面试官：如何组装一个注册中心？

标题本来想叫《如何设计一个注册中心》，但网上已经有好多类似标题的文章了。所以打算另辟蹊径，换个角度，如何组装一个注册中心。

组装意味着不必从 0 开始造轮子，这也比较符合许多公司对待自研基础组件的态度。

知道如何组装一个注册中心有什么用呢？

第一可以更深入理解注册中心。以我个人经历来说，注册中心的第一印象就是 Dubbo 的Zookeeper（以下简称 zk），后来逐渐深入，学会了如何去 zk 上查看 Dubbo 注册的数据，并能排查一些问题。后来了解了 Nacos，才发现，原来注册中心还可以如此简单，再后来一直从事服务发现相关工作，对一些细枝末节也有了一些新的理解。

第二可以学习技术选型的方法，注册中心中的每个模块，都会在不同的需求下有不同的选择，最终的选择取决于对需求的把握以及技术视野，但这两项是内功，一时半会练不成，学个选型的方法还是可以的。

本文打算从需求分析开始，一步步拆解各个模块，整个注册中心以一种如无必要，勿增实体的原则进行组装，但也不会是个玩具，向生产可用对齐。

当然在实际项目中，不建议重复造轮子，尽量用现成的解决方案，所以本文仅供学习参考。

需求分析

本文的注册中心需求很简单，就三点：可注册、能发现、高可用。

服务的注册和发现是注册中心的基本功能，高可用则是生产环境的基本要求，如果高可用不要求，那本文可讲解的内容就很少，上图中的高可用标注只是个示意，高可用在很多方面都有体现。

至于其他花里胡哨的功能，我们暂且不表。

我们这里介绍三个角色，后文以此为基础：

• 提供者（Provider）：服务的提供方（被调用方）

• 消费者（Consumer）：服务的消费方（调用方）

• 注册中心（Registry）：本文主角，服务提供列表、消费关系等数据的存储方

接口定义

注册中心和客户端（SDK）的交互接口有三个：

• 注册（register），将服务提供方注册到注册中心

• 注销（unregister），将注册的服务从注册中心中删除

• 订阅（subscribe），服务消费方订阅需要的服务，订阅后提供方有变更将通知到对应的消费方

注册、注销可以是服务提供方的进程发起，也可以是其他的旁路程序辅助发起，比如发布系统在发布一台机器完成后，可调用注册接口，将其注册到注册中心，注销也是类似流程，但这种方式并不多见，而且如果只考虑实现一个注册中心，必然是可以单独运行的，所以通常注册、注销由提供方进程负责。

有了这三个接口，我们该如何去定义接口呢？注册服务到底有哪些字段需要注册？订阅需要传什么字段？以什么序列化方式？用什么协议传输？

这些问题接踵而来，我觉得我们先不急着去做选择，先看看这个领域有没有相关标准，如果有就参考或者直接按照标准实现，如果没有，再来分析每一点的选择。

服务发现还真有一套标准，但又不完全有。它叫OpenSergo，它其实是服务治理的一套标准，包含了服务发现：

OpenSergo 是一套开放、通用的、面向分布式服务架构、覆盖全链路异构化生态的服务治理标准，基于业界服务治理场景与实践形成通用标准规范。OpenSergo 的最大特点就是以统一的一套配置/DSL/协议定义服务治理规则，面向多语言异构化架构，做到全链路生态覆盖。无论微服务的语言是 Java, Go, Node.js 还是其它语言，无论是标准微服务还是 Mesh 接入，从网关到微服务，从数据库到缓存，从服务注册发现到配置，开发者都可以通过同一套 OpenSergo CRD 标准配置针对每一层进行统一的治理管控，而无需关注各框架、语言的差异点，降低异构化、全链路服务治理管控的复杂度。

官网：https://opensergo.io/

我们需要的服务注册与发现也被纳入其中：

说有但也不是完全有是因为这个标准还在建设中，服务发现相关的标准在写这篇文章的时候还没有给出。

既然没有标准，可以结合现有的系统以及经验来定义，这里我用 json 的序列化方式给出，以下为笔者的总结，不能囊括所有情形，需要时根据业务适当做一些调整：

1. 服务注册入参

{  "application":"provider_test", // 应用名  "protocol":"http", // 协议  "addr":"127.0.0.1:8080", // 提供方的地址  "meta":{ // 携带的元数据，以下三个为示例    "cluster":"small",    "idc":"shanghai",    "tag":"read"  }}

1. 服务订阅入参

{    "subscribes":[        {            "provider":"test_provider1", // 订阅的应用名            "protocol":"http", // 订阅的协议            "meta":{ // 携带的元数据，以下为示例                "cluster":"small",                "idc":"shanghai",                "tag":"read"            }        },        {            "provider":"test_provider2",            "protocol":"http",            "meta":{                "cluster":"small",                "tag":"read"            }        }    ]}

1. 服务发现出参

{    "version":"23des4f", // 版本    "endpoints":[ // 实例        {            "application":"provider_test",            "protocol":"http",            "addr":"127.0.0.1:8080",            "meta":{                "cluster":"small",                "idc":"shanghai",                "tag":"read"            }        },        {            "application":"provider_test",            "protocol":"http",            "addr":"127.0.0.2:8080",            "meta":{                "cluster":"small",                "idc":"shanghai",                "tag":"read"            }        }    ]}

变更推送 & 服务健康检查

有了定义，我们如何选择序列化方式？选择序列化方式有两个重要参考点：

• 语言的适配程度，比如 json 几乎所有编程语言都能适配。除非能非常确定 5-10 年内不会有多语言的需求，否则我还是非常建议你选择一个跨语言的序列化协议

• 性能，序列化的性能包含了两层意思，序列化的速度（cpu 消耗）与序列化后的体积，设想一个场景，一个服务被非常多的应用订阅，如果此时该服务发布，则会触发非常庞大的推送事件，此时注册中心的 cpu 和网络则有可能被打满，导致服务不可用

至于编程语言的选择，我觉得应该更加偏向团队对语言的掌握，以能 hold 住为最主要，这点没什么好说的，一般也只会在 Java / Go 中去选，很少见用其他语言实现的注册中心。

对于注册、订阅接口，无论是基于 TCP 的自定义私有协议，还是用 HTTP 协议，甚至基于 HTTP2 的 gRPC 我觉得都可以。

但变更推送这个技术点的实现，有多种实现方式：

1. 定时轮询，每隔一段时间向注册中心请求查询订阅的服务提供列表

2. 长轮询，向注册中心查询订阅的服务提供列表，如果列表较上次没有变化，则服务端 hold 住请求，等待有变化或者超时（较长时间）才返回

3. UDP 推送，服务列表有变化时通过 UDP 将事件通知给客户端，但 UDP 推送不一定可靠，可能会丢失、乱序，故要配合定时轮询（较长时间间隔）来作为一个兜底

4. TCP 长连接推送，客户端与注册中心建立一个 TCP 长连接，有变更时推送给客户端

从实现的难易、实时性、资源消耗三个方面来比较这四种实现方式：

似乎我们不好抉择到底使用哪种方式来做推送，但以我自己的经验来看，定时轮询应该首先被排除，因为即便是一个初具规模的公司，定时轮询的消耗也是巨大的，更何况这种消耗随着实时性以及服务的规模日渐庞大，最后变得不可维护。

剩下三种方案都可以选择，我们可以继续结合服务节点的健康检查来综合判断。

服务启动时注册到注册中心，当服务停止时，从注册中心摘除，通常摘除会借助劫持kill信号实现，如果是 Java 则有封装好的ShutdownHook，当进程被 kill 时，触发劫持逻辑，从注册中心摘除，实现优雅退出。

但事情不总是如预期，如果有人执行了kill -9强制杀死进程，或者机器出现硬件故障，会导致提供者还在注册中心，但已无法提供服务。

此时需要一种健康检查机制来确保服务宕机时，消费者能正常感知，从而切走流量，保证线上服务的稳定性。

关于健康检查机制，在之前的文章《服务探活的五种方式》中有专门的总结，这里也列举一下，以便做出正确的选择：

我们暂时无法控制调用动作，故而前 2 项依赖消费者的方案排除，提供者上报心跳如果规模较小还好，上点规模也会不堪重任，这点在 Nacos 中就体现了，Nacos 1.x 版本使用提供者上报心跳的方式保持服务健康状态，由于每次上报健康状态都需要写入数据（最后健康检查时间），故对资源的消耗是非常大的，所以 Nacos 2.0 版本后就改为了长连接会话保持健康状态。

所以健康检查我个人比较倾向最后两种方案：注册中心主动探测与提供者与注册中心会话保持的方式。

结合上述变更推送，我们发现如果实现了长连接，好处将很多，很多情况下，一个服务既是消费者，又是提供者，此时一条 TCP 长连接可以解决推送和健康检查，甚至在注册注销接口的实现，我们也可以复用这条连接，可谓是一石三鸟。

长连接技术选型

长连接的技术选型，在《Nacos 架构与原理》这本电子书中有有详细的介绍，我觉得这部分堪称技术选型的典范，我们参考下，本节内容大量参考《Nacos 架构与原理》，如有雷同，那便是真是雷同。

首先是长连接的核心诉求：

图来自《Nacos 架构与原理》

• 低成本快速感知：客户端需要在服务端不可用时尽快地切换到新的服务节点，降低不可用时间

  客户端正常重启：客户端主动关闭连接，服务端实时感知

  服务端正常重启 : 服务端主动关闭连接，客户端实时感知

• 防抖：网络短暂不可用，客户端需要能接受短暂网络抖动，需要一定重试机制，防止集群抖动，超过阈值后需要自动切换 server，但要防止请求风暴

• 断网：断网场景下，以合理的频率进行重试，断网结束时可以快速重连恢复

• 低成本多语言实现：在客户端层面要尽可能多的支持多语言，降低多 语言实现成本

• 开源社区：文档，开源社区活跃度，使用用户数等，面向未来是否有足够的支持度

据此，我们可选的轮子有：

我比较倾向 gRPC，而且 gRPC 的社区活跃度要强于 Rsocket。

数据存储

注册中心数据存储方案，大致可分为 2 类：

• 利用第三方组件完成，如 Mysql、Redis 等，好处是有现成的水平扩容方案，稳定性强；坏处是架构变得复杂

• 利用注册中心本身来存储数据，好处是无需引入额外组件；坏处是需要解决稳定性问题

第一种方案我们不必多说，第二种方案中最关键的就是解决数据在注册中心各节点之间的同步，因为在数据存储在注册中心本身节点上，如果是单机，机器故障或者挂掉，数据存在丢失风险，所以必须得有副本。

数据不能丢失，这点必须要保证，否则稳定性就无从谈起了。保证数据不丢失怎么理解？在客户端向注册中心发起注册请求后，收到正常的响应，这就意味着数据存储了起来，除非所有注册中心节点故障，否则数据就一定要存在。

如下图，比如提供者往一个节点注册数据后，正常响应，但是数据同步是异步的，在同步完成前，nodeA 节点就挂掉，则这条注册数据就丢失了。

所以，我们要极力避免这种情况。

而一致性算法（如 raft）就解决了这个问题，一致性算法能保证大部分节点是正常的情况下，能对外提供一致的数据服务，但牺牲了性能和可用性，raft 算法在选主时便不能对外提供服务。

有没有退而求其次的算法呢？还真有，像 Nacos、Eureka 提供的 AP 模型，他们的核心点在于客户端可以 recover 数据，也就是注册中心追求最终一致性，如果某些数据丢失，服务提供方是可以重新将数据注册上来。

比如我们将提供方与注册中心之间设计为长连接，提供方注册服务后，连接的节点还没来得及将数据同步到其他节点就挂了，此时提供方的连接也会断开，当连接重新建立时，服务提供方可以重新注册，恢复注册中心的数据。

对于注册中心选用 AP、还是 CP 模型，业界早有争论，但也基本达成了共识，AP 要优于 CP，因为数据不一致总比不可用要好吧？你说是不是。

高可用

其实高可用的设计散落在各个细节点，如上文提到的数据存储，其基本要求就是高可用。除此之外，我们的设计也都必须是面向失败的设计。

假设我们的服务器会全部挂掉，怎样才能保持服务间的调用不受影响？

通常注册中心不侵入服务调用，而是在内存（或磁盘）中缓存一份服务列表，当注册中心完全挂了，大不了这份缓存不再更新，但也不影响现有的服务调用，但新应用启动就会受到影响。

总结

本文内容略多，用一幅图来总结：

组装一个线上可用的注册中心最小集，从需求分析出发，每一步都有许多选择，本文通过一些核心的技术选型来描绘出一个大致蓝图，剩下的工作就是用代码将这些组装起来。

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