这是小卷对分布式系统架构学习的第9篇文章，第8篇时只回答了注册中心的工作原理的内容，面试官的第二个问题还没回答，今天再来讲讲各个注册中心的原理，以及区别，最后如何进行选型
上一篇文章：如何设计一个注册中心？以Zookeeper为例
还是先讲讲各个中间件的区别，zookeeper已经讲过了，这里开始讲其他中间件的工作原理
1. Eureka工作原理
Eureka的官方文档：Netflix Eureka
不过只有对1.0版本的文档，2.0之后的没有了。
官方对Eureka的解释：一种基于 REST（表述性状态转移）的服务，主要用于 AWS 云中定位服务，以实现中间层服务器的负载均衡和故障转移。称为 Eureka 服务器。
Eureka解决的需求是：在AWS中，服务器经常上线/下线，因此AWS需要动态地注册/注销负载均衡器上的服务器，而Eureka就是这样作为中间层负载均衡器出现的。
1.1高可用架构
Eureka在多个机房部署的架构图如下，这也是它高可用的优势
解释说明：
- 每个区域都部署一个 Eureka 集群，且该集群仅知道其区域内的实例，每个区域内至少有一个 Eureka 服务器，以处理区域故障；
- 服务向 Eureka 注册，然后每 30 秒发送一次心跳，以续租；如果客户端没有续租，90s后就会从注册中心剔除；
- 注册信息和续租信息会复制到集群中的所有Eureka节点；
- 任意客户端可以每隔30s请求一次获取注册信息，用于定位服务提供者，并发起远程调用
1.2 客户端-服务端间的通信
（1）注册Register
Eureka 客户端将运行实例的信息注册到 Eureka 服务器，注册在第一次心跳时发生（30 秒后）
（2）续约机制Renew
客户端每隔30 秒发送一次心跳来续租，通知 Eureka 服务器实例，当前客户端仍然处于存活状态。如果服务器在 90 秒内没有收到续租，它将把实例移出注册表；
- 续租方式是更新服务对象的最近续约时间，即lastUpdateTimestamp;
（3）获取注册表 Fetch Registry
-
客户端从服务器获取注册表信息并将其缓存到本地，之后客户端使用该信息表查找其他服务；
-
此信息会定期（每 30 秒）更新，通过获取上一个提取周期和当前周期之间的增量更新；
-
增量更新时，如果客户端通过比较注册表信息不匹配，则会请求整个注册表信息全量更新
（4）下线Cancel
Eureka Client 在程序关闭时向 Eureka Server 发送取消请求。 发送请求后，该客户端实例信息将从 Eureka Server 的实例注册表中删除。下线请求不会自动完成，需手动调用：
DiscoveryManager.getInstance().shutdownComponent()
1.3自我保护机制
默认情况下，Eureka服务端在90s没有收到某个服务实例的心跳，就会注销该实例，将实例下线。如果出现大量实例心跳检测失败，Eureka就会认为是注册中心出现问题了，启动自我保护机制，不再剔除这些失败实例。触发条件阈值为：
- 注册表中超过15%的实例心跳检测失败
1.4 小结
- Eureka属于AP模型，即牺牲一致性，来换取高可用。在部分阶段失效时，系统仍然能正常运作。但是服务节点间的数据可能不一致
- Eureka 客户端具备良好的弹性能力，即使与所有 Eureka 服务端的连接断开，它们依然能通过本地缓存机制正常工作
- 适合跨多机房，对注册中心可用性要求高的场景
2. Nacos工作原理
Nacos官方文档地址：Nacos架构 2.3版本，注册中心设计原理文档：Nacos注册中心
上面的图比较复杂，这里贴下其他人的关于注册中心这部分的架构图
整体流程也就是服务发现那套流程：
- 服务提供者轮询注册中心集群节点地址，把自己的协议地址注册到Nacos server
- 服务消费者需要从Nacos Server上去查询服务提供者的地址（根据服务名称）
- Nacos Server需要感知到服务提供者的上下线的变化
- 服务消费者需要动态感知到Nacos Server端服务地址的变化
Nacos采用了Pull和Push同时运作的方式来保证本地服务实例列表的动态感知。服务消费者通过定时任务的方式每10s Pull一次数据，Nacos Server在服务提供者出现变化时，基于UDP协议PUSH更新
2.1 数据模型
Zookeeper使用的是抽象的树形K-V组织结构，没有专门的数据模型。 Eureka 或者 Consul 都是做到了实例级别的数据扩展。Nacos使用的是服务-集群-实例的三层数据模型。
从上图的分级数据模型可以看到：
- 服务级别：保存了健康检查开关、元数据、路由机制、保护阈值等设置
- 集群保存了健康检查模式、元数据、同步机制等数据
- 实例保存了该实例的ip、端口、权重、健康检查状态、下线状态、元数据、响应时间。
2.2 数据一致性协议选择（CP or AP）
Nacos 因为要支持多种服务类型的注册，并能够具有机房容灾、集群扩展等必不可少的能力，是支持AP 和 CP 两种一致性协议的，默认是AP模式
- 如果注册Nacos的client节点注册时ephemeral=true，那么Nacos集群对这个client节点的效果就是AP，采用distro协议实现；
- 而注册Nacos的client节点注册时ephemeral=false，那么Nacos集群对这个节点的效果就是CP的，采用raft协议实现。
根据client注册时的属性，AP，CP同时混合存在，只是对不同的client节点效果不同。
Distro 协议则是参考了内部 ConfigServer 和开源 Eureka ，在不借助第三方存储的情况下，实现基本大同小异。Distro 重点是做了一些逻辑的优化和性能的调优。
3.注册中心比较
| 对比项目 | Nacos | Eureka | Consul | Zookeeper |
|---|---|---|---|---|
| 一致性协议 | 支持AP和CP模式 | AP模式 | CP模式 | CP模式 |
| 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 | - |
| 幂等保护 | 有 | 有 | 无 | 无 |
| 自动注入实例 | 支持 | 支持 | 不支持 | 支持 |
| 访问协议 | HTTP/DNS | HTTP | HTTP/DNS | TCP |
| 监视支持 | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 |
| 多数据中心 | 支持 | 支持 | 支持 | 不支持 |
| 跨注册中心同步 | 支持 | 支持 | 不支持 | 不支持 |
| SpringCloud集成 | 支持 | 不支持 | 支持 | 不支持 |
| Dubbo集成 | 支持 | 不支持 | 不支持 | 不支持 |
| k8s集成 | 支持 | 不支持 | 不支持 | 不支持 |
3.1选型场景
Nacos
适用场景包括：
- 微服务架构：微服务架构，尤其是需要动态服务发现和配置管理时，Nacos 是一个不错的选择。
- 云原生应用：Nacos 提供了良好的 Kubernetes 支持，适合运行在云环境中的应用。
- 弹性功能：如果系统需要负载均衡和服务治理功能，Nacos 提供强大的支持。
Eureka
- Spring Cloud 生态系统：如果您的项目是基于 Spring Cloud 的，Eureka 是最常用的注册中心，集成非常简单。
- AP 模式需要：适合对一致性要求不高的场景，可以承担部分服务不可用的风险。
Consul
没写关于consul的工作原理，简单列下适用场景：
- 多数据中心：适合大型分布式系统，尤其是需要在多个数据中心之间提供服务发现和注册的场景。
Zookeeper
- 适合对一致性要求非常高的场景，例如分布式协调、分布式锁等。
- 复杂的分布式应用：在需要严格一致性系统中，如 Hadoop 和 Kafka，Zookeeper 是常见的选择。
