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Nacos简介
Nacos : Naming and Configuration Service，可打包部署配置中心和注册中心，也可独立部署其中之一，配置中心、控制台依赖mysql，由阿里巴巴2018年8月开源，github 19.1k star（截止2021.08.24）
本文只讲解服务发现部分。
服务注册发现模型
namespace：环境隔离、租户隔离；不同namespace服务无法相互发现 group：业务隔离；解决不同业务下serviceName相同的问题；可获取默认或指定group实例 cluster：集群隔离；可定制化路由偏好；可获取全部或指定集群实例
临时实例
临时实例：靠client的心跳或连接保活，当不存活时，直接下线实例；适用于主动注册的服务，特别适合K8S下ip漂移的场景
永久实例：注册后不用保活，靠服务端健康检查来判断实例是否健康，不健康实例也不用下线；适用于ip不常变化的场景
在Nacos中他们的主要区别如下：
| emphemral | true | false |
|---|---|---|
| 名称 | 临时实例 | 永久实例 |
| CAP | AP | CP |
| 一致性协议 | distro | raft |
| 是否持久化 | 否 | 是 |
| 健康检查方式 | 心跳/连接 | 服务端检查（TCP、HTTP、MYSQL） |
Dubbo适配
使用临时实例 应用级：serviceName为应用名即可 服务级（Dubbo）：以 provider/consumer:$[service_name]:${version}:${group}为服务名
路由模式
客户端路由模式
客户端（SDK）根据service，指定部分或全部group、cluster获取相应的实例，客户端根据权重或其他策略进行路由
服务端路由模式
插件式selector实现自定义路由模式，可对接第三方CMDB
与CMDB对接，根据service、ip等信息获取元数据（如机房位置）
自定义实现选择器selector，根据手动配置规则表达式选取相应实例
架构设计
存储模型
全量数据位于内存中，每个节点数据保持一致，节点间采取同步协议进行复制
数据结构
一个客户端连接为一个client，打包客户端的信息与注册、订阅数据
注册 serviceName serviceName clientid clientid ... publisherIndexes => 哪些客户端注册了哪些服务 订阅 serviceName serviceName clientid clientid ... subscriberIndexes => 哪些客户端订阅了哪些服务
同步协议
distro
客户端心跳/连接保活，重连时有恢复（注册、订阅）机制 数据同步为异步
raft
半数以上节点同步成功才返回给客户端
通信协议
| 功能/版本 | 1.x distro | 1.x raft | 2.x distro | 2.x raft |
|---|---|---|---|---|
| 注册/注销 | http | http | grpc | http |
| 订阅 | http | http | grpc | grpc |
| 心跳/健康检查 | http | TCP/http/mysql | TCP | TCP/http/mysql |
| 推送 | udp | udp | grpc | grpc |
| 集群间数据同步 | http/distro | http/自研raft | grpc/distro | jraft |
生态建设
客户端 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
Nacos-sync
主要用于注册中心迁移以及多数据中心数据同步
Nacos-coredns-plugin
consumer侧可使用域名方式发现服务，无需使用Nacos客户端
Nacos-istio
支持Nacos数据同步至MCP Server
优缺点分析
优点： AP模式，扩展性、多数据中心支持友好 服务发现模型设计支持逻辑上namespace、group、cluster等的隔离 健康检查模式支持较多 支持临时实例与持久化实例，满足不同场景 功能多，生态丰富，支持多语言SDK 2.x版本grpc长连接性能强 单一进程，部署简单，且附带开箱即用的控制台 基本无依赖（除控制台依赖mysql，注册中心部分实际不依赖任何第三方组件） 缺点： 1.x http心跳消耗大，2.x刚发布不久，可能存在一些bug 没有分层设计，没办法针对性扩容，如连接数太多时，扩容能解决，但也会增加数据同步压力
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