我在組内的Nacos分享

本文已收錄 https://github.com/lkxiaolou/lkxiaolou 歡迎star。

Nacos簡介

Nacos : Naming and Configuration Service，可打包部署配置中心和注冊中心，也可獨立部署其中之一，配置中心、控制台依賴mysql，由阿裡巴巴2018年8月開源，github 19.1k star（截止2021.08.24）

本文隻講解服務發現部分。

服務注冊發現模型

• namespace：環境隔離、租戶隔離；不同namespace服務無法互相發現
• group：業務隔離；解決不同業務下serviceName相同的問題；可擷取預設或指定group執行個體
• cluster：叢集隔離；可定制化路由偏好；可擷取全部或指定叢集執行個體

臨時執行個體

• 臨時執行個體：靠client的心跳或連接配接保活，當不存活時，直接下線執行個體；适用于主動注冊的服務，特别适合K8S下ip漂移的場景
• 永久執行個體：注冊後不用保活，靠服務端健康檢查來判斷執行個體是否健康，不健康執行個體也不用下線；适用于ip不常變化的場景

在Nacos中他們的主要差別如下：

emphemral	true	false
名稱		永久執行個體
CAP	AP	CP
一緻性協定	distro	raft
是否持久化	否	是
健康檢查方式	心跳/連接配接	服務端檢查（TCP、HTTP、MYSQL）

Dubbo适配

• 使用臨時執行個體
• 應用級：serviceName為應用名即可
• 服務級（Dubbo）：以

  provider/consumer:$[service_name]:${version}:${group}

  為服務名

路由模式

用戶端路由模式

用戶端（SDK）根據service，指定部分或全部group、cluster擷取相應的執行個體，用戶端根據權重或其他政策進行路由

服務端路由模式

插件式selector實作自定義路由模式，可對接第三方CMDB

1. 與CMDB對接，根據service、ip等資訊擷取中繼資料（如機房位置）
2. 自定義實作選擇器selector，根據手動配置規則表達式選取相應執行個體

架構設計

存儲模型

全量資料位于記憶體中，每個節點資料保持一緻，節點間采取同步協定進行複制

資料結構

一個用戶端連接配接為一個client，打包用戶端的資訊與注冊、訂閱資料

• 注冊
  • publisherIndexes => 哪些用戶端注冊了哪些服務
    • serviceName
      • clientid
    • • ...
• 訂閱
  • subscriberIndexes => 哪些用戶端訂閱了哪些服務

同步協定

• 用戶端心跳/連接配接保活，重連時有恢複（注冊、訂閱）機制
• 資料同步為異步

• 半數以上節點同步成功才傳回給用戶端

通信協定

功能/版本	1.x distro	1.x raft	2.x distro	2.x raft
注冊/登出	http		grpc
心跳/健康檢查		TCP/http/mysql	TCP
推送	udp
叢集間資料同步	http/distro	http/自研raft	grpc/distro	jraft

生态建設

• 用戶端
  • Java
  • golang
  • Python
  • C#
  • Nodejs
  • C++
• 插件
  • Dubbo-registry-nacos
  • Rpc-java-registry-nacos
  • Nacos-spring-starter
  • Nacos-sync
  • Nacos-k8s-sync
  • Nacos-client-mse-extension
  • Nacos-coredns-plugin
  • Nacos-istio

主要用于注冊中心遷移以及多資料中心資料同步

consumer側可使用域名方式發現服務，無需使用Nacos用戶端

支援Nacos資料同步至MCP Server

優缺點分析

• 優點：
  • AP模式，擴充性、多資料中心支援友好
  • 服務發現模型設計支援邏輯上namespace、group、cluster等的隔離
  • 健康檢查模式支援較多
  • 支援臨時執行個體與持久化執行個體，滿足不同場景
  • 功能多，生态豐富，支援多語言SDK
  • 2.x版本grpc長連接配接性能強
  • 單一程序，部署簡單，且附帶開箱即用的控制台
  • 基本無依賴（除控制台依賴mysql，注冊中心部分實際不依賴任何第三方元件）
• 缺點：
  • 1.x http心跳消耗大，2.x剛釋出不久，可能存在一些bug
  • 沒有分層設計，沒辦法針對性擴容，如連接配接數太多時，擴容能解決，但也會增加資料同步壓力

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