CAP 理论

CAP 理论是分布式架构中重要理论

• 一致性 (Consistency) (所有节点在同一时间具有相同的数据)
• 可用性 (Availability) (保证每个请求不管成功或者失败都有响应)
• 分隔容忍 (Partition tolerance) (系统中任意信息的丢失或失败不会影响系统的继续运作)

主流注册中心产品

Nacos

Nacos 是阿里开源的，Nacos 支持基于 DNS 和基于 RPC 的服务发现。在 Spring Cloud 中使用 Nacos，只需要先下载 Nacos 并启动 Nacos server，Nacos 只需要简单的配置就可以完成服务的注册发现。

Nacos 除了服务的注册发现之外，还支持动态配置服务。动态配置服务可以让您以中心化、外部化和动态化的方式管理所有环境的应用配置和服务配置。动态配置消除了配置变更时重新部署应用和服务的需要，让配置管理变得更加高效和敏捷。配置中心化管理让实现无状态服务变得更简单，让服务按需弹性扩展变得更容易。

一句话概括就是 Nacos = Spring Cloud 注册中心 + Spring Cloud 配置中心。

Eureka

Spring Cloud Netflix 在设计 Eureka 时就紧遵 AP 原则（尽管现在 2.0 发布了，但是由于其闭源的原因 ，但是目前 Ereka 1.x 任然是比较活跃的）。

Eureka Server 也可以运行多个实例来构建集群，解决单点问题，但不同于 ZooKeeper 的选举 leader 的过程，Eureka Server 采用的是 Peer to Peer 对等通信。这是一种去中心化的架构，无 master/slave 之分，每一个 Peer 都是对等的。在这种架构风格中，节点通过彼此互相注册来提高可用性，每个节点需要添加一个或多个有效的 serviceUrl 指向其他节点。每个节点都可被视为其他节点的副本。

在集群环境中如果某台 Eureka Server 宕机，Eureka Client 的请求会自动切换到新的 Eureka Server 节点上，当宕机的服务器重新恢复后，Eureka 会再次将其纳入到服务器集群管理之中。当节点开始接受客户端请求时，所有的操作都会在节点间进行复制（replicate To Peer）操作，将请求复制到该 Eureka Server 当前所知的其它所有节点中。

当一个新的 Eureka Server 节点启动后，会首先尝试从邻近节点获取所有注册列表信息，并完成初始化。Eureka Server 通过 getEurekaServiceUrls() 方法获取所有的节点，并且会通过心跳契约的方式定期更新。

默认情况下，如果 Eureka Server 在一定时间内没有接收到某个服务实例的心跳（默认周期为 30 秒），Eureka Server 将会注销该实例（默认为 90 秒， eureka.instance.lease-expiration-duration-in-seconds 进行自定义配置）。

当 Eureka Server 节点在短时间内丢失过多的心跳时，那么这个节点就会进入自我保护模式。

Eureka 的集群中，只要有一台 Eureka 还在，就能保证注册服务可用（保证可用性），只不过查到的信息可能不是最新的（不保证强一致性）。除此之外，Eureka 还有一种自我保护机制，如果在 15 分钟内超过 85% 的节点都没有正常的心跳，那么 Eureka 就认为客户端与注册中心出现了网络故障，此时会出现以下几种情况：

• Eureka 不再从注册表中移除因为长时间没有收到心跳而过期的服务；
• Eureka 仍然能够接受新服务注册和查询请求，但是不会被同步到其它节点上（即保证当前节点依然可用）；
• 当网络稳定时，当前实例新注册的信息会被同步到其它节点中；
  因此，Eureka 可以很好的应对因网络故障导致部分节点失去联系的情况，而不会像 zookeeper 那样使得整个注册服务瘫痪。

Consul

Consul 是 HashiCorp 公司推出的开源工具，用于实现分布式系统的服务发现与配置。Consul 使用 Go 语言编写，因此具有天然可移植性（支持 Linux、windows 和 Mac OS X）。

Consul 内置了服务注册与发现框架、分布一致性协议实现、健康检查、Key/Value 存储、多数据中心方案，不再需要依赖其他工具（比如 ZooKeeper 等），使用起来也较为简单。

Consul 遵循 CAP 原理中的 CP 原则，保证了强一致性和分区容错性，且使用的是 Raft 算法，比 zookeeper 使用的 Paxos 算法更加简单。虽然保证了强一致性，但是可用性就相应下降了，例如服务注册的时间会稍长一些，因为 Consul 的 raft 协议要求必须过半数的节点都写入成功才认为注册成功 ；在 leader 挂掉了之后，重新选举出 leader 之前会导致 Consul 服务不可用。

Consul 本质上属于应用外的注册方式，但可以通过 SDK 简化注册流程。而服务发现恰好相反，默认依赖于 SDK，但可以通过 Consul Template（下文会提到）去除 SDK 依赖。

Consul Template
Consul，默认服务调用者需要依赖 Consul SDK 来发现服务，这就无法保证对应用的零侵入性。

所幸通过 Consul Template，可以定时从 Consul 集群获取最新的服务提供者列表并刷新 LB 配置（比如 nginx 的 upstream），这样对于服务调用者而言，只需要配置一个统一的服务调用地址即可。

Consul 强一致性 (C) 带来的是：

• 服务注册相比 Eureka 会稍慢一些。因为 Consul 的 raft 协议要求必须过半数的节点都写入成功才认为注册成功
• Leader 挂掉时，重新选举期间整个 consul 不可用。保证了强一致性但牺牲了可用性。

Eureka 保证高可用 (A) 和最终一致性：

• 服务注册相对要快，因为不需要等注册信息 replicate 到其他节点，也不保证注册信息是否 replicate 成功
• 当数据出现不一致时，虽然 A, B 上的注册信息不完全相同，但每个 Eureka 节点依然能够正常对外提供服务，这会出现查询服务信息时如果请求 A 查不到，但请求 B 就能查到。如此保证了可用性但牺牲了一致性。
  其他方面，eureka 就是个 servlet 程序，跑在 servlet 容器中; Consul 则是 go 编写而成。

Zookeeper

与 Eureka 有所不同，Apache Zookeeper 在设计时就紧遵 CP 原则，即任何时候对 Zookeeper 的访问请求能得到一致的数据结果，同时系统对网络分割具备容错性，但是 Zookeeper 不能保证每次服务请求都是可达的。

从 Zookeeper 的实际应用情况来看，在使用 Zookeeper 获取服务列表时，如果此时的 Zookeeper 集群中的 Leader 宕机了，该集群就要进行 Leader 的选举，又或者 Zookeeper 集群中半数以上服务器节点不可用（例如有三个节点，如果节点一检测到节点三挂了 ，节点二也检测到节点三挂了，那这个节点才算是真的挂了），那么将无法处理该请求。所以说，Zookeeper 不能保证服务可用性。

当然，在大多数分布式环境中，尤其是涉及到数据存储的场景，数据一致性应该是首先被保证的，这也是 Zookeeper 设计紧遵 CP 原则的另一个原因。

但是对于服务发现来说，情况就不太一样了，针对同一个服务，即使注册中心的不同节点保存的服务提供者信息不尽相同，也并不会造成灾难性的后果。

因为对于服务消费者来说，能消费才是最重要的，消费者虽然拿到可能不正确的服务实例信息后尝试消费一下，也要胜过因为无法获取实例信息而不去消费，导致系统异常要好（淘宝的双十一，京东的 618 就是紧遵 AP 的最好参照）。

当 master 节点因为网络故障与其他节点失去联系时，剩余节点会重新进行 leader 选举。问题在于，选举 leader 的时间太长，30~120s，而且选举期间整个 zk 集群都是不可用的，这就导致在选举期间注册服务瘫痪。

在云部署环境下， 因为网络问题使得 zk 集群失去 master 节点是大概率事件，虽然服务能最终恢复，但是漫长的选举事件导致注册长期不可用是不能容忍的。

建站不啰嗦，上手跟我做（二十八）nacos 注册中心搭建