基于 Sentinel 实现历史监控数据回看

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功能涵盖 RBAC 权限、SaaS 多租户、数据权限、商城、支付、工作流、大屏报表、微信公众号等等功能：

• Boot 地址：https://gitee.com/zhijiantianya/ruoyi-vue-pro

• Cloud 地址：https://gitee.com/zhijiantianya/yudao-cloud

• 视频教程：https://doc.iocoder.cn

来源：juejin.cn/post/
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• 演示图例

  • 改造前

  • 改造后

• 如何构建

• 如何启动

  • IDEA 启动

  • 镜像启动

• 如何部署

  • FatJar 部署

  • Docker 部署

  • Helm 部署

• 如何接入

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众所周知，Sentinel 对监控数据的做法是定时落盘在客户端，然后 Sentinel 提供接口去拉取日志文件。所以 Sentinel 在监控数据上理论上是最少存储 1 天以上的数据；然而作为控制台展示，则仅在内存中聚合 5 分钟以内的统计数据，不进行持久化。

官方鼓励大家对 Dashboard 进行改造实现指标信息的持久化，并从其它的存储中（如 RDBMS、时序数据库等）拉取的监控信息，包括实时的和历史的数据。

基于此，结合公司内部的需求，我们自行改造并实现了监控指标的持久化。本文把一些实现过程分享给大家！

Sentinel 是阿里巴巴开源的流量治理平台，提供了 流量控制、熔断降级、系统负载保护、黑白名单访问控制 等功能。在实际的生产需求中，笔者进行了部分扩展：

1. 流控规则持久化：适配 Apollo、Nacos、Zookeeper

2. 监控数据持久化：适配 InfluxDB、Kafka、Elasticsearch

3. 监控面板优化：新增时间控件，允许在任意时刻内查询监控数据。

如你需要我的完整简版源代码，请加我微信：xmtxtt，送给爱学习爱上进的人。

演示图例

改造前

改造后

快捷时间选择。

自定义时间选择。

基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能

• 项目地址：https://github.com/YunaiV/ruoyi-vue-pro

• 视频教程：https://doc.iocoder.cn/video/

如何构建

本项目默认使用 Maven 来构建，最快的使用方式是把我给你的代码导入的开发工具中。或在项目的根目录执行 mvn install -T 4C 完成本项目的构建。

基于 Spring Cloud Alibaba + Gateway + Nacos + RocketMQ + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能

• 项目地址：https://github.com/YunaiV/yudao-cloud

• 视频教程：https://doc.iocoder.cn/video/

如何启动

IDEA 启动

本项目默认不依赖外部组件，可以直接启动运行。

1. 在项目目录下运行 mvn install（如果不想运行测试，可以加上 -DskipTests 参数）。

2. 进入 sentinel-dashboard 目录，执行 mvn spring-boot:run 或者启动 SentinelApplication 类。运行成功的话，可以看到 Spring Boot 启动成功的界面。

在实际的生产需求，Sentinel 保存的规则和监控是需要持久化落盘的，因此，您可以在 sentinel-dashboard/src/main/resources/application.properties 接入外部组件。

• 规则存储类型：memory（默认）、nacos（推荐）、apollo、zookeeper

# 规则存储类型，可选项：memory（默认）、nacos（推荐）、apollo、zookeeper
sentinel.rule.type=nacos
# Nacos 存储规则，如果您设置了 sentinel.metrics.type=nacos，需要调整相关配置
sentinel.rule.nacos.server-addr=localhost:8848
sentinel.rule.nacos.namespace=demo
sentinel.rule.nacos.group-id=sentinel
sentinel.rule.nacos.username=nacos
sentinel.rule.nacos.password=nacos
# Apollo 存储规则，如果您设置了 sentinel.metrics.type=apollo，需要调整相关配置
sentinel.rule.apollo.portal-url=http://localhost:10034
sentinel.rule.apollo.token=
sentinel.rule.apollo.env=
# Zookeeper 存储规则，如果您设置了 sentinel.metrics.type=zookeeper，需要调整相关配置
sentinel.rule.zookeeper.connect-string=localhost:2181
sentinel.rule.zookeeper.root-path=/sentinel_rule

• 监控存储类型：memory（默认）、influxdb（推荐）、elasticsearch

# 监控存储类型，可选项：memory（默认）、influxdb（推荐）、elasticsearch
sentinel.metrics.type=memory
# InfluxDB 存储监控数据，如果您设置了 sentinel.metrics.type=influxdb，需要调整相关配置
influx.url=http://localhost:8086/
influx.token=UfgaW37A93PkncmJum25G7M2QkBg6xqqjGthh-o-UIVIynC_-Q7RFWlTtEpMqhGLCuAsX64k3Isc2uN33YgElw==
influx.org=sentinel
influx.bucket=sentinel
influx.log-level=NONE
influx.read-timeout=10s
influx.write-timeout=10s
influx.connect-timeout=10s
# Elasticsearch 存储监控数据，如果您设置了 sentinel.metrics.type=elasticsearch，需要调整相关配置
sentinel.metrics.elasticsearch.index-name=sentinel_metric
spring.elasticsearch.rest.uris=http://localhost:9200
spring.elasticsearch.rest.connection-timeout=3000
spring.elasticsearch.rest.read-timeout=5000
spring.elasticsearch.rest.username=
spring.elasticsearch.rest.password=
# 监控数据存储缓冲设置，降低底层存储组件写入压力。可选项：none（默认不启用）、kafka（推荐）
sentinel.metrics.sender.type=none
# Kafka 存储监控数据，如果您设置了 sentinel.metrics.sender.type=kafka，需要调整相关配置
sentinel.metrics.sender.kafka.topic=sentinel_metric
spring.kafka.producer.bootstrap-servers=localhost:9092
spring.kafka.producer.batch-size=4096
spring.kafka.producer.buffer-memory=40960
spring.kafka.producer.key-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
spring.kafka.producer.value-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer

镜像启动

本项目已发布到 Docker Hubhttps://hub.docker.com/repository/docker/shiyindaxiaojie/sentinel-dashboard，请执行参考命令运行。

docker run -p 8090:8090 --name=sentinel-dashboard -d shiyindaxiaojie/sentinel-dashboard

如何部署

FatJar 部署

执行 mvn clean package 打包成一个 fat jar，参考如下命令启动编译后的控制台。

java -Dserver.port=8080 \
-Dsentinel.rule.nacos.server-addr=localhost:8848 \
-Dsentinel.rule.nacos.namespace=demo \
-Dsentinel.rule.nacos.group-id=sentinel \
-Dsentinel.metrics.type=influxdb \
-Dinflux.url=http://localhost:8086 \
-Dinflux.token=XXXXXX \
-Dinflux.org=sentinel \
-Dinflux.bucket=sentinel \
-jar target/sentinel-dashboard.jar

Docker 部署

本项目使用了 Spring Boot 的镜像分层特性优化了镜像的构建效率，请确保正确安装了 Docker 工具，然后执行以下命令。

docker build -f docker/Dockerfile -t sentinel-dashboard:{tag} .

Helm 部署

以应用为中心，建议使用 Helm 统一管理所需部署的 K8s 资源描述文件，请参考以下命令完成应用的安装和卸载。

helm install sentinel-dashboard ./helm # 部署资源
helm uninstall sentinel-dashboard # 卸载资源

如何接入

为了减少客户端集成的工作，您可以使用 eden-architect 框架，只需要两步就可以完成 Sentinel 的集成。

1. 引入 Sentinel 依赖

<dependency>
    <groupId>io.github.shiyindaxiaojie</groupId>
    <artifactId>eden-sentinel-spring-cloud-starter</artifactId>
</dependency>

1. 开启 Sentinel 配置

spring:
  cloud:
    sentinel: # 流量治理组件
      enabled: false # 默认关闭，请按需开启
      http-method-specify: true # 兼容 RESTful
      eager: true # 立刻刷新到 Dashboard
      transport:
        dashboard: localhost:8090
      datasource:
        flow:
          nacos:
            server-addr: ${spring.cloud.nacos.config.server-addr}
            namespace: ${spring.cloud.nacos.config.namespace}
            groupId: sentinel
            dataId: ${spring.application.name}-flow-rule
            rule-type: flow
            data-type: json

时间关系，就讲这么多吧。细节上的可以通过我的源码去进一步的研究。

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