首先启动Nacos,按照上篇文章的步骤,启动Nacos服务和项目,访问Nacos的web页面。确保项目中的服务都注册到注册中心当中了。在application.yml同级目录下添加bootstrap.yml,在Spring boot项目中bootstrap.yml会比application.yml优先初始化,所以我们需要在bootstrap.yml中引入Nacos官方指定的配置文件即可(上篇文章中已经把Nacos作为配置中心的配置写入了application.yml,现在只需要把它从applicaiton.yml中剪切出来即可, 其中的spring:application:name会作为Nacos中新增配置时的Data ID,需要留意 ),再新增属性gorup进行分组测试,如下图
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接着打开Nacos的服务的web页面,打开配置管理-配置列表,点击右侧新增按钮,进行新增。
Data ID: bootstrap.yml配置文件中spring:application:name对应的名称 ;
Group:指定分组(便于不同环境下的项目配置管理,因为笔者这里属于测试,所以填写的是和上文中的配置文件中group对应的test一致);
描述:针对于该配置的描述;
配置格式:配置文件的格式,要和Data ID中的后缀格式一致(这里笔者用的是yml,那么下面就选择yaml,注意该位置也可以选择properties,但是必须和上面bootstrap.yml文件中的file-extension的值相匹配);
配置内容:具体的配置内容(这里笔者将项目中的application.yml中的配置全部拷贝至其中);
测试启动consumer服务,在application.yml中为空的时候,项目启动端口还是如Nacos配置中的9011,说明项目依赖Nacos的配置中心成功,其他服务如法炮制即可:
新增一个测试Controller,然后加上@RefreshScope注解,表明该Controller中的配置数据为自动刷新 。
编辑Nacos中的配置文件consumer新增相关参数type: test,访问Controller,返回test。效果如下图:
将Nacos中consumer.yml文件的type: test修改为type: prod,在不重启项目的情况下重新访问对应的controller,效果如下图:
因为Dubbo是属于各个服务之间都要公用的依赖,所以将其引入cloud-common当中,详细的版本可以去 mvnrepository 搜索合适自己项目的
引入依赖后需要编写消费者服务中的配置文件,将Dubbo服务注册至Nacos,新增如下内容,其中subscribed-services指的是生产者服务,prot:-1指的是端口随机,registry:address:指的是Dubbo对应的注册中心那这里就应该设置为Nacos
接下来新增接口服务,项目类型为Maven项目,在项目中新增一个接口。并在cloud-provider(生产者)和cloud-consumer(消费者)pom.xml文件中都引入该模块
在生产者实际服务中实现该接口对应的方法
在服务消费者的Controller中引入该Service,并在该Service上加入@Reference注解,注意在引入jar包的时候选择带有Dubbo的,不要使用Jdk原生的
编写消费者服务中测试Dubbo调用的接口,进行测试,测试结果如下图:
英文全称Dynamic Naming and Configuration Service,Na为naming/nameServer即注册中心,co为configuration即注册中心,service是指该注册/配置中心都是以服务为核心。服务在nacos是一等公民
Nacos注册中心分为server与client,server采用Java编写,为client提供注册发现服务与配置服务。而client可以用多语言实现,client与微服务嵌套在一起,nacos提供sdk和openApi,如果没有sdk也可以根据openApi手动写服务注册与发现和配置拉取的逻辑
Nacos服务领域模型主要分为命名空间、集群、服务。在下图的分级存储模型可以看到,在服务级别,保存了健康检查开关、元数据、路由机制、保护阈值等设置,而集群保存了健康检查模式、元数据、同步机制等数据,实例保存了该实例的ip、端口、权重、健康检查状态、下线状态、元数据、响应时间。这些数据的作用会在第三章讲到
服务注册方法:以Java nacos client v1.0.1 为例子,服务注册的策略的是每5秒向nacos server发送一次心跳,心跳带上了服务名,服务ip,服务端口等信息。同时 nacos server也会向client 主动发起健康检查,支持tcp/http检查。如果15秒内无心跳且健康检查失败则认为实例不健康,如果30秒内健康检查失败则剔除实例。
不同的命名空间逻辑上是隔离的,不特殊设置的情况下,服务不会跨命名空间请求,命名空间主要的作用是区分服务使用的范围,比如开发、测试、生产、灰度可以分别设置四个命名空间来互相隔离。
以springcloud为例,首先用maven导入nacos clinet的依赖:
先导入springcloud的alibaba-nacos-config和alibaba-nacos-discovery两个依赖,这两个依赖是用于nacos clinet与cloud结合的工具,0.2.x对应springboot 2.x.x ,0.1.x对应springboot 1.x.x。这两个组件可以和各种版本的nacos-client结合。把其中的nacos-clinet依赖给排除,引入想要引入的nacosclinet版本,如下:
在bootstrap.properties上添加配置中心的配置
在application-xxx.properties新增如下配置
如果springboot启动类没有 @EnableDiscover 注解则加上
完成如上更改,即可使用Nacos注册/配置服务
演示:
使用Feign、Ribbon均可,在这不做过多介绍
普通application参数在配置中心直接配置皆可,如果需要可以动态刷新的配置,需要在相应类上加上 @RefreshScope 注解,示例如下,当在nacos配置中心更改配置后,方法getId的值也会刷新。
配置中心参数修改/设置
如下两张图:在nacos控制台的 配置管理-配置列表 中顶部选择相应的命名空间,点击列表右上角的加号新增配置,Data ID 为 项目名-{spring.profiles.active}.properties,Group如果在bootstrap.properties中不指定则填默认的DEFAULT_GROUP,描述写该配置的描述,配置内容填写Properties格式或者Yaml格式。
在控制台的 服务管理-服务列表 选择一个服务点击详情,在下方的集群列表可以看到有上线/下线按钮,点击即可以对该实例执行上线/下线操作,下线后的实例不会被请求
可以通过手动配置权重来控制流量,当一个集群内两个实例,权重越高,到达该实例的请求比例越多。
权重的初始值是1
保护阈值的范围是0~1
服务的健康比例=服务的健康实例/总实例个数
当服务健康比例=保护阈值时候,无论实例健不健康都会返回给调用方
当服务健康比例保护阈值的时候,只会返回健康实例给调用方
在 服务管理-服务列表 选择一个服务点击详情可以配置
将各个微服务注册到Nacos,方便调用与配置
ps:启动可能会报错: NACOS SocketTimeoutException httpGet] currentServerAddr:,error超时 ,因为找不到配置的nacos远程服务。若配置没有错误,则要修改 application.yml 为 bootstrap.yml ,因为:
所以建议:若要在Nacos中管理配置文件,服务中直接使用 bootstrap.yml(bootstrap.properties) 来放nacos的配置。
一、服务注册中心的由来
假如没有服务注册中心,我们会干些什么事情呢?
在传统行业的项目架构中以下的方案最为常见了:
这种架构开发、部署都是最简单的,一般适用于中小企业访问量并不是太多的情况下,各个系统服务一台机器就搞定了。系统之间的调用也是拿到对方的IP+PORT直接连接。
接下来可能因为应用B开始访问量大了,单台机器已经不能满足我们的需求,于是一些反向代理工具应运而出,其中比较常见的有Apache、Nigix,架构演变为:
相比之前的应用B的单台机器访问,这种nginx代理的方式减轻了服务器的压力,但是可能会出现Nginx挂了,那么整个服务也不可用,于是又来了这么一套架构:
这样看方案算是完美了吧。然后事情并不是想象的那么一帆风顺,这还只是应用A调用一个应用B,如果应用A调用的可能是应用B、C、D、E...,这种完全就不知道他后面到底还想干嘛,这种架构看似可以,但是绝对会累死运维的(nginx的配置将会非常混乱,直接导致运维不干了)。
服务注册中心干些什么事情呢?
上面提到的那种靠人力(主要是运维干的事情)比较繁琐,还不好维护,有这么几点不方便:应用服务的地址变了、双十一搞活动服务器新增等等。那么我们可以有这么的一种架构:
服务注册中心主要是维护各个应用服务的ip+port列表,并保持与各应用服务的通讯,在一定时间间隔内进行心跳检测,如果心跳不能到达则对服务IP列表进行剔除,并同时通知给其它应用服务进行更新。同样要是有新增的服务进来,应用服务会向注册中心进行注册,服务注册中心将通知给其它应用进行更新。每个应用都有需要调用对应应用服务的地址列表,这样在进行调用时只要处理客户负载杂均衡即可。
二、微服务注册中心
1.Zookeeper
ZooKeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,是Google的Chubby一个开源的实现,是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件,提供的功能包括:配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。
上面的话直接摘抄百度百科的内容,国内很多公司做分布式开发最初的选型大部分都是采用dubbo框架。dubbo框架注册中心主要使用zookeeper。zookeeper服务端与客户端的底层通讯为netty。zookeeper采用CAP理论中的CP,一般集群部署最少需要3台机器。
2.Euraka
先来看一下euraka的架构图:
Register:服务注册
当Eureka客户端向Eureka Server注册时,它提供自身的元数据,比如IP地址、端口,运行状况指示符URL,主页等。
Renew:服务续约
Eureka客户会每隔30秒发送一次心跳来续约。 通过续约来告知Eureka Server该Eureka客户仍然存在,没有出现问题。 正常情况下,如果Eureka Server在90秒没有收到Eureka客户的续约,它会将实例从其注册表中删除。 建议不要更改续约间隔。
Fetch Registries:获取注册列表信息
Eureka客户端从服务器获取注册表信息,并将其缓存在本地。客户端会使用该信息查找其他服务,从而进行远程调用。该注册列表信息定期(每30秒钟)更新一次。每次返回注册列表信息可能与Eureka客户端的缓存信息不同, Eureka客户端自动处理。如果由于某种原因导致注册列表信息不能及时匹配,Eureka客户端则会重新获取整个注册表信息。 Eureka服务器缓存注册列表信息,整个注册表以及每个应用程序的信息进行了压缩,压缩内容和没有压缩的内容完全相同。Eureka客户端和Eureka 服务器可以使用JSON / XML格式进行通讯。在默认的情况下Eureka客户端使用压缩JSON格式来获取注册列表的信息。
Cancel:服务下线
Eureka客户端在程序关闭时向Eureka服务器发送取消请求。 发送请求后,该客户端实例信息将从服务器的实例注册表中删除。该下线请求不会自动完成,它需要调用以下内容:
DiscoveryManager.getInstance().shutdownComponent();
Eviction 服务剔除
在默认的情况下,当Eureka客户端连续90秒没有向Eureka服务器发送服务续约,即心跳,Eureka服务器会将该服务实例从服务注册列表删除,即服务剔除。
自我保护机制:
既然Eureka Server会定时剔除超时没有续约的服务,那就有可能出现一种场景,网络一段时间内发生了 异常,所有的服务都没能够进行续约,Eureka Server就把所有的服务都剔除了,这样显然不太合理。所以,就有了 自我保护机制,当短时间内,统计续约失败的比例,如果达到一定阈值,则会触发自我保护的机制,在该机制下, Eureka Server不会剔除任何的微服务,等到正常后,再退出自我保护机制。自我保护开关(eureka.server.enableself-preservation: false)
3.Consul
consul推荐的架构图:
Consul不像Euraka的部署那么简单,他是go语言开发的,需要运维单独部署,有提供java的客户端连接,采用的是CAP的CP。
4.Nacos
Euraka是Spring Cloud Netflix早期版本中推荐使用的,后来euraka1.0版本不再维护,euraka2.0已经闭源,导致很多新项目基于Spring Cloud Netflix 开发的选型变迁为Consul.
Nacos是阿里开源的服务注册中心,它可以与spring cloud aliaba集成使用。
Nacos的官方介绍:
Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您实现动态服务发现、服务配置管理、服务及流量管理。
Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。 Nacos 是构建以“服务”为中心的现代应用架构(例如微服务范式、云原生范式)的服务基础设施。
Nacos 地图
Nacos 生态图
如 Nacos 全景图所示,Nacos 无缝支持一些主流的开源生态,例如
Spring Cloud
Apache Dubbo and Dubbo Mesh TODO
Kubernetes and CNCF TODO
三、服务注册与发现技术选型
以下是来自网上的一个分享:
除了上述的几种以外,笔者更推荐使用Nacos作为服务注册中心。
推荐理由:
Nacos服务注册表结构Mapnamespace, Mapgroup::serviceName, Service采用多层次Map结构,控制的颗粒度更细,支持金丝雀模式发布,心跳同步机制也更快速,服务更新更及时。