来源：https://blog.csdn.net/fly910905/article/details/100023415
服务注册中心本质上是为了解耦服务提供者和服务消费者。对于任何一个微服务，原则上都应存在或者支持多个提供者，这是由微服务的分布式属性决定的。更进一步，为了支持弹性扩缩容特性，一个微服务的提供者的数量和分布往往是动态变化的，也是无法预先确定的。因此，原本在单体应用阶段常用的静态LB机制就不再适用了，需要引入额外的组件来管理微服务提供者的注册与发现，而这个组件就是服务注册中心。
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
关于P的理解，我觉得是在整个系统中某个部分，挂掉了，或者宕机了，并不影响整个系统的运作或者说使用，而可用性是，某个系统的某个节点挂了，但是并不影响系统的接受或者发出请求，CAP不可能都取，只能取其中2个。原因是如果C是第一需求的话，那么会影响A的性能，因为要数据同步，不然请求结果会有差异，但是数据同步会消耗时间，期间可用性就会降低。如果A是第一需求，那么只要有一个服务在，就能正常接受请求，但是对与返回结果变不能保证，原因是，在分布式部署的时候，数据一致的过程不可能想切线路那么快。再如果，同时满足一致性和可用性，那么分区容错就很难保证了，也就是单点，也是分布式的基本核心，好了，明白这些理论，就可以在相应的场景选取服务注册与发现了。
设计或者选型一个服务注册中心，首先要考虑的就是服务注册与发现机制。纵观当下各种主流的服务注册中心解决方案，大致可归为三类：应用内：直接集成到应用中，依赖于应用自身完成服务的注册与发现，最典型的是Netflix提供的Eureka
应用外：把应用当成黑盒，通过应用外的某种机制将服务注册到注册中心，最小化对应用的侵入性，比如Airbnb的SmartStack，HashiCorp的Consul
DNS：将服务注册为DNS的SRV记录，严格来说，是一种特殊的应用外注册方式，SkyDNS是其中的代表
注1：对于第一类注册方式，除了Eureka这种一站式解决方案，还可以基于ZooKeeper或者etcd自行实现一套服务注册机制，这在大公司比较常见，但对于小公司而言显然性价比太低。注2：由于DNS固有的缓存缺陷，本文不对第三类注册方式作深入探讨。除了基本的服务注册与发现机制，从开发和运维角度，至少还要考虑如下五个方面：测活：服务注册之后，如何对服务进行测活以保证服务的可用性？
负载均衡：当存在多个服务提供者时，如何均衡各个提供者的负载？
集成：在服务提供端或者调用端，如何集成注册中心？
运行时依赖：引入注册中心之后，对应用的运行时环境有何影响？
可用性：如何保证注册中心本身的可用性，特别是消除单点故障？
软件产品特性并非一成不变，如果发现功能特性有变更，欢迎评论指正。
| Nacos | Eureka | Consul
| CoreDNS | ZooKeeper
|
一致性协议
| CP+AP
| AP
| CP
| -
| CP
|
健康检查
| TCP/HTTP/MYSQL/Client Beat
| Client Beat
| TCP/HTTP/gRPC/Cmd
| -
| Keep Alive
|
负载均衡策略
| 权重/metadata/Selector
| Ribbon
| Fabio
| RoundRobin
| -
|
雪崩保护
| 有
| 有
| 无 | 无
| 无
|
自动注销实例
| 支持
| 支持
| 支持
| 不支持
| 支持
|
访问协议
| HTTP/DNS
| HTTP
| HTTP/DNS
| DNS
| TCP
|
监听支持
| 支持
| 支持
| 支持
| 不支持
| 支持
|
多数据中心
| 支持
| 支持
| 支持
| 不支持
| 不支持
|
跨注册中心同步
| 支持
| 不支持
| 支持
| 不支持
| 不支持
|
Spring Cloud集成
| 支持
| 支持
| 支持
| 不支持
| 支持
|
Dubbo集成
| 支持
| 不支持
| 支持
| 不支持
| 支持
|
Kubernetes集成
| 支持
| 不支持
| 支持
| 支持
| 不支持 |
Consul是支持自动注销服务实例，请见文档：https://www.consul.io/api-docs/agent/service，在check的 DeregisterCriticalServiceAfter 这个参数-- 感谢@超帅的菜鸟博主提供最新信息
新版本的Dubbo也扩展了对 Consul 的支持。参考：https://github.com/apache/dubbo/tree/master/dubbo-registry
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ZooKeeper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ZooKeeper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。Spring Cloud Eureka -> APSpring 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。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。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。- END -
点亮，服务器三年不宕机
