生产环境Sentinel改造实践（一）：Sentinel核心概念

一、前言

本文主要是对sentinel-dashboard源码进行改造，用在生产环境保障其高可用，主要改造点如下：

接入nacos支持规则管理及推送

监控数据存入influxDb，后续可开发对应的监控组件

客户端主动推送metric

二、Sentinel介绍

来看下官方对Sentinel的介绍：Sentinel是分布式系统的流量防卫兵，组成流量防卫兵有如下特性

丰富的应用场景：Sentinel 承接了阿里巴巴近 10 年的双十一大促流量的核心场景，例如秒杀（即突发流量控制在系统容量可以承受的范围）、消息削峰填谷、集群流量控制、实时熔断下游不可用应用等。
完备的实时监控：Sentinel 同时提供实时的监控功能。您可以在控制台中看到接入应用的单台机器秒级数据，甚至 500 台以下规模的集群的汇总运行情况。
广泛的开源生态：Sentinel 提供开箱即用的与其它开源框架/库的整合模块，例如与 Spring Cloud、Apache Dubbo、gRPC、Quarkus 的整合。您只需要引入相应的依赖并进行简单的配置即可快速地接入 Sentinel。同时 Sentinel 提供 Java/Go/C++ 等多语言的原生实现。
完善的 SPI 扩展机制：Sentinel 提供简单易用、完善的 SPI 扩展接口。您可以通过实现扩展接口来快速地定制逻辑。例如定制规则管理、适配动态数据源等。

Sentinel 的主要特性：

Sentinel 的开源生态：

Sentinel 分为两个部分:

核心库（Java 客户端）不依赖任何框架/库，能够运行于所有 Java 运行时环境，同时对 Dubbo / Spring Cloud 等框架也有较好的支持。
控制台（Dashboard）基于 Spring Boot 开发，打包后可以直接运行，不需要额外的 Tomcat 等应用容器。(官方提供的这个Dashboard是个简版，上生产环境需要改造)

三、Sentinel 控制台改造实践

Sentinel 控制台介绍

Sentinel 提供一个轻量级的开源控制台，它提供机器发现以及健康情况管理、监控（单机和集群），规则管理和推送的功能。

Sentinel 控制台包含如下功能:

查看机器列表以及健康情况：收集 Sentinel 客户端发送的心跳包，用于判断机器是否在线。
监控 (单机和集群聚合)：通过 Sentinel 客户端暴露的监控 API，定期拉取并且聚合应用监控信息，最终可以实现秒级的实时监控。
规则管理和推送：统一管理推送规则。
鉴权：生产环境中鉴权非常重要。这里每个开发者需要根据自己的实际情况进行定制。

获取 Sentinel 控制台

您可以从 release 页面下载最新版本的控制台 jar 包。

您也可以从最新版本的源码自行构建 Sentinel 控制台：

下载控制台工程
使用以下命令将代码打包成一个 fat jar: mvn clean package

启动控制台

注意：启动 Sentinel 控制台需要 JDK 版本为 1.8 及以上版本。

使用如下命令启动控制台：

java -Dserver.port=8080 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8080 -Dproject.name=sentinel-dashboard -jar sentinel-dashboard.jar

其中 -Dserver.port=8080 用于指定 Sentinel 控制台端口为 8080。

从 Sentinel 1.6.0 起，Sentinel 控制台引入基本的登录功能，默认用户名和密码都是 sentinel。可以参考鉴权模块文档配置用户名和密码。

注：若您的应用为 Spring Boot 或 Spring Cloud 应用，您可以通过 Spring 配置文件来指定配置，详情请参考 Spring Cloud Alibaba Sentinel 文档。

关于控制台界面的操作流程这里就不再赘述，详情见 Sentinel 控制台

本文基于控制台Dashboard项目工程基于改造

Sentinel Dashboard工程介绍

Sentinel整体项目地址，其实只需要下载sentinel-dashboard模块即可。

在生产环境使用Sentinel

引言

生产环境的 Sentinel Dashboard 需要具备下面几个特性:

规则管理及推送，集中管理和推送规则。sentinel-core 提供 API 和扩展接口来接收信息。开发者需要根据自己的环境，选取一个可靠的推送规则方式；同时，规则最好在控制台中集中管理。
监控，支持可靠、快速的实时监控和历史监控数据查询。sentinel-core 记录秒级的资源运行情况，并且提供 API 来拉取资源运行信息。当机器大于一台以上的时候，可以通过 Dashboard 来拉取，聚合，并且存储这些信息。这个时候，Dashboard 需要有一个存储媒介，来存储历史运行情况。
权限控制，区分用户角色，来进行操作。生产环境下的权限控制是非常重要的，理论上只有管理员等高级用户才有权限去修改应用的规则。

本次改造主要改造规则管理及推送和监控

规则管理及推送

规则管理及推送模式介绍

一般来说，规则的推送有下面三种模式:

推送模式	说明	优点	缺点
原始模式	API 将规则推送至客户端并直接更新到内存中，扩展写数据源（`WritableDataSource`）	简单，无任何依赖	不保证一致性；规则保存在内存中，重启即消失。严重不建议用于生产环境
Pull 模式	扩展写数据源（`WritableDataSource`），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	简单，无任何依赖；规则持久化	不保证一致性；实时性不保证，拉取过于频繁也可能会有性能问题。
Push 模式	扩展读数据源（`ReadableDataSource`），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。生产环境下一般采用 push 模式的数据源。	规则持久化；一致性；快速	引入第三方依赖

原始模式
Pull模式
Push模式

生产环境下一般更常用的是 push 模式的数据源。对于 push 模式的数据源,如远程配置中心（ZooKeeper, Nacos, Apollo等等），推送的操作不应由 Sentinel 客户端进行，而应该经控制台统一进行管理，直接进行推送，数据源仅负责获取配置中心推送的配置并更新到本地。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：