Spring Cloud Alibaba Sentinel

代码地址：https://github.com/wicksonZhang/Spring-Cloud-Alibaba

1. 基础概念

1.1. Sentinel 解决了什么问题？

Spring Cloud Alibaba Sentinel 主要解决了服务与服务之间的熔断和限流，提高系统的 稳定性 和 可靠性，确保在异常情况下系统可以正常使用，同时防止故障扩散，以下是一个具体的应用场景说明：

假设有一个微服务架构的电子商务系统，其中包含多个服务，如用户服务、订单服务、支付服务等。在高并发情况下，如果某个服务出现异常或者因为流量过大而无法正常处理请求，这可能导致整个系统的崩溃或性能下降。

Spring Cloud Alibaba Sentinel 可以通过设置每个服务的流量阈值，当达到了服务的设定的阈值之后，直接进行流量控制，防止服务过载。

1.2. Sentinel 是什么？

官网地址：https://sentinelguard.io/zh-cn/

Github地址：https://github.com/alibaba/Sentinel

Spring Cloud Alibaba Sentinel是一个用于流量控制、熔断降级、系统负载保护等功能的分布式系统的开源框架。它是Alibaba开发的一个子项目，与Spring Cloud无缝集成。

Sentinel 主要功能如下：

  • 实时监控：Sentinel 提供了实时监控的统计功能可以在提供的 Dashboard 查看每个服务的请求量、错误率、响应时间等指标。
  • 规则配置： Sentinel支持通过代码或配置文件定义流量控制、熔断降级等规则，灵活适应不同场景的需求。
  • 流量控制： Sentinel可以对服务进行流量控制，限制每个服务的请求流量，防止系统过载。
  • 熔断降级： 当服务出现异常或错误率超过阈值时，Sentinel可以自动触发熔断机制，停止对该服务的请求，避免错误的传播。

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1.3. Sentinel 对比 Hystrix

  • Sentinel 是在 Hystrix 后面进行研发的，所以本质上借鉴了 Hystrix 一些优秀的点进行了进一步的开发。
特点 / 框架 Spring Cloud Alibaba Sentinel Netflix Hystrix
流量控制策略 灵活、细致化 相对简单
实时监控和统计 支持，提供实时监控功能 有监控功能，但较为基础
规则配置 灵活，支持代码或配置文件配置 相对简单的配置
容错能力 强大的熔断降级机制 相对较为简单的容错机制
轻量级 相对较轻量级 相对较重量级
Spring Cloud 集成 原生支持Spring Cloud Alibaba 通过Spring Cloud Netflix集成
社区活跃度 活跃 项目处于维护模式

2. Sentinel 安装启动

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E:\JavaProjects\Spring-Cloud-Alibaba\doc\03-Spring Cloud Alibaba Sentinel>java -jar sentinel-dashboard-1.7.0.jar
INFO: log output type is: file
INFO: log charset is: utf-8
INFO: log base dir is: C:\Users\minuo-java02\logs\csp\
INFO: log name use pid is: false

  .   ____          _            __ _ _
 /\\ / ___'_ __ _ _(_)_ __  __ _ \ \ \ \
( ( )\___ | '_ | '_| | '_ \/ _` | \ \ \ \
 \\/  ___)| |_)| | | | | || (_| |  ) ) ) )
  '  |____| .__|_| |_|_| |_\__, | / / / /
 =========|_|==============|___/=/_/_/_/
 :: Spring Boot ::        (v2.0.5.RELEASE)
 ...............

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3. Sentinel 具体操作

3.1. 实现需求

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搭建 Sentinel 微服务项目，配合 Sentinel Dashboard 结合使用。当访问对应的控制链路时，在控制台中出现对应的监控信息。

3.2. 实现结果

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3.3. 实现步骤

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1. 创建 sentinel 服务：03-spring-cloud-alibaba-sentinel-server-2400
2. 导入 pom.xml 依赖
3. 创建 application.yml 依赖
4. 创建 SpringCloudAlibabaSentinelApplication 启动类
5. 创建 SentinelController 控制类

3.3.1. 创建 sentinel 服务

  • 创建 sentinel 服务名称：03-spring-cloud-alibaba-sentinel-server-2400

3.3.2. 导入 pom.xml 依赖

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<dependencies>
    <!-- 引入公共依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>cn.wickson.cloud.alibaba</groupId>
        <artifactId>01-spring-cloud-alibaba-common</artifactId>
        <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    </dependency>

    <!-- Spring Cloud alibaba Nacos 注册与发现 -->
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
    </dependency>

    <!-- Spring Cloud alibaba Sentinel 服务限流于熔断 -->
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
    </dependency>

    <!-- Spring Cloud OpenFeign 服务调用依赖包 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

3.3.3. 创建 application.yml 依赖

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server:
  port: 2400

spring:
  application:
    name: spring-cloud-alibaba-sentinel-server
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        # Nacos 服务注册中心地址
        server-addr: 192.168.10.20:8001
    sentinel:
      transport:
        # 配置 Sentinel Dashboard 地址
        dashboard: localhost:8080
        # 默认端口 8719
        port: 8719

# 暴露端点
management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: "*"

3.3.4. 创建启动类

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/**
 * Spring Cloud Alibaba Sentinel 启动类
 *
 * @author ZhangZiHeng
 * @date 2024-01-25
 */
@EnableDiscoveryClient
@SpringBootApplication
public class SpringCloudAlibabaSentinelApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(SpringCloudAlibabaSentinelApplication.class, args);
    }

}

3.3.5. 创建控制类

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/**
 * sentinel 控制类
 *
 * @author ZhangZiHeng
 * @date 2024-01-25
 */
@Slf4j
@Validated
@RestController
@RequestMapping("/sentinel")
public class SentinelController {

    @GetMapping("/service1")
    public ResultUtil service1() {
        return ResultUtil.success("This is SentinelController.service1()");
    }

    @GetMapping("/service2")
    public ResultUtil service2() {
        return ResultUtil.success("This is SentinelController.service2()");
    }

}

4. Sentinel 流量控制

在Spring Cloud Alibaba Sentinel中，流控规则用于定义对服务的流量控制策略。在下图中针对某一个接口进行流量控制的配置：

image-20240125175715568

如下是文字版描述

  • 资源名：唯一名称，默认请求路径；
  • 针对来源：Sentinel 可以针对调用者进行限流，填写微服务名，指定对哪个微服务进行限流 ，默认default(不区分来源，全部限制)；

  • 阈值类型 / 单机阈值：

    • QPS：每秒钟的请求数量，当调用接口的QPS达到阈值的时候，进行限流；
    • 线程数：当调用接口的线程数达到阈值的时候，进行限流；

  • 是否集群：不需要集群

  • 流控模式：
    • 直接：接口达到限流条件时，直接限流；
    • 关联：当关联的资源达到阈值时，就限流自己；
    • 链路：只记录指定链路上的流量 (指定资源从入口资源进来的流量，如果达到阈值，就进行限流)【api 级别的针对来源】；
  • 流控效果：
    • 快速失败：直接失败，抛异常；
    • Warm Up：根据codeFactor（冷加载因子，默认为3）的值，即请求 QPS 从阈值 / codeFactor，经过预热时长，逐渐升至设定的QPS阈值；
    • 排队等待：匀速排队，让请求以匀速的速度通过，阈值类型必须设置为QPS,否则无效；

4.1. QPS-直接-快速失败

QPS-直接-快速失败：当访问接口 /sentinel/service1 当每秒钟的请求流量大于 1 之后直接快速失败

  • 阈值类型：QPS
  • 流控模式：直接
  • 流控效果：快速失败

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  • 测试结果

动画

4.2. 线程数-直接-快速失败

线程数-直接-快速失败：当访问接口 /sentinel/service1 当每秒钟的请求线程数大于 1 之后直接快速失败

  • 阈值类型：QPS
  • 流控模式：直接
  • 流控效果：快速失败

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测试结果

  • 修改 /sentinel/service1 接口
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@GetMapping("/service1")
public ResultUtil service1() throws InterruptedException {
    TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
    return ResultUtil.success("This is SentinelController.service1()");
}
  • 测试结果

动画

4.3. QPS-关联-快速失败

QPS-关联 -快速失败 ：当访问关联资源 /sentinel/service2 当每秒钟的请求线程数大于 1 时，直接限流 sentinel 的访问地址。

  • 阈值类型：QPS
  • 流控模式：关联
  • 流控效果：快速失败

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  • 测试结果，当 /sentinel/service2 请求数大于 1 时，再请求 /sentinel/service1 会直接报错

image

4.4. QPS-直接-Warm Up

QPS-直接 -Warm Up ：避免低水位服务器突然接收到大量请求宕机采用逐渐放宽限流策略，例如 QPS = 3，预热时长 = 10，冷加载因子默认为 3，就是要让该资源在第 10 秒的时候每秒能够承受每秒 3 次并发请求数量，第一次进行限流的时间点大概在 10/3 次请求时发生

  • 阈值类型：QPS
  • 流控模式：直接
  • 流控效果：Warm Up

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4.5. QPS-直接-排队等待

QPS-直接-排队等待：匀速器模式，所有请求堆积在入口处等待，以QPS为准每秒放行响应的请求进行处理，请求间隔为（1/阈值s），可设置超时时间来过滤掉部分等待中的请求，超时时间需要小于请求的间隔才能生效。

  • 阈值类型：QPS
  • 流控模式：直接
  • 流控效果：排队等待

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  • 测试结果: 不管每秒有多少请求，只允许有一个请求通过。

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  • 官网案例

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4.6. 自定义限流配置

  • 由于上诉中所有抛出的异常都是 Sentinel 自带异常 Blocked by Sentinel（flow limiting） ，我们需要自定义抛出异常信息。

4.6.1. 实现需求

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1. Step-1：创建自定义限流控制类：SentinelCustomerController
2. Step-2：创建自定义限流处理类：SentinelBlockHandle
3. Step-3：创建 Sentinel 界面配置: 资源名称限流、URL 地址限流
4. Step-4：单元测试: 资源名称限流、URL 地址限流

4.6.2. 实现结果

  • 使用 资源名称限流 测试，最后的打印结果是自定义信息。

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  • 使用 URL 地址限流 测试，最后的打印结果是 Sentinel 自带的异常信息。

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4.6.3. 代码截图

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4.6.4. 实现步骤

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1. Step-1：创建自定义限流控制类：SentinelCustomerController
2. Step-2：创建自定义限流处理类：SentinelBlockHandle
3. Step-3：创建 Sentinel 界面配置

Step-1：创建自定义限流控制类：SentinelCustomerController

  • @SentinelResource：用于定义资源，并提供可选的异常处理和 fallback 配置项
  • value：资源名称
  • blockHandlerClass：对应的类的 Class 对象
  • blockHandler：blockHandler 对应处理 BlockException 的函数名称
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@RestController
@RequestMapping("/sentinel")
public class SentinelCustomerController {

    /**
     * SentinelResource: 用于定义资源，并提供可选的异常处理和 fallback 配置项。
     * * value: 资源名称
     * * blockHandlerClass: 对应的类的 Class 对象
     * * blockHandler: blockHandler 对应限流处理 BlockException 的函数名称
     */
    @GetMapping("/rateLimit/customerBlockHandler")
    @SentinelResource(value = "customerBlockHandler", blockHandlerClass = SentinelExceptionHandler.class, blockHandler = "handleException")
    public ResultUtil customerBlockHandler() {
        return ResultUtil.success("This is SentinelCustomerController customerBlockHandler()");
    }

}

Step-2：创建自定义限流处理类：SentinelBlockHandle

  • 切记：在调用端和全局异常类中的方法名，已经方法参数一定要保持一致。不然无法限流
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/**
 * sentinel限流、降级和熔断全局异常处理类
 */
public class SentinelExceptionHandler {

    public static ResultUtil handleException(BlockException exception) {
        ResultUtil resultUtil = new ResultUtil();
        // 处理限流
        try {
            if (exception instanceof FlowException) {
                resultUtil = ResultUtil.failure(ResultCodeEnum.SENTINEL_INTERFACE_CURRENT_LIMIT);
            }
            if (exception instanceof DegradeException) {
                resultUtil = ResultUtil.failure(ResultCodeEnum.SENTINEL_SERVICE_DOWNGRADE);
            }
            if (exception instanceof ParamFlowException) {
                resultUtil = ResultUtil.failure(ResultCodeEnum.SENTINEL_HOTSPOT_PARAMETER_CURRENT_LIMIT);
            }
            if (exception instanceof SystemBlockException) {
                resultUtil = ResultUtil.failure(ResultCodeEnum.SENTINEL_TRIGGER_SYSTEM_PROTECTION_RULES);
            }
            if (exception instanceof AuthorityException) {
                resultUtil = ResultUtil.failure(ResultCodeEnum.SENTINEL_AUTHORIZATION_RULES_FAILED);
            }
        } catch (Exception e) {
            // 处理熔断，可以记录日志或者返回特定的错误信息
            return ResultUtil.failure(ResultCodeEnum.SENTINEL_INTERFACE_CURRENT_LIMIT);
        }
        return resultUtil;
    }

}

Step-3：创建 Sentinel 界面配置

在 Sentinel 控制台界面中，存在两种不同的限流方式，分别是 资源名称限流 和 URL 地址限流

  • 资源名称限流：资源名称是通过在 @SentinelResource 注解中指定的。
  • URL 地址限流：限流规则会根据请求的 URL 进行匹配。
  • 注意：使用 URL 地址限流 会抛出 Sentinel 自带异常 Blocked by Sentinel（flow limiting） ，使用 资源名称限流 则会走自定义的异常。

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  • 使用 资源名称限流 配置 Sentinel 界面信息

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  • 使用 URL 地址限流 配置 Sentinel 界面信息

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5. Sentinel 熔断降级

官网地址：https://sentinelguard.io/zh-cn/docs/circuit-breaking.html

服务降级：当依赖服务不可用时，返回一个备用的默认值或者执行备选方案，确保系统的基本功能仍然可以使用。

例如，支付的时候，可能需要远程调用银联提供的 API；然而，这个被依赖服务的稳定性是不能保证的。如果依赖的服务出现了不稳定的情况，请求的响应时间变长，那么调用服务的方法的响应时间也会变长，线程会产生堆积，最终可能耗尽业务自身的线程池，服务本身也变得不可用。

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5.1. 服务降级策略

在 Sentinel 中，降级策略是一种应对系统负载过大或异常情况的手段，通过限制或拒绝一定比例的请求，以保护系统的稳定性和可靠性。

  • 慢调用比例（Slow Request Ratio）： 指的是在一定时间内，系统处理时间超过预设阈值的请求所占的比例。
  • 异常比例（Error Request Ratio）： 表示系统在一定时间内发生异常的请求所占的比例。异常可以包括各种错误，如超时、网络错误等。
  • 异常数（Error Request Number）：是在一定时间内发生的异常请求的数量。

image-20240126142416821

5.1.1. 慢调用比例（Slow Request Ratio）

慢调用比例（Slow Request Ratio）: 指的是在一定时间内，系统处理时间超过预设阈值的请求所占的比例。

  • 配置类容：我们希望每个请求在 200 ms 处理完成，如果在 200 ms 没有处理完成，我们希望在未来的 2S 中的时间窗口期打开断路器。

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  • 代码配置
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@GetMapping("/service3")
public ResultUtil service3() throws InterruptedException {
    TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
    return ResultUtil.success("This is SentinelController.service3() Slow Request Ratio");
}
  • 测试配置：可以明显的看到当熔断之后，再次访问直接返回错误信息

image

5.1.2. 异常比例（Error Request Ratio）

异常比例（Error Request Ratio）: 表示系统在一定时间内发生异常的请求所占的比例。异常可以包括各种错误，如超时、网络错误等。

  • 配置内容：我们希望当请求数量（默认为5）的异常比例大于 80%，我们希望在未来的 3S 中的时间窗口期打开断路器。

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  • 代码配置
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@GetMapping("/service4")
   public ResultUtil service4() {
       throw new ArithmeticException("/ by zero");
   }
  • 测试结果：我们请求的是一个错误页面，但是当请求五次之后，异常比例达到了 80% 直接熔断了服务。

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5.1.3. 异常数（Error Request Number）

异常数（Error Request Number）: 是在一定时间内发生的异常请求的数量。

  • 配置内容：是指当资源近1分钟的异常数目超过阈值 8 之后会进行熔断，注意由于统计时间窗口是分钟级别的，若时间窗口小于 60s，则结束熔断状态后仍可能再进入熔断状态

image-20240126155106218

  • 测试结果：我们请求的是一个错误页面，但是当请求 9 次之后，异常数达到了 8 次直接熔断了服务。

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5.2. 服务熔断

5.2.1. 实现需求

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1. Step-1：创建消费者 03-spring-cloud-alibaba-sentinel-consumer-2500
2. Step-2：创建生产者 03-spring-cloud-alibaba-sentinel-producer2-2600
3. Step-3：创建生产者 03-spring-cloud-alibaba-sentinel-producer3-2700
4. 通过访问消费者然后从生产者获取对应的消息进行返回

5.2.2. 实现结果

5.2.2.1. Ribbon 实现结果
  • 不进行任何 Sentinel 限流、降级配置，当出现业务异常时进行降级处理

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  • 配置 Sentinel 限流操作时, 正常情况下QPS每秒超过1S时进行限流，出现异常情况下，限流和降级同时出现。

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5.2.2.2. OpenFeign 实现结果
  • 测试服务降级：关闭生产者 producer1、producer2 的服务
  • 测试流量控制：在 Sentinel 中配置流控规则

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image

5.2.3. 代码截图

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5.2.4. Ribbon 实现

@SentinelResource

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@SentinelResource(
    value = "fallback", // 资源限定名
    fallback = "handlerFallback", // fallback: 降级时调用; 
    blockHandler = "blockHandler", // blockHandler: 流控时调用;
    exceptionsToIgnore = {IllegalArgumentException.class} // 忽略异常信息
)
  • 消费者-控制类
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/**
 * 消费者-控制类
 *
 * @author ZhangZiHeng
 * @date 2024-01-29
 */
@Slf4j
@Validated
@RestController
@RequestMapping("/ribbon/consumer")
public class RibbonConsumerController {

    @Value("${service-url.sentinel-producer-service}")
    private String serviceUrl;

    @Resource
    private RestTemplate restTemplate;

    @GetMapping("/fallback/{id}")
    // fallback 降级时调用
//    @SentinelResource(value = "fallback",fallback = "handlerFallback")
    // fallback: 降级时调用; blockHandler: 流控时调用;
    @SentinelResource(value = "fallback", fallback = "handlerFallback", blockHandler = "blockHandler")
    // fallback: 降级时调用; blockHandler: 流控时调用; exceptionsToIgnore: 忽略异常
//    @SentinelResource(value = "fallback",fallback = "handlerFallback",blockHandler = "blockHandler", exceptionsToIgnore = {IllegalArgumentException.class})
    public ResultUtil fallback(@PathVariable("id") Long id) {
        ResultUtil result = restTemplate.getForObject(serviceUrl + "/producer/" + id, ResultUtil.class);
        if (result == null) {
            throw new NullPointerException("Id is not found");
        }
        if (null == result.getData()) {
            throw new IllegalArgumentException("param is not found");
        }
        return result;
    }

    public ResultUtil handlerFallback(Long id, Throwable throwable) {
        return ResultUtil.failure(ResultCodeEnum.SYSTEM_ERROR, "id: " + id + " ,fallback: 降级时调用, " + throwable.getMessage());
    }

    public ResultUtil blockHandler(Long id, BlockException blockException) {
        return ResultUtil.failure(ResultCodeEnum.SYSTEM_ERROR, "id: " + id + " ,blockHandler: 流控时调用, " + blockException.getMessage());
    }

}

  • 生产者-控制类
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@Slf4j
@Validated
@RestController
public class Producer1Controller {

    @GetMapping("/producer/{id}")
    public ResultUtil producer1(@PathVariable("id") Long id) {
        Map<Long, String> map = this.getResult();
        return ResultUtil.success(map.get(id));
    }

    private Map<Long, String> getResult() {
        Map<Long, String> map = new HashMap<>();
        map.put(1L, UUID.randomUUID().toString());
        map.put(2L, UUID.randomUUID().toString());
        map.put(3L, UUID.randomUUID().toString());
        return map;
    }

}

5.2.5. OpenFeign 实现

  • 注意：使用 OpenFeign 本质上还是和 Ribbon 有区别的

实现步骤

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1. Step-1: 开启消费者启动类 Sentinel 限流控制注解
2. Step-2: 配置消费者 application.yml 中 feign 对 Sentinel 的支持
3. Step-3: 创建消费者控制类 FeignConsumerController
4. Step-4: 创建消费者 Feign 调用类 ApiProducerFeign、ProducerFallback

Step-1: 开启启动类 Sentinel 限流控制注解

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/**
 * Spring Cloud Alibaba Sentinel 消费者启动类
 *
 * @author ZhangZiHeng
 * @date 2024-01-29
 */
@EnableDiscoveryClient
@EnableFeignClients
@SpringBootApplication
public class SpringCloudAlibabaSentinelConsumerApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(SpringCloudAlibabaSentinelConsumerApplication.class, args);
    }

}

Step-2: 配置 application.yml 中 feign 对 Sentinel 的支持

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 # 开启 Feign 对 Sentinel 支持
feign:
  sentinel:
    enabled: true

Step-3: 创建消费者控制类 FeignConsumerController

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@Slf4j
@Validated
@RestController
@RequestMapping("/feign/consumer")
public class FeignConsumerController {

    @Resource
    private ApiProducerFeign producerFeign;

    @GetMapping("/fallback/{id}")
    public ResultUtil fallback(@PathVariable("id") Long id) {
        return producerFeign.producer(id);
    }
}

Step-4: 创建消费者 Feign 调用类 ApiProducerFeign、ProducerFallback

  • ApiProducerFeign.java
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@Component
@FeignClient(value = "spring-cloud-alibaba-sentinel-producer", fallback = ProducerFallback.class)
public interface ApiProducerFeign {

    @GetMapping("/producer/{id}")
    public ResultUtil producer(@PathVariable("id") Long id);

}
  • ProducerFallback.java
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@Component
public class ProducerFallback implements ApiProducerFeign {

    @Override
    public ResultUtil producer(Long id) {
        return ResultUtil.failure(ResultCodeEnum.SYSTEM_ERROR, "id: " + id + " ,fallback: 降级时调用");
    }

}

6. Sentinel 热点规则

官网地址：https://sentinelguard.io/zh-cn/docs/parameter-flow-control.html

热点规则：热点 key 限流是一种在分布式系统中常见的限流策略，它通过对某些热点资源或关键操作进行限制，防止其请求过于频繁，以保护系统的稳定性。其中 Sentinel 主要是以 QPS 作为限流模式

  • QPS 限制（Queries Per Second）：对于特定的热点 key，限制每秒钟允许的请求次数。

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6.1. 实现需求

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当我们访问 http://localhost/sentinel/service5?param1=1 时，当参数索引 0 每秒的 QPS 阈值超过了 1 则进行限流。

6.2. 实现结果

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6.3. 实现步骤

  • 代码配置
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@GetMapping("/service5")
@SentinelResource(value = "hotKey", blockHandler = "dealHotKey")
public ResultUtil service5(@RequestParam(value = "param1",required = false) String param1) {
    return ResultUtil.success("This is SentinelController.service5() Hot Key");
}

public ResultUtil dealHotKey(String param1, BlockException exception) {
    return ResultUtil.success("This is SentinelController.service5() dealHotKey: Error");
}
  • 我们配置 /sentinel/service5 的界面，当参数索引 0 每秒的 QPS 阈值超过了 1 则进行限流

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7. Sentinel 持久化配置

  • 每当我们服务重启之后，所有的配置 流控规则、降级规则、热点参数限流规则 全部都会失效，所以针对这个问题直接配合 Nacos 做到持久化。

7.1. 实现需求

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当项目重启之后依旧保留 Sentinel 服务的流控规则、降级规则、热点参数限流规则配置

7.2. 实现结果

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7.3. 实现步骤

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1. Step-1: 导入消费者 pom.xml 依赖
2. Step-2: 修改消费者 application.yml 配置
3. Step-3: 创建 Nacos 配置信息
4. Step-4: 创建对应 Sentinel 控制类的方法
5. Step-5: 创建 Sentinel 流控规则配置信息

Step-1: 导入消费者 pom.xml 依赖

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<!-- 集成 Nacos 做持久化信息 -->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
</dependency>

Step-2: 修改消费者 application.yml 配置

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spring:
  application:
    name: spring-cloud-alibaba-sentinel-consumer
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        # Nacos 服务注册中心地址
        server-addr: 192.168.10.20:8001
        ip: 192.168.10.221
    sentinel:
      # 取消控制台懒加载
      eager: true
      transport:
        # 配置 Sentinel Dashboard 地址
        dashboard: localhost:8080
        # 默认端口 8719
        port: 8719
        # 集成 Nacos 做持久化
          datasource:
            ds1:
              nacos:
                server-addr: 192.168.10.20:8001
                dataId: spring-cloud-alibaba-sentinel-consumer
                groupId: DEFAULT_GROUP
                data-type: json
                rule_type: flow

Step-3: 创建 Nacos 配置信息

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[
  {
    "resource": "/feign/consumer/fallback/persistence",
    "limitApp": "default",
    "grade": 1,
    "count": 1,
    "strategy": 0,
    "controlBehavior": 0,
    "clusterMode": false
  }
]

Step-4: 创建对应 Sentinel 控制类的方法

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@Slf4j
@Validated
@RestController
@RequestMapping("/feign/consumer")
public class FeignConsumerController {

    @GetMapping("/fallback/persistence")
    public ResultUtil persistence() {
        return ResultUtil.success();
    }

}

Step-5: 创建 Sentinel 流控规则配置信息

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