摘要：这样做的方式是简单，缺点是无法及时获取变更推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，比如使用等配置中心。
在前面的学习过程中，Sentinel 的规则，也就是我们之前定义的限流规则，是通过代码的方式定义好的。这是初始化时需要做的事情，Sentinel 提供了基于API的方式修改规则：
FlowRuleManager.loadRules(Listrules); // 修改流控规则 DegradeRuleManager.loadRules(List rules); // 修改降级规则 SystemRuleManager.loadRules(List rules); // 修改系统规则 AuthorityRuleManager.loadRules(List rules); // 修改授权规则
当我们接入了控制台后，可以通过控制台进行规则的动态修改，问题是当应用程序重启后规则信息就会恢复到初始化的阶段，也就是说后面修改的值会丢失，因为规则信息都是存储在应用的内存中。
为了解决这个问题Sentinel 提供了DataSource 扩展的功能，官方推荐通过控制台设置规则后将规则推送到统一的规则中心，客户端实现 ReadableDataSource 接口端监听规则中心实时获取变更，流程如下：
扩展的常见方式有推和拉两种模式：
拉模式：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，甚至是 VCS 等。这样做的方式是简单，缺点是无法及时获取变更；
推模式：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、Apollo、Zookeeper 等配置中心。这种方式有更好的实时性和一致性保证。
今天我们主要是讲如何使用 Apollo 来配置规则进行持久化，Apollo是携程开源的配置中心，非常好用
Github地址：https://github.com/ctripcorp/...
在我的书中也有对Apollo使用的详细介绍，等出版了再通知大家。
首先集成需要的依赖：
com.alibaba.csp sentinel-datasource-apollo 1.4.1
然后创建 ApolloDataSource 并将其注册至对应的 RuleManager 上即可。比如：
private static void loadRules() {
// Apollo 中的应用名称，自己定义的
String appId = "SampleApp";
// Apollo 的地址
String apolloMetaServerAddress = "http://localhost:8080";
System.setProperty("app.id", appId);
System.setProperty("apollo.meta", apolloMetaServerAddress);
// 指定环境
System.setProperty("env", "DEV");
// Apollo 的命名空间
String namespaceName = "application";
// 限流规则的Key, 在Apollo中用此Key
String flowRuleKey = "flowRules";
// 限流规则的默认值
String defaultFlowRules = "[]";
// 注册数据源
ReadableDataSource> flowRuleDataSource = new ApolloDataSource<>(namespaceName,
flowRuleKey, defaultFlowRules, source -> JSON.parseObject(source, new TypeReference>() {
}));
FlowRuleManager.register2Property(flowRuleDataSource.getProperty());
}
到此为止配置就结束了，详细的解释我都写了注释哈。官方文档也是这么写的，问题是如果你刚接触会一头雾水的，为什么？
你不知道在Apollo中怎么配置啊，我们讲的就是说可以用Apollo来作为存储，持久化规则，那么规则怎么配置就需要我们自己去想。
我也是通过看源码才知道怎么去配置的，带着大家一起来看源码吧！
主要就是new ApolloDataSource这里，参数都是通过这里传进去的
public ApolloDataSource(String namespaceName, String flowRulesKey, String defaultFlowRuleValue,
Converter parser) {
super(parser);
Preconditions.checkArgument(!Strings.isNullOrEmpty(namespaceName), "Namespace name could not be null or empty");
Preconditions.checkArgument(!Strings.isNullOrEmpty(flowRulesKey), "FlowRuleKey could not be null or empty!");
this.flowRulesKey = flowRulesKey;
this.defaultFlowRuleValue = defaultFlowRuleValue;
this.config = ConfigService.getConfig(namespaceName);
initialize();
RecordLog.info(String.format("Initialized rule for namespace: %s, flow rules key: %s",
namespaceName, flowRulesKey));
}
这边就是对传入的参数赋值，然后看下面这行：
this.config = ConfigService.getConfig(namespaceName);
这就是通过命名空间去Apollo中获取配置，获取完后就执行初始化
private void initialize() {
initializeConfigChangeListener();
loadAndUpdateRules();
}
initializeConfigChangeListener是初始化配置的监听器，当配置发生修改时会进入该监听器，也就是说在这个监听器里需要监听配置的修改，然后更新规则
private void initializeConfigChangeListener() {
config.addChangeListener(new ConfigChangeListener() {
@Override
public void onChange(ConfigChangeEvent changeEvent) {
ConfigChange change = changeEvent.getChange(flowRulesKey);
//change is never null because the listener will only notify for this key
if (change != null) {
RecordLog.info("[ApolloDataSource] Received config changes: " + change.toString());
}
loadAndUpdateRules();
}
}, Sets.newHashSet(flowRulesKey));
}
loadAndUpdateRules就是更新规则的逻辑了
private void loadAndUpdateRules() {
try {
T newValue = loadConfig();
if (newValue == null) {
RecordLog.warn("[ApolloDataSource] WARN: rule config is null, you may have to check your data source");
}
getProperty().updateValue(newValue);
} catch (Throwable ex) {
RecordLog.warn("[ApolloDataSource] Error when loading rule config", ex);
}
}
那么配置是怎么来的呢，请看loadConfig
@Override
public T loadConfig() throws Exception {
return loadConfig(readSource());
}
public T loadConfig(S conf) throws Exception {
T value = parser.convert(conf);
return value;
}
readSource就是获取我们配置的flowRulesKey的值，那么配置其实就是一个字符串，然后下面通过Json转换
public String readSource() throws Exception {
return config.getProperty(flowRulesKey, defaultFlowRuleValue);
}
我们再返过来看看注册的代码：
