上一篇我们介绍了如何通过Nacos的配置功能来存储限流规则。Apollo是国内用户非常多的配置中心，所以，今天我们继续说说Spring Cloud Alibaba Sentinel中如何将流控规则存储在Apollo中。
使用Apollo存储限流规则
Sentinel自身就支持了多种不同的数据源来持久化规则配置，目前包括以下几种方式：
本文我们就来一起动手尝试一下，如何使用Apollo来存储限流规则。
准备工作
下面我们将同时使用到Apollo和Sentinel Dashboard，所以可以先把Apollo和Sentinel Dashboard启动起来。
如果还没入门Sentinel Dashboard可以通过文末的系列目录先学习之前的内容。Apollo的话相对复杂一些，这里不做详细介绍了，如果还没有接触过Apollo的读者可以查看其官方文档进一步学习。
应用配置
第一步：在Spring Cloud应用的pom.xml中引入Spring Cloud Alibaba的Sentinel模块和Apollo存储扩展：
<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-sentinel</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.alibaba.csp</groupId>
<artifactId>sentinel-datasource-apollo</artifactId>
<version>1.4.0</version>
</dependency>
</dependencies>第二步：在Spring Cloud应用中配置的服务信息，在resource目录下，创建apollo-env.properties文件，内容样例：
local.meta=http://192.168.0.201:8080
dev.meta=http://192.168.0.202:8080这里需要了解Apollo对多环境的配置，这里设置的是每个环境不同的配置服务地址，读者需要根据自己的实际情况修改。
第三步：在Spring Cloud应用中添加配置信息：
spring.application.name=sentinel-datasource-apollo
server.port=8002
# apollo config
app.id=${spring.application.name}
# sentinel dashboard
spring.cloud.sentinel.transport.dashboard=localhost:8080
# sentinel datasource apollo
spring.cloud.sentinel.datasource.ds.apollo.namespaceName=application
spring.cloud.sentinel.datasource.ds.apollo.flowRulesKey=sentinel.flowRules-
app.id：Apollo中的创建的项目名称，这里采用spring.application.name参数的引用，从而达到服务名与配置项目名一致的效果 -
spring.cloud.sentinel.transport.dashboard：sentinel dashboard的访问地址，根据上面准备工作中启动的实例配置 -
spring.cloud.sentinel.datasource.ds.apollo.namespaceName：Apollo的空间名 -
spring.cloud.sentinel.datasource.ds.apollo.flowRulesKey：配置规则的key名称
关于Apollo相关配置的对应关系可见下图所示：
第四步：创建应用主类，并提供一个rest接口，比如：
@EnableApolloConfig
@SpringBootApplication
public class TestApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(TestApplication.class, args);
}
@Slf4j
@RestController
static class TestController {
@GetMapping("/hello")
public String hello() {
return "didispace.com";
}
}
}其中@EnableApolloConfig注解是开启Apollo的配置加载功能。
第五步：Apollo中配置限流规则，具体可见第三步的截图中的样子。其中，key值的内容是下面的json
[
{
"resource": "/hello",
"limitApp": "default",
"grade": 1,
"count": 5,
"strategy": 0,
"controlBehavior": 0,
"clusterMode": false
}
]可以看到上面配置规则是一个数组类型，数组中的每个对象是针对每一个保护资源的配置对象，每个对象中的属性解释如下：
- resource：资源名，即限流规则的作用对象
- limitApp：流控针对的调用来源，若为 default 则不区分调用来源
- grade：限流阈值类型（QPS 或并发线程数）；
0代表根据并发数量来限流，1代表根据QPS来进行流量控制 - count：限流阈值
- strategy：调用关系限流策略
- controlBehavior：流量控制效果（直接拒绝、Warm Up、匀速排队）
- clusterMode：是否为集群模式
这里我们只做简单的配置解释，以便于理解这里的配置作用。实际上这里还有非常多可配置选项和规则，更复杂的配置后面我们单独开一篇来深入学习。
第六步：启动应用。如果一些顺利，可以看到类似下面的日志，代表已经成功从Nacos加载了一条限流规则：
2019-04-18 23:56:11.278 INFO 29149 --- [ main] o.s.c.a.s.c.SentinelDataSourceHandler : [Sentinel Starter] DataSource ds-sentinel-apollo-datasource start to loadConfig
2019-04-18 23:56:11.279 INFO 29149 --- [ main] o.s.c.a.s.c.SentinelDataSourceHandler : [Sentinel Starter] DataSource ds-sentinel-apollo-datasource load 1 FlowRule通过postman或者curl访问几下localhost:8002/hello接口：
$ curl localhost:8002/hello
didispace.com此时，在Sentinel Dashboard中就可以看到当前我们启动的sentinel-datasource-apollo服务。点击左侧菜单中的流控规则，可以看到已经存在一条记录了，这条记录就是上面我们在Apollo中配置的限流规则。
深入思考
在使用Apollo存储规则配置的时候与Nacos存储一样，对于Sentinel控制台这些数据是只读的，也就是说：
- Sentinel控制台中修改规则：仅存在于服务的内存中，不会修改Apollo中的配置值，重启后恢复原来的值。
- Nacos控制台中修改规则：服务的内存中规则会更新，Apollo中持久化规则也会更新，重启后依然保持。
代码示例
本文介绍内容的客户端代码，示例读者可以通过查看下面仓库中的alibaba-sentinel-datasource-apollo项目：
- Github：https://github.com/dyc87112/SpringCloud-Learning/
- Gitee：https://gitee.com/didispace/SpringCloud-Learning/
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参考资料
下面是Sentinel的仓库地址与官方文档，读者也可以自己查阅文档学习：
java
**粗体** _斜体_ [链接](http://example.com) `代码` - 列表 > 引用。你还可以使用@来通知其他用户。