Sentinel - 规则持久化

1. Sentinel规则推送模式

Sentinel规则的推送有下面三种模式:

推送模式	说明	优点	缺点
原始模式	API 将规则推送至客户端并直接更新到内存中，扩展写数据源（WritableDataSource）	简单，无任何依赖	不保证一致性；规则保存在内存中，重启即消失。严重不建议用于生产环境
Pull 模式	扩展写数据源（WritableDataSource）， 客户端主动向某个规则管理中心定期轮询拉取规则，这个规则中心可以是 RDBMS、文件 等	简单，无任何依赖；规则持久化	不保证一致性；实时性不保证，拉取过于频繁也可能会有性能问题。
Push 模式	扩展读数据源（ReadableDataSource），规则中心统一推送，客户端通过注册监听器的方式时刻监听变化，比如使用 Nacos、Zookeeper 等配置中心。这种方式有更好的实时性和一致性保证。生产环境下一般采用 push 模式的数据源。	规则持久化；一致性；快速	引入第三方依赖

1.1 原始模式

如果不做任何修改，Dashboard 的推送规则方式是通过 API 将规则推送至客户端并直接更新到内存中：

这种做法的好处是简单，无依赖；坏处是应用重启规则就会消失，仅用于简单测试，不能用于生产环境。

rule规则是如何放到内存中的？
loadRules(rules) -> currentProperty.updateValue(rules) -> flowRules.putAll(rules);
结构时Map结构,用来存储rule到内存结构中：Map<String, List<FlowRule>> flowRules = new ConcurrentHashMap<String, List<FlowRule>>();

看controller，看一下哪里有扩展点，哪里可以将rule进行持久化？如何和 DashBoard 进行通信

DispatchServlet#doDispatch
发布流控配置：
/v1/flow/rule,dashboard的一些参数会封装为FlowRuleEntity对象。
控制台保存规则： entry = repository.save(entry);
--- 扩展点，可以在这里往mysql,redis存数据。repository是基于内存的，它继承了RuleRepository

 

publishRules(entry.getApp(), entry.getIp(), entry.getPort()).get(5000, TimeUnit.MILLSECONDS);
--->
List<FlowRuleEntity> rules = repository.findAllByMachine(MachineInfo.of(app, ip, port));
sentinelApiClient.setFlowRuleOfMachineAsync(app, ip, port, rules);

FlowRuleEntity -----> FlowRule toRule

发起请求设置流控规则：
http://192.168.xx.xx:8719/setRules

 

客户端：
CommandCenter.start()
根据CommandHandler 找到 Flow类型的Handler，然后获取写数据源，持久化：
ModifyRulesCommandHandler#writeToDataSource

拉规则如何集成到springCloud中？
1. ApplicationListener
2. @PostConstructor
3. BeanPostProcessor
4. SmartInitializingSingleton
5. SpringBoot:ApplicationRunner

优先考虑Sentinel是否可以实现扩展？
拉模式：
SPI机制：initFunc 在这里可以实现拉模式的读写数据源的配置。

 

监听变化，更新到内存中
sentinel properties 绑定了 监听器，比如FlowRuleManager里面有一个监听器，FlowPropertyListener 就是将配置更新到内存中的。

 

推模式：
NacosDatasource , 它在sentinel-datasource-nacos包下。
如果需要引入推模式，需要引入sentinel-datasource-nacos依赖。
还需要引入sentinel-datasource-extension的依赖，因为这里面有读数据源和写数据源的接口。
NacosDatasource继承了AbstractDatasource，它就在extension包下面。

控制台与Client端通信参考：

https://www.processon.com/view/link/639c34fe1e085317e0a143ae

1.2 拉模式

pull 模式的数据源（如本地文件、RDBMS 等）一般是可写入的。使用时需要在客户端注册数据源：将对应的读数据源注册至对应的 RuleManager，将写数据源注册至 transport 的 WritableDataSourceRegistry 中。

首先 Sentinel 控制台通过 API 将规则推送至客户端并更新到内存中，接着注册的写数据源会将新的规则保存到本地的文件中。使用 pull 模式的数据源时一般不需要对 Sentinel 控制台进行改造。这种实现方法好处是简单，坏处是无法保证监控数据的一致性。

官方demo: sentinel-demo/sentinel-demo-dynamic-file-rule

引入依赖

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-datasource-extension</artifactId>
    <version>1.8.0</version>
</dependency>

核心代码：

// FileRefreshableDataSource 会周期性的读取文件以获取规则，当文件有更新时会及时发现，并将规则更新到内存中。 
ReadableDataSource<String, List<FlowRule>> ds = new FileRefreshableDataSource<>(
            flowRulePath, source -> JSON.parseObject(source, new TypeReference<List<FlowRule>>() {})
        );
// 将可读数据源注册至 FlowRuleManager.
FlowRuleManager.register2Property(ds.getProperty());

WritableDataSource<List<FlowRule>> wds = new FileWritableDataSource<>(flowRulePath, this::encodeJson);
// 将可写数据源注册至 transport 模块的 WritableDataSourceRegistry 中.
// 这样收到控制台推送的规则时，Sentinel 会先更新到内存，然后将规则写入到文件中.
WritableDataSourceRegistry.registerFlowDataSource(wds);

拉模式改造

实现InitFunc接口，在init中处理DataSource初始化逻辑，并利用spi机制实现加载。

其中部分核心代码：

public class FileDataSourceInit implements InitFunc {

    @Override
    public void init() throws Exception {
        //创建文件存储目录
        RuleFileUtils.mkdirIfNotExits(PersistenceRuleConstant.storePath);

        //创建规则文件
        RuleFileUtils.createFileIfNotExits(PersistenceRuleConstant.rulesMap);

        //处理流控规则逻辑
        dealFlowRules();
        // 处理降级规则
        dealDegradeRules();
        // 处理系统规则
        dealSystemRules();
        // 处理热点参数规则
        dealParamFlowRules();
        // 处理授权规则
        dealAuthRules();
    }


    private void dealFlowRules() throws FileNotFoundException {
        String ruleFilePath = PersistenceRuleConstant.rulesMap.get(PersistenceRuleConstant.FLOW_RULE_PATH).toString();

        //创建流控规则的可读数据源
        ReadableDataSource<String, List<FlowRule>> flowRuleRDS = new FileRefreshableDataSource(
                ruleFilePath, RuleListConverterUtils.flowRuleListParser
        );

        // 将可读数据源注册至FlowRuleManager 这样当规则文件发生变化时，就会更新规则到内存
        FlowRuleManager.register2Property(flowRuleRDS.getProperty());


        WritableDataSource<List<FlowRule>> flowRuleWDS = new FileWritableDataSource<List<FlowRule>>(
                ruleFilePath, RuleListConverterUtils.flowFuleEnCoding
        );

        // 将可写数据源注册至 transport 模块的 WritableDataSourceRegistry 中.
        // 这样收到控制台推送的规则时，Sentinel 会先更新到内存，然后将规则写入到文件中.
        WritableDataSourceRegistry.registerFlowDataSource(flowRuleWDS);
    }

    private void dealDegradeRules() throws FileNotFoundException {
        //讲解规则文件路径
        String degradeRuleFilePath = PersistenceRuleConstant.rulesMap.get(PersistenceRuleConstant.DEGRAGE_RULE_PATH).toString();

        //创建流控规则的可读数据源
        ReadableDataSource<String, List<DegradeRule>> degradeRuleRDS = new FileRefreshableDataSource(
                degradeRuleFilePath, RuleListConverterUtils.degradeRuleListParse
        );

        // 将可读数据源注册至FlowRuleManager 这样当规则文件发生变化时，就会更新规则到内存
        DegradeRuleManager.register2Property(degradeRuleRDS.getProperty());


        WritableDataSource<List<DegradeRule>> degradeRuleWDS = new FileWritableDataSource<>(
                degradeRuleFilePath, RuleListConverterUtils.degradeRuleEnCoding
        );

        // 将可写数据源注册至 transport 模块的 WritableDataSourceRegistry 中.
        // 这样收到控制台推送的规则时，Sentinel 会先更新到内存，然后将规则写入到文件中.
        WritableDataSourceRegistry.registerDegradeDataSource(degradeRuleWDS);
    }

    private void dealSystemRules() throws FileNotFoundException {
        //讲解规则文件路径
        String systemRuleFilePath = PersistenceRuleConstant.rulesMap.get(PersistenceRuleConstant.SYSTEM_RULE_PATH).toString();

        //创建流控规则的可读数据源
        ReadableDataSource<String, List<SystemRule>> systemRuleRDS = new FileRefreshableDataSource(
                systemRuleFilePath, RuleListConverterUtils.sysRuleListParse
        );

        // 将可读数据源注册至FlowRuleManager 这样当规则文件发生变化时，就会更新规则到内存
        SystemRuleManager.register2Property(systemRuleRDS.getProperty());


        WritableDataSource<List<SystemRule>> systemRuleWDS = new FileWritableDataSource<>(
                systemRuleFilePath, RuleListConverterUtils.sysRuleEnCoding
        );

        // 将可写数据源注册至 transport 模块的 WritableDataSourceRegistry 中.
        // 这样收到控制台推送的规则时，Sentinel 会先更新到内存，然后将规则写入到文件中.
        WritableDataSourceRegistry.registerSystemDataSource(systemRuleWDS);
    }


    private void dealParamFlowRules() throws FileNotFoundException {
        //讲解规则文件路径
        String paramFlowRuleFilePath = PersistenceRuleConstant.rulesMap.get(PersistenceRuleConstant.HOT_PARAM_RULE).toString();

        //创建流控规则的可读数据源
        ReadableDataSource<String, List<ParamFlowRule>> paramFlowRuleRDS = new FileRefreshableDataSource(
                paramFlowRuleFilePath, RuleListConverterUtils.paramFlowRuleListParse
        );

        // 将可读数据源注册至FlowRuleManager 这样当规则文件发生变化时，就会更新规则到内存
        ParamFlowRuleManager.register2Property(paramFlowRuleRDS.getProperty());


        WritableDataSource<List<ParamFlowRule>> paramFlowRuleWDS = new FileWritableDataSource<>(
                paramFlowRuleFilePath, RuleListConverterUtils.paramRuleEnCoding
        );

        // 将可写数据源注册至 transport 模块的 WritableDataSourceRegistry 中.
        // 这样收到控制台推送的规则时，Sentinel 会先更新到内存，然后将规则写入到文件中.
        ModifyParamFlowRulesCommandHandler.setWritableDataSource(paramFlowRuleWDS);
    }

    private void dealAuthRules() throws FileNotFoundException {
        //讲解规则文件路径
        String authFilePath = PersistenceRuleConstant.rulesMap.get(PersistenceRuleConstant.AUTH_RULE_PATH).toString();

        //创建流控规则的可读数据源
        ReadableDataSource<String, List<AuthorityRule>> authRuleRDS = new FileRefreshableDataSource(
                authFilePath, RuleListConverterUtils.authorityRuleParse
        );

        // 将可读数据源注册至FlowRuleManager 这样当规则文件发生变化时，就会更新规则到内存
        AuthorityRuleManager.register2Property(authRuleRDS.getProperty());


        WritableDataSource<List<AuthorityRule>> authRuleWDS = new FileWritableDataSource<>(
                authFilePath, RuleListConverterUtils.authorityEncoding
        );

        // 将可写数据源注册至 transport 模块的 WritableDataSourceRegistry 中.
        // 这样收到控制台推送的规则时，Sentinel 会先更新到内存，然后将规则写入到文件中.
        WritableDataSourceRegistry.registerAuthorityDataSource(authRuleWDS);
    }

}

改完之后，打个包，build到本地仓库，自己的微服务引入这个依赖，就ok啦。

1.3 推模式

生产环境下一般更常用的是 push 模式的数据源。对于 push 模式的数据源,如远程配置中心（ZooKeeper, Nacos, Apollo等等），推送的操作不应由 Sentinel 客户端进行，而应该经控制台统一进行管理，直接进行推送，数据源仅负责获取配置中心推送的配置并更新到本地。因此推送规则正确做法应该是 配置中心控制台/Sentinel 控制台 → 配置中心 → Sentinel 数据源 → Sentinel，而不是经 Sentinel 数据源推送至配置中心。这样的流程就非常清晰了：

1.3.1 基于Nacos配置中心控制台实现推送

官方demo: sentinel-demo-nacos-datasource

引入依赖

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
    <version>1.8.0</version>
</dependency>

核心代码

// nacos server ip
private static final String remoteAddress = "localhost:8848";
// nacos group
private static final String groupId = "Sentinel:Demo";
// nacos dataId
private static final String dataId = "com.alibaba.csp.sentinel.demo.flow.rule";
ReadableDataSource<String, List<FlowRule>> flowRuleDataSource = new NacosDataSource<>(remoteAddress, groupId, dataId,source -> JSON.parseObject(source, new TypeReference<List<FlowRule>>() {}));
FlowRuleManager.register2Property(flowRuleDataSource.getProperty());

nacos配置中心中配置流控规则

[
  {
    "resource": "TestResource",
    "controlBehavior": 0,
    "count": 10.0,
    "grade": 1,
    "limitApp": "default",
    "strategy": 0
  }
]

微服务中通过yml配置实现

SentinelProperties 内部提供了 TreeMap 类型的 datasource 属性用于配置数据源信息

1）引入依赖

<!--sentinel持久化 采用 Nacos 作为规则配置数据源-->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
</dependency>

2）yml中配置

spring:
  application:
    name: mall-user-sentinel-demo
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: 127.0.0.1:8848

    sentinel:
      transport:
        # 添加sentinel的控制台地址
        dashboard: 127.0.0.1:8080
        # 指定应用与Sentinel控制台交互的端口，应用本地会起一个该端口占用的HttpServer
        port: 8719
      datasource:
        ds1:
          nacos:
            server-addr: 127.0.0.1:8848
            dataId: ${spring.application.name}
            groupId: DEFAULT_GROUP
            data-type: json
            rule-type: flow

源码参考com.alibaba.cloud.sentinel.datasource.config.AbstractDataSourceProperties#postRegister （对应的rule-type配置参考类型）

3）nacos配置中心中添加

[
    {
        "resource": "userinfo",
        "limitApp": "default",
        "grade": 1,
        "count": 1,
        "strategy": 0,
        "controlBehavior": 0,
        "clusterMode": false
    }
]

缺点：直接在Sentinel Dashboard中修改规则配置，配置中心的配置不会发生变化

思考： 如何实现将通过sentinel控制台设置的规则直接持久化到nacos配置中心？

扩展改造的思路：

Sentinel Dashboard监听Nacos配置的变化，如发生变化就更新本地缓存。在Sentinel Dashboard端新增或修改规则配置在保存到内存的同时，直接发布配置到nacos配置中心；Sentinel Dashboard直接从nacos拉取所有的规则配置。

sentinel Dashboard和sentinel client 不直接通信，而是通过nacos配置中心获取到配置的变更。

1.3.2 基于Sentinel控制台实现推送

从 Sentinel 1.4.0 开始，Sentinel 控制台提供 DynamicRulePublisher 和 DynamicRuleProvider 接口用于实现应用维度的规则推送和拉取：

• DynamicRuleProvider: 拉取规则
• DynamicRulePublisher: 推送规则

Sentinel Dashboard改造

第1步：在com.alibaba.csp.sentinel.dashboard.rule包下创建nacos包，然后把各种场景的配置规则拉取和推送的实现类写到此包下

可以参考Sentinel Dashboard test包下的流控规则拉取和推送的实现逻辑：

  

注意：微服务接入Sentinel client，yml配置需要匹配对应的规则后缀

第2步：进入com.alibaba.csp.sentinel.dashboard.controller包下修改对应的规则controller实现类

以流控规则为例，从Nacos配置中心获取所有的流控规则。

@GetMapping("/rules")
    @AuthAction(PrivilegeType.READ_RULE)
    public Result<List<FlowRuleEntity>> apiQueryMachineRules(@RequestParam String app,
                                                             @RequestParam String ip,
                                                             @RequestParam Integer port) {

        if (StringUtil.isEmpty(app)) {
            return Result.ofFail(-1, "app can't be null or empty");
        }
        if (StringUtil.isEmpty(ip)) {
            return Result.ofFail(-1, "ip can't be null or empty");
        }
        if (port == null) {
            return Result.ofFail(-1, "port can't be null");
        }
        try {
           // List<FlowRuleEntity> rules = sentinelApiClient.fetchFlowRuleOfMachine(app, ip, port);
            //从配置中心获取规则配置
            List<FlowRuleEntity> rules = ruleProvider.getRules(app, ip, port);
            rules = repository.saveAll(rules);
            return Result.ofSuccess(rules);
        } catch (Throwable throwable) {
            logger.error("Error when querying flow rules", throwable);
            return Result.ofThrowable(-1, throwable);
        }
    }

新增流控规则，会推送到nacos配置中心

@PostMapping("/rule")
    @AuthAction(PrivilegeType.WRITE_RULE)
    public Result<FlowRuleEntity> apiAddFlowRule(@RequestBody FlowRuleEntity entity) {
        Result<FlowRuleEntity> checkResult = checkEntityInternal(entity);
        if (checkResult != null) {
            return checkResult;
        }
        entity.setId(null);
        Date date = new Date();
        entity.setGmtCreate(date);
        entity.setGmtModified(date);
        entity.setLimitApp(entity.getLimitApp().trim());
        entity.setResource(entity.getResource().trim());
        try {
            entity = repository.save(entity);

            //publishRules(entity.getApp(), entity.getIp(), entity.getPort()).get(5000, TimeUnit.MILLISECONDS);
            //发布规则到配置中心
            publishRules(entity.getApp());
            return Result.ofSuccess(entity);
        } catch (Throwable t) {
            Throwable e = t instanceof ExecutionException ? t.getCause() : t;
            logger.error("Failed to add new flow rule, app={}, ip={}", entity.getApp(), entity.getIp(), e);
            return Result.ofFail(-1, e.getMessage());
        }
    }

/**
     * 发布到配置中心
     * @param app
     * @throws Exception
     */
    private void publishRules(/*@NonNull*/ String app) throws Exception {
        List<FlowRuleEntity> rules = repository.findAllByApp(app);
        rulePublisher.publish(app, rules);
    }

ruleProvider.getRules(app, ip, port); 和  rulePublisher.publish(app, rules);  这两部分代码就是上面给出的样例代码。

测试：微服务接入改造后的Sentinel Dashboard

引入依赖

 <!--sentinel持久化 采用 Nacos 作为规则配置数据源-->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
</dependency>

增加yml配置

server:
  port: 8806

spring:
  application:
    name: mall-user-sentinel-rule-push-demo  #微服务名称

  #配置nacos注册中心地址
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: 127.0.0.1:8848

    sentinel:
      transport:
        # 添加sentinel的控制台地址
        dashboard: 127.0.0.1:8080
        # 指定应用与Sentinel控制台交互的端口，应用本地会起一个该端口占用的HttpServer
        #port: 8719
      datasource:
#        ds1:   #名称自定义，唯一
#          nacos:
#            server-addr: 127.0.0.1:8848
#            dataId: ${spring.application.name}
#            groupId: DEFAULT_GROUP
#            data-type: json
#            rule-type: flow
        flow-rules:
          nacos:
            server-addr: 127.0.0.1:8848
            dataId: ${spring.application.name}-flow-rules
            groupId: SENTINEL_GROUP   # 注意groupId对应Sentinel Dashboard中的定义
            data-type: json
            rule-type: flow
        degrade-rules:
          nacos:
            server-addr: 127.0.0.1:8848
            dataId: ${spring.application.name}-degrade-rules
            groupId: SENTINEL_GROUP
            data-type: json
            rule-type: degrade
        param-flow-rules:
          nacos:
            server-addr: 127.0.0.1:8848
            dataId: ${spring.application.name}-param-flow-rules
            groupId: SENTINEL_GROUP
            data-type: json
            rule-type: param-flow
        authority-rules:
          nacos:
            server-addr: 127.0.0.1:8848
            dataId: ${spring.application.name}-authority-rules
            groupId: SENTINEL_GROUP
            data-type: json
            rule-type: authority
        system-rules:
          nacos:
            server-addr: 127.0.0.1:8848
            dataId: ${spring.application.name}-system-rules
            groupId: SENTINEL_GROUP
            data-type: json
            rule-type: system

以流控规则测试，当在sentinel dashboard配置了流控规则，会在nacos配置中心生成对应的配置。

热点参数规则失效和解决思路

注意：控制台改造后有可能出现规则不生效的情况，比如热点参数规则因为Converter解析json错误的原因会导致不生效。

参见源码：com.alibaba.csp.sentinel.datasource.AbstractDataSource#loadConfig(S) 会解析配置规则。

原因是：改造dashboard，提交到nacos配置中心的数据是ParamFlowRuleEntity类型，微服务拉取配置要解析的是ParamFlowRule类型，会导致规则解析丢失数据，造成热点规则不生效。 其他的规则原理也是一样，存在失效的风险。

nacos配置中心保存的数据格式：

[{
    "app": "mall-user-sentinel-rule-push-demo",
    "gmtCreate": 1616136838785,
    "gmtModified": 1616136838785,
    "id": 1,
    "ip": "192.168.3.1",
    "port": 8719,
    "rule": {
        "burstCount": 0,
        "clusterConfig": {
            "fallbackToLocalWhenFail": true,
            "sampleCount": 10,
            "thresholdType": 0,
            "windowIntervalMs": 1000
        },
        "clusterMode": false,
        "controlBehavior": 0,
        "count": 1.0,
        "durationInSec": 1,
        "grade": 1,
        "limitApp": "default",
        "maxQueueingTimeMs": 0,
        "paramFlowItemList": [],
        "paramIdx": 1,
        "resource": "hot"
    }
}, {
    "app": "mall-user-sentinel-rule-push-demo",
    "gmtCreate": 1616137178470,
    "gmtModified": 1616658923519,
    "id": 2,
    "ip": "192.168.3.1",
    "port": 8719,
    "rule": {
        "burstCount": 0,
        "clusterConfig": {
            "fallbackToLocalWhenFail": true,
            "sampleCount": 10,
            "thresholdType": 0,
            "windowIntervalMs": 1000
        },
        "clusterMode": false,
        "controlBehavior": 0,
        "count": 3.0,
        "durationInSec": 1,
        "grade": 1,
        "limitApp": "default",
        "maxQueueingTimeMs": 0,
        "paramFlowItemList": [{
            "classType": "int",
            "count": 1,
            "object": "4"
        }],
        "paramIdx": 0,
        "resource": "findOrderByUserId"
    }
}]

这里提供两种解决思路：

1. 自定义一个解析热点规则配置的解析器FlowParamJsonConverter，继承JsonConverter，重写convert方法。然后利用后置处理器替换beanName为"param-flow-rules-sentinel-nacos-datasource"的converter属性，注入FlowParamJsonConverter。

@Configuration
public class ConverterConfig {

    @Bean("sentinel-json-param-flow-converter2")
    @Primary
    public JsonConverter jsonParamFlowConverter() {
        return new FlowParamJsonConverter(new ObjectMapper(), ParamFlowRule.class);
    }
}

@Component
public class FlowParamConverterBeanPostProcessor implements BeanPostProcessor {

    @Autowired
    private JsonConverter jsonParamFlowConverter;

    @Override
    public Object postProcessBeforeInitialization(Object bean, String beanName) throws BeansException {
        if (beanName.equals("param-flow-rules-sentinel-nacos-datasource")) {
            NacosDataSourceFactoryBean nacosDataSourceFactoryBean = (NacosDataSourceFactoryBean) bean;
            nacosDataSourceFactoryBean.setConverter(jsonParamFlowConverter);
            return bean;
        }
        return bean;
    }
}

public class FlowParamJsonConverter extends JsonConverter {
    Class ruleClass;

    public FlowParamJsonConverter(ObjectMapper objectMapper, Class ruleClass) {
        super(objectMapper, ruleClass);
        this.ruleClass = ruleClass;
    }

    @Override
    public Collection<Object> convert(String source) {
        List<Object> list = new ArrayList<>();
        JSONArray jsonArray = JSON.parseArray(source);
        for (int i = 0; i < jsonArray.size(); i++) {
            //解析rule属性
            JSONObject jsonObject = (JSONObject) jsonArray.getJSONObject(i).get("rule");
            Object object = JSON.toJavaObject(jsonObject, ruleClass);
            list.add(object);
        }
        return list;
    }
}

2. 改造Sentinel Dashboard控制台，发布配置时将ParamFlowRuleEntity转成ParamFlowRule类型，再发布到Nacos配置中心。从配置中心拉取配置后将ParamFlowRule转成ParamFlowRuleEntity。

从配置中心拉取配置到控制台时，FlowRule转换为FlowRuleEntity。

从控制台发布配置到配置中心时，FlowRuleEntity转换为FlowRule。

End!