Sentinel 规则默认是存储在内存中的，只要服务重启之后对应的规则也会消失，实际的生产中肯定是不允许这种操作，因此 Sentinel 官方推荐在生产架构中使用第三方数据源作为永久存储中心，比如 nacos、apollo、zookeeper。因为这几种数据源都是基于 push 模式，也就是由规则中心统一推送，Sentinel Client 只需通过注册监听器的方式时刻监听变化，并负责获取配置中心推送的配置并更新到本地，这种方式能更好的保证实时性和一致性，并且各个微服务的限流、降级规则都可以永久存储，如下图所示。那么这篇文章我们就介绍下，如何集成 apollo 做配置中心进行规则持久化。
1、准备工作：
首先我们需要先做下准备工作，部署 Apollo 服务 + 搭建微服务项目并接入Apollo，这部分的内容我们就不单独介绍了，有问题的读者请阅读下Apollo官方文档：/#/zh/development/apollo-development-guide
2、添加依赖：
<!-- sentinel整合apollo进行规则持久化 --></dependency><dependency><groupId>com.alibaba.csp</groupId><artifactId>sentinel-datasource-apollo</artifactId></dependency>
3、添加与 sentinel 规则相关的配置项：
# 项目名spring.application.name = myApplication# sentinel + apollo 进行规则持久化，为了方便管理，统一将所有项目的 sentinel 规则存放在 sentinel-rules 的公共NameSpace中sentinel.datasource.rules.apollo.namespace-name = EDU001.sentinel-rules# 规则类型：限流spring.cloud.sentinel.datasource.flow.apollo.ruleType = flow# 从Apollo公共空间中EDU001.sentinel-rules读取限流规则spring.cloud.sentinel.datasource.flow.apollo.namespace-name = ${sentinel.datasource.rules.apollo.namespace-name}# 限流规则的具体内容，具体写法下文会介绍（我们需要再添加一个key为“myApplication-flow-rules”的属性存放具体的限流规则）spring.cloud.sentinel.datasource.flow.apollo.flowRulesKey = ${spring.application.name}-${spring.cloud.sentinel.datasource.flow.apollo.ruleType}-rules# 规则类型：熔断降级spring.cloud.sentinel.datasource.degrade.apollo.ruleType = degrade# 从Apollo公共空间中EDU001.sentinel-rules读取熔断规则spring.cloud.sentinel.datasource.degrade.apollo.namespace-name = ${sentinel.datasource.rules.apollo.namespace-name}# 熔断降级规则的具体内容，具体写法下文会介绍spring.cloud.sentinel.datasource.degrade.apollo.flowRulesKey = ${spring.application.name}-${spring.cloud.sentinel.datasource.degrade.apollo.rule-ruleType}-rules
上述配置仅仅展示了和持久化相关的一些配置，其他相关的配置代码就不贴了。ruleType 的取值用于区分对应的规则类型，总共七大类型，这里我们配置了限流和熔断规则，其他规则类型的取值在 com.alibaba.cloud.sentinel.datasource.RuleType 这个枚举类中有体现，可以自己尝试配置一下。另外，上述的 key 中的 flow、degrade 的名字可以任意。
4、配置规则的真正内容：
sentinel 规则存放在 apollo 配置中心的方式默认都是 JSON 格式的，那么，如何书写 JSON 格式的规则呢？下面我们就介绍下 Json 数据格式中每个属性的作用，开发中可以照着修改即可，对于一些可选属性不需要的时候也可以删除。
4.1、流控规则：
[{// 资源名"resource": "/test",// 针对来源，若为 default 则不区分调用来源"limitApp": "default",// 限流阈值类型(1:QPS;0:并发线程数）"grade": 1,// 阈值"count": 1,// 是否是集群模式"clusterMode": false,// 流控效果(0:快速失败;1:Warm Up(预热模式);2:排队等待)"controlBehavior": 0,// 流控模式(0:直接；1:关联;2:链路)"strategy": 0,// 预热时间（秒，预热模式需要此参数）"warmUpPeriodSec": 10,// 超时时间（排队等待模式需要此参数）"maxQueueingTimeMs": 500,// 关联资源、入口资源(关联、链路模式)"refResource": "rrr"}]
4.2、熔断降级规则：
[{// 资源名"resource": "/test1","limitApp": "default",// 熔断策略（0:慢调用比例，1:异常比率，2:异常计数）"grade": 0,// 最大RT、比例阈值、异常数"count": 200,// 慢调用比例阈值，仅慢调用比例模式有效（1.8.0 引入）"slowRatioThreshold": 0.2,// 最小请求数"minRequestAmount": 5,// 当单位统计时长(类中默认1000)"statIntervalMs": 1000,// 熔断时长"timeWindow": 10}]
4.3、热点规则：
[{// 资源名"resource": "/test1",// 限流模式（QPS 模式，不可更改）"grade": 1,// 参数索引"paramIdx": 0,// 单机阈值"count": 13,// 统计窗口时长"durationInSec": 6,// 是否集群 默认false"clusterMode": 默认false,// "burstCount": 0,// 集群模式配置"clusterConfig": {// "fallbackToLocalWhenFail": true,// "flowId": 2,// "sampleCount": 10,// "thresholdType": 0,// "windowIntervalMs": 1000},// 流控效果（支持快速失败和匀速排队模式）"controlBehavior": 0,// "limitApp": "default",// "maxQueueingTimeMs": 0,// 高级选项"paramFlowItemList": [{// 参数类型"classType": "int",// 限流阈值"count": 222,// 参数值"object": "2"}]}]
4.4、系统规则：
负值表示没有阈值检查，不需要删除参数
[{// RT"avgRt": 1,// CPU 使用率"highestCpuUsage": -1,// LOAD"highestSystemLoad": -1,// 线程数"maxThread": -1,// 入口 QPS"qps": -1}]
4.5、授权规则：
[{// 资源名"resource": "sentinel_spring_web_context",// 流控应用"limitApp": "/test",// 授权类型(0代表白名单；1代表黑名单。)"strategy": 0}]
至此，我们就完成了 sentinel 规则持久化到 apollo 配置中心了，只需要在 apollo 中添加好规则并发布配置，相关规则就会被推送到对应的 sentinel client 以及 sentinel-dashboard 中了。如果读者想实现 sentinel 规则持久化到 nacos 配置中心，那么可以参考下这篇文章：https://mp./s/Q7Xv8cypQFrrOQhbd9BOXw
但是在 push 模式下，所有规则都只能通过 Nacos 界面或 Apollo 界面来完成修改才能得到持久化存储，而在 Sentinel Dashboard 中修改限流规则虽然可以生效，但是不会被持久化到配置中心。而在这两个配置中心里存储的数据是一个 Json 格式，当存储的规则越来越多，对该 Json 配置的可读性与可维护性会变的越来越差。所以接下来我们将会介绍如何对 sentinel-dashboard 进行改造，实现 Sentinel-Dashboard 与 apollo 规则的相互同步（文章地址：/a745233700/article/details/122659459）
