一零年代初，我还自己动手写过socket连接来做服务注册发现，后来有了zookeeper就方便多了，那时候zookeeper也直接做配置中心使用。后来出现了一些专门的服务注册发现组件如Eureka\etcd\consul，专门的配置中心比如spring cloud config\apollo。但是spring cloud全家桶后来又用nacos把注册发现和配置中心合在一起了。

为什么它们能合在一起用同一个服务提供？

因为本质上，注册中心和配置中心都是数据变化了，各个服务可以实时感知。对注册中心来说，服务状态作为了一种特殊的数据。它们核心都在做一件事：数据变化动态感知。

zookeeper采用的是基于会话的长连接，wacher监听机制，对变更事件进行发布监听。zookeeper能承载的连接数是可扩展的。咱们使用基于zookeeper的框架，比如dubbo\hadoop这些，都需要在客户端配置zookeeper集群节点，比如：

server.1=zoo1:2888:3888
server.2=zoo2:2888:3888
server.3=zoo3:2888:3888

如果连服务端采用的是随机数算法，即随机选一台服务器进行长连接的话，服务端数量增加，可支持的客户端就可以增加。

但是zookeeper能承载的数据量因为数据模型类似于文件系统，是树状结构，不易于分割，所以受限于硬件。

配置中心在业务上是有约束的，它必须是一个CP的系统。就是说对数据一致性的要求是要高于可用性的。而zookeeper刚好是一个CP的系统。

为什么要将注册中心与配置中心分开？

zookeeper所谓的配置中心和etcd配置中心是一个道理。

将etcd拆开来看，ETC +D(distributed)，也就是为分布式系统存储配置信息(这可能和小部分开发者认为的etcd的作用有些出入，很多人潜意识认为etcd就是用于服务发现、发布订阅等，其实这和配置信息没有冲突)，当然这个配置信息功能又和业务侧使用的apolo等配置中心有些差异，apolo等配置中心主要用于最上层的业务开发的信息配置，而ETCD则是用于服务注册中心等基本架构的配置。

业务开发的信息配置相比较而言，虽然同样需要数据变更感知，但是数据结构上灵活性大，存储上也更灵活。所以出现了专门的配置中心，比如spring cloud config将数据存储在git仓库中，apollo存储在数据库中。但是它们依赖于注册发现，比如apollo架构上就依赖于eureka。

而只作为注册中心的Eureka不需要像zookeeper一样既可以注册永久节点又可以注册临时节点。Eureka只支持注册临时节点。它是一个AP的系统。

为什么spring cloud全家桶后来又用nacos把注册发现和配置中心合在一起了？

Nacos在注册时可以选择注册临时节点或者永久节点，如果在Nacos上注册临时节点，那么Nacos就是AP服务，保证高可用。如果Nacos上注册永久节点，那么Nacos就是CP服务，保证数据一致性。有了这个条件，距离配置中心，只差一个支持数据库这样的外部存储。

而现代微服务架构更倾向于一体化解决方案，同时兼顾高可用性、‌数据一致性、‌集群扩展性以及多地域部署和容灾支持，‌构建一个功能丰富、‌易于使用的平台。两个功能同时提供，总体成本更低，维护性更好。

总结

注册中心与配置中心核心都是数据变化动态感知，但使用场景不同。其演变过程经历了根据不同的开发场景进行针对性设计的过程，最终经过对前面设计的去粗取精，结合现代微服务架构的特点进行了一体化设计。

其他

在实际使用eureka的过程中出现过两次线上问题。两次线上问题的本质原因是eureka服务端资源不足，造成排队上下线。

第一次问题是在服务上线时，我猜测线程池队列应该已经溢出，任务直接丢弃了。当时有提过需要加大Eureka的资源，但是负责同学说资源够用，因为监控覆盖的原因，没有直接证据，所以当时没有处理。

第二次问题是在服务下线时，下线有延迟，之后自动恢复。当时的处理有减小缓存时间从默认30s改成10s。但客户端实际1分多才会真正下线，这个时间不是本质原因。本质还是资源不足，任务排队。后来负责同学找到了资源瓶颈点：JVM限制。进行扩容之后解决。在客户端也做了相应的容灾：如果下线失败，重新执行下线。