Sentinel上生產環境只差一步，監控資料持久化

阿風的架構筆記發表於2021-04-19

之前介紹了Sentinel相關的文章，小夥伴在生產實踐中不知道有沒有這個疑問？我們的Sentinel控制檯監控的資料只能看最近5分鐘的，如圖

那麼就導致歷史資料是檢視不了的，那肯定是不行的，在生產環境中我們最起碼能夠看到最近幾天甚至幾個月的監控資料，方便我們排查出哪些時間段/哪些天，哪些介面會到達什麼樣的QPS；方便我們對整體系統的QPS、以及異常情況有基本的瞭解。

如果要做到這些，就需要做到對這些資料進行持久化，而不能只儲存在記憶體中。那我們今天就來介紹一下怎麼改造Sentinel控制檯，可以達到持久化的目的。同時用XMind畫了一張導圖記錄Spring Cloud Alibaba的學習筆記（原始檔對部分節點有詳細備註和參考資料，由於太大就沒展示全部，歡迎關注我的公眾號：阿風的架構筆記後臺傳送【導圖】拿下載連結， 已經完善更新）：

分析

Sentinel客戶端會記錄資源訪問的秒級資料（若沒有訪問則不進行記錄）並儲存在本地日誌中。Sentinel 控制檯可以通過 Sentinel 客戶端預留的 HTTP API 從秒級監控日誌中拉取監控資料，並進行聚合。

目前Sentinel控制檯中監控資料聚合後直接存在記憶體中，未進行持久化，且僅保留最近 5 分鐘的監控資料。核心思想就是實現MetricsRepository介面實現，原始碼如下

MetricsRepository定義了以下介面：

save 與 saveAll：儲存對應的監控資料

queryByAppAndResourceBetween：查詢某段時間內的某個應用的某個資源的監控資料

listResourcesOfApp：查詢某個應用下的所有資源

現在Sentinel控制檯只實現了記憶體InMemoryMetricsRepository，介面可傳入自定義範型

上面預設的監控資料型別為MetricEntity，包含應用名稱、時間戳、資源名稱、異常數、請求通過數、請求拒絕數、平均響應時間等資訊。

對於監控資料的儲存，使用者需要根據自己的儲存精度，來考慮如何儲存這些監控資料。部署多個控制檯例項時，通常需要仔細設計下監控拉取和寫入策略。

我們知道了Sentinel的實現，那我們持久化監控的方案是什麼呢？

方案

我們把監控資料持久化到哪裡呢？能想到的就是資料庫，但不要選擇mysql資料庫，而是選擇帶時序功能的資料庫方案，可採用主流的InfluxDB時序資料庫

具體InfluxDB和mysql有什麼區別，可網上檢視

持久化是第一步，我們下一步還需要用圖表的方式展現出來，我們第一個能夠想到的方案就是Grafana。

小夥伴如果不瞭解，自行網補

這樣我們具體的方案就有了，如圖

程式碼

現在Sentinel控制檯專案pom.xml中引入influxdb包

<dependency>
<groupId>org.influxdb</groupId>
<artifactId>influxdb-java</artifactId>
<version>2.21</version>
</dependency>

封裝一個influxdb工具類

url、username、password用於儲存InfluxDB的連線、使用者名稱、密碼資訊，定義為static屬性，因此在set方法上使用@Value註解從配置檔案讀取屬性值；
resultMapper用於查詢結果到實體類的對映；
init方法用於初始化url、username、password；
process為通用的處理方法，負責開啟關閉連線，並且呼叫InfluxDBCallback回撥方法；
insert為插入資料方法，配合InfluxDBInsertCallback回撥使用；
query為通用的查詢方法，配合InfluxDBQueryCallback回撥方法使用，返回QueryResult物件；
queryList為查詢列表方法，呼叫query得到QueryResult，再通過resultMapper轉換為List<實體類>;

**在resources目錄下的application.properties檔案中，增加InfluxDB的配置： **

influxdb.url=http://127.0.0.1:8086
influxdb.username=admin
influxdb.password=admin

在datasource.entity包下，新建influxdb包，下面新建sentinel_metric資料表(measurement)對應的實體類MetricPO：

該類參考MetricEntity建立，加上influxdb-java包提供的註解

通過@Measurement(name = "sentinel_metric")指定資料表(measurement)名稱

time作為時序資料庫的時間列；

app、resource設定為tag列，通過註解標識為tag=true；

其它欄位為filed列；

接著在InMemoryMetricsRepository所在的repository.metric包下新建InfluxDBMetricsRepository類，實現MetricsRepository介面：

其中：

save、saveAll方法通過呼叫InfluxDBUtils.insert和InfluxDBInsertCallback回撥方法，往sentinel_db庫的sentinel_metric資料表寫資料；
saveAll方法不是迴圈呼叫save方法，而是在回撥內部迴圈Iterable metrics處理，這樣InfluxDBFactory.connect連線只開啟關閉一次；
doSave方法中，.time(DateUtils.addHours(metric.getTimestamp(), 8).getTime(), TimeUnit.MILLISECONDS)
queryByAppAndResourceBetween、listResourcesOfApp裡面的查詢方法，使用InfluxDB提供的類sql語法，編寫查詢語句即可。

最後一步，在MetricController、MetricFetcher兩個類，找到metricStore屬性，

在@Autowired註解上面加上@Qualifier("influxDBMetricsRepository")註解：