Spring cloud Alibaba

一. 为什么使用spring cloud alibaba

很多人可能会问，有了spring cloud这个微服务的框架，为什么又要使用spring cloud alibaba这个框架了？最重要的原因在于spring cloud中的几乎所有的组件都使用Netflix公司的产品，然后在其基础上做了一层封装。然而Netflix的服务发现组件Eureka已经停止更新，我们公司在使用的时候就发现过其一个细小的Bug；而其他的众多组件预计会在明年(即2020年)停止维护。所以急需其他的一些替代产品，也就是spring cloud alibaba，目前正处于蓬勃发展的态式。

1、nacos 注册中心文档
2、nacos 注册中心jar包
3、sentinel 流量控制，断路文档
4、apache-skywalking-apm-bin 链路跟踪
5、Rocketmq 的使用

1、@Service注解使用 dubbo的注解，且一定要实现接口

2、@SentinelResource它是sentinel的注解(用于服务限流、降级、服务熔断)

@SentinelResource(value = "user/findByName", blockHandler = "exceptionHandler")

Sentinel限流、降级的使用

value：资源名称，必需项（不能为空）

entryType：entry 类型，可选项（默认为EntryType.OUT）

blockHandler(命名块的异常功能) 、 blockHandlerClass (指定自定义限流及降级的类)

组件

Sentinel：面向分布式服务架构的轻量级流量控制产品，主要以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度来帮助您保护服务的稳定性。
Nacos：阿里巴巴推出来的一个新开源项目，这是一个更易于构建云原生应用的动态服务发现、配置管理和服务管理平台。
RocketMQ：分布式消息系统，基于高可用分布式集群技术，提供低延时的、高可靠的消息发布与订阅服务。
Alibaba Cloud ACM：一款在分布式架构环境中对应用配置进行集中管理和推送的应用配置中心产品。
Alibaba Cloud OSS: 阿里云对象存储服务（Object Storage Service，简称 OSS），是阿里云提供的海量、安全、低成本、高可靠的云存储服务。您可以在任何应用、任何时间、任何地点存储和访问任意类型的数据。
Alibaba Cloud SchedulerX: 阿里中间件团队开发的一款分布式任务调度产品，提供秒级、精准、高可靠、高可用的定时（基于 Cron 表达式）任务调度服务。

Sentinel：把流量作为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性。

Nacos：一个更易于构建云原生应用的动态服务发现、配置管理和服务管理平台。

RocketMQ：一款开源的分布式消息系统，基于高可用分布式集群技术，提供低延时的、高可靠的消息发布与订阅服务。

Dubbo：Apache Dubbo™ 是一款高性能 Java RPC 框架。

Seata：阿里巴巴开源产品，一个易于使用的高性能微服务分布式事务解决方案。

Alibaba Cloud ACM：一款在分布式架构环境中对应用配置进行集中管理和推送的应用配置中心产品。

Alibaba Cloud OSS: 阿里云对象存储服务（Object Storage Service，简称 OSS），是阿里云提供的海量、安全、低成本、高可靠的云存储服务。您可以在任何应用、任何时间、任何地点存储和访问任意类型的数据。

Alibaba Cloud SchedulerX: 阿里中间件团队开发的一款分布式任务调度产品，提供秒级、精准、高可靠、高可用的定时（基于 Cron 表达式）任务调度服务。

Alibaba Cloud SMS: 覆盖全球的短信服务，友好、高效、智能的互联化通讯能力，帮助企业迅速搭建客户触达通道。

阿里巴巴提供的方案跟Spring官方提供的方案有一些对应关系：

Nacos = Eureka/Consule + Config + Admin
Sentinel = Hystrix + Dashboard + Turbine
Dubbo = Ribbon + Feign
RocketMQ = RabbitMQ
Schedulerx = Quartz

二. 注册中心Nacos

nacos是阿里巴巴研发的一个集注册中心与配置中心于一体的管理平台，使用其他非常的简单。下载地址为：

https://github.com/alibaba/nacos/releases，nacos的主页如下图所示：

其中默认的登录名和密码是：nacos/nacos

2.1 更改用户名和密码

A. 分别执行conf目录下的nacos-mysql.sql两个脚本文件，生成的数据表如下：

B. 重新配置密码

新建一个springboot的项目，引入如下的依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-security</artifactId>
</dependency>

生成密码的Java代码：

// 密码加密处理
public static void main(String[] args) {
    BCryptPasswordEncoder bCryptPasswordEncoder = new BCryptPasswordEncoder();
    // 生成的密码为：$2a$10$04MGTL.cJNZPpR3rFt/I2.43F.V75NH.5wdK.jngaO9Mc91mfonAO
    System.out.println(bCryptPasswordEncoder.encode("admin"));
}

执行如下sql命令：

insert into users values('nacos','$2a$10$04MGTL.cJNZPpR3rFt/I2.43F.V75NH.5wdK.jngaO9Mc91mfonAO', 1);

insert into roles values('nacos', 'ROLE_ADMIN')

C. 配置数据库的连接

在conf目录下的application.properties目录下加入如下内容：

spring.datasource.platform=mysql
db.num=1
db.url.0=jdbc:mysql://mysql:3306/cloud-alibaba?useSSL=false&serverTimezone=UTC&serverTimezone=Asia/Shanghai
db.user=root
db.password=

2.2 nacos集群配置

A. 将conf目录下的cluster.conf.example拷贝一份重命名为cluster.conf，在文件中加入所有集群节点的ip和端口号，文件内容如下：

127.0.0.1:8848
127.0.0.1:9948

B. 修改windows启动文件 startup.cmd 的配置，修改内容如下：

set MODE="standalone"  #默认的配置
set MODE="cluster"     #修改后的内容

注：如果是Linux环境不用作任何的修改。

C.启动两个nacos，界面中出现如下的内容，表示集群配置成功

三. 服务提供方

pom.xml依赖配置

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-alibaba-dependencies</artifactId>
            <version>0.9.0.RELEASE</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
            <version>Greenwich.SR2</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>

配置

spring:
  application:
    # 服务名
    name: alibaba-provider
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        #必须配置ip地址
        server-addr: 172.18.96.177:8848,172.18.96.177:9948

启动类

@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient  //开启nacos的服务发现
public class ProviderApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ProviderApplication.class, args);
    }
}

服务页面结果

四. 服务消费方

pom.xml依赖配置

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-alibaba-dependencies</artifactId>
            <version>0.9.0.RELEASE</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
            <version>Greenwich.SR2</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>

配置

server:
  port: 8080

spring:
  application:
    # 服务名
    name: alibaba-consumer
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: 172.18.96.177:8848,172.18.96.177:9948
        # 不将自己的服务注册到注册中心
        register-enabled: false

启动类配置

@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
public class ConsumerApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ConsumerApplication.class, args);
    }
}

调用服务提供方

@RequestMapping
    public Object getUsers() {
        List<ServiceInstance> list = discoveryClient.getInstances("alibaba-provider");

        String targetUrl = list.stream().map(si -> si.getUri() + "/user").findFirst().get();

        List<String> resultList = restTemplate.getForObject(targetUrl, List.class);

        return resultList;
    }

五. Ribbon负载均衡

Spring Cloud Ribbon是基于Netflix Ribbon实现的一套客户端负载均衡的工具。其主要功能是提供客户端的负载均衡算法，并提供了完善的配置项如连接超时，重试等。简单的说，就是配置文件中列出Load Balancer后面所有的机器，Ribbon会自动的基于某种规则(如简单轮询，随机连接等)去连接这些机器，当然我们也可以使用Ribbon自定义负载均衡算法。

5.1 实现负载均衡

Ribbon只是一个客户端的负载均衡器工具，实现起来非常的简单，我们只需要在注入RestTemplate的bean上加上@LoadBalanced就可以了。如下：

@Configuration
public class WebConfig {

    @LoadBalanced
    @Bean
    public RestTemplate restTemplate() {
        return new RestTemplate();
    }
}

5.2 服务消费方调用

// 直接写上服务名即可
List<String> resultList = restTemplate.getForObject("http://alibaba-provider/user", List.class);

5.3 负载均衡策略

Ribbon提供了一个很重要的接口叫做IRule，其中定义了很多的负载均衡策略，默认的是轮询的方式，以下是Ribbon的负载均衡策略：

类名	描述
RoundRobbinRule	轮询
RandomRule	随机挑选
RetryRule	按照轮询的方式去调用服务，如果其中某个服务不可用，但是还是会尝试几次，如果尝试过几次都没有成功，那么就不在调用该服务，会轮询调用其他的可用服务。
AvailabilityFilteringRule	会先过滤掉因为多次访问不可达和并发超过阈值的服务，然后轮询调用其他的服务
WeightedResponseTimeRule	根据平均响应时间计算权重，响应越快权重越大，越容易被选中。服务刚重启的时候，还未统计出权重会按照轮询的方式；当统计信息足够的时候，就会按照权重信息访问
ZoneAvoidanceRule	判断server所在的区域性能和可用性选择服务器
BestAvailableRule	会过滤掉多次访问都不可达的服务，然后选择并发量最小的服务进行调用，默认方式

改变Ribbon的负责均衡策略：

@Bean
public IRule getRule() {
    return new RandomRule();
}

5.4 自定义负载均衡策略

我们自定义的负载均衡策略需要继承AbstractLoadBalancerRule这个类，然后重写choose方法，然后将其注入到容器中，如下所示：

public class Customize_Rule extends AbstractLoadBalancerRule {

    private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(Customize_Rule.class);

    private int currentIndex = 0; //当前调用的索引
    private int num = 1; //次数
    private int limit = 5;

    /**
     * 初始化工作
     * @param iClientConfig
     */
    @Override
    public void initWithNiwsConfig(IClientConfig iClientConfig) {

    }

    @Override
    public Server choose(Object key) {
        ILoadBalancer balancer = getLoadBalancer();
        return choose(balancer, key);
    }

    private Server choose(ILoadBalancer balancer, Object key) {
        Server server = null;

        while(null == server) {
            //获取所有可用的服务
            List<Server> reachableServers = balancer.getReachableServers();
            if (0 == reachableServers.size()) {
                logger.error("没有可用的服务");
                return null;  //退出while循环
            }

            int total = reachableServers.size(); //可用服务的数量

            synchronized (this) {
                /**
                 * 有种极端情况，当我们在使用最后一个服务的时候，其他的服务都不可用，可能导致索引越界异常
                 */
                if (currentIndex + 1 > total) {
                    currentIndex = 0;
                    server = reachableServers.get(currentIndex);  //获取第一个服务
                    num = 0;
                    num++;
                } else {
                    if(limit == num) {
                        currentIndex++;
                        num = 0;
                        if(currentIndex == total) {
                            currentIndex=0;
                            server = reachableServers.get(currentIndex);  //获取第一个服务
                            num++;
                        }else{
                            server = reachableServers.get(currentIndex);
                            num++;
                        }
                    }else {
                        server = reachableServers.get(currentIndex);
                        num++;
                    }
                }
            }
        }
        return server;
    }
}

将其注入到容器中，方式如下：

@Bean
public IRule getRule() {
    return new Customize_Rule();
}

六. Feign负载均衡

feign是基于Ribbon的另外一个负载均衡的客户端框架，只需要在接口上定义要调用的服务名即可，使用起来非常的简单。

pom.xml依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
</dependency>

启动类配置

需要在启动类上加上@EnableFeignClients这个注解

@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
@EnableFeignClients
public class ConsumerApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ConsumerApplication.class, args);
    }
}

服务接口配置

@FeignClient(name="alibaba-provider")
public interface UserService {

    @RequestMapping("/user")
    public List<String> getUsers();
}

七. 熔断与服务降级

分布式系统中一个微服务需要依赖于很多的其他的服务，那么服务就会不可避免的失败。例如A服务依赖于B、C、D等很多的服务，当B服务不可用的时候，会一直阻塞或者异常，更不会去调用C服务和D服务。同时假设有其他的服务也依赖于B服务，也会碰到同样的问题，这就及有可能导致雪崩效应。

如下案例：一个用户通过通过web容器访问应用，他要先后调用A、H、I、P四个模块，一切看着都很美好。

由于某些原因，导致I服务不可用，与此同时我们没有快速处理，会导致该用户一直处于阻塞状态。

当其他用户做同样的请求，也会面临着同样的问题，tomcat支持的最大并发数是有限的，资源都是有限的，将整个服务器拖垮都是有可能的。

Sentinel是一个用于分布式系统的延迟和容错的开源库，在分布式系统中，许多依赖会不可避免的调用失败，例如超时，异常等，Hystrix能保证在一个依赖出现问题的情况下，不会导致整体服务失败，避免级联故障，以提高分布式系统的弹性。

断路器本身是一种开关装置，当某个服务单元发生故障后，通过断路器的故障监控（类似于保险丝），向调用者返回符合预期的，可处理的备选响应，而不是长时间的等待或者抛出无法处理的异常，这样就保证了服务调用的线程不会被长时间，不必要的占用，从而避免故障在分布式系统中的蔓延，乃至雪崩。

Sentinel在网络依赖服务出现高延迟或者失败时，为系统提供保护和控制;可以进行快速失败，缩短延迟等待时间；提供失败回退（Fallback）和相对优雅的服务降级机制；提供有效的服务容错监控、报警和运维控制手段。

下载地址：https://github.com/alibaba/Sentinel/releases

7.1 依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>

7.2 配置

通常情况下我们只需要在服务提供方实现熔断或者服务降级即可，但是如果要相对服务消费方是实现限流，在服务的提供方和消费方都需要加如下配置。

spring:
  cloud:
     sentinel:
      transport:
        # sentinel控制台的地址
        dashboard: localhost:8080
      # 立即加载
      eager: true

7.3 sentinel的控制面板

在浏览器输入localhost:8080，使用sentinel/sentinel来访问sentinel的控制面板：

接下来对sentinel的控制面板一一讲解：

实时监控

用于查看接口调用的QPS(Query Per Second)以及平均响应时间。

簇点链路

查看当前追踪的所有的访问接口，可以添加流量规则、降级规则、热点规则、授权规则。

流量规则

资源名：是需要控制的链路的名字，例如/student/all等

针对来源: 默认为default表示所有，也可以针对特定的服务进行设置。

阈值类型: 是指如何进行限制，可以是QPS，也可以是线程。

单机阈值: 是控制QPS或者线程的数量。

流量模式: 直接表示只是针对指定资源进行限制；关联是指当被关联的资源达到阈值时候，指定资源被限制访问；链路是更加细粒度的控制，控制指定资源对链路的限制。

流控效果: 快速失败是指，当无法访问的时候立即给用户一个错误响应；Warm Up(预热)是指经过指定的时间后才达到指定的阈值(sentinel内有值为 coldFactor 为 3，即请求 QPS 从 threshold / 3 开始，经预热时长逐渐升至设定的 QPS 阈值，参考地址：https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E9%99%90%E6%B5%81---%E5%86%B7%E5%90%AF%E5%8A%A8)；排队等待只是匀速的通过(每秒指定的QPS)，其他的请求进行排队，但是并不会一直排下去，超过指定的时间就会失败，阈值类型必须设置为QPS，不能为线程。

降级规则

资源名: 要实现降级的资源。

降级策略:

1) RT(平均响应时间)

如果在一秒钟之内进入的请求的平均响应时间小于1ms，那么在未来5s钟之内所有的请求都会熔断降级。

2) 异常比例

如果在一秒钟之内的请求数异常比例大于指定的数据，那么在未来的时间窗口内会一直熔断降级。统计单位为s.

3) 异常数

如果在一分钟之内，异常数量大于指定的值，那么在指定的时间窗口内请求一直会熔断降级，注意时间窗口的值一般设置要大于60，因为设置如果小于60，可能会一直处于熔断状态。

热点规则

热点规则是针对具体的请求参数进行设置，例如如下的方法：

@RequestMapping("/edit")
@SentinelResource("edit")   //必须的有
public Object edit(@RequestParam(required = false) String id,
                   @RequestParam(required = false) Integer age) {
    return this.studentService.commons();
}

资源名: 是@SentinelResource中设置的值

参数索引: 对那个参数进行QPS限制，通过索引来指定。

单机阈值：指定在统计时长内的阈值。

统计窗口时长: 统计的QPS的时间。

系统规则

LOAD: 仅对 Linux/Unix-like 机器生效，参考值一般是 CPU cores * 2.5

RT: 当单台机器上所有入口流量的平均 RT 达到阈值即触发系统保护，单位是毫秒。

线程数: 当单台机器上所有入口流量的并发线程数达到阈值即触发系统保护。

入口QPS: 当单台机器上所有入口流量的 QPS 达到阈值即触发系统保护。

授权规则

授权规则是指可以将特定的访问应用加入黑名单或者白名单，但是必须在访问的时候携带应用的名称。代码实现部分如下：

@Component
public class SentinelOriginParser implements RequestOriginParser {

    @Override
    public String parseOrigin(HttpServletRequest httpServletRequest) {
        String origin = httpServletRequest.getParameter("origin");

        if(StringUtil.isBlank(origin)) {
            throw new IllegalArgumentException("origin parameter must be specified.");
        }

        return origin;
    }
}

加上了来源解析后，在往后的访问中必须要携带origin参数，在sentinel的dashboard中可以作如下配置：

集群流控

是否集群: 是否采用集群

均摊阈值: 就是每个集群节点每秒的QPS.

集群阈值模式: 单机均摊是集群中每个节点每秒的QPS, 总体阈值是整个集群每秒的QPS.

集群流控

7.4 @SentinelResource

@SentinelResource是sentinel中非常重要的注解，提供了简单易用的功能。其中blockHandler注解是限流的处理方法，fallback是服务降级的处理方法。

@SentinelResource(value="edit", blockHandler="editBlock", fallback = "editFallback")
@RequestMapping("/edit")
public Object edit(@RequestParam(required = false) String id,
                   @RequestParam(required = false) Integer age) throws Exception {
    Thread.sleep(20);
    return this.studentService.commons();
}

// 限流的处理
public Object editBlock(String id, Integer age, BlockException ex) {
    Map<String, Object> map = new HashMap<>();
    map.put("msg", "限流了.");
    return map;
}

//服务降级的处理方法
public Object editFallback(String id, Integer age) {
    Map<String, Object> map = new HashMap<>();
    map.put("msg", "fallback 服务降级了.");
    return map;
}

八. Feign与Sentinel的整合

配置

feign:
  sentinel:
    # 默认是没有提示的
    enabled: true

8.1 服务降级后的处理

可以在@FeignClient中配置fallback，来指定服务降级后给用户返回的什么样的数据，fallback的值为Class类型的对象，该类必须要实现该对应的接口。

@FeignClient(name="alibaba-provider", fallback = UserServiceFallback.class)
public interface UserService {

    @RequestMapping("/user")
    public List<String> getUsers();
}

UserServiceFallback的实现如下：

@Component
public class UserServiceFallback implements UserService {

    @Override
    public List<String> getUsers() {
        return Arrays.asList("服务降级了, 这是降级后返回的信息.");
    }
}

8.2 服务降级的异常处理

对于fallback来讲，并不能追踪到异常信息，在实际的业务处理过程中，我们往往需要记录异常的信息，那么就要使用fallbackFactory属性来实现。

@Component
public class UserServiceFallbackFactory implements FallbackFactory<UserService> {

    private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(UserServiceFallbackFactory.class);

    @Override
    public UserService create(Throwable cause) {

        return new UserService() {
            @Override
            public List<String> getUsers() {
                logger.info(cause.getMessage());
                return Arrays.asList("服务降级的方法");
            }
        };
    }
}

九. Sentinel的持久化

通过接入 Sentinel Dashboard 后，在页面上操作来更新规则，都无法避免一个问题，那就是服务重新后，规则就丢失了，因为默认情况下规则是保存在内存中的。sentinel中持久化的方式有两种，pull模式和push模式。

pull模式是指站在第三方持久化系统(redis, nacos)的角度，他们去到sentinel中定时去拉去配置信息，可能会造成数据的不一致性。

push模式是站在sentinel的角度，将其配置信息主动推送给第三方持久化系统，sentinel官方也推荐在线上使用该模式。

9.1 sentinel-dashboard改造

A. 将sentinel的源码clone到本地

B. 进入到sentinel-dashboard目录下，修改pom.xml文件

<!-- 修改之前的内容 -->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
    <scope>test</scope>
</dependency>
<!-- 修改之后的内容 -->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
</dependency>

C. 修改 srcmainwebapp esourcesappscriptsdirectivessidebarsidebar.html 文件

未修改之前的内容

<!-- <li ui-sref-active="active" ng-if="entry.appType==0">  -->
<!-- <a ui-sref="dashboard.flow({app: entry.app})">  -->
<!-- <i class="glyphicon glyphicon-filter"></i>&nbsp;&nbsp;流控规则 V1</a>  -->
<!-- </li> -->
<li ui-sref-active="active" ng-if="!entry.isGateway">
    <a ui-sref="dashboard.flowV1({app: entry.app})">
        <i class="glyphicon glyphicon-filter"></i>&nbsp;&nbsp;流控规则
    </a>
</li>

修改之后的内容

<li ui-sref-active="active" ng-if="entry.appType==0">
    <a ui-sref="dashboard.flow({app: entry.app})">
        <i class="glyphicon glyphicon-filter"></i>&nbsp;&nbsp;流控规则
    </a>
</li>
<!--   <li ui-sref-active="active" ng-if="!entry.isGateway">-->
<!--       <a ui-sref="dashboard.flow({app: entry.app})">-->
<!--            <i class="glyphicon glyphicon-filter"></i>&nbsp;&nbsp;流控规则
           </a>   -->
<!--    </li>-->

D. 将 src estjavacomalibabacspsentineldashboard ule acos 目录下的四个Java文件拷贝到srcmainjavacomalibabacspsentineldashboard ule 目录下

E. 修改 srcmainwebapp esourcesappscriptscontrollersidentity.js 文件，修改内容如下：

F. 重新打包生成Jar包，进入到sentinel目录下(注：不是sentinel-dashboard目录)，执行如下命令：

mvn clean                 
mvn install -DskipTests

G. 进入到sentinel-dashboard/target目录下，执行如下内容：

java -jar sentinel-dashboard.jar

9.2 配置

spring:
  cloud:
    sentinel:
      datasource:
        # 这个名字随意，但是要有意义
        flow: 
          nacos:
            server-addr: 192.168.31.173:8848
            groupId: SENTINEL_GROUP
            rule-type: flow

9.3 测试

在sentinel-dashboard控制面板添加一个流量控制规则

https://www.cnblogs.com/lihaipengjava/p/12025242.html

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原文地址：https://www.cnblogs.com/ywsheng/p/14183630.html