微服务注册中心该怎么选？这篇文章告诉你~

前言

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。

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

关于P的理解，我觉得是在整个系统中某个部分，挂掉或者宕机了，并不影响整个系统的运作或使用。

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，但是对与返回结果便不能保证，原因是，在分布式部署的时候，数据一致的过程不可能像切线路那么快。

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。

服务注册中心解决方案

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 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。

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？

主流注册中心

Apache Zookeeper -> CP

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（假如有三个节点，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，30s~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。

Spring Cloud Eureka -> AP

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。