本文demo在：sentinel-tutorial/sentinel-practice/sentinel-cluster-flow-control 章节
下面我们来看一下如何快速使用集群流控功能。接入集群流控模块的步骤如下：
要想使用集群流控功能，我们需要在应用端配置动态规则源，并通过 Sentinel 控制台实时进行推送。如下图所示：
本次我们通过 Nacos 作为我们的规则源的配置中心，首先我们先下载 Nacos 然后在本地启动一个 Nacos 的服务，我是通过源码编译的 Nacos 服务：
## 解压源码
unzip nacos-master.zip
cd nacos-master
## 编译可执行文件
mvn -Prelease-nacos clean install -U
## 进入编译好的可执行文件中启动服务
cd distribution/target/nacos-server-0.8.0/nacos/bin
sh startup.sh -m standalone
如上图所示，启动成功后，我们可以访问 Nacos 的控制台来进行控制了：
PS：控制台默认的用户名，密码都是：nacos
这里我们以独立模式来运行 token server，即单独启动某台机器作为 token server，其它的机器为 token client。
首先我们引入集群流控服务端所需的相关依赖：
<dependencies>
<dependency>
<groupId>com.alibaba.csp</groupId>
<artifactId>sentinel-transport-simple-http</artifactId>
<version>1.4.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.alibaba.csp</groupId>
<artifactId>sentinel-cluster-server-default</artifactId>
<version>1.4.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.alibaba.csp</groupId>
<artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
<version>1.4.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
<artifactId>log4j-slf4j-impl</artifactId>
<version>2.9.1</version>
</dependency>
</dependencies>引入了依赖之后，就需要创建一个 ClusterTokenServer 的实例了，然后启动该实例。不过要启动 ClusterTokenServer 还需要先做一些配置，包括 namespace 和 ServerTransportConfig。
手动载入 namespace 和 ServerTransportConfig 的配置到 ClusterServerConfigManager 中，如下列代码所示：
private static final int CLUSTER_SERVER_PORT = 11111;
private static final String APP_NAME = "appA";
// 加载namespace
ClusterServerConfigManager.loadServerNamespaceSet(Collections.singleton(APP_NAME));
// 加载ServerTransportConfig
ClusterServerConfigManager.loadGlobalTransportConfig(new ServerTransportConfig()
.setIdleSeconds(600)
.setPort(CLUSTER_SERVER_PORT));载入了这些配置到 ClusterServerConfigManager 中之后，ClusterTokenServer 在启动的时候，就会去 ClusterServerConfigManager 获取启动所需的配置信息。
如果 ClusterTokenServer 启动之后想要更新一些设置，例如我想更换一个 namespace 或者我想更新 ServerTransportConfig，那该怎么办呢，这时我们可以通过为他们注册一个 SentinelProperty ，将配置信息保存到配置中心，当配置中心中的内容发生变更时，SentinelProperty 会通过 PropertyListener 来通知到 SentinelProperty 的注册方，此时就可以动态的更新配置信息了。
为 namespace 注册一个 SentinelProperty：
String namespaceSetDataId = "cluster-server-namespace-set";
// 初始化一个配置 namespace 的 Nacos 数据源
ReadableDataSource<String, Set<String>> namespaceDs =
new NacosDataSource<>(REMOTE_ADDRESS, GROUP_ID,
namespaceSetDataId, source -> JSON.parseObject(source, new TypeReference<Set<String>>() {}));
ClusterServerConfigManager.registerNamespaceSetProperty(namespaceDs.getProperty());为 ServerTransportConfig 注册一个 SentinelProperty：
String serverTransportDataId = "cluster-server-transport-config";
// 初始化一个配置服务端通道配置的 Nacos 数据源
ReadableDataSource<String, ServerTransportConfig> transportConfigDs =
new NacosDataSource<>(REMOTE_ADDRESS,
GROUP_ID, serverTransportDataId,
source -> JSON.parseObject(source, new TypeReference<ServerTransportConfig>() {}));
ClusterServerConfigManager.registerServerTransportProperty(transportConfigDs.getProperty());以上是通过 Nacos 作为配置中心的，但是这个步骤对于 token server 来说，并不是必须的，只要启动的时候能获取到所需的配置信息即可，不过在实际的场景中配置信息还是要保存在配置中心的。
PS：如果我们注册了相应的监听器，就需要到具体的配置中心中维护相应的信息，我们这里用的是 Nacos 配置中心，那么我们就需要到 Nacos 中创建具体的配置项。本次模拟我就不进行相应的监听器的注册了，直接通过硬编码把配置项load进去。
token server 抽象出了命名空间（namespace）的概念，可以支持多个应用/服务，因此我们需要通过 ClusterFlowRuleManager 注册一个可以自动根据 namespace 创建动态规则源的生成器，即 Supplier。
Supplier 会根据 namespace 生成类型为 SentinelProperty<List<FlowRule>> 的动态规则源，不同的 namespace 对应着不同的规则源，若不指定 namespace ，则默认为为应用名：${project.name} 的值。
ClusterFlowRuleManager 中是这样注册 Supplier 的：
setPropertySupplier(Function<String, SentinelProperty<List<FlowRule>>> propertySupplier)参数接收的是一个 Function 的函数式接口，提供一个 String，则生成一个 SentinelProperty。
假设我们用 Nacos 作为集群服务端的配置中心，则可以这样注册一个 Supplier：
private static final String REMOTE_ADDRESS = "localhost";
private static final String GROUP_ID = "SENTINEL_GROUP";
private static final String FLOW_POSTFIX = "-flow-rules";
ClusterFlowRuleManager.setPropertySupplier(namespace -> {
ReadableDataSource<String, List<FlowRule>> ds =
new NacosDataSource<>(REMOTE_ADDRESS,GROUP_ID,namespace+FLOW_POSTFIX, source -> JSON.parseObject(source, new TypeReference<List<FlowRule>>() {}));
return ds.getProperty();
});PS：ClusterFlowRuleManager 针对集群限流规则，ClusterParamFlowRuleManager 针对集群热点规则，配置方式类似。
当集群限流服务端 namespace set 产生变更时，Sentinel 会自动针对新加入的 namespace 生成动态规则源并进行自动监听，并删除旧的不需要的规则源。
假设我们的 namespace 为 appA，那么我们在 Nacos 中创建服务端的动态规则源如下所示：
[
{
"resource" : "cluster-resource", // 限流的资源名称
"grade" : 1, // 限流模式为：qps
"count" : 10, // 阈值为：10
"clusterMode" : true, // 集群模式为：true
"clusterConfig" : {
"flowId" : 111, // 全局唯一id
"thresholdType" : 1, // 阈值模式伪：全局阈值
"fallbackToLocalWhenFail" : true // 在 client 连接失败或通信失败时，是否退化到本地的限流模式
}
}
]
PS：实际创建的时候，要把内容中的注释去除掉，否则会报错，因为这不是一个合法的json字符串，这里只是用作描述。
以上的所有步骤都完成之后，现在可以创建一个 ClusterTokenServer 实例并且启动它了，如下列代码所示：
// 创建一个 ClusterTokenServer 的实例，独立模式
ClusterTokenServer tokenServer = new SentinelDefaultTokenServer();
// 启动
tokenServer.start();另外请在启动时加入以下启动参数，让服务端在启动后可以连接上 sentinel-dashboard：
-Dproject.name=xxx -Dcsp.sentinel.dashboard.server=consoleIp:portSentinel 中提供了一个默认的以独立方式启动的 ClusterTokenServer 的实现类，但是类的名字起的有点让人疑惑，不是很清晰，我给官方仓库提交了一个 PR ，有兴趣的可以看一下：#444
启动后我们可以在控制台中看到如下信息：
在 ~/logs/csp/sentinel-record.log 日志文件中将打印如下信息：
token server 启动好之后，就可以启动 token client了，我们启动两个 token client，我以一个为例来描述，另一个类似。
我们先引入集群流控客户端所需的相关依赖：
<dependencies>
<dependency>
<groupId>com.alibaba.csp</groupId>
<artifactId>sentinel-transport-simple-http</artifactId>
<version>1.4.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.alibaba.csp</groupId>
<artifactId>sentinel-cluster-client-default</artifactId>
<version>1.4.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.alibaba.csp</groupId>
<artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
<version>1.4.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
<artifactId>log4j-slf4j-impl</artifactId>
<version>2.9.1</version>
</dependency>
</dependencies>我们需要为集群客户端指定服务端的 ip 和 port ，这样客户端启动之后就会连接上服务端。我们有三种方式可以设置客户端的配置信息。
- 硬编码
通过硬编码的方式，手动载入，如下列代码所示：
ClusterClientConfig clientConfig = new ClusterClientConfig();
clientConfig.setServerHost(CLUSTER_SERVER_HOST);
clientConfig.setServerPort(CLUSTER_SERVER_PORT);
ClusterClientConfigManager.applyNewConfig(clientConfig);- 注册动态数据源
通过注册动态数据源，然后设置监听器的方式，自动载入，如下列代码所示：
String clientConfigDataId = "cluster-client-config";
// 初始化一个配置ClusterClientConfig的 Nacos 数据源
ReadableDataSource<String, ClusterClientConfig> ds =
new NacosDataSource<>(REMOTE_ADDRESS, GROUP_ID, clientConfigDataId,
source -> JSON.parseObject(source, new TypeReference<ClusterClientConfig>() {}));
ClusterClientConfigManager.register2Property(ds.getProperty());- 通过http接口
https://<ip>:<port>/cluster/client/modifyConfig?data=<config>其中 data 是 JSON 格式的 ClusterClientConfig 对象的值
这里我选择第一，第二两种方式来设置客户端的配置信息。
如果客户端和服务端之间的通讯中断，那么集群限流将退化成本地限流，客户端就需要通过本地的限流规则进行流控，所以我们还需要为客户端配置相应的限流规则，官方推荐的做法也是通过注册动态数据源的方式，这里我们仍然以 Nacos 作为我们的数据源来进行配置，如下面的代码所示：
private static final String APP_NAME = "appA";
private static final String FLOW_POSTFIX = "-flow-rules";
// 使用 Nacos 数据源作为配置中心，需要在 REMOTE_ADDRESS 上启动一个 Nacos 的服务
ReadableDataSource<String, List<FlowRule>> ds =
new NacosDataSource<>(REMOTE_ADDRESS, GROUP_ID, APP_NAME+FLOW_POSTFIX,
source -> JSON.parseObject(source, new TypeReference<List<FlowRule>>() {}));
// 为集群客户端注册动态规则源
FlowRuleManager.register2Property(ds.getProperty());具体的在 Nacos 中创建配置项的步骤，这里就不再继续描述了，服务端的规则如果已经创建过的话，客户端可以直接复用，只需要把 groupId 和 dataId 与服务端的保持一致即可，启动完成后可以通过以下 api 获取系统中的规则：
https://<ip>:<port>?getRules?type=flow结果如下图所示：
PS：FlowRuleManager 是管理普通限流的，ParamFlowRuleManager 是管理热点参数限流的
当以上的步骤都完成之后，我们就可以在客户端的代码中进行埋点了，然后启动客户端。
另外请在启动时加入以下启动参数，让客户端在启动后可以连接上 sentinel-dashboard：
-Dproject.name=xxx -Dcsp.sentinel.dashboard.server=consoleIp:port埋点的代码如下所示：
/**
* 模拟流量请求该方法
*/
@GetMapping("/clusterFlow")
public @ResponseBody
String clusterFlow() {
Entry entry = null;
String retVal;
try{
entry = SphU.entry(RESOURCE_NAME, EntryType.IN,1);
retVal = "passed";
}catch(BlockException e){
retVal = "blocked";
}finally {
if(entry!=null){
entry.exit();
}
}
return retVal;
}通过 API 将当前集群客户端的模式置为客户端模式：
https://<ip>:<port>/setClusterMode?mode=<xxx>其中 mode 为 0 代表 client，1 代表 server。如下图所示：
PS：因为我是在同一台机器上模拟的，集群的服务端已经使用了 8720 的对外 api 端口，所以集群的客户端client1的对外 api 端口是 8721，以此类推 client2 对外的 api 端口为 8722。
设置成功后，若客户端已经设置了服务端的配置，客户端将会自动连接到远程的 token server。
我们可以在 sentinel-record.log 日志中查看连接的相关日志。
现在我们要来模拟请求，来触发客户端的初始化了，触发完成之后，客户端就会连接上 dashboard 了，执行如下请求：
https://127.0.0.1:7001/clusterFlow如下图所示：
当上面的步骤都完成后，我们就可以在 Sentinel 控制台的【集群流控】页面中的 token server 列表页面管理分配 token server 了。
首先先看下 dashboard 中已经连接上来的机器列表吧，如下图所示：
现在我们来创建一个 Token Server ，我启动了三个应用实例，其中 8720 端口对应的实例为 token server，选择 192.168.0.104:8720 这台为服务端，如下图所示：
选择其它两个为 cluster client，如下图所示：
保存后推送，如下图所示：
页面上机器的显示方式为 ip@commandPort，其中 commandPort 为应用端暴露给 Sentinel 控制台的端口。
选择好以后，点击【保存】按钮，刷新页面即可以看到 token server 分配成功：
并且我们可以在页面上查看 token server 的连接情况，点击【连接详情】即可查看，如下图所示：
我们可以在【集群流控】页面的【Cluster Client列表】中查看具体的集群客户端，如下图所示：
通过 jmeter 模拟流量同时请求两台客户端机器，过一段时间后观察效果。
然后在监控页面看到对应资源的集群维度的总 qps ，如下图所示：
发现通过的 qps 并不是维持在10以内，而是超过了10。
首先我们直接查看 ${appName}-metrics.log 日志文件中打印的信息，在我的机器上有两个 metrics 的log文件，分别对应两个 cluster-client：
看下每个文件中具体的内容：
可以看到同一秒两个 client 通过的 qps 相加的结果是保持在10以下的。
那按照道理 dashboard 中是聚合的两个 client 的 qps 总和，不应该超过10才对，经过与 Sentinel 的开发人员 乐有 的讨论，他怀疑 dashboard 把 token-server 的值也统计进去了，我查看了实时数据返回的结果，如下图所示：
从结果中发现统计结果确实聚合了三台机器的统计值，再把 dashboard 请求 metrics 的结果打印出来看一下：
8720 作为 token-server 是不应该去统计 metric 结果的，那为什么会把它的结果统计进去了呢？
但是从两台 cluster-client 的 metric 日志中可以看出来，整个集群的 qps 是没有超过10的，这说明核心的功能没有问题。
经过乐有的指导，发现可能是我在同一台机器中同时起了三个应用名相同的进程，而如果在本地启动多个同名应用时，需要加入 -Dcsp.sentinel.log.use.pid=true 参数，否则日志和监控会被当成同一个应用的，都会混在一起，导致 dashboard 的统计结果出错。
现在我把每个应用上都加上 -Dcsp.sentinel.log.use.pid=true 的参数，再次模拟该请求，观察一下实时监控的结果，发现如下图所示：
再看 metrics 日志文件，发现文件名也带上了进程号：
再看下每个文件中的实际统计结果：
再看 MetricFetcher 中打印的日志，发现也没有再去请求 token-server 的 metric 了，如下图所示：
- 先启动好 nacos 服务，并将集群限流规则发布到 nacos 中
- 启动好 dashboard，版本选择 1.4.1
- 启动独立模式运行的 token server，并配置与 dashboard 的连接，token server 会自动连接上 dashboard
- 启动两个 token client，配置与 token server / dashboard 的连接，需模拟一次流量请求，client 才会初始化并连接上 dashboard
- 通过 jmeter 模拟请求 token client 观察 dashboard 上的实时监控
一个完整的集群请求流程如下图所示：
- 所有版本请使用 1.4.1 ，避免不必要的问题排查
- 如果在 token server列表中选择 client 时，未出现可选的 client 机器，请先对该 client 发送请求流量以触发 sentinel 的初始化，然后 client 才会连接上 dashboard
- 本地启动多个同名应用时，需要加入-Dcsp.sentinel.log.use.pid=true 参数，否则日志和监控会被当成同一个应用的，都会混在一起，导致 dashboard 中的统计结果有误
- token client 也需要配置限流规则，并且指定 clusterMode 为 true
- 当 token client 请求 token server 超时了，就会退化为本地限流模式