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>1.5.2</version> </dependency> </dependencies>
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：
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 spring.cloud.sentinel.datasource.ds.apollo.rule-type=flow关于Apollo相关配置的对应关系可见下图所示：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spring.cloud.sentinel.datasource.ds.apollo.rule-type：该参数是spring cloud alibaba升级到0.2.2之后增加的配置，用来定义存储的规则类型。所有的规则类型可查看枚举类：org.springframework.cloud.alibaba.sentinel.datasource.RuleType，每种规则的定义格式可以通过各枚举值中定义的规则对象来查看，比如限流规则可查看：com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRule
upload successful
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"; } } }
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其中@EnableApolloConfig注解是开启Apollo的配置加载功能。
[
{
"resource": "/hello",
"limitApp": "default",
"grade": 1,
"count": 5,
"strategy": 0,
"controlBehavior": 0,
"clusterMode": false
}
]
resource：资源名，即限流规则的作用对象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：
- 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
$ 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。通过postman或者curl访问几下localhost:8002/hello接口：
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：