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前言

服務(wù)注冊中心本質(zhì)上是為了解耦服務(wù)提供者和服務(wù)消費者。對于任何一個微服務(wù)，原則上都應(yīng)存在或者支持多個提供者，這是由微服務(wù)的分布式屬性決定的。更進一步，為了支持彈性擴縮容特性，一個微服務(wù)的提供者的數(shù)量和分布往往是動態(tài)變化的，也是無法預(yù)先確定的。因此，原本在單體應(yīng)用階段常用的靜態(tài)LB機制就不再適用了，需要引入額外的組件來管理微服務(wù)提供者的注冊與發(fā)現(xiàn)，而這個組件就是服務(wù)注冊中心。

CAP理論

CAP理論是分布式架構(gòu)中重要理論

一致性(Consistency) (所有節(jié)點在同一時間具有相同的數(shù)據(jù)) 可用性(Availability) (保證每個請求不管成功或者失敗都有響應(yīng)) 分隔容忍(Partition tolerance) (系統(tǒng)中任意信息的丟失或失敗不會影響系統(tǒng)的繼續(xù)運作)

關(guān)于

P的理解，我覺得是在整個系統(tǒng)中某個部分，掛掉了，或者宕機了，并不影響整個系統(tǒng)的運作或者說使用，

而可用性是，某個系統(tǒng)的某個節(jié)點掛了，但是并不影響系統(tǒng)的接受或者發(fā)出請求，CAP 不可能都取，只能取其中2個

原因是

如果C是第一需求的話，那么會影響A的性能，因為要數(shù)據(jù)同步，不然請求結(jié)果會有差異，但是數(shù)據(jù)同步會消耗時間，期間可用性就會降低。

如果A是第一需求，那么只要有一個服務(wù)在，就能正常接受請求，但是對與返回結(jié)果變不能保證，原因是，在分布式部署的時候，數(shù)據(jù)一致的過程不可能想切線路那么快。

再如果，同事滿足一致性和可用性，那么分區(qū)容錯就很難保證了，也就是單點，也是分布式的基本核心，好了，明白這些理論，就可以在相應(yīng)的場景選取服務(wù)注冊與發(fā)現(xiàn)了

服務(wù)注冊中心解決方案

設(shè)計或者選型一個服務(wù)注冊中心，首先要考慮的就是服務(wù)注冊與發(fā)現(xiàn)機制?？v觀當下各種主流的服務(wù)注冊中心解決方案，大致可歸為三類：

應(yīng)用內(nèi)：直接集成到應(yīng)用中，依賴于應(yīng)用自身完成服務(wù)的注冊與發(fā)現(xiàn)，最典型的是Netflix提供的Eureka 應(yīng)用外：把應(yīng)用當成黑盒，通過應(yīng)用外的某種機制將服務(wù)注冊到注冊中心，最小化對應(yīng)用的侵入性，比如Airbnb的SmartStack，HashiCorp的Consul DNS：將服務(wù)注冊為DNS的SRV記錄，嚴格來說，是一種特殊的應(yīng)用外注冊方式，SkyDNS是其中的代表

注1：對于第一類注冊方式，除了Eureka這種一站式解決方案，還可以基于ZooKeeper或者Etcd自行實現(xiàn)一套服務(wù)注冊機制，這在大公司比較常見，但對于小公司而言顯然性價比太低。

注2：由于DNS固有的緩存缺陷，本文不對第三類注冊方式作深入探討。

除了基本的服務(wù)注冊與發(fā)現(xiàn)機制，從開發(fā)和運維角度，至少還要考慮如下五個方面：

測活：服務(wù)注冊之后，如何對服務(wù)進行測活以保證服務(wù)的可用性? 負載均衡：當存在多個服務(wù)提供者時，如何均衡各個提供者的負載? 集成：在服務(wù)提供端或者調(diào)用端，如何集成注冊中心? 運行時依賴：引入注冊中心之后，對應(yīng)用的運行時環(huán)境有何影響? 可用性：如何保證注冊中心本身的可用性，特別是消除單點故障?

Apache Zookeeper -> CP

與 Eureka 有所不同，Apache Zookeeper 在設(shè)計時就緊遵CP原則，即任何時候?qū)?Zookeeper 的訪問請求能得到一致的數(shù)據(jù)結(jié)果，同時系統(tǒng)對網(wǎng)絡(luò)分割具備容錯性，但是 Zookeeper 不能保證每次服務(wù)請求都是可達的。

從 Zookeeper 的實際應(yīng)用情況來看，在使用 Zookeeper 獲取服務(wù)列表時，如果此時的 Zookeeper 集群中的 Leader 宕機了，該集群就要進行 Leader 的選舉，又或者 Zookeeper 集群中半數(shù)以上服務(wù)器節(jié)點不可用(例如有三個節(jié)點，如果節(jié)點一檢測到節(jié)點三掛了 ，節(jié)點二也檢測到節(jié)點三掛了，那這個節(jié)點才算是真的掛了)，那么將無法處理該請求。所以說，Zookeeper 不能保證服務(wù)可用性。

當然，在大多數(shù)分布式環(huán)境中，尤其是涉及到數(shù)據(jù)存儲的場景，數(shù)據(jù)一致性應(yīng)該是首先被保證的，這也是 Zookeeper 設(shè)計緊遵CP原則的另一個原因。

但是對于服務(wù)發(fā)現(xiàn)來說，情況就不太一樣了，針對同一個服務(wù)，即使注冊中心的不同節(jié)點保存的服務(wù)提供者信息不盡相同，也并不會造成災(zāi)難性的后果。

因為對于服務(wù)消費者來說，能消費才是最重要的，消費者雖然拿到可能不正確的服務(wù)實例信息后嘗試消費一下，也要勝過因為無法獲取實例信息而不去消費，導(dǎo)致系統(tǒng)異常要好(淘寶的雙十一，京東的618就是緊遵AP的最好參照)。

當master節(jié)點因為網(wǎng)絡(luò)故障與其他節(jié)點失去聯(lián)系時，剩余節(jié)點會重新進行l(wèi)eader選舉。問題在于，選舉leader的時間太長，30~120s，而且選舉期間整個zk集群都是不可用的，這就導(dǎo)致在選舉期間注冊服務(wù)癱瘓。

在云部署環(huán)境下， 因為網(wǎng)絡(luò)問題使得zk集群失去master節(jié)點是大概率事件，雖然服務(wù)能最終恢復(fù)，但是漫長的選舉事件導(dǎo)致注冊長期不可用是不能容忍的。

Spring Cloud Eureka -> AP

Spring Cloud Netflix 在設(shè)計 Eureka 時就緊遵AP原則(盡管現(xiàn)在2.0發(fā)布了，但是由于其閉源的原因 ，但是目前 Ereka 1.x 任然是比較活躍的)。

Eureka Server 也可以運行多個實例來構(gòu)建集群，解決單點問題，但不同于 ZooKeeper 的選舉 leader 的過程，Eureka Server 采用的是Peer to Peer 對等通信。這是一種去中心化的架構(gòu)，無 master/slave 之分，每一個 Peer 都是對等的。在這種架構(gòu)風(fēng)格中，節(jié)點通過彼此互相注冊來提高可用性，每個節(jié)點需要添加一個或多個有效的 serviceUrl 指向其他節(jié)點。每個節(jié)點都可被視為其他節(jié)點的副本。

在集群環(huán)境中如果某臺 Eureka Server 宕機，Eureka Client 的請求會自動切換到新的 Eureka Server 節(jié)點上，當宕機的服務(wù)器重新恢復(fù)后，Eureka 會再次將其納入到服務(wù)器集群管理之中。當節(jié)點開始接受客戶端請求時，所有的操作都會在節(jié)點間進行復(fù)制(replicate To Peer)操作，將請求復(fù)制到該 Eureka Server 當前所知的其它所有節(jié)點中。

當一個新的 Eureka Server 節(jié)點啟動后，會首先嘗試從鄰近節(jié)點獲取所有注冊列表信息，并完成初始化。Eureka Server 通過 getEurekaServiceUrls() 方法獲取所有的節(jié)點，并且會通過心跳契約的方式定期更新。

默認情況下，如果 Eureka Server 在一定時間內(nèi)沒有接收到某個服務(wù)實例的心跳(默認周期為30秒)，Eureka Server 將會注銷該實例(默認為90秒，

eureka.instance.lease-expiration-duration-in-seconds 進行自定義配置)。

當 Eureka Server 節(jié)點在短時間內(nèi)丟失過多的心跳時，那么這個節(jié)點就會進入自我保護模式。

Eureka的集群中，只要有一臺Eureka還在，就能保證注冊服務(wù)可用(保證可用性)，只不過查到的信息可能不是最新的(不保證強一致性)。除此之外，Eureka還有一種自我保護機制，如果在15分鐘內(nèi)超過85%的節(jié)點都沒有正常的心跳，那么Eureka就認為客戶端與注冊中心出現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)故障，此時會出現(xiàn)以下幾種情況：

Eureka不再從注冊表中移除因為長時間沒有收到心跳而過期的服務(wù);

Eureka仍然能夠接受新服務(wù)注冊和查詢請求，但是不會被同步到其它節(jié)點上(即保證當前節(jié)點依然可用);

當網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定時，當前實例新注冊的信息會被同步到其它節(jié)點中;

因此，Eureka可以很好的應(yīng)對因網(wǎng)絡(luò)故障導(dǎo)致部分節(jié)點失去聯(lián)系的情況，而不會像zookeeper那樣使得整個注冊服務(wù)癱瘓。

Consul：

Consul 是 HashiCorp 公司推出的開源工具，用于實現(xiàn)分布式系統(tǒng)的服務(wù)發(fā)現(xiàn)與配置。Consul 使用 Go 語言編寫，因此具有天然可移植性(支持Linux、windows和Mac OS X)。

Consul 內(nèi)置了服務(wù)注冊與發(fā)現(xiàn)框架、分布一致性協(xié)議實現(xiàn)、健康檢查、Key/Value 存儲、多數(shù)據(jù)中心方案，不再需要依賴其他工具(比如 ZooKeeper 等)，使用起來也較為簡單。

Consul 遵循CAP原理中的CP原則，保證了強一致性和分區(qū)容錯性，且使用的是Raft算法，比zookeeper使用的Paxos算法更加簡單。雖然保證了強一致性，但是可用性就相應(yīng)下降了，例如服務(wù)注冊的時間會稍長一些，因為 Consul 的 raft 協(xié)議要求必須過半數(shù)的節(jié)點都寫入成功才認為注冊成功 ;在leader掛掉了之后，重新選舉出leader之前會導(dǎo)致Consul 服務(wù)不可用。

默認依賴于SDK

Consul本質(zhì)上屬于應(yīng)用外的注冊方式，但可以通過SDK簡化注冊流程。而服務(wù)發(fā)現(xiàn)恰好相反，默認依賴于SDK，但可以通過Consul Template(下文會提到)去除SDK依賴。

Consul Template

Consul Template

Consul，默認服務(wù)調(diào)用者需要依賴Consul SDK來發(fā)現(xiàn)服務(wù)，這就無法保證對應(yīng)用的零侵入性。

所幸通過Consul Template，可以定時從Consul集群獲取最新的服務(wù)提供者列表并刷新LB配置(比如nginx的upstream)，這樣對于服務(wù)調(diào)用者而言，只需要配置一個統(tǒng)一的服務(wù)調(diào)用地址即可。

Consul強一致性(C)帶來的是：

服務(wù)注冊相比Eureka會稍慢一些。因為Consul的raft協(xié)議要求必須過半數(shù)的節(jié)點都寫入成功才認為注冊成功 Leader掛掉時，重新選舉期間整個consul不可用。保證了強一致性但犧牲了可用性。

Eureka保證高可用(A)和最終一致性：

服務(wù)注冊相對要快，因為不需要等注冊信息replicate到其他節(jié)點，也不保證注冊信息是否replicate成功 當數(shù)據(jù)出現(xiàn)不一致時，雖然A, B上的注冊信息不完全相同，但每個Eureka節(jié)點依然能夠正常對外提供服務(wù)，這會出現(xiàn)查詢服務(wù)信息時如果請求A查不到，但請求B就能查到。如此保證了可用性但犧牲了一致性。

其他方面，eureka就是個servlet程序，跑在servlet容器中; Consul則是go編寫而成。

Nacos：

Nacos是阿里開源的，Nacos 支持基于 DNS 和基于 RPC 的服務(wù)發(fā)現(xiàn)。在Spring Cloud中使用Nacos，只需要先下載 Nacos 并啟動 Nacos server，Nacos只需要簡單的配置就可以完成服務(wù)的注冊發(fā)現(xiàn)。

Nacos除了服務(wù)的注冊發(fā)現(xiàn)之外，還支持動態(tài)配置服務(wù)。動態(tài)配置服務(wù)可以讓您以中心化、外部化和動態(tài)化的方式管理所有環(huán)境的應(yīng)用配置和服務(wù)配置。動態(tài)配置消除了配置變更時重新部署應(yīng)用和服務(wù)的需要，讓配置管理變得更加高效和敏捷。配置中心化管理讓實現(xiàn)無狀態(tài)服務(wù)變得更簡單，讓服務(wù)按需彈性擴展變得更容易。

一句話概括就是Nacos = Spring Cloud注冊中心 + Spring Cloud配置中心。