多的服務等待該介面的回傳，導致系統雪崩，

熔斷策略

1 Sentinel熔斷策略：慢呼叫比例

慢呼叫比例 (SLOW_REQUEST_RATIO)：選擇以慢呼叫比例作為閾值，需要設定允許的慢呼叫 RT（即最大的回應時間），請求的回應時間大于該值則統計為慢呼叫，當單位統計時長（statIntervalMs）內請求數目大于設定的最小請求數目，并且慢呼叫的比例大于閾值，則接下來的熔斷時長內請求會自動被熔斷，經過熔斷時長后熔斷器會進入探測恢復狀態（HALF-OPEN 狀態），若接下來的一個請求回應時間小于設定的慢呼叫 RT 則結束熔斷，若大于設定的慢呼叫 RT 則會再次被熔斷，

1.1 名詞解釋：

呼叫：一個請求發送到服務器，服務器給與回應，一個回應就是一個呼叫

RT（Response Time）：回應時間，指系統對請求作出回應的時間

慢呼叫：當呼叫的時間（回應的實際時間）>設定的RT時，這個呼叫叫做慢呼叫

慢呼叫比例：在所有呼叫中，慢呼叫占有實際的比例，= 慢呼叫次數 / 總呼叫次數

比例閾值：自己設定的 ， 慢呼叫次數 / 總呼叫次數>=比例閾值

閾值（threshold value）又叫臨界值，比如：水變成冰和水蒸氣

統計時長：時間的判斷依據

最小請求數：設定的呼叫最小請求數

1.2 狀態轉換

進入熔斷狀態判斷依據：當統計時長內，實際請求數目大于最小請求數目，慢呼叫比例> 比例閾值，進入熔斷狀態

熔斷狀態：在接下來的熔斷時長內請求會自動被熔斷

探測恢復狀態：熔斷時長結束后進入探測恢復狀態

結束熔斷：在探測恢復狀態，如果接下來的一個請求回應時間小于設定的慢呼叫 RT，則結束熔斷；否則，繼續熔斷，等待進入探測恢復狀態

1.3 實體測驗

1.3.1 新建controller類

 1 @RestController
 2 public class PollyController {
 3     @GetMapping("/polly")
 4     public String polly(){
 5         try {
 6             Thread.sleep(1000);
 7         } catch (InterruptedException e) {
 8             e.printStackTrace();
 9         }
10         return "熔斷降級";
11     }
12 }

1.3.2 配置熔斷規則

注意：Sentinel默認統計的RT上限是4900ms，超出此閾值的都會算作4900ms，若需要變更此上限可以通過啟動配置項-Dcsp.sentinel.statistic.max.rt=xxx來配置，

熔斷推測：

在1000毫秒，也就是1秒內，如果發送到/polly 的請求數數量大于1，并且在這些請求中，所有請求的回應時長（因為比例閾值為1，所以是所有的請求回應時長）都大于500毫秒，也就是都大于0.5秒的時候，進入熔斷狀態，

1.3.3 使用瀏覽器測驗熔斷

2 Sentinel熔斷策略：例外比例

例外比例：當單位統計時長（statIntervalMs）內請求數目大于設定的最小請求數目，并且例外的比例大于閾值，則接下來的熔斷時長內請求會自動被熔斷，經過熔斷時長后熔斷器會進入探測恢復狀態（HALF-OPEN 狀態），若接下來的一個請求成功完成（沒有錯誤）則結束熔斷，否則會再次被熔斷，例外比率的閾值范圍是 [0.0, 1.0]，代表 0% - 100%，

2.1 新建controller類

 1 @RestController
 2 @Slf4j
 3 public class ExceptionController {
 4     int i = 0;
 5     @GetMapping("/exception")
 6     public String exception(){
 7         i++;
 8         if (i % 3 == 0){
 9             throw new RuntimeException("出現例外");
10         }
11         log.info("i的值為：{}", i);
12         return "例外";
13     }
14 }

2.2 配置熔斷規則

 2.3 使用瀏覽器測驗熔斷

3 Sentinel熔斷策略：例外數

例外數 (ERROR_COUNT)：當單位統計時長內的例外數目超過閾值之后會自動進行熔斷，經過熔斷時長后熔斷器會進入探測恢復狀態（HALF-OPEN 狀態），若接下來的一個請求成功完成（沒有錯誤）則結束熔斷，否則會再次被熔斷，

3.1 配置熔斷規則

3.2 使用瀏覽器測驗熔斷

八 熔斷降級Spring Cloud示例

1 新建服務提供者工程

1.1 添加nacos依賴

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
    <version>2.2.9.RELEASE</version>
</dependency>

1.2 添加組態檔

server:
  port: 8081

spring:
  application:
    name: sentinel-provider

  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: http://IP地址:8848/nacos
        username: nacos
        password: nacos
        namespace: 75101df2-2f52-4100-aa37-f3c76a7fc1a0
        group: test-group

1.3 新建controller類

1 @RestController
2 @Slf4j
3 public class HelloController {
4     @GetMapping("/hello/{username}")
5     public String hello(@PathVariable String username){
6         log.info("我是一個服務提供者，我被呼叫了");
7         return username;
8     }
9 }

1.4 啟動服務提供者

2 新建服務消費者工程

2.1 添加主要依賴

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
    <version>2.2.9.RELEASE</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
    <version>2.2.9.RELEASE</version>
</dependency>

2.2 添組態檔

server:
  port: 8082

spring:
  application:
    name: sentinel-consumer

  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: http://IP地址:8848/nacos
        username: nacos
        password: nacos
        namespace: 75101df2-2f52-4100-aa37-f3c76a7fc1a0
        group: test-group

    sentinel:
      transport:
        dashboard: http://localhost:9090
        port: 8719   #sentinel默認的與服務之間互動的介面
# 打開openfeign對sentinel的支持
feign:
  sentinel:
    enabled: true

2.3 新建feign介面

1 @FeignClient(value = "https://www.cnblogs.com/gagaxiang/archive/2023/01/04/sentinel-provider", fallbackFactory = HelloFallbackFactory.class)
2 public interface HelloFeign {
3     @GetMapping("/hello/{username}")
4     String hello(@PathVariable String username);
5 }

2.4 新建FallbackFactory類

1 @Component
2 public class HelloFallbackFactory implements FallbackFactory<HelloFeign> {
3     @Override
4     public HelloFeign create(Throwable throwable) {
5         return username -> username + "說：我就是個被降級的";
6     }
7 }

2.5 新建controller類

1 @RestController
2 public class HelloController {
3     @Resource
4     private HelloFeign helloFeign;
5     @GetMapping("/hello/{username}")
6     public String hello(@PathVariable String username){
7        return helloFeign.hello(username);
8     }
9 }

2.6 啟動服務消費者，使用瀏覽器進行測驗

http://localhost:8082/hello/jack

可以正常訪問

停止服務提供者，降級起作用了

九 黑白名單（授權規則）

很多時候，我們需要根據呼叫來源來判斷該次請求是否允許放行，這時候可以使用Sentinel 的來源訪問控制（黑白名單控制）的功能，來源訪問控制根據資源的請求來源（origin）限制資源是否通過，

1. 若配置白名單則只有請求來源位于白名單內時才可通過；
2. 若配置黑名單則請求來源位于黑名單時不通過，其余的請求通過，

1 配置規則

來源訪問控制規則（AuthorityRule）非常簡單，主要有以下配置項：

resource：資源名，即限流規則的作用物件，

limitApp：對應的黑名單/白名單，不同origin 則用“，” 分隔，如 appA，appB，

strategy：限制模式，AUTHORITY_WHITE 為白名單模式，AUTHORITY_BLACK 為黑名單模式，默認為白名單模式，

2  新建controller類

1 @RestController
2 public class WhiteAndBlackController {
3     @GetMapping("/list")
4     public String hello(){
5         return "hello";
6     }
7 }

3 新增介面來源類

流控應用：Sentinel提供了RequestOriginParser來處理介面來源，

1 @Component
2 public class TestRequestOrigin implements RequestOriginParser {
3     @Override
4     public String parseOrigin(HttpServletRequest httpServletRequest) {
5         // 表示請求引數中含有server鍵
6         String server = httpServletRequest.getParameter("server");
7         return server;
8     }
9 }

4 配置白名單規則（黑名單的作用與白名單相反）

 5 啟動應用，使用瀏覽器訪問

只有當引數值與規則中配置的流控應用相等時，才能正常訪問

十 持久化

默認情況下，sentinel-dashboard 中的規則是存盤在微服務記憶體中，重啟后就會丟失，

持久化指的是，一旦重啟sentinel的微服務，sentinel配置的各種規則不會丟失，

1 Sentinel結合Nacos持久化配置

Sentinel持久化支持的型別有，詳情見:

com.alibaba.cloud.sentinel.datasource.config.DataSourcePropertiesConfiguration

1.1 添加依賴

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
    <version>1.8.5</version>
</dependency>

1.2 添加組態檔

  port: 8081

spring:
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: http://IP地址:8848/nacos
        username: nacos
        password: nacos
        namespace: 75101df2-2f52-4100-aa37-f3c76a7fc1a0
        group: test-group
    sentinel:
      transport:
        port: 8719
        dashboard: http://localhost:9090
      datasource:
        ds1:
          nacos:
            server-addr: http://IP地址:8848/nacos
            dataId: sentinel-datasource-nacos.json
            namespace: 75101df2-2f52-4100-aa37-f3c76a7fc1a0
            groupId: test-group
            # 只支持json和xml
            data-type: json
            #authority（授權規則）、degrade（降級規則）、flow（流控規則）、param（熱點規則）、system（系統規則）五種規則持久化到Nacos中， 另外還增加網關的兩個（api分組，限流）
            #rule-type這個屬性沒有提示，為空時，會報空指標錯誤
            rule_type: flow
  application:
    name: sentinel-datasource-nacos

1.3 登陸nacos，新建配置規則sentinel-datasource-nacos.json

[
{
"resource": "/user/findById",
"limitApp":"default",
"grade":1,
"count":1,
"strategy":0,
"controlBehavior":0,
"clusterMode":false
}
]

配置說明：

resource：資源名稱

limitApp：來源應用

grade：閥值型別，0---執行緒數，1---QPS

count：單機閥值

strategy：流控模式，0---直接，1---關聯，2---鏈路

controlBehavior：流控效果，0---快速失敗，1---warmUp，2---排隊等待

clusterMode：是否集群

參考官方檔案：https://sentinelguard.io/zh-cn/docs/flow-control.html

注意：

1. 此時如果是Nacos集群，每個節點務必要配置到同一個資料庫上，并且保證每個節點都可用，如果有的節點宕掉了可能會導致配置持久化失敗，
2. 部署在nacos上的組態檔的名字并沒有太多要求，只需要跟微服務專案中yml檔案中配置的dataId一致即可，

1.4 查看sentinel流控規則，并測驗訪問

將配置規則持久化進Nacos保存，重啟使用sentinel的微服務，只要訪問一下基于流控規則的url，流控規則就會顯示在sentinel的界面上，此時，持久化生效，只要Nacos里面的配置不洗掉，針對微服務上Sentinel上的流控規則持續

有效，

1.5 問題

目前有一個小問題，當我們在sentinel dashboard控制臺更新或者新加規則，nacos里面的規則并不能得到更新；

2 其他限流規則

2.1 Sentinel熔斷降級規則說明

參考地址：https://sentinelguard.io/zh-cn/docs/circuit-breaking.html

2.2 Sentinel【熱點規則】熱點引數規則

參考地址：https://sentinelguard.io/zh-cn/docs/parameter-flow-control.html

2.3 Sentinel系統規則 

參考地址：https://sentinelguard.io/zh-cn/docs/origin-authority-control.html

十一 Spring Cloud Alibaba Sentinel三種保護應用方式

1 直接攔截我們所有controller的請求url路徑

Sentinel為springboot程式提供了一個starter依賴，由于sentinel starter依賴默認情況下就會為所有的HTTP服務提供限流埋點，所以在springboot 中的Controller都可以受到Sentinel的保護；

只需為應用添加 spring-cloud-starter-alibaba-sentinel依賴，所有的HTTP介面都能獲得Sentinel保護，當然，我們還需要為Sentinel配置保護的規則；底層通過一個攔截器對請求url進行攔截：

com.alibaba.csp.sentinel.adapter.spring.webmvc.SentinelWebInterceptor

可以通過如下配置關閉對微服務的保護：

#關閉sentinel對controller的url的保護

spring.cloud.sentinel.filter.enabled=false

2 通過代碼方式保護應用（只是了解）

這種方式就是手動寫代碼，稍微比較繁瑣

 1 @GetMapping("/test3/{app}")
 2 public String test3(@PathVariable("app") String app) {
 3    System.out.println("/test3/{app} --> " + app);
 4    Entry entry = null;
 5    try {
 6       entry = SphU.entry("test3");
 7       return restTemplate.getForObject("http://29-nacos-discovery-provider/test", String.class);
 8    } catch (BlockException e) {
 9       e.printStackTrace();
10       return "熔斷降級了...";
11    } finally {
12       if (entry != null) {
13          entry.exit();
14       }
15    }
16 }

3 通過@SentinelResource(value = "https://www.cnblogs.com/gagaxiang/archive/2023/01/04/app")注解保護應用

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