阿里三面面試題：分散式服務註冊中心該如何選型？我快哭了....
- 2019 年 10 月 6 日
- 筆記
服務註冊中心，當前用得比較多的就是 Eureka 跟 Zookeeper 了。
Eureka 是 SpringCloud 自帶的組件，而 Zookeeper 則是 Dubbo 一般會選擇的。我們以前在做服務這塊其實是基於 Spring Cloud 技術棧來做的，沒有選擇Dubbo。所以，Eureka 也就作為了我們的服務註冊中心首選。
在選擇服務服務註冊中心之前，我們一般會選擇是基於 Spring Cloud 或者 Dubbo 來作為我們的微服務框架。選擇好以後那麼服務註冊中心，一般情況下Dubbo作為服務框架的，一般註冊中心會選擇zk， Spring Cloud作為服務框架的，一般服務註冊中心會選擇Eureka。
除了這些對比以外還有其他的一些對比，是我們不得不去了解的。
一、高可用
eureka 集群模式
Eureka 集群模式，是peer-to-peer的，集群裡面的每個機器的地位是相等的，不存在什麼主從什麼的說法。每個服務可以向任意一個Eureka 實例進行服務註冊和服務發現,集群裡面任意一個Eureka 實例接收到寫請求以後，會自動同步給其他所有的 Eureka 實例。
看圖一：
zookeeper
Zookeeper 服務註冊與發現的原理則是 Leader + Follower兩種角色。只有Leader 可以負責寫，也就是服務註冊，他可以把數據同步給所有的 Follower,讀的時候，也就是服務發現，是 Leader 和 Follower 都可以進行讀取。
看圖二：
二、在一致性保證方面
在分散式系統中，有一個非常出明的定理就是 CAP 定律了。這三者 Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分區容錯性）在一個分散式系統中是不可兼得的。
要麼保證 CP 要麼保證 AP。之前寫過一篇分散式事物裡面解釋過為什麼在這兩種搭配裡面選擇，不過多闡述了。
Zookeeper 是有一個 Leader 節點會接收數據，然後同步寫到其他的 Follower 節點去。一旦 leader 掛掉，就要重新進行選舉新的 leader，在新選舉 leader 未完成前，集群是不可用的，當 leader 選擇好了，集群可以恢復繼續寫了，保證了數據的一致性，這個過程為了保證 C，犧牲了 A。
而 Eureka 是 peer 模式，可能數據還沒有同步完成，結果自己就宕了。此時還是可以繼續從別的機器上拉取註冊資訊，只是不是新的而以，這個過程服務可以向其他沒有宕機的節點進行註冊。
Eureka 保證了服務的可用性，當節點重新啟動起來以後，數據還是會同步過來，一致性方面就是 最終一致性，所以Eureka 保證了 A 犧牲了 C。
3、服務的時效性方面
Zookeeper 的時效性更好一些，註冊或者是服務掛了，一般秒級別就能感知到。
而 Eureka，默認的配置可能會有從幾十秒到分鐘級別。上線一個新的服務，到其他人發現他可能要一分鐘，還可能不止,因為Spring Cloud是通過 ribbon 去獲取每個服務快取的 Eureka 的註冊表進行負載均衡的。ribbon 本身還有自己的快取機制，還有自己的時間間隔。
當服務發生故障了，默認是隔 60秒採取檢查，發現這個服務上一次是在 60s 之前，Eureka 默認是超過 90秒才會任務它已經死掉了。這時候差不多已經過去 2分鐘了。
再則，Eureka 裡面默認是 30 秒才會把 ReadWrite 快取的數據同步到 ReadOnly 快取中，其他服務默認也是 30秒 才會去重新拉取一次 ReadOnly 快取到本地服務表中。這一趟下來算算時間還是很長的。
4、容量
zk 不太適合大規模的服務實例，因為服務上下線的時候需要瞬間推送數據通知到其他所有的實例，所以服務實例到幾千個的時候，可能會導致網路頻寬被打滿。
Eureka 也是同樣比較難支撐大規模的服務實例，因為它的每個節點都需要保存全量的實例數據，幾千實例服務可能會扛不住。
5、Eureka 服務發現慢的問題及調優
zk是因為一上線服務跟下線服務就會立馬發生數據同步，同時有服務進行節點的監聽，很快的時間內就可以感知到服務上線下線。所以基本上不需要怎麼去優化。
我們在前面的SpringCloud 底層原理文章中講過 Eureka 的運行機制。沒看過的同學，先去看看吧。
再結合到上面的Eureka時效性問題，我們可以發現對於 Eureka 來說，由於他的快取機制會導致服務會存在發現慢的問題。
我們可以針對下面的幾個點來優化：
- 優化服務發現時間；
- 優化定時從ReadWrite快取到 ReadOnly 快取的時間；
- 優化定時心跳檢查的時間；
針對項目的參數調整，給一個大概的配置：
這個參數的配置可能會由於SpringCloud 的版本不同，寫法也不同。
最後
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