你所知道的服务发现
服务注册和发现不是一个新的概念，你在之前的实际项目中也一定了解过，只是你可能没怎么注意罢了。比如说，你知道 Nginx 是一个反向代理组件，那么 Nginx 需要知道应用服务器的地址是什么，这样才能够将流量透传到应用服务器上，这就是服务发现的过程。
那么 Nginx 是怎么实现的呢？它是把应用服务器的地址配置在了文件中。
这固然是一种解决的思路，实际上，我在早期的项目中也是这么做的。那时，项目刚刚做了服务化拆分，RPC 服务端的地址就是配置在了客户端的代码中，不过，这样做之后出现了几个问题：
- 首先在紧急扩容的时候，就需要修改客户端配置后，重启所有的客户端进程，操作时间比较长；
- 其次，一旦某一个服务器出现故障时，也需要修改所有客户端配置后重启，无法快速修复，更无法做到自动恢复；
- 最后，RPC 服务端上线无法做到提前摘除流量，这样在重启服务端的时候，客户端发往被重启服务端的请求还没有返回，会造成慢请求甚至请求失败。
因此，我们考虑使用注册中心来解决这些问题。
目前业界有很多可供你来选择的注册中心组件，比如说老派的 ZooKeeper、Kubernetes 使用的 ETCD、阿里的微服务注册中心 Nacos、Spring Cloud 的 Eureka 等等。
这些注册中心的基本功能有两点：
其一是提供了服务地址的存储；
其二是当存储内容发生变化时，可以将变更的内容推送给客户端。
第二个功能是我们使用注册中心的主要原因。因为无论是当我们需要紧急扩容，还是在服务器发生故障时需要快速摘除节点，都不用重启服务器就可以实现了。使用了注册中心组件之后，RPC 的通信过程就变成了下面这个样子：
从图中你可以看到一个完整的服务注册和发现的过程：
- 客户端会与注册中心建立连接，并且告诉注册中心，它对哪一组服务感兴趣；
- 服务端向注册中心注册服务后，注册中心会将最新的服务注册信息通知给客户端；
- 客户端拿到服务端的地址之后就可以向服务端发起调用请求了。
从这个过程中可以看出，有了注册中心之后，服务节点的增加和减少对于客户端就是透明的。这样除了可以实现不重启客户端就能动态地变更服务节点以外，还可以实现优雅关闭的功能。
优雅关闭是你在系统研发过程中必须要考虑的问题。因为如果暴力地停止服务，那么已经发送给服务端的请求，来不及处理服务就被删掉了，就会造成这部分请求失败，服务就会有波动。所以服务在退出的时候，都需要先停掉流量再停止服务，这样服务的关闭才会更平滑。比如，消息队列处理器就是要将所有已经从消息队列中读出的消息，处理完之后才能退出。
对于 RPC 服务来说，我们可以先将 RPC 服务从注册中心的服务列表中删除掉，然后观察 RPC 服务端没有流量之后，再将服务端停掉。有了优雅关闭之后，RPC 服务端再重启的时候，就会减少对客户端的影响。
在这个过程中，服务的上线和下线是由服务端主动向注册中心注册和取消注册来实现的，这在正常的流程中是没有问题的。可是，如果某一个服务端意外故障，比如说机器掉电，网络不通等情况，服务端就没有办法向注册中心通信，将自己从服务列表中删除，那么客户端也就不会得到通知，它就会继续向一个故障的服务端发起请求，也就会有错误发生了。那这种情况如何来避免呢？其实，这种情况是一个服务状态管理的问题。
服务状态管理如何来做
针对上面我提到的问题，我们一般会有两种解决思路。
第一种思路是主动探测，方法是这样的：
你的 RPC 服务要打开一个端口，然后由注册中心每隔一段时间（比如 30 秒）探测这些端口是否可用，如果可用就认为服务仍然是正常的，否则就可以认为服务不可用，那么注册中心就可以把服务从列表里面删除了。
微博早期的注册中心就是采用这种方式，但是后面出现的两个问题，让我们不得不对它做改造。
第一个问题是：所有的 RPC 服务端都需要开放一个统一的端口给注册中心探测，那时候还没有容器化，一台物理机上会混合部署很多的服务，你需要开放的端口很可能已经被占用，这样会造成 RPC 服务启动失败。
还有一个问题是：如果 RPC 服务端部署的实例比较多，那么每次探测的成本也会比较高，探测的时间也比较长，这样当一个服务不可用时，可能会有一段时间的延迟，才会被注册中心探测到。
因此，我们后面把它改造成了心跳模式。
这也是大部分注册中心提供的检测连接上来的 RPC 服务端是否存活的方式，比如 Eureka、ZooKeeper，在我来看，这种心跳机制可以这样实现：
注册中心为每一个连接上来的 RPC 服务节点记录最近续约的时间，RPC 服务节点在启动注册到注册中心后，就按照一定的时间间隔（比如 30 秒），向注册中心发送心跳包。注册中心在接收到心跳包之后，会更新这个节点的最近续约时间。然后，注册中心会启动一个定时器定期检测当前时间和节点最近续约时间的差值，如果达到一个阈值（比如说 90 秒），那么认为这个服务节点不可用。
在实际的使用中，心跳机制相比主动探测的机制，适用范围更广，如果你的服务也需要检测是否存活，那么也可以考虑使用心跳机制来检测。
接着说回来，有了心跳机制之后，注册中心就可以管理注册的服务节点的状态了，也让你的注册中心成为了整体服务最重要的组件，因为一旦它出现问题或者代码出现 Bug，那么很可能会导致整个集群的故障，给你举一个真实的案例。
在我之前的一个项目中，工程是以“混合云”的方式部署的，也就是一部分节点部署在自建机房中，一部分节点部署在云服务器上，每一个机房都部署了自研的一套注册中心，每套注册中心中都保存了全部节点的数据。
这套自研的注册中心使用 Redis 作为最终的存储，而在自建机房和云服务器上的注册中心，共用同一套 Redis 存储资源。由于“混合云”还处在测试阶段，所以，所有的流量还都在自建机房，自建机房和云服务器之前的专线带宽还比较小，部署结构如下：
在测试的过程中系统运行稳定，但是某一天早上五点，我突然发现，所有的服务节点都被摘除了，客户端因为拿不到服务端的节点地址列表全部调用失败，整体服务宕机。经过排查我发现，云服务器上部署的注册中心竟然将所有的服务节点全部删除了！进一步排查之后，原来是自研注册中心出现了 Bug。
在正常的情况下，无论是自建机房，还是云服务器上的服务节点，都会向各自机房的注册中心注册地址信息，并且发送心跳。而这些地址信息以及服务的最近续约时间，都是存储在 Redis 主库中，各自机房的注册中心，会读各自机房的从库来获取最近续约时间，从而判断服务节点是否有效。
Redis 的主从同步数据是通过专线来传输的，出现故障之前，专线带宽被占满，导致主从同步延迟。这样一来，云上部署的 Redis 从库中存储的最近续约时间就没有得到及时更新，随着主从同步延迟越发严重，最终云上部署的注册中心发现了当前时间与最近续约时间的差值超过了摘除的阈值，所以将所有的节点摘除，从而导致了故障。
有了这次惨痛的教训，我们给注册中心增加了保护的策略：如果摘除的节点占到了服务集群节点数的 40%，就停止摘除服务节点，并且给服务的开发同学和运维同学报警处理（这个阈值百分比可以调整，保证了一定的灵活性）。
据我所知，Eureka 也采用了类似的策略，来避免服务节点被过度摘除，导致服务集群不足以承担流量的问题。如果你使用的是 ZooKeeper 或者 ETCD 这种无保护策略的分布式一致性组件，那你可以考虑在客户端，实现保护策略的逻辑，比如说当摘除的节点超过一定比例时，你在 RPC 客户端就不再处理变更通知，你可以依据自己的实际情况来实现。
除此之外，在实际项目中，我们还发现注册中心另一个重要的问题就是“通知风暴”。你想一想，变更一个服务的一个节点，会产生多少条推送消息？假如你的服务有 100 个调用者，有 100 个节点，那么变更一个节点会推送 100 * 100 = 10000 个节点的数据。那么如果多个服务集群同时上线或者发生波动时，注册中心推送的消息就会更多，会严重占用机器的带宽资源，这就是我所说的“通知风暴”。那么怎么解决这个问题呢？你可以从以下几个方面来思考：
- 首先，要控制一组注册中心管理的服务集群的规模，具体限制多少没有统一的标准，你需要结合你的业务以及注册中心的选型来考虑，主要考察的指标就是注册中心服务器的峰值带宽；
- 其次，你也可以通过扩容注册中心节点的方式来解决；
- 再次，你可以规范一下对于注册中心的使用方式，如果只是变更某一个节点，那么只需要通知这个节点的变更信息即可；
- 最后，如果是自建的注册中心，你也可以在其中加入一些保护策略，比如说如果通知的消息量达到某一个阈值就停止变更通知。
其实，服务的注册和发现归根结底是服务治理中的一环，服务治理（service governance），其实更直白的翻译应该是服务的管理，也就是解决多个服务节点组成集群的时候产生的一些复杂的问题。为了帮助你理解，我来做个简单的比喻。
你可以把集群看作是一个微型的城市，把道路看作是组成集群的服务，把行走在道路上的车看作是流量，那么服务治理就是对于整个城市道路的管理。
如果你新建了一条街道（相当于启动了一个新的服务节点），那么就要通知所有的车辆（流量）有新的道路可以走了；你关闭了一条街道，你也要通知所有车辆不要从这条路走了，这就是服务的注册和发现。
我们在道路上安装监控，监视每条道路的流量情况，这就是服务的监控。
道路一旦出现拥堵或者道路需要维修，那么就需要暂时封闭这条道路，由城市来统一调度车辆，走不堵的道路，这就是熔断以及引流。
道路之间纵横交错四通八达，一旦在某条道路上出现拥堵，但是又发现这条道路从头堵到尾，说明事故并不是发生在这条道路上，那么就需要从整体链路上来排查事故究竟处在哪个位置，这就是分布式追踪。
不同道路上的车辆有多有少，那么就需要有一个警察来疏导，在某一个时间走哪一条路会比较快，这就是负载均衡。
