阿里限流神器Sentinel夺命连环 17 问？，nginx请求转发原理

今天药忘吃喽~ 2023-09-23 20:25 35阅读 0赞

## 阿里限流神器Sentinel夺命连环 17 问？，nginx请求转发原理 ##

前沿技术精品 2021-11-17 10:43:04 阅读数:77 评论数:0 点赞数:0 收藏数:0

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标签：Sentinel限流阿里神器夺命

在控台为这个接口设置平均响应时间为200毫秒，时间窗口为1秒，**大致意思**：平均的响应时间大于200毫秒之后，在接下来的1秒时间内将会直接熔断，如下图：

![73ee90203b77e9fcdb1a7c20afa8079f.png][]

使用**Jmeter**开启10个线程循环跑，然后在浏览器中访问这个接口，返回结果如下图：

![2265171d57a972ba87f3f9c7cd648872.png][]

为什么呢？由于的接口中休眠了3秒，平均响应时间肯定大于200毫秒，因此直接被熔断了。

> **注意**：这里熔断后直接返回默认的信息，后面会介绍如何定制熔断返回信息。

9、热点参数如何限流？

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顾名思义：热点就是经常访问的数据，很多时候肯定是希望统计某个访问频次`Top K`数据并对其进行限流。

比如秒杀系统中的**商品ID**，对于热点商品那一瞬间的并发量是非常可怕的，因此必须要对其进行限流。

Sentinel 利用?**LRU**?策略统计最近最常访问的热点参数，结合**令牌桶算法**来进行参数级别的流控。

**注意：热点参数限流只针对QPS。**

> 官方文档： https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/热点参数限流

概念理解了，来看下sentinel控制台如何设置热点参数限流，如下图：

规则对应得源码在`com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.param.ParamFlowRule`这个类中，各种属性含义如下图：

规则都懂了，下面我们通过实战来演示一下热点参数到底是如何限流的。

**注意**：热点参数限流只作用于八大基本类型。

#### 1、创建一个资源 ####

现在先创建一个service，用`@SentinelResource`这个注解定义一个资源，这个注解后续将会详细介绍，先忽略，代码如下：

@Service

@Slf4j

public class FlowServiceImpl implements FlowService \{

/\*\*

*  @SentinelResource的value属性指定了资源名，一定要唯一
 *  blockHandler属性指定了兜底方法

\*/

@Override

@SentinelResource(value = “OrderQuery”,blockHandler = “handlerQuery”)

public String query(String p1, String p2) \{

log.info(“查询商品，p1：\{\}，p2：\{\}”,p1,p2);

return “查询商品：success”;

/\*\*

*  对应得兜底方法，一旦被限流将会调用这个方法来处理

\*/

public String handlerQuery(@RequestParam(value = “p1”,required = false) String p1,

@RequestParam(value = “p2”,required = false)String p2,

BlockException exception)\{

log.info(“查询商品，p1：\{\}，p2：\{\}”,p1,p2);

return “查询商品：熔断了…”;

上述代码什么意思呢？如下：

*  如果query这个接口没有被限流则返回：查询商品：success
 *  如果query这个接口被限流了，则进入了兜底方法`handlerQuery`方法，返回：查询商品：熔断了…

#### 2、创建controller接口 ####

下面创建一个controller进行测试，代码如下：

@RestController

@RequestMapping(“/sentinel/provider”)

@Slf4j

public class FlowLimitController \{

@Autowired

private FlowService flowService;

@GetMapping(“/order/query”)

public String query(@RequestParam(value = “p1”,required = false) String p1, @RequestParam(value = “p2”,required = false)String p2)\{

return flowService.query(p1,p2);

可以看到接口中有两个参数，分别是`p1`、`p2`。

#### 3、添加热点参数限流规则 ####

在sentinel控制台点击`热点规则->新增热点限流规则`，添加如下图规则：

![9c36f9bc950e5e5e9808fa9f9a4d720b.png][]

上述配置的具体含义：当`OrderQuery`这个资源中的**第0个参数**QPS超过**1秒1次**将会被限流。这里参数索引是从0开始，第0个就是对应接口中的`p1`这个参数。

**第一个测试**：浏览器直接访问： http://localhost:9009/sentinel/provider/order/query?p1=22&p2=1222，连续点击将会看到这个接口被熔断降级了，如下图：

这也正是验证了上述的热点参数限流配置。

**第二个测试**：浏览器输入： http://localhost:9009/sentinel/provider/order/query?p2=1222，连续点击将会看到这个接口并没有被熔断降级，如下图：

![a9d7a91d537dcf8f22ac1d241cf7d1bb.png][]

> **注意**：对于热点参数限流，只有包含指定索引的参数请求才会被限流，否则不影响。

此时产品说：ID为100的这个产品点击量太少了，你们赶紧调整下这个商品的限流规则。这个时候该怎么办呢？

别着急，sentinel显然考虑到了这一点，提供了**参数例外项**这项配置，针对产品需求配置如下：

![02beced7ce4a8a2bbbbe2a0a0f75ab59.jpeg][]

从上图配置中，我们将参数值**p1**这个参数值等于100的时候，限流阈值设置成了100，也就是说`p1=100`这个请求QPS放宽到1秒请求100次以上才会被限流。

**验证**：浏览器输入地址： http://localhost:9009/sentinel/provider/order/query?p1=100，无论点击多么快，都没有被熔断降级，显然是配置生效了，如下图：

> 以上源码在sentinel-openfeign-provider9009这个模块中，文末有源码获取方式。

10、系统自适应如何限流？

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前面热点参数、普通流量限流都是针对的某个接口，这里系统自适应限流针对是整个系统的入口流量，从单台机器的?**load**、**CPU 使用率**、**平均 RT**、**入口 QPS**?和**并发线程数**等几个维度监控应用指标，让系统尽可能跑在最大吞吐量的同时保证系统整体的稳定性。

sentinel控制台对应如下图：

![b6f4b2bbff07dc76d327968cb7e58ac0.jpeg][]

阈值类型有五种，分别如下：

*  **Load 自适应**（仅对 Linux/Unix-like 机器生效）：系统的 load1 作为启发指标，进行自适应系统保护。当系统 load1 超过设定的启发值，且系统当前的并发线程数超过估算的系统容量时才会触发系统保护（BBR 阶段）。系统容量由系统的?`maxQps * minRt`?估算得出。设定参考值一般是?`CPU cores * 2.5`。
 *  **CPU usage**（1.5.0+ 版本）：当系统 CPU 使用率超过阈值即触发系统保护（取值范围 0.0-1.0），比较灵敏。
 *  **平均 RT**：当单台机器上所有入口流量的平均 RT 达到阈值即触发系统保护，单位是毫秒。
 *  **并发线程数**：当单台机器上所有入口流量的并发线程数达到阈值即触发系统保护。
 *  **入口 QPS**：当单台机器上所有入口流量的 QPS 达到阈值即触发系统保护。

> 官方文档： https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/系统自适应限流

系统规则的配置比较简单，这里以入口QPS为例进行演示，为了演示真实情况，清掉所有的限流规则，添加系统规则，如下图：

![108e67be0b055d70a0d62df1fa7cf34b.png][]

这个QPS系统规则一配置，该微服务中的所有接口都将会被这个规则限制，比如访问： http://localhost:9009/sentinel/provider/pay，连续点击，如下图：

可以看到已经被限流了，不仅是这个接口，所有接口都会生效。

**注意**：系统规则中的入口QPS这个规则不建议配置，一旦配置上了可能导致整个服务不可用。

11、如何自定义限流返回的异常信息？

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在前面的例子中，无论是熔断降级还是被限流返回的异常信息都是`Blocked by Sentinel (flow limiting)`，这个是Sentinel默认的异常信息。

很显然默认的异常信息并不能满足我们的业务需求，因此我们需要根据前后端规则制定自己的异常返回信息。

这里将会用到一个注解`@SentinelResource`，这个在上文也是提到过，这个注解中有两个关于限流兜底方法的属性，如下：

*  **blockHandler**： 对应处理?`BlockException`?的函数名称。blockHandler 函数访问范围需要是?`public`，返回类型需要与原方法相匹配，参数类型需要和原方法相匹配并且最后加一个额外的参数，类型为?`BlockException`。blockHandler 函数默认需要和原方法在同一个类中。
 *  **blockHandlerClass**：指定?`blockHandlerClass`?为对应的类的?`Class`?对象，注意对应的函数必需为?`static`?函数，否则无法解析。

> 官方文档： https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/注解支持

使用`@SentinelResource`注解自定义一个限流异常返回信息，先自定义一个资源，指定兜底方法为`handler`，代码如下：

![27442ecd8fbde721ae0cb5df9ca01146.jpeg][]

第二步：写个对应得兜底方法，必须在同一个类中，代码如下：

![876cf995b50c811566af6402fbe72432.jpeg][]

第三步：对资源`QueryOrder`新增一个限流规则，如下图：

第四步：写个controller，代码就不晒了，自己写吧，哈哈。。。。

第五步：调用接口，疯狂点击，将会出现兜底方法中定义的返回信息，如下图：

![45c8f887a4dfeda3844079c72fc75170.jpeg][]

到这儿基本算是成功了，但是有个问题：**兜底方法必须要和业务方法放在同一个类中，这样代码耦合度不是很高吗？**

`@SentinelResource`提供一个属性`blockHandlerClass`，完美的解决了这一个问题，能够将兜底方法单独放在一个类中，下面来介绍一下。

**第一步**：新建一个单独的类`CommonHandler`来放置兜底方法，代码如下：

![bfe5ca1a4163ae1944833728b1a0ec15.jpeg][]

**第二步**：在`@SentinelResource`注解中指定blockHandlerClass为上面的类，blockHandler指定兜底方法名，代码如下：

好了，至此就完成了，自己照着试试吧…

> 上述源码在sentinel-openfeign-provider9009这个模块中，源码获取方式见文末。

12、如何对异常进行降级处理？

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程序员每天都在制造BUG，没有完美的代码，也没有完美的程序员，针对代码的运行时异常我们无法避免，但是我们可以当出现异常的时候进行捕获并做出相应的处理，我们称之为降级处理。

异常的降级还是要用到`@SentinelResource`注解，其中相关的几个属性如下：

*  **fallback**：fallback 函数名称，可选项，用于在抛出异常的时候提供 fallback 处理逻辑。fallback 函数可以针对所有类型的异常（除了?`exceptionsToIgnore`?里面排除掉的异常类型）进行处理。fallback 函数签名和位置要求：
 *  返回值类型必须与原函数返回值类型一致；
 *  方法参数列表需要和原函数一致，或者可以额外多一个?`Throwable`?类型的参数用于接收对应的异常。
 *  fallback 函数默认需要和原方法在同一个类中。若希望使用其他类的函数，则可以指定?`fallbackClass`?为对应的类的?`Class`?对象
 *  **fallbackClass**：指定对应的类的?`Class`?对象，注意对应的函数必需为 static 函数，否则无法解析。
 *  **defaultFallback**（since 1.6.0）：默认的 fallback 函数名称，可选项，通常用于通用的 fallback 逻辑（即可以用于很多服务或方法）。默认 fallback 函数可以针对所有类型的异常（除了?`exceptionsToIgnore`?里面排除掉的异常类型）进行处理。**若同时配置了 fallback 和 defaultFallback，则只有 fallback 会生效**。defaultFallback 函数签名要求：
 *  返回值类型必须与原函数返回值类型一致；
 *  **方法参数列表需要为空**，或者可以额外多一个?`Throwable`?类型的参数用于接收对应的异常。
 *  defaultFallback 函数默认需要和原方法在同一个类中。若希望使用其他类的函数，则可以指定?`fallbackClass`?为对应的类的?`Class`?对象，注意对应的函数必需为 static 函数，否则无法解析。
 *  **exceptionsToIgnore**（since 1.6.0）：用于指定哪些异常被排除掉，不会计入异常统计中，也不会进入 fallback 逻辑中，而是会原样抛出。

1.8.0 版本开始，`defaultFallback`?支持在类级别进行配置。

> 注：1.6.0 之前的版本 fallback 函数只针对降级异常（`DegradeException`）进行处理，**不能针对业务异常进行处理**。

> 官方文档： https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/注解支持

下面定义一个创建订单的接口，手动制造一个`1/0`异常，代码如下：

上述接口并没有进行异常降级处理，因此调用该接口直接返回了异常信息，非常不友好，如下图：

![7c5d972d1e3e4954a24eea038c536d50.jpeg][]

我们可以使用`fallback`指定异常降级的兜底方法，此时业务方法改造如下：

使用`fallbackClass`属性指定单独一个类处理异常降级，降低了代码的耦合度，`fallback`属性指定了降级兜底的方法，代码如下：

![a11e19e5761a50545d437878c0c55b7a.jpeg][]

此时再次访问接口，虽然有异常，但是返回的确实降级兜底方法中的返回信息，如下图：

![c1339cd4e8eb4aa64a30e013d8b7af61.jpeg][]

到了这里基本满足了异常降级的处理需求，但是仍然有个疑问：**能否只用一个方法处理全部的异常？**

答案是：**能**，**必须能**，此时就要用到`defaultFallback`?这个属性了，指定默认的降级兜底方法，此时的业务方法变成如下代码：

`defaultFallback`属性指定了默认的降级兜底方法，这个方法代码如下：

![574680e32a8b6a1cc2a0cb16337e0367.jpeg][]

好了，异常降级处理到这儿已经介绍完了，但是仍然有一个问题：**若 blockHandler 和 fallback 都进行了配置，那么哪个会生效？**

> **结论**：若 blockHandler 和 fallback 都进行了配置，则被限流降级而抛出?`BlockException`?时只会进入?`blockHandler`?处理逻辑。若未配置?`blockHandler`、`fallback`?和?`defaultFallback`，则被限流降级时会将?`BlockException`?**直接抛出**。

将`createOrder`这个业务接口改造一下，同时指定blockHandler和fallback，代码如下：

![9b08a435bbb776ca00d79b4e55a0d721.jpeg][]

此时不配置任何规则，直接访问接口，可以看到这里直接进入了异常降级处理，如下图：

我们对`createOrder`这个资源配置降级规则：60秒内如果出现2个以上的异常直接限流，如下图：

此时我们再次访问这个接口，可以看到前两次直接进入了`fallback`指定的方法中（并未达到限流的异常数阈值），两次之后就被限流了，进入了`blockHandler`方法中，效果如下图：

> 上述源码在sentinel-openfeign-provider9009这个模块中，源码获取方式见文末。

13、sentinel的黑白名单如何设置？

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顾名思义，黑名单就是拉黑呗，拉黑就是不能访问了呗，sentinel能够针对请求来源进行是否放行，若配置白名单则只有请求来源位于白名单内时才可通过；若配置黑名单则请求来源位于黑名单时不通过，其余的请求通过。

sentinel控制台对应得规则配置如下图：

该规则对应得源码为`com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.authority.AuthorityRule`，几个属性如下：

*  `resource`：资源名，即限流规则的作用对象。
 *  `limitApp`：对应的黑名单/白名单，不同 origin 用?`,`?分隔，如?`appA,appB`。
 *  `strategy`：限制模式，`AUTHORITY_WHITE`?为白名单模式，`AUTHORITY_BLACK`?为黑名单模式，默认为白名单模式。

> 官方文档： https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/黑白名单控制

这里有个问题：**请求来源是什么，怎么获取？**

Sentinel提供了一个接口`RequestOriginParser`，我们可以实现这个接口根据自己业务的规则解析出请求来源名称。

下面我以**IP**作为区分请求来源，代码如下：

![8fc5ad399d0a030337671986de263834.jpeg][]

然后将`127.0.0.1`设置为黑名单，如下图：

![be3456002cb4d0926418846a124a2717.png][]

直接访问： http://127.0.0.1:9009/sentinel/rate/order/query?id=1002，结果如下图：

可以看到被限流了哦…

好了，黑白名单就介绍到这里。

> 上述源码在sentinel-openfeign-provider9009这个模块中，源码获取方式见文末。

14、限流规则如何持久化？

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Sentinel默认限流规则是存储在**内存**中，只要服务重启之后对应得限流规则也会消失，实际的生产中肯定是不允许这种操作，因此限流规则的持久化迫在眉睫。

sentinel官方文档提供了两种持久化模式，分别如下：

但是官方推荐使用`Push`模式，下面陈某就Push模式介绍一下持久化限流规则。这里使用Nacos作为配置中心。

盗用官方一张架构图，如下：

![d0f8fe19d43e98c42c9c58a93210a519.jpeg][]

#### 1、添加依赖 ####

这里需要添加一个依赖，如下：

<groupId>com.alibaba.csp</groupId>

<artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>

</dependency>

#### 2、配置文件中配置相关信息 ####

既然使用到了Nacos作为配置中心，肯定是要配置相关的地址、dataId…

在`application.yml`配置文件中添加如下配置：

spring:

cloud:

sentinel:

### nacos持久化配置 ###

datasource:

### 配置流控规则，名字任意 ###

ds-flow:

nacos:

### nacos的地址 ###

server-addr: 127.0.0.1:8848

### 配置ID ###

dataId: $\{spring.application.name\}-flow

### 配置分组，默认是DEFAULT\_GROUP ###

groupId: DEFAULT\_GROUP

### 配置存储的格式 ###

data-type: json

### rule-type设置对应得规则类型，总共七大类型，在com.alibaba.cloud.sentinel.datasource.RuleType这个枚举类中有体现 ###

rule-type: flow

### 配置降级规则，名字任意 ###

ds-degrade:

nacos:

### nacos的地址 ###

server-addr: 127.0.0.1:8848

### 配置ID ###

dataId: $\{spring.application.name\}-degrade

### 配置分组，默认是DEFAULT\_GROUP ###

groupId: DEFAULT\_GROUP

### 配置存储的格式 ###

data-type: json

### rule-type设置对应得规则类型，总共七大类型，在com.alibaba.cloud.sentinel.datasource.RuleType这个枚举类中有体现 ###

rule-type: degrade

上述配置仅仅展示了和持久化相关的一些配置，其他相关的配置代码就不贴了，稍后自己看源码。

`spring.cloud.sentinel.datasource`下可以配置多个规则，陈某这里只配置了限流和降级规则，其他规则自己尝试配一下，不同规则通过`rule-type`区分，其取值都在`com.alibaba.cloud.sentinel.datasource.RuleType`这个枚举类中，对应着sentinel中的几大统计规则。

#### 3、在Nacos添加对应的规则配置 ####

上述配置中对应的限流（flow）规则如下图：

上述配置中对应的降级（degrade）规则如下图：

先不纠结JSON数据里面到底是什么，先看效果，全部发布之后，Nacos中总共有了两个配置，如下图：

![da9f869c8a9faa64c3e5f718e7fe57f1.png][]

上图中可以看到我们的两种规则已经在Nacos配置好了，来看一下sentinel中是否已经生效了，如下图：

![f0c66a712227cd77dceb06d1ec6b8347.png][]

哦了，已经生效了，由于是push模式，只要nacos中点击发布配置，相关规则配置就会推送到sentinel中。

> 上述源码在sentinel-openfeign-provider9009这个模块中，源码获取方式见文末。

**伏笔**：push模式只能保证Nacos中的修改推送到sentinel控制台，\*\*但是sentinel控制台的限流规则修改如何推送到Nacos呢？\*\*别着急，下面将会介绍…

![a71919cc942bd9af13f7ce8d16e3a492.jpeg][]

#### 4、JSON中到底怎么写？ ####

很多人好奇JOSN中的配置到底怎么写？其实很简单，陈某在介绍各种规则的时候都明确告诉你每种规则对应源码中的实现类，比如流控规则对应的类就是`com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRule`，JOSN中各个属性也是来源于这个类。

下面陈某列出各个规则的JSON配置，开发中照着改即可。

**1、流控规则**

// 资源名

“resource”: “/test”,

// 针对来源，若为 default 则不区分调用来源

“limitApp”: “default”,

// 限流阈值类型(1:QPS;0:并发线程数）

“grade”: 1,

// 阈值

“count”: 1,

// 是否是集群模式

“clusterMode”: false,

// 流控效果(0:快速失败;1:Warm Up(预热模式);2:排队等待)

“controlBehavior”: 0,

// 流控模式(0:直接；1:关联;2:链路)

“strategy”: 0,

// 预热时间（秒，预热模式需要此参数）

“warmUpPeriodSec”: 10,

// 超时时间（排队等待模式需要此参数）

“maxQueueingTimeMs”: 500,

// 关联资源、入口资源(关联、链路模式)

“refResource”: “rrr”

**2、降级规则**

// 资源名

“resource”: “/test1”,

“limitApp”: “default”,

// 熔断策略（0:慢调用比例，1:异常比率，2:异常计数）

“grade”: 0,

// 最大RT、比例阈值、异常数

“count”: 200,

// 慢调用比例阈值，仅慢调用比例模式有效（1.8.0 引入）

“slowRatioThreshold”: 0.2,

// 最小请求数

“minRequestAmount”: 5,

// 当单位统计时长(类中默认1000)

“statIntervalMs”: 1000,

// 熔断时长

“timeWindow”: 10

**3、热点规则**

// 资源名

“resource”: “/test1”,

// 限流模式（QPS 模式，不可更改）

“grade”: 1,

// 参数索引

“paramIdx”: 0,

// 单机阈值

“count”: 13,

// 统计窗口时长

“durationInSec”: 6,

// 是否集群 默认false

“clusterMode”: 默认false,

“burstCount”: 0,

// 集群模式配置

“clusterConfig”: \{

“fallbackToLocalWhenFail”: true,

“flowId”: 2,

“sampleCount”: 10,

“thresholdType”: 0,

“windowIntervalMs”: 1000

\},

// 流控效果（支持快速失败和匀速排队模式）

“controlBehavior”: 0,

“limitApp”: “default”,

“maxQueueingTimeMs”: 0,

// 高级选项

“paramFlowItemList”: \[

// 参数类型

“classType”: “int”,

// 限流阈值

“count”: 222,

// 参数值

“object”: “2”

**4、系统规则**

负值表示没有阈值检查。`不需要删除参数`

// RT

“avgRt”: 1,

// CPU 使用率

“highestCpuUsage”: -1,

// LOAD

“highestSystemLoad”: -1,

// 线程数

“maxThread”: -1,

// 入口 QPS

“qps”: -1

**5、授权规则**

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*  1.
 *  2.
 *  3.

// 资源名

“resource”: “sentinel\_spring\_web\_context”,

// 流控应用

“limitApp”: “/test”,

// 授权类型(0代表白名单；1代表黑名单。)

“strategy”: 0

**注意**：对于上述JOSN中的一些可选属性不需要的时候可以删除。

> 官方文档： https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/在生产环境中使用-Sentinel

15、限流规则如何推送到Nacos进行持久化？

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sentinel默认的持久化只能从nacos推送到sentinel控制台，但是实际生产中肯定是双向修改都能推送的，这个如何解决呢？

其实sentinel官方文档就有说到解决方法，不过需要**自己修改sentinel控制台的源码**来实现。

这个还是比较复杂的，sentinel只帮我们实现了流控规则的demo，其他的还是要自己修改，这点不太人性化…

在这之前需要自己下载对应版本的sentinel控制台的源码，地址： Tags · alibaba/Sentinel · GitHub

#### 流控规则源码修改 ####

在源码的test目录下有sentinel提供的demo，分别有apollo、nacos、zookeeper，如下图：

这里我们是Nacos，因此只需要nacos包下面的demo。修改步骤如下：

**1、去掉sentinel-datasource-nacos依赖的scop**

这个sentinel-datasource-nacos依赖默认是`<scope>test</scope>`，因此我们需要去掉这个，如下：

<groupId>com.alibaba.csp</groupId>

<artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>

</dependency>

> 如果你集成的zookeeper或者apollo，则把相应的依赖也要修改。

**2、复制test环境下的nacos整个包到main下**

将这个nacos包复制到`com.alibaba.csp.sentinel.dashboard.rule`这个包下，如下图：

![83e7a1a8792df753ce5e2d4ffe69978a.jpeg][]

**3、将FlowControllerV2中的代码复制到FlowControllerV1中**

`com.alibaba.csp.sentinel.dashboard.controller.v2.FlowControllerV2`这个是sentinel提供的demo，只需要将其中的代码全部覆盖到`com.alibaba.csp.sentinel.dashboard.controller.FlowControllerV1`中。

**4、修改FlowControllerV1中的代码**

直接覆盖掉当然不行，还要做一些修改，如下：

*  修改RequestMapping中的请求url为`/v1/flow`
 *  修改`ruleProvider`、`rulePublisher`的依赖，修改后的代码如下：

@Autowired

//使用nacos的依赖

@Qualifier(“flowRuleNacosProvider”)

private DynamicRuleProvider<List<FlowRuleEntity>> ruleProvider;

@Autowired

//使用nacos的依赖

@Qualifier(“flowRuleNacosPublisher”)

private DynamicRulePublisher<List<FlowRuleEntity>> rulePublisher;

**5、注意nacos的相关配置**

`com.alibaba.csp.sentinel.dashboard.rule.nacos.NacosConfigUtil`这个工具类中对应的是限流规则在nacos中的一些配置项，有`groupId`、`dataId`…对应的配置如下：

**需要两边统一，可以自己修改。**

`com.alibaba.csp.sentinel.dashboard.rule.nacos.NacosConfig`这个类中有个方法如下图：

**默认指定的nacos地址是本地的，这个需要修改。**

**6、完成**

以上步骤已经改造了sentinel控制台的流控规则，打包启动控制台代码，命令如下：

mvn clean install -DskipTests=true -pl sentinel-dashboard -am

启动后在控制台添加流控规则，可以看到也会同步推送到nacos，包括增删改。

> 其他规则修改也很简单，照葫芦画瓢，这里就不再详细说了，后面会单独出一篇文章详细说一下。

16、集群流控如何做？

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首先一个简单的问题：\*\*为什么需要集群流控？\*\*单机流控不香吗？原因如下：

*  对于微服务要想保证高可用，必须是集群，假设有100个集群，那么想要设置流控规则，是不是每个微服务都要设置一遍？维护成本太高了
 *  单体流控还会造成**流量不均匀**的问题，出现总流控阈值没有达到某些微服务已经被限流了，这个是非常糟糕的问题，因此实际生产中对于集群不推荐单体流控。

那么如何解决上述的问题呢？sentinel为我们提供了集群流控的规则。思想很简单就是提供一个专门的server来统计调用的总量，其他的实例都与server保持通信。

集群流控可以精确地控制整个集群的**调用总量**，结合**单机限流兜底**，可以更好地发挥流量控制的效果。

集群流控中共有两种身份：

*  **Token Client**：集群流控客户端，用于向所属 Token Server 通信请求 token。集群限流服务端会返回给客户端结果，决定是否限流。
 *  **Token Server**：即集群流控服务端，处理来自 Token Client 的请求，根据配置的集群规则判断是否应该发放 token（是否允许通过）。

sentinel的集群限流有两种模式，分别如下：

*  **独立模式（Alone）**：即作为独立的 token server 进程启动，独立部署，隔离性好，但是需要额外的部署操作。独立模式适合作为 Global Rate Limiter 给集群提供流控服务。
 *  **嵌入模式（Embedded）**：即作为内置的 token server 与服务在同一进程中启动。在此模式下，集群中各个实例都是对等的，token server 和 client 可以随时进行转变，因此无需单独部署，灵活性比较好。但是隔离性不佳，需要限制 token server 的总 QPS，防止影响应用本身。嵌入模式适合某个应用集群内部的流控。

下面就以嵌入模式为例介绍一下如何配置。

> 版权声明
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来源：[阿里限流神器Sentinel夺命连环 17 问？，nginx请求转发原理][Sentinel_ 17 _nginx]

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[Sentinel_ 17 _nginx]: https://copyfuture.com/blogs-details/20211031032005928Y