RPC服务注册与发现

　

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如何发布自己的服务？

RPC远程过程调用中，存在2个角色，一个服务提供者、另一个服务消费者。那如何让调用者知道，存在哪些服务可以调用呢？即如何让别人使用我们的服务呢？

有同学说很简单嘛，告诉使用者服务的IP以及端口就可以了啊。确实是这样，这里问题的关键在于是自动告知还是人肉告知。

人肉告知的方式：如果你发现你的服务一台机器不够，要再添加一台，这个时候就要告诉调用者我现在有两个ip了，你们要轮询调用来实现负载均衡；调用者咬咬牙改了，结果某天一台机器挂了，调用者发现服务有一半不可用，他又只能手动修改代码来删除挂掉那台机器的ip。现实生产环境当然不会使用人肉方式。

有没有一种方法能实现自动告知，即机器的增添、剔除对调用方透明，调用者不再需要写死服务提供方地址？当然可以，现如今zookeeper被广泛用于实现服务自动注册与发现功能！

成熟的服务治理框架中不止存在这两个角色，一般还会有一个 Registry（注册中心）的角色。一张图就可以解释注册中心的主要职责。

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• 注册中心，用于服务端注册远程服务以及客户端发现服务
• 服务端，对外提供后台服务，将自己的服务信息注册到注册中心
• 客户端，从注册中心获取远程服务的注册信息，然后进行远程过程调用

目前主要的注册中心可以借由 zookeeper，eureka，consul，etcd 等开源框架实现。互联网公司也会因为自身业务的特性自研，如美团点评自研的 MNS，新浪微博自研的 vintage。

服务注册

显然，要让别人发现自己的服务，首先需要把服务注册到服务中心。

把服务注册到服务中心，其实就是在注册中心进行一个登记，注册中心存储了该服务的IP、端口、调用方式(协议、序列化方式)等。在zookeeper中，进行服务注册，实际上就是在zookeeper中创建了一个znode节点，该节点存储了上面所说的服务信息。该节点承担着最重要的职责，它由服务提供者(发布服务时)创建，以供服务消费者获取节点中的信息，从而定位到服务提供者真正网络拓扑位置以及得知如何调用。

服务发现

服务消费者在第一次调用服务时，会通过注册中心找到相应的服务的IP地址列表，并缓存到本地，以供后续使用。当消费者调用服务时，不会再去请求注册中心，而是直接通过负载均衡算法从IP列表中取一个服务提供者的服务器调用服务。

感知服务的下线

服务上线时自然要注册到注册中心，但下线时也得从注册中心中摘除。注册是一个主动的行为，这没有特别要注意的地方，但服务下线却是一个值得思考的问题。服务下线包含了主动下线和系统宕机等异常方式的下线。

临时节点+长连接

在 zookeeper 中存在持久化节点和临时节点的概念。持久化节点一经创建，只要不主动删除，便会一直持久化存在；临时节点的生命周期则是和客户端的连接同生共死的，应用连接到 zookeeper 时创建一个临时节点，使用长连接维持会话，这样无论何种方式服务发生下线，zookeeper 都可以感知到，进而删除临时节点。zookeeper 的这一特性和服务下线的需求契合的比较好，所以临时节点被广泛应用。

主动下线+心跳检测

并不是所有注册中心都有临时节点的概念，另外一种感知服务下线的方式是主动下线。例如在 eureka 中，会有 eureka-server 和 eureka-client 两个角色，其中 eureka-server 保存注册信息，地位等同于 zookeeper。当 eureka-client 需要关闭时，会发送一个通知给 eureka-server，从而让 eureka-server 摘除自己这个节点。但这么做最大的一个问题是，如果仅仅只有主动下线这么一个手段，一旦 eureka-client 非正常下线（如断电，断网），eureka-server 便会一直存在一个已经下线的服务节点，一旦被其他服务发现进而调用，便会带来问题。为了避免出现这样的情况，需要给 eureka-server 增加一个心跳检测功能，它会对服务提供者进行探测，比如每隔30s发送一个心跳，如果三次心跳结果都没有返回值，就认为该服务已下线。

注册中心对比

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一般而言注册中心的特性决定了其使用的场景，例如很多框架支持 zookeeper，在我自己看来是因为其老牌，易用，但业界也有很多人认为 zookeeper 不适合做注册中心，它本身是一个分布式协调组件，并不是为注册服务而生，server 端注册一个服务节点，client 端并不需要在同一时刻拿到完全一致的服务列表，只要最终一致性即可。在跨IDC，多数据中心等场景下 consul 发挥了很大的优势，这也是很多互联网公司选择使用 consul 的原因。 eureka 是 ap 注册中心，并且是 Spring cloud 默认使用的组件，spring cloud eureka 较为贴近 spring cloud 生态。

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