Zookeeper是一个分布式协调工具,可以实现注册中心功能
关闭Linux服务器防火墙后,启动Zookeeper服务器,Zookeeper服务器取代Eureka服务器,zk作为服务注册中心。
<!--zookeeper客户端-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-zookeeper-discovery</artifactId>
<!--先排除自带的zookeeper3.5.3-->
<exclusions>
<exclusion>
<groupId>org.apache.zookeeper</groupId>
<artifactId>zookeeper</artifactId>
</exclusion>
</exclusions>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.zookeeper</groupId>
<artifactId>zookeeper</artifactId>
<version>3.4.9</version>
</dependency>
连接上Zookeeper客户端
spring:
application:
name: cloud-provider-payment
cloud:
zookeeper:
connect-string: 180.76.99.142:2181
使用@EnableDiscoveryClient
注解
@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
public class PaymentMain8004 {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(PaymentMain8004.class);
}
}
启动成功后,把服务注册进Zookeeper客户端
服务已经成功注册到Zookeeper客户端,那么注册上去的节点被称为临时节点,还是持久节点?
首先Eureka有自我保护机制,也就是某个服务下线后,不会立刻清除该服务,而是将服务保留一段时间
Zookeeper也一样在服务下线后,会等待一段时间后,也会把该节点删除,这就说明Zookeeper上的节点是临时节点。
官网:https://www.consul.io/
Consul是一套开源的分布式服务发现和配置管理系统,由HashiCorp公司用Go语言开发
提供了微服务系统中的服务治理、配置中心、控制总线等功能,这些功能中的每一个都可以根据需要单独使用,也可以一起使用构建全方位的服务网路,总之Consul提供了一种完整的服务网络解决方案。
它具有很多优点,包括:基于raft协议,比较简洁;支持健康检查,同时支持HTTP和DNS协议,支持跨数据中心的WAN集群,提供图形化界面,跨平台,支持Linux,MAC,Windows
- 服务发现:提供HTTP和DNS两种发现方式
- 健康监测:支持多种方法,HTTP,TCP,Docker,Shell脚本定制化
- KV存储:Key,Value的存储方式
- 多数据中心:Consul支持多数据中心
- 可视化Web界面
官网:https://www.consul.io/downloads.html
-
查看版本:
consul --version
-
运行:
consul agent -dev
运行成功后,然后访问 http://localhost:8500
,进入consul的可视化界面
引入依赖
<!--consul-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-consul-discovery</artifactId>
</dependency>
修改yml
#consul服务端口号
server:
port: 8006
spring:
application:
name: consul-provider-payment
#consul注册中心地址
cloud:
consul:
host: localhost
port: 8500
discovery:
service-name: ${spring.application.name}
然后启动项目,即可发现服务提供者已经注册到Consul中了
组件名 | 语言 | 健康检查 | 对外暴露接口 | CAP | Spring Clou集成 |
---|---|---|---|---|---|
Eureka | Java | 可配支持 | HTTP | AP | 已集成 |
Consul | Go | 支持 | HTTP/DNS | CP | 已集成 |
Zookeeper | Java | 支持 | 客户端 | CP | 已集成 |
Availability:高可用
Consistency:强一致性
Partition Tolerance:分区容错性
CAP理论关注粒度是数据,而不是整体系统设计的策略
因此现在的微服务架构要么是 CP 要么是 AP,也就是P一定需要保证,最多只能较好的同时满足两个
CAP理论的核心:一个分布式系统不可能同时很好的满足:一致性,可用性和分区容错性这个三个需求
因此,根据CAP原理将NoSQL数据库分成了满足CA原则,满足CP原则,满足AP的三大类
- CA:单点集群,满足一致性,可用性的系统,通常在可扩展性上不太满足
- CP:满足一致性,分区容忍性,通常性能不是特别高
- AP:满足可用性,分区容忍性,通常对一致性要求低一些
部分情况下,我们对数据一致性的要求没有这么高,比如蘑菇博客的点赞和浏览记录,都是每隔一段时间才写入数据库的。
Eureka是AP架构
因为同步原因出现问题,而造成数据没有一致性
当出现网络分区后,为了保证高可用,系统B可以返回旧值,保证系统的可用性
结论:违背了一致性C的要求,只满足可用性和分区容错性,即AP
Zookeeper和Consul是CP架构
当出现网络分区后,为了保证一致性,就必须拒绝请求,否者无法保证一致性
结论:违背了可用性A的要求,只满足一致性和分区容错性,即CP