服务发现的基础概念

服务发现与服务发现组件的基本原理

在传统的系统部署中，服务运行在一个固定的已知的 IP 和端口上，如果一个服务需要调用另外一个服务，可以通过地址直接调用，但是，在虚拟化或容器话的环境中，服务实例的启动和销毁是很频繁的，服务地址在动态的变化，如果需要将请求发送到动态变化的服务实例上，至少需要两个步骤：

服务注册 — 存储服务的主机和端口信息

服务发现 — 允许其他用户发现服务注册阶段存储的信息

服务发现的主要优点是可以无需了解架构的部署拓扑环境，只通过服务的名字就能够使用服务，提供了一种服务发布与查找的协调机制。服务发现除了提供服务注册、目录和查找三大关键特性，还需要能够提供健康监控、多种查询、实时更新和高可用性等。

服务发现的主要好处是「零配置」：不用使用硬编码的网络地址，只需服务的名字（有时甚至连名字都不用）就能使用服务。在现代的体系架构中，单个服务实例的启动和销毁很常见，所以应该做到：无需了解整个架构的部署拓扑，就能找到这个实例。

在一个分布式系统中，服务注册与发现组件主要解决两个问题：服务注册和服务发现。

除此之外，服务注册与发现需要关注监控服务实例运行状态、负载均衡等问题。

监控：微服务应用中，服务处于动态变化的情况，需要一定机制处理无效的服务实例。一般来讲，服务实例与注册中心在注册后通过心跳的方式维系联系，一旦心跳缺少，对应的服务实例会被注册中心剔除。
负载均衡：同一服务可能同时存在多个实例，需要正确处理对该服务的负载均衡。

CAP原则

CAP原则，指的是在一个分布式系统中，Consistency(一致性)、Availability(可用性)、Partition Tolerance(分区容错性)，不能同时成立。
一致性：它要求在同一时刻点，分布式系统中的所有数据备份都处于同一状态。
可用性：在系统集群的一部分节点宕机后，系统依然能够响应用户的请求。
分区容错性：在网络区间通信出现失败，系统能够容忍。
一般来讲，基于网络的不稳定性，分布容错是不可避免的，所以我们默认CAP中的P总是成立的。

一致性的强制数据统一要求，必然会导致在更新数据时部分节点处于被锁定状态，此时不可对外提供服务，影响了服务的可用性，反之亦然。因此一致性和可用性不能同时满足。
我们接下来介绍的服务注册和发现组件中，Eureka满足了其中的AP，Consul和Zookeeper满足了其中的CP。

在使用客户端发现方式时，客户端通过查询服务注册中心，获取可用的服务的实际网络地址（IP 和端口）。然后通过负载均衡算法来选择一个可用的服务实例，并将请求发送至该服务。
优点：架构简单，扩展灵活，方便实现负载均衡功能。
缺点：强耦合，有一定开发成本。

客户端向load balancer 发送请求。load balancer 查询服务注册中心找到可用的服务，然后转发请求到该服务上。和客户端发现一样，服务都要到注册中心进行服务注册和注销。
优点：服务的发现逻辑对客户端是透明的。
缺点：需要额外部署和维护高可用的负载均衡器。

常见服务发现框架 Consul、 ZooKeeper以及Etcd

ZooKeeper 是这种类型的项目中历史最悠久的之一，它起源于 Hadoop。它非常成熟、可靠，被许多大公司（YouTube、eBay、雅虎等）使用。

Etcd是一个采用 HTTP 协议的健/值对存储系统，它是一个分布式和功能层次配置系统，可用于构建服务发现系统。其很容易部署、安装和使用，提供了可靠的数据持久化特性。搭配一些第三方工具，etcd（健/值对存储系统）+ Registrator（服务注册器） + Confd（轻量级的配置管理工具）

Consul 是强一致性的数据存储，使用 Gossip 形成动态集群。它提供分级键/值存储方式，不仅可以存储数据，而且可以用于注册器件事各种任务，从发送数据改变通知到运行健康检查和自定义命令

原文地址：https://www.cnblogs.com/Yemilice/p/10923331.html

时间： 2024-10-10 05:32:26