摘要
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杀掉了，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，比如说，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。
一、服务状态管理
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。注册中心在接受到心跳包之后，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。
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。
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）。
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？
- 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，把道路看做是组成集群的服务，把行走在道路上的车当做是流量，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。