小知识：微服务架构之服务注册与发现功能详解

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微服务的注册与发现

我们前面在全景架构中对服务注册与发现做了大致的说明，本章我们着重详细说明微服务下注册与发现的这个能力。

微服务注册与发现类似于生活中的”电话通讯录”的概念，它记录了通讯录服务和电话的映射关系。在分布式架构中，服务会注册进去，当服务需要调用其它服务时，就这里找到服务的地址，进行调用。

步骤如下：

1、你先要把”好友某某”记录在通讯录中。 2、拨打电话的时候通过通讯录中找到”好友某某”，并拨通回电话。 3、当好友某某电话号码更新的时候，需要通知到你，并修改通讯录服务中的号码。

从这个过程中我们看到了一些特点：

1、把 “好友某某” 的电话号码写入通讯录中，统一在通讯录中维护，后续号码变更也是更新到通讯录中，这个过程就是服务注册的过程。 2、后续我们通过”好友某某”就可以定位到通讯录中的电话号码，并拨通电话，这个过程理解为服务发现的过程。

而我们微服务架构中的服务注册与发现结构如下图所示：

图片中是一个典型的微服务架构，这个结构中主要涉及到三大角色：

provider – 服务提供者 consumer – 服务消费者 register center – 注册中心

它们之间的关系大致如下：

1、每个微服务在启动时，将自己的网络地址等信息（微服务的servicename、ip、port、metadata等）注册到注册中心，注册中心存储这些数据。 2、服务消费者从注册中心查询服务提供者的地址，并通过该地址调用服务提供者的接口。 3、各个微服务与注册中心使用一定机制（例如心跳）通信。如果注册中心与某微服务长时间无法通信，就会注销该实例。

优点如下：

1、解耦：服务消费者跟服务提供者解耦，各自变化，不互相影响 2、扩展：服务消费者和服务提供者增加和删除新的服务，对于双方没有任何影响 3、中介者设计模式：用一个中介对象来封装一系列的对象交互，这是一种多对多关系的中介者模式。

从功能上拆开主要有三块：服务注册、服务发现，和注册中心。我们一个一个来看。

1、服务注册

如图中，为register注册中心注册一个服务信息，会将服务的信息：servicename、ip、port以及服务实例metadata元数据信息写入到注册中心。当服务发生变化的时候，也可以更新到注册中心。

服务提供者（服务实例） 的服务注册模型是一种简单、容易理解、流行的服务注册模型，其在多种技术生态中都有所体现：

1、在k8s生态中，通过 k8s service服务信息，和pod的 endpoint（用来记录service对应的pod的访问地址）来进行注册。 2、在spring cloud生态中，应用名 对应 服务service，实例 ip + port 对应 instance实例。比较典型的就是a服务，后面对应有多个实例做负载均衡。  3、在其他的注册组件中，比如 eureka、consul，服务模型也都是 服务→ 服务实例。

可以认为服务实例是一个真正的实体的载体，服务是对这些相同能力或者相同功能服务实例的一个抽象。

2、服务发现

服务发现实际就是我们查询已经注册好的服务提供者，比如 p->p.queryservice(servicename)，通过服务名称查询某个服务是否存在，如果存在，

返回它的所有实例信息，即一组包含ip 、 port 、metadata元数据信息的endpoints信息。

这一组endpoints信息一般会被缓存在本地，如果注册中心挂掉，可保证段时间内依旧可用，这是去中心化的做法。对于单个 service 后面有多个 instance的情况（如上图），做 load balance。

服务发现的方式一般有两种：

1、拉取的方式：服务消费方（consumer）主动向注册中心发起服务查询的请求。

2、推送的方式：服务订阅/通知变更（下发）：服务消费方（consumer）主动向注册中心订阅某个服务，当注册中心中该服务信息发生变更时，注册中心主动通知消费者。 

3、注册中心

注册中心提供的基本能力包括：提供服务注册、服务发现 以及 健康检查。

服务注册跟服务发现上面已经详细介绍了， 健康检查指的是指注册中心能够感知到微服务实例的健康状况，便于上游微服务实例及时发现下游微服务实例的健康状况。采取必备的访问措施，如避免访问不健康的实例。

主要的检查方式包括：

1、服务provider 进行 ttl 健康汇报（time to live，微服务provider定期向注册中心汇报健康状态）。 2、注册中心主动检查服务provider接口。

综合我们前面的内容，可以总结下注册中心有如下几种能力：

1、高可用

这个主要体现在两个方面。一个方面是，注册中心本身作为基础设施层，具备高可用；第二种是就是前面我们说到的去中心化，极端情况下的故障，短时间内是不影响微服务应用的调用的

2、可视化操作

常用的注册中心，类似 eureka、consul 都有比较丰富的管理界面，对配置、服务注册、服务发现进行可视化管理。

3、高效运维

注册中心的文档丰富，对运维的支持比较好，并且对于服务的注册是动态感知获取的，方便动态扩容。

4、权限控制

数据是具有敏感性，无论是服务信息注册或服务是调用，需要具备权限控制能力，避免侵入或越权请求

5、服务注册推、拉能力

这个前面说过了，微服务应用程序（服务的consumer），能够快速感知到服务实例的变化情况，使用拉取或者注册中心下发的方式进行处理。 

4、现下的主流注册中心

4.1 eureka

4.1.1 介绍

eureka是netflix oss套件中关于服务注册和发现的解决方案。因为spring cloud 在它的微服务解决方案中对eureka进行了集成，并作为优先推荐方案进行宣传，所以早期有用 spring cloud 来建设微服务系统的同学会比较熟悉。

目前大量公司的微服务系统中依旧使用eureka作为注册中心，它的核心设计思想也被后续大量注册中心产品借鉴。但目前 eureka 2.0已经停止维护，所以新的微服务架构设计中，不再建议使用。

spring cloud netflix主要分为两个部分：

1、eureka server： 作为注册中心server端，向微服务应用程序提供服务注册、发现、健康检查等能力。

2、eureka client：  微服务应用程序client端，用以和eureka server进行通信。

 eureka有比较友好的管理界面，如上图所示：

1、system status：显示当前eureka server信息。

2、instances current registered with eureka：在eureka server当前注册的数据，在spring cloud生态中，被注册的服务可以呗发现并罗列在这个地方。

3、general info：基本信息，如cpu、内存、环境等。

4.1.2 整体架构

eureka server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。

所以他有如下特点：

1、去中心化的架构：无master/slave区分，每一个peer都是对等的。在这种架构中，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。 2、故障转移/故障恢复：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，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。 3、节点复制：当节点开始接受客户端请求时，所有的操作都会进行replicatetopeer（节点间复制）操作，将请求复制到其他eureka server当前所知的所有节点中。

同理，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实例注册表信息，完成初始化。 4、cap模式：复制算法非强一致性算法，而是当有数据写入时，eureka server将数据同步给其他的节点，因此eureka在cap提系统（一致性、可用性、分区容错性）是典型的ap系统。 4.1.3 接入spring cloud

如上图所示：

1、provider 服务提供者：服务向注册中心注册服务信息，即 服务 -> 服务实例 数据模型， 同时定时向注册中心汇报健康检查，如果一定时间内（一般90s）没有进行心跳汇报，则会被注册中心剔除。

所以这边注意，注册中心感知到应用下线并进行剔除这个过程可能比较长。 

2、consumer 服务消费者：服务向注册中心获取所需服务对应的服务实例信息。这边需要注意，eureka不支持订阅，因此在spring cloud生态中，通过定时拉取方式从注册中心中获取所需的服务实例信息。

3、remote call 远程调用：consumer从注册中心获取的provider的实例信息，通过 load balance的策略，确定一个实际的实例，发起远程调用。 

4.2 zookeeper

4.2.1 介绍

作为一个分布式的、开源的协调服务，zookeeper实现了一系列基础功能，包括简单易用的接口。

这些接口被用来实现服务的注册与发现功能。并实现一些高级功能，如数据同步、分布式锁、配置中心、集群选举、命名服务等。

在数据模型上，类似于传统的文件系统，节点类型分为：

1、持久节点：节点创建后，就一直存在，除非执行删除操作，主动删掉这个节点。

2、临时节点（注册中心场景下的主要实现机制）：临时节点的生命周期和客户端会话绑定。也就是说，如果客户端会话失效，那么这个节点就会自动被清除掉。

在实际场景下，微服务启动的时候，会创建一个服务临时节点，等把服务停止，短时间后节点就没有了。

zookeeper有如下特点：

1、最终一致性：为客户端展示同一视图，这是zookeeper最重要的功能。 2、可靠性：如果消息被到一台服务器接受，那么它将被所有的服务器接受。 3、实时性：zookeeper不能保证两个客户端能同时得到刚更新的数据，如果需要最新数据，应该在读数据之前调用sync()接口。 4、等待无关（wait-free）：慢的或者失效的client不干预快速的client的请求。 5、原子性：更新只能成功或者失败，没有中间状态。 6、顺序性：所有server，同一消息发布顺序一致。 4.2.2 整体架构

上图是zookeeper 的服务架构，他有如下流程：

1、 多个节点组成分布式架构，每个server在内存中存储一份数据；  2、通过选举产生leader，通过 paxos(帕克索斯)强一致性算法 进行保证，是典型的cp结构。 3、leader负责处理数据更新等操作（zab协议）； 4.2.3 接入dubbo生态

上图中的角色如下：

provider：提供者,服务发布方

consumer：消费者, 调用服务方

container：dubbo容器.依赖于spring容器

registry：注册中心，当container启动时把所有可以提供的服务列表上registry中进行注册，告诉consumer提供了什么服务，以及服务方的位置

monitor:监听器

说明：zookeeper在注册中心方面对dubbo生态支持的比较好。服务提供者providerzai container启动时主动向注册中心registry zookeeper中注册信息。

服务消费者consumer启动时向注册中心registry zookeeper中订阅注册中心，当provider的信息发生变化时，注册中心zookeeper会主动向consumer进行推送通知变更。

这边注意与eureka的区别，这是主动推送通知，是注册中心下发的操作。

4.3 consul

4.3.1 介绍

consul是hashicorp推出的一款软件，是一个service mesh解决方案，提供了功能丰富的控制面功能：

1、service discovery（服务发现）

2、configuration（配置化）

3、segmentation functionality

这些功能可以根据需要独立使用，或者将它们一起使用用来构建完整的service mesh。

consul提供的关键功能如下：

1、service discovery：服务注册/发现功能。 2、health checking：健康检查，丰富的健康检查方式； 3、kv store：kv存储功能，可应用多种场景，如动态配置存储，分布式协调、leader选举等。 4、multi datacenter：多数据中心。 4.3.2 整体架构

如上图为consul的架构，这边对技术点做一下说明：

1、raft: 一种分布式一致性算法，consul使用该算法报纸强一致性，所以也是典型的cp模式

2、client：client是一种agent，其将会重定向所有的rpc 请求到server。client是无状态的，其主要参与lan gossip协议池。其占用很少的资源，并且消耗很少的网络带宽。

3、server：server是一种agent，其包含了一系列的责任包括：参与raft协议写半数（raft quorum）、维护集群状态、响应rpc响应、和其他datacenter通过wan gossip交换信息和重定向查询请求至leader或者远端datacenter。

4、datacenter: datacenter其是私有的、低延迟、高带宽的网络环境，去除了在公共网络上的网络交互。

5、consensus: consensus一致性在leader 选举、顺序执行transaction 上。当这些事务已经提交至有限状态机（finite-state machine）中，consul定义consensus作为复制状态机的一致性。本质上使用实现了raft协议，对于具体实现细节可参考 consensus protocol。

6、gossip：consul使用了serf，其提供了gossip协议多种用途，serf提供成员关系、失败检查和事件广播。

7、lan gossip: local area network gossip其包含在同一个网络环境或datacenter的节点。

8、wan gossip: wide area network gossip 其只包含server节点，这些server分布在不同的datacenter中，其主要通过因特网或广域网相互交流。

9、rpc: 远程过程调用，用于服务之间的通信。

10、cap抉择：在高可用方面，consul使用raft协议作为其分布式一致性协议，本身对故障节点有一定的容忍性，在单个datacenter中consul集群中节点的数量控制在2*n + 1个节点，其中n为可容忍的宕机个数，通常为3个节点。

所以是典型的cp模式。

根据consul 的选举机制和服务原理，我们有两个注意点 ：

1、部署consul service 节点应该奇数为宜，因为+1的偶数节点和奇数节点可容忍的故障数是一样的，比如上图3和4，另一方面，偶数个节点在选主节点的时候可能会出现二分选票的情况，还得重新选举。

2、consul service 节点数不是越多越好，虽然server数量越多可容忍的故障数越多，但是raft进行日志复制也是很耗时间的，而且server数量越多，性能越低，所以结合实际场景，一般建议server部署3个即可。 

有兴趣的同学可以去consul官网看看它的选举机制，还可以对比下redis中sentinel模式。

4.3.3 生态对接 对接spring cloud生态

consul作为注册中心，集成在spring cloud生态。可以看出，跟eureka对接到spring cloud 生态的过程很像。

但是这边的健康检查更丰富，可以有多种不同的的check方式：

script check（script+ interval） 基于http请求 基于tcp请求 基于grpc请求

4.4 总结对比

4种注册中心技术对比

指标 eureka zookeeper consul etcd 一致性协议 ap cp（paxos算法） cp（raft算法） cp（raft算法） 健康检查 ttl(time to live) tcp keep alive ttl\http\tcp\script lease ttl keepalive watch/long polling 不支持 watch long polling watch 雪崩保护 支持 不支持 不支持 不支持 安全与权限 不支持 acl acl rbac 是否支持多数据中心 是 否 是 否 是否有管理界面 是 否（可用第三方zktools） 是 否 spring cloud 集成 支持 支持 支持 支持 dubbo 集成 不支持 支持 支持 不支持 k8s 集成 不支持 不支持 支持 支持

这边是对业内4种注册中心各纬度上的对比，eureka是典型的ap类型，zookeeper和consul是典型的cp类型。如何选择取决你的业务是倾向a：高可用性 还是 c：强一致性。

当然，业务是复杂的，在真正的技术选型时，还是要根据自己的实际业务现状来判断。有一些倾向，比如你的系统是spring cloud体系下，那优先选择eureka、consul。

如果业务会更多向云原生对齐，则consul、etcd会是比较优先的选择。

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原文链接：https://www.heapdump.cn/article/3263699