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本篇内容主要讲解“如何对Sentinel控制台进行改造”,感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷,实用性强。下面就让小编来带大家学习“如何对Sentinel控制台进行改造”吧!
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Sentinel 控制台作为 Sentinel 的一大利器,提供了多个维度的监控和规则配置功能。Sentinel 客户端目前已可用于生产环境,但若希望在生产环境中使用 Sentinel 控制台还需要进行一些改造。
在生产环境中使用 Sentinel 控制台只需要两步改造:
改造推送逻辑,支持向规则数据源进行推送
改造监控逻辑,支持监控数据持久化
Sentinel 的
动态规则数据源
用于从中读取及写入规则。从 0.2.0 版本开始,Sentinel 将动态规则数据源分为两种类型:读数据源(ReadableDataSource
)和写数据源(WritableDataSource
):
读数据源仅负责监听或轮询读取远程存储的变更。
写数据源仅负责将规则变更写入到规则源中。
其中读数据源常见的实现方式有:
pull 模式:客户端主动向某个规则管理中心定期轮询拉取规则,这个规则中心可以是 RDBMS、文件 等。这样做的方式是简单,缺点是可能无法及时获取变更,拉取过于频繁也可能会有性能问题。
push 模式:规则中心统一推送,客户端通过注册监听器的方式时刻监听变化,比如使用 Nacos、Zookeeper 等配置中心。这种方式有更好的实时性和一致性保证。
在实际的场景中,不同的存储类型对应的数据源类型也不同。对于 push 模式的数据源,一般不支持写入;而 pull 模式的数据源则是可写的。
下面我们分别来分析一下它们结合 Sentinel 控制台的使用场景,以及相应的需要改造的点。
若应用未注册任何数据源,直接从 Sentinel 控制台推送规则的过程非常简单:
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Sentinel 控制台通过 API 将规则推送至客户端并直接更新到内存中。这种情况下应用重启规则就会消失,仅用于简单测试,不能用于生产环境。一般在生产环境中,我们需要在应用端配置规则数据源。
pull 模式的数据源(如本地文件、RDBMS 等)一般是可写入的。使用时需要在客户端注册数据源:将对应的读数据源注册至对应的 RuleManager,将写数据源注册至 transport 的
WritableDataSourceRegistry
中。以本地文件数据源为例:
public class FileDataSourceInit implements InitFunc { @Override public void init() throws Exception { String flowRulePath = "xxx"; ReadableDataSource> ds = new FileRefreshableDataSource<>( flowRulePath, source -> JSON.parseObject(source, new TypeReference >() {}) ); // 将可读数据源注册至 FlowRuleManager. FlowRuleManager.register2Property(ds.getProperty()); WritableDataSource
> wds = new FileWritableDataSource<>(flowRulePath, this::encodeJson); // 将可写数据源注册至 transport 模块的 WritableDataSourceRegistry 中. // 这样收到控制台推送的规则时,Sentinel 会先更新到内存,然后将规则写入到文件中. WritableDataSourceRegistry.registerFlowDataSource(wds); } private
String encodeJson(T t) { return JSON.toJSONString(t); } }
本地文件数据源会定时轮询文件的变更,读取规则。这样我们既可以在应用本地直接修改文件来更新规则,也可以通过 Sentinel 控制台推送规则。以本地文件数据源为例,推送过程如下图所示:
首先 Sentinel 控制台通过 API 将规则推送至客户端并更新到内存中,接着注册的写数据源会将新的规则保存到本地的文件中。使用 pull 模式的数据源时一般不需要对 Sentinel 控制台进行改造。
对于 push 模式的数据源(如远程配置中心),推送的操作不应由 Sentinel 数据源进行,而应该经控制台进行推送,数据源仅负责获取配置中心推送的配置并更新到本地。
假设写入的操作也由数据源进行,那么 Sentinel 客户端收到控制台推送的规则后,将新的规则更新到内存中,同时将规则推送至远程的配置中心。此时,数据源监听到配置中心推送过来的新规则,又一次更新到内存中。也就是说应用在本地更新完规则并推送到远程后,又要接收变更并更新一次,这样显然是不合理的。因此推送规则正确做法应该是 配置中心控制台/Sentinel 控制台 → 配置中心 → Sentinel 数据源 → Sentinel,而不是经 Sentinel 数据源推送至配置中心。这样的流程就非常清晰了:
注意由于不同的生产环境可能使用不同的数据源,从 Sentinel 控制台推送至配置中心的实现需要用户自行改造。以 ZooKeeper 为例,我们可以按照如下步骤进行改造(假设推送维度为应用维度):
实现一个公共的 ZooKeeper 客户端用于推送规则,在 Sentinel 控制台配置项中需要指定 ZooKeeper 的地址,启动时即创建 ZooKeeper Client。
我们需要针对每个应用(appName),每种规则设置不同的 path(可随时修改);或者约定大于配置(如 path 的模式统一为
/sentinel_rules/{appName}/{ruleType}
,e.g.
sentinel_rules/appA/flowRule
)。
规则配置页需要进行相应的改造,直接针对应用维度进行规则配置;修改同个应用多个资源的规则时可以批量进行推送,也可以分别推送。Sentinel 控制台将规则缓存在内存中(如
InMemFlowRuleStore
),可以对其进行改造使其支持应用维度的规则缓存(key 为 appName),每次添加/修改/删除规则都先更新内存中的规则缓存,然后需要推送的时候从规则缓存中获取全量规则,然后通过上面实现的 Client 将规则推送到 ZooKeeper 即可。
应用客户端需要注册对应的读数据源以监听变更,可以参考 相关文档 。
Sentinel 会记录资源访问的秒级数据(若没有访问则不进行记录)并保存在本地日志中,具体格式请见
秒级监控日志文档
。Sentinel 控制台通过
Sentinel 客户端预留的 API
从秒级监控日志中拉取监控数据,并进行聚合。目前 Sentinel 控制台中监控数据聚合后直接存在内存中,未进行持久化,且仅保留最近 5 分钟的监控数据。若需要监控数据持久化的功能,可以自行扩展实现
MetricsRepository
接口(0.2.0 版本),然后注册成 Spring Bean 并在相应位置通过
@Qualifier
注解指定对应的 bean name 即可。MetricsRepository
接口定义了以下功能:
save
与
saveAll
:存储对应的监控数据
queryByAppAndResourceBetween
:查询某段时间内的某个应用的某个资源的监控数据
listResourcesOfApp
:查询某个应用下的所有资源
其中默认的监控数据类型为
MetricEntity
,包含应用名称、时间戳、资源名称、异常数、请求通过数、请求 block 数、平均响应时间等信息。
同时用户可以自行进行扩展,适配 Grafana 等可视化平台,以便将监控数据更好地进行可视化。
到此,相信大家对“如何对Sentinel控制台进行改造”有了更深的了解,不妨来实际操作一番吧!这里是创新互联网站,更多相关内容可以进入相关频道进行查询,关注我们,继续学习!