分布式领域CAP理论,
Consistency(一致性), 数据一致更新,所有数据变动都是同步的
Availability(可用性), 好的响应性能
Partition tolerance(分区容错性) 可靠性
定理:任何分布式系统只可同时满足二点,没法三者兼顾。
忠告:架构师不要将精力浪费在如何设计能满足三者的完美分布式系统,而是应该进行取舍。
原文链接地址:
这里就平时经常用到的服务发现的产品进行下特性的对比,首先看下结论:
服务健康检查 | 服务状态,内存,硬盘等 | (弱)长连接,keepalive | 连接心跳 | 可配支持 |
多数据中心 | 支持 | — | — | — |
kv存储服务 | 支持 | 支持 | 支持 | — |
一致性 | raft | paxos | raft | — |
cap | ca | cp | cp | ap |
使用接口(多语言能力) | 支持http和dns | 客户端 | http/grpc | http(sidecar) |
watch支持 | 全量/支持long polling | 支持 | 支持 long polling | 支持 long polling/大部分增量 |
自身监控 | metrics | — | metrics | metrics |
安全 | acl /https | acl | https支持(弱) | — |
spring cloud集成 | 已支持 | 已支持 | 已支持 | 已支持 |
- 服务的健康检查
Euraka 使用时需要显式配置健康检查支持;Zookeeper,Etcd 则在失去了和服务进程的连接情况下任务不健康,而 Consul 相对更为详细点,比如内存是否已使用了90%,文件系统的空间是不是快不足了。
- 多数据中心支持
Consul 通过 WAN 的 Gossip 协议,完成跨数据中心的同步;而且其他的产品则需要额外的开发工作来实现;
- KV 存储服务
除了 Eureka ,其他几款都能够对外支持 k-v 的存储服务,所以后面会讲到这几款产品追求高一致性的重要原因。而提供存储服务,也能够较好的转化为动态配置服务哦。
- 产品设计中 CAP 理论的取舍
Eureka 典型的 AP,作为分布式场景下的服务发现的产品较为合适,服务发现场景的可用性优先级较高,一致性并不是特别致命。其次 CA 类型的场景 Consul,也能提供较高的可用性,并能 k-v store 服务保证一致性。 而Zookeeper,Etcd则是CP类型 牺牲可用性,在服务发现场景并没太大优势;
- 多语言能力与对外提供服务的接入协议
Zookeeper的跨语言支持较弱,其他几款支持 http11 提供接入的可能。Euraka 一般通过 sidecar的方式提供多语言客户端的接入支持。Etcd 还提供了Grpc的支持。 Consul除了标准的Rest服务api,还提供了DNS的支持。
- Watch的支持(客户端观察到服务提供者变化)
Zookeeper 支持服务器端推送变化,Eureka 2.0(正在开发中)也计划支持。 Eureka 1,Consul,Etcd则都通过长轮询的方式来实现变化的感知;
- 自身集群的监控
除了 Zookeeper ,其他几款都默认支持 metrics,运维者可以搜集并报警这些度量信息达到监控目的;
- 安全
Consul,Zookeeper 支持ACL,另外 Consul,Etcd 支持安全通道https.
- Spring Cloud的集成
目前都有相对应的 boot starter,提供了集成能力。
总的来看,目前Consul 自身功能,和 spring cloud 对其集成的支持都相对较为完善,而且运维的复杂度较为简单(没有详细列出讨论),Eureka 设计上比较符合场景,但还需持续的完善。
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