一、實現介紹

根據官方wiki文檔，sentinel控制檯的實時監控數據，默認僅存儲 5 分鐘以內的數據。如需持久化，需要定製實現相關接口。

https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/在生產環境中使用-Sentinel-控制檯 也給出了指導步驟：

1.自行擴展實現 MetricsRepository 接口；

2.註冊成 Spring Bean 並在相應位置通過 @Qualifier 註解指定對應的 bean name 即可。

本文使用時序數據庫InfluxDB來進行持久化，從下載開始，一步步編寫一個基於InfluxDB的存儲實現。

二、InfluxDB介紹及安裝使用

InfluxDB官網：https://www.influxdata.com

關鍵詞：

1. 高性能時序數據庫
2. go語言編寫沒有外部依賴
3. 支持HTTP API讀寫
4. 支持類SQL查詢語法
5. 通過數據保留策略(Retention Policies)支持自動清理歷史數據
6. 通過連續查詢(Continuous Queries)支持數據歸檔

最新版本：1.6.4

下載

windows：wget https://dl.influxdata.com/influxdb/releases/influxdb-1.6.4_windows_amd64.zip

linux：wget https://dl.influxdata.com/influxdb/releases/influxdb-1.6.4_linux_amd64.tar.gz

注：windows下載安裝wget https://eternallybored.org/misc/wget/

在windows環境，解壓zip文件至D:\\influxdb\\influxdb-1.6.4-1目錄：

打開cmd命令行窗口，在D:\\influxdb\\influxdb-1.6.4-1執行命令啟動influxdb服務端：influxd

再打開一個cmd窗口，在目錄下輸入influx啟動客戶端： // 後面可以帶上參數：-precision rfc3339 指定時間格式顯示

show databases發現只有系統的2個數據庫，這裡我們新建一個sentinel_db，輸入命令：create database sentinel_db

use sentinel_db 使用sentinel_db數據庫

show measurements 查看數據庫中的數據表(measurement)

可以看到，這幾個InfluxDB命令跟MySQL很相似。

InfluxDB名詞概念：

database：數據庫 // 關係數據庫的database

measurement：數據庫中的表 // 關係數據庫中的table

point：表裡的一行數據 // 關係數據庫中的row

point由3部分組成：

time：每條數據記錄的時間，也是數據庫自動生成的主索引；// 類似主鍵

fields：各種記錄的值；// 沒有索引的字段

tags：各種有索引的屬性 // 有索引的字段

三、修改Sentinel Dashboard

在官方github上，有一個java的客戶端庫：

https://github.com/influxdata/influxdb-java

在sentinel-dashboard的pom.xml中，加入maven依賴：

<code><dependency>
    <groupid>org.influxdb/<groupid>
    <artifactid>influxdb-java/<artifactid>
    <version>2.17/<version>
/<dependency>/<code>

封裝一個工具類：存儲InfluxDB連接信息以及方便調用

<code>/**
 * @author cdfive
 * @date 2018-10-19
 */
@Component
public class InfluxDBUtils { 


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

    private static String url;

    private static String username;

    private static String password;

    private static InfluxDBResultMapper resultMapper = new InfluxDBResultMapper();

    @Value("${influxdb.url}")
    public void setUrl(String url) {
        InfluxDBUtils.url = url;
    }

    @Value("${influxdb.username}")
    public void setUsername(String username) {
        InfluxDBUtils.username = username;
    }

    @Value("${influxdb.password}")
    public void setPassword(String password) {
        InfluxDBUtils.password = password;
    }

    public static void init(String url, String username, String password) {
        InfluxDBUtils.url = url;
        InfluxDBUtils.username = username;
        InfluxDBUtils.password = password;
    }

    public static  T process(String database, InfluxDBCallback callback) {
        InfluxDB influxDB = null;
        T t = null;
        try {
            influxDB = InfluxDBFactory.connect(url, username, password);
            influxDB.setDatabase(database);

            t = callback.doCallBack(database, influxDB);
        } catch (Exception e) {
            logger.error("[process exception]", e);
        } finally {
            if (influxDB != null) {
                try {
                    influxDB.close();
                } catch (Exception e) {
                    logger.error("[influxDB.close exception]", e);
                } 

            }
        }

        return t;
    }

    public static void insert(String database, InfluxDBInsertCallback influxDBInsertCallback) {
        process(database, new InfluxDBCallback() {
            @Override
            public  T doCallBack(String database, InfluxDB influxDB) {
                influxDBInsertCallback.doCallBack(database, influxDB);
                return null;
            }
        });

    }

    public static QueryResult query(String database, InfluxDBQueryCallback influxDBQueryCallback) {
        return process(database, new InfluxDBCallback() {
            @Override
            public  T doCallBack(String database, InfluxDB influxDB) {
                QueryResult queryResult = influxDBQueryCallback.doCallBack(database, influxDB);
                return (T) queryResult;
            }
        });
    }

    public static  List queryList(String database, String sql, Map<string> paramMap, Class clasz) {
        QueryResult queryResult = query(database, new InfluxDBQueryCallback() {
            @Override
            public QueryResult doCallBack(String database, InfluxDB influxDB) {
                BoundParameterQuery.QueryBuilder queryBuilder = BoundParameterQuery.QueryBuilder.newQuery(sql);
                queryBuilder.forDatabase(database);

                if (paramMap != null && paramMap.size() > 0) {
                    Set<map.entry>> entries = paramMap.entrySet();
                    for (Map.Entry<string> entry : entries) {
                        queryBuilder.bind(entry.getKey(), entry.getValue());
                    }
                }

                return influxDB.query(queryBuilder.create());
            }
        });
 

        return resultMapper.toPOJO(queryResult, clasz);
    }

    public interface InfluxDBCallback {
         T doCallBack(String database, InfluxDB influxDB);
    }

    public interface InfluxDBInsertCallback {
        void doCallBack(String database, InfluxDB influxDB);
    }

    public interface InfluxDBQueryCallback {
        QueryResult doCallBack(String database, InfluxDB influxDB);
    }
}/<string>/<map.entry>/<string>/<code>

其中：

url、username、password用於存儲InfluxDB的連接、用戶名、密碼信息，定義為static屬性，因此在set方法上使用@Value註解從配置文件讀取屬性值；

resultMapper用於查詢結果到實體類的映射；

init方法用於初始化url、username、password；

process為通用的處理方法，負責打開關閉連接，並且調用InfluxDBCallback回調方法；

insert為插入數據方法，配合InfluxDBInsertCallback回調使用；

query為通用的查詢方法，配合InfluxDBQueryCallback回調方法使用，返回QueryResult對象；

queryList為查詢列表方法，調用query得到QueryResult，再通過resultMapper轉換為List;

在resources目錄下的application.properties文件中，增加InfluxDB的配置：

<code>influxdb.url=${influxdb.url}
influxdb.username=${influxdb.username}
influxdb.password=${influxdb.password}/<code>

用${xxx}佔位符，這樣可以通過maven的pom.xml添加profile配置不同環境(開發、測試、生產) 或 從配置中心讀取參數。

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

<code>package com.alibaba.csp.sentinel.dashboard.datasource.entity;

import org.influxdb.annotation.Column;
import org.influxdb.annotation.Measurement;

import java.time.Instant;

/**
 * @author cdfive
 * @date 2018-10-19
 */
@Measurement(name = "sentinel_metric")
public class MetricPO {

    @Column(name = "time")
    private Instant time;

    @Column(name = "id")
    private Long id;

    @Column(name = "gmtCreate")
    private Long gmtCreate;

    @Column(name = "gmtModified") 

    private Long gmtModified;

    @Column(name = "app", tag = true)
    private String app;

    @Column(name = "resource", tag = true)
    private String resource;

    @Column(name = "passQps")
    private Long passQps;

    @Column(name = "successQps")
    private Long successQps;

    @Column(name = "blockQps")
    private Long blockQps;

    @Column(name = "exceptionQps")
    private Long exceptionQps;

    @Column(name = "rt")
    private double rt;

    @Column(name = "count")
    private int count;

    @Column(name = "resourceCode")
    private int resourceCode;

    // getter setter省略
}/<code>

該類參考MetricEntity創建，加上influxdb-java包提供的註解，通過@Measurement(name = "sentinel_metric")指定數據表(measurement)名稱，

time作為時序數據庫的時間列；

app、resource設置為tag列，通過註解標識為tag=true；

其它字段為filed列；

接著在InMemoryMetricsRepository所在的repository.metric包下新建InfluxDBMetricsRepository類，實現MetricsRepository<metricentity>接口：/<metricentity>

<code>package com.alibaba.csp.sentinel.dashboard.repository.metric;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.stream.Collectors;

import org.apache.commons.lang.time.DateFormatUtils;
import org.apache.commons.lang.time.DateUtils;
import org.influxdb.InfluxDB;
import org.influxdb.dto.Point;
import org.springframework.stereotype.Repository;
import org.springframework.util.CollectionUtils;

import com.alibaba.csp.sentinel.dashboard.datasource.entity.MetricEntity;
import com.alibaba.csp.sentinel.dashboard.datasource.entity.MetricPO;
import com.alibaba.csp.sentinel.dashboard.util.InfluxDBUtils;
import com.alibaba.csp.sentinel.util.StringUtil;

/**
 * metrics數據InfluxDB存儲實現
 * @author cdfive
 * @date 2018-10-19
 */
@Repository("influxDBMetricsRepository")
public class InfluxDBMetricsRepository implements MetricsRepository<metricentity> {

    /**時間格式*/
    private static final String DATE_FORMAT_PATTERN = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS";

    /**數據庫名稱*/
    private static final String SENTINEL_DATABASE = "sentinel_db";

    /**數據表名稱*/
    private static final String METRIC_MEASUREMENT = "sentinel_metric";

    /**北京時間領先UTC時間8小時 UTC: Universal Time Coordinated,世界統一時間*/
    private static final Integer UTC_8 = 8;

    @Override
    public void save(MetricEntity metric) {
        if (metric == null || StringUtil.isBlank(metric.getApp())) { 

            return;
        }

        InfluxDBUtils.insert(SENTINEL_DATABASE, new InfluxDBUtils.InfluxDBInsertCallback() {
            @Override
            public void doCallBack(String database, InfluxDB influxDB) {
                if (metric.getId() == null) {
                    metric.setId(System.currentTimeMillis());
                }
                doSave(influxDB, metric);
            }
        });
    }

    @Override
    public void saveAll(Iterable<metricentity> metrics) {
        if (metrics == null) {
            return;
        }

        Iterator<metricentity> iterator = metrics.iterator();
        boolean next = iterator.hasNext();
        if (!next) {
            return;
        }

        InfluxDBUtils.insert(SENTINEL_DATABASE, new InfluxDBUtils.InfluxDBInsertCallback() {
            @Override
            public void doCallBack(String database, InfluxDB influxDB) {
                while (iterator.hasNext()) {
                    MetricEntity metric = iterator.next();
                    if (metric.getId() == null) {
                        metric.setId(System.currentTimeMillis());
                    }
                    doSave(influxDB, metric);
                }
            }
        });
    }

    @Override
    public List<metricentity> queryByAppAndResourceBetween(String app, String resource, long startTime, long endTime) {
        List<metricentity> results = new ArrayList<metricentity>();
        if (StringUtil.isBlank(app)) {
            return results;
        }

        if (StringUtil.isBlank(resource)) {
            return results;
        } 

        
        // 將查詢的開始時間和結束減去8小時，因為influxdb使用的是UTC時間，北京時間比UTC時間慢8個小時
        endTime = endTime - UTC_8 * 60 * 60 *1000;
        startTime = startTime - UTC_8 * 60 * 60 *1000;

        StringBuilder sql = new StringBuilder();
        sql.append("SELECT * FROM " + METRIC_MEASUREMENT);
        sql.append(" WHERE app=$app");
        sql.append(" AND resource=$resource");
        sql.append(" AND time>=$startTime");
        sql.append(" AND time<=$endTime");

        Map<string> paramMap = new HashMap<string>();
        paramMap.put("app", app);
        paramMap.put("resource", resource);
        paramMap.put("startTime", DateFormatUtils.format(new Date(startTime), DATE_FORMAT_PATTERN));
        paramMap.put("endTime", DateFormatUtils.format(new Date(endTime), DATE_FORMAT_PATTERN));

        List<metricpo> metricPOS = InfluxDBUtils.queryList(SENTINEL_DATABASE, sql.toString(), paramMap, MetricPO.class);

        if (CollectionUtils.isEmpty(metricPOS)) {
            return results;
        }

        for (MetricPO metricPO : metricPOS) {
            results.add(convertToMetricEntity(metricPO));
        }

        return results;
    }

    @Override
    public List<string> listResourcesOfApp(String app) {
        List<string> results = new ArrayList<>();
        if (StringUtil.isBlank(app)) {
            return results;
        }

        StringBuilder sql = new StringBuilder();
        sql.append("SELECT * FROM " + METRIC_MEASUREMENT);
        sql.append(" WHERE app=$app");
        sql.append(" AND time>=$startTime");

        Map<string> paramMap = new HashMap<string>();
        long startTime = System.currentTimeMillis() - 1000 * 60;
        
        // 將查詢的開始時間減去8小時，因為influxdb使用的是UTC時間，北京時間比UTC時間慢8個小時 

        startTime = startTime - UTC_8 * 60 * 60 *1000;
        
        paramMap.put("app", app);
        paramMap.put("startTime", DateFormatUtils.format(new Date(startTime), DATE_FORMAT_PATTERN));

        List<metricpo> metricPOS = InfluxDBUtils.queryList(SENTINEL_DATABASE, sql.toString(), paramMap, MetricPO.class);

        if (CollectionUtils.isEmpty(metricPOS)) {
            return results;
        }

        List<metricentity> metricEntities = new ArrayList<metricentity>();
        for (MetricPO metricPO : metricPOS) {
            metricEntities.add(convertToMetricEntity(metricPO));
        }

        Map<string> resourceCount = new HashMap<>(32);

        for (MetricEntity metricEntity : metricEntities) {
            String resource = metricEntity.getResource();
            if (resourceCount.containsKey(resource)) {
                MetricEntity oldEntity = resourceCount.get(resource);
                oldEntity.addPassQps(metricEntity.getPassQps());
                oldEntity.addRtAndSuccessQps(metricEntity.getRt(), metricEntity.getSuccessQps());
                oldEntity.addBlockQps(metricEntity.getBlockQps());
                oldEntity.addExceptionQps(metricEntity.getExceptionQps());
                oldEntity.addCount(1);
            } else {
                resourceCount.put(resource, MetricEntity.copyOf(metricEntity));
            }
        }

        // Order by last minute b_qps DESC.
        return resourceCount.entrySet()
                .stream()
                .sorted((o1, o2) -> {
                    MetricEntity e1 = o1.getValue();
                    MetricEntity e2 = o2.getValue();
                    int t = e2.getBlockQps().compareTo(e1.getBlockQps());
                    if (t != 0) {
                        return t;
                    }
                    return e2.getPassQps().compareTo(e1.getPassQps());
                })
                .map(Map.Entry::getKey)
                .collect(Collectors.toList());
    }

    private MetricEntity convertToMetricEntity(MetricPO metricPO) {
        MetricEntity metricEntity = new MetricEntity(); 


        metricEntity.setId(metricPO.getId());
        metricEntity.setGmtCreate(new Date(metricPO.getGmtCreate()));
        metricEntity.setGmtModified(new Date(metricPO.getGmtModified()));
        metricEntity.setApp(metricPO.getApp());
        metricEntity.setTimestamp(Date.from(metricPO.getTime()));
        metricEntity.setResource(metricPO.getResource());
        metricEntity.setPassQps(metricPO.getPassQps());
        metricEntity.setSuccessQps(metricPO.getSuccessQps());
        metricEntity.setBlockQps(metricPO.getBlockQps());
        metricEntity.setExceptionQps(metricPO.getExceptionQps());
        metricEntity.setRt(metricPO.getRt());
        metricEntity.setCount(metricPO.getCount());

        return metricEntity;
    }

    private void doSave(InfluxDB influxDB, MetricEntity metric) {
        influxDB.write(Point.measurement(METRIC_MEASUREMENT)
                .time(metric.getTimestamp().getTime(), TimeUnit.MILLISECONDS)
                .tag("app", metric.getApp())
                .tag("resource", metric.getResource())
                .addField("id", metric.getId())
                .addField("gmtCreate", metric.getGmtCreate().getTime())
                .addField("gmtModified", metric.getGmtModified().getTime())
                .addField("passQps", metric.getPassQps())
                .addField("successQps", metric.getSuccessQps())
                .addField("blockQps", metric.getBlockQps())
                .addField("exceptionQps", metric.getExceptionQps())
                .addField("rt", metric.getRt())
                .addField("count", metric.getCount())
                .addField("resourceCode", metric.getResourceCode())
                .build());
    }
}/<string>/<metricentity>/<metricentity>/<metricpo>/<string>/<string>/<string>/<string>/<metricpo>/<string>/<string>/<metricentity>/<metricentity>/<metricentity>/<metricentity>/<metricentity>/<metricentity>/<code>

其中：

save、saveAll方法通過調用InfluxDBUtils.insert和InfluxDBInsertCallback回調方法，往sentinel_db庫的sentinel_metric數據表寫數據；

saveAll方法不是循環調用save方法，而是在回調內部循環Iterable<metricentity> metrics處理，這樣InfluxDBFactory.connect連接只打開關閉一次；/<metricentity>

doSave方法中，.time(DateUtils.addHours(metric.getTimestamp(), 8).getTime(), TimeUnit.MILLISECONDS)

因InfluxDB的UTC時間暫時沒找到修改方法，所以這裡time時間列加了8個小時時差；

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("jpaMetricsRepository")註解：

<code>@Qualifier("influxDBMetricsRepository")
@Autowired
private MetricsRepository<metricentity> metricStore;/<metricentity>/<code>

四、驗證成果

設置sentinel-dashboard工程啟動參數：-Dserver.port=8080 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8080 -Dproject.name=sentinel-dashboard

啟動工程，打開http://localhost:8080，查看各頁面均顯示正常，

在命令行通過InfluxDB客戶端命令，show measurements，可以看到已經生成了sentinel_metric數據表(measurement)；

查詢總數：select count(id) from sentinel_metric

查詢最新5行數據：select * from sentinel_metric order by time desc limit 5

注：命令行語句結束不用加分號

代碼參考：https://github.com/cdfive/Sentinel/tree/winxuan_develop/sentinel-dashboard

擴展：

1.考慮以什麼時間維度歸檔歷史數據；

2.結合grafana將監控數據進行多維度的統計和呈現。

五、參考

Sentinel官方文檔：

https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/控制檯

https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/在生產環境中使用-Sentinel-控制檯

InfluxDB官網文檔 https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.6/introduction/getting-started/

InfluxDB簡明手冊 https://xtutu.gitbooks.io/influxdb-handbook/content/

原文鏈接：https://www.cnblogs.com/cdfive2018/p/9914838.html

注：在原文的鏈接基礎之上修正了Sentinal控制檯可以顯示監控數據，但是通過Grafana因為時區的問題不能夠正常展示的問題。

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