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在上一节我们已经完成了Nacos Server的本地部署，这一节我们学习如何将Nacos作为注册中心，管理微服务。
1、注册中心简介
1.1、什么是注册中心
在微服务的体系里，注册中心是最重要的组件之一，我们来简单了解一下什么是注册中心。
注册中心和DNS类似，大家想一想，我们平时访问百度，是访问 www.baidu.com ，还是直接访问ip地址呢？
注册中心就承担了这样一个“名单”的角色，它记录了服务和服务地址的映射关系。在分布式架构中，服务会注册到这里，当服务需要调用其它服务时，就到这里找到服务的地址，进行调用。
注册中心的作用就是服务的注册和服务的发现。
1.2、常见的注册中心
- Netflix Eureka
- Alibaba Nacos
- HashiCorp Consul
- Apache ZooKeeper
- CoreOS Etcd
- CNCF CoreDNS
| 特性 | Eureka | Nacos | Consul | Zookeeper |
|---|---|---|---|---|
| CAP | AP | CP + AP | CP | CP |
| 健康检查 | Client Beat | TCP/HTTP/MYSQL/Client Beat | TCP/HTTP/gRPC/Cmd | Keep Alive |
| 雪崩保护 | 有 | 有 | 无 | 无 |
| 自动注销实例 | 支持 | 支持 | 不支持 | 支持 |
| 访问协议 | HTTP | HTTP/DNS | HTTP/DNS | TCP |
| 监听支持 | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 |
| 多数据中心 | 支持 | 支持 | 支持 | 不支持 |
| 跨注册中心同步 | 不支持 | 支持 | 支持 | 不支持 |
| SpringCloud集成 | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 |
1.3、CAP原则与BASE理论
1.3.1、CAP原则
CAP 原则又称 CAP 定理，指的是在一个分布式系统中， Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），三者不可得兼。
CAP 由 Eric Brewer 在 2000 年 PODC 会议上提出。该猜想在提出两年后被证明成立，成为我们熟知的 CAP 定理。CAP 三者不可兼得。
| 特性 | 定理 |
|---|---|
| Consistency | 也叫做数据原子性，系统在执行某项操作后仍然处于一致的状态。在分布式系统中，更新操作执行成功后所有的用户都应该读到最新的值，这样的系统被认为是具有强一致性的。等同于所有节点访问同一份最新的数据副本。 |
| Availability | 每一个操作总是能够在一定的时间内返回结果，这里需要注意的是"一定时间内"和"返回结果"。一定时间内指的是，在可以容忍的范围内返回结果，结果可以是成功或者是失败。 |
| Partition tolerance | 在网络分区的情况下，被分隔的节点仍能正常对外提供服务(分布式集群，数据被分布存储在不同的服务器上，无论什么情况，服务器都能正常被访问)。 |
取舍原则
CAP 三个特性只能满足其中两个，那么取舍的策略就共有三种：
- CA without P：如果不要求P（不允许分区），则C（强一致性）和A（可用性）是可以保证的。但放弃 P 的同时也就意味着放弃了系统的扩展性，也就是分布式节点受限，没办法部署子节点，这是违背分布式系统设计的初衷的。
- CP without A：如果不要求A（可用），相当于每个请求都需要在服务器之间保持强一致，而P（分区）会导致同步时间无限延长（也就是等待数据同步完才能正常访问服务），一旦发生网络故障或者消息丢失等情况，就要牺牲用户的体验，等待所有数据全部一致了之后再让用户访问系统。设计成 CP 的系统其实不少，最典型的就是分布式数据库，如 Redis、HBase 等。对于这些分布式数据库来说，数据的一致性是最基本的要求，因为如果连这个标准都达不到，那么直接采用关系型数据库就好，没必要再浪费资源来部署分布式数据库。
- AP without C：要高可用并允许分区，则需放弃一致性。一旦分区发生，节点之间可能会失去联系，为了高可用，每个节点只能用本地数据提供服务，而这样会导致全局数据的不一致性。典型的应用就如某米的抢购手机场景，可能前几秒你浏览商品的时候页面提示是有库存的，当你选择完商品准备下单的时候，系统提示你下单失败，商品已售完。这其实就是先在 A（可用性）方面保证系统可以正常的服务，然后在数据的一致性方面做了些牺牲，虽然多少会影响一些用户体验，但也不至于造成用户购物流程的严重阻塞。
总结：
现如今，对于多数大型互联网应用的场景，主机众多、部署分散，而且现在的集群规模越来越大，节点只会越来越多，所以节点故障、网络故障是常态，因此分区容错性也就成为了一个分布式系统必然要面对的问题。那么就只能在 C 和 A 之间进行取舍。但对于传统的项目就可能有所不同，拿银行的转账系统来说，涉及到金钱的对于数据一致性不能做出一丝的让步，C 必须保证，出现网络故障的话，宁可停止服务，可以在 A 和 P 之间做取舍。
总而言之，没有最好的策略，好的系统应该是根据业务场景来进行架构设计的，只有适合的才是最好的。
1.3.2、BASE理论
CAP 理论已经提出好多年了，难道真的没有办法解决这个问题吗？也许可以做些改变。比如 C 不必使用那么强的一致性，可以先将数据存起来，稍后再更新，实现所谓的 “最终一致性”。
这个思路又是一个庞大的问题，同时也引出了第二个理论 BASE 理论。
BASE：全称 Basically Available（基本可用），Soft state（软状态），和 Eventually consistent（最终一致性）三个短语的缩写，来自 ebay 的架构师提出。
BASE 理论是对 CAP 中一致性和可用性权衡的结果，其来源于对大型互联网分布式实践的总结，是基于 CAP 定理逐步演化而来的。其核心思想是：
既然无法做到强一致性（Strong consistency），但每个应用都可以根据自身的业务特点，采用适当的方式来使系统达到最终一致性（Eventual consistency）。
Basically Available（基本可用）
基本可用是指分布式系统在出现故障的时候，允许损失部分可用性（例如响应时间、功能上的可用性）。需要注意的是，基本可用绝不等价于系统不可用。
- 响应时间上的损失：正常情况下搜索引擎需要在 0.5 秒之内返回给用户相应的查询结果，但由于出现故障（比如系统部分机房发生断电或断网故障），查询结果的响应时间增加到了 1~2 秒。
- 功能上的损失：购物网站在购物高峰（如双十一）时，为了保护系统的稳定性，部分消费者可能会被引导到一个降级页面。
Soft state（软状态）
什么是软状态呢？相对于原子性而言，要求多个节点的数据副本都是一致的，这是一种 “硬状态”。
软状态是指允许系统存在中间状态，而该中间状态不会影响系统整体可用性。分布式存储中一般一份数据会有多个副本，允许不同副本数据同步的延时就是软状态的体现。
Eventually consistent（最终一致性）
系统不可能一直是软状态，必须有个时间期限。在期限过后，应当保证所有副本保持数据一致性。从而达到数据的最终一致性。这个时间期限取决于网络延时，系统负载，数据复制方案设计等等因素。
实际上，不只是分布式系统使用最终一致性，关系型数据库在某个功能上，也是使用最终一致性的，比如备份，数据库的复制都是需要时间的，这个复制过程中，业务读取到的值就是旧值。当然，最终还是达成了数据一致性。这也算是一个最终一致性的经典案例。
总结
总的来说，BASE 理论面向的是大型高可用可扩展的分布式系统，和传统事务的 ACID 是相反的，它完全不同于 ACID 的强一致性模型，而是通过牺牲强一致性来获得可用性，并允许数据在一段时间是不一致的。
2、引入Nacos作为注册中心
启动Nacos Server，我们发现服务列表里空空如也，接下里我们会在项目里集成Nacos Client，把我们前面开发的服务注册到Nacos Server。
2.1、引入Nacos Client
Nacos与SpringCloudDubbo生态都能很好的融合，我们基于spring-cloud-alibaba引入nacos基础jar。
首先将父项目引入spring-cloudspring-cloud-alibaba依赖，首先看一下官方的版本说明：版本说明
SpringBoot我们引入的是2.2.2.RELEASE版本，所以SpringCloud版本选择Hoxton.RELEASE，SpringCloud Alibaba版本选择2.2.0.RELEASE。
- 父项目管理依赖版本
在父项目pom.xml中添加：
<properties>
<spring-cloud.version>Hoxton.RELEASE</spring-cloud.version>
<spring-cloud-alibaba.version>2.2.0.RELEASE</spring-cloud-alibaba.version>
</properties>
<dependencyManagement>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
<version>${spring-cloud.version}</version>
<type>pom</type>
<scope>import</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-alibaba-dependencies</artifactId>
<version>${spring-cloud-alibaba.version}</version>
<type>pom</type>
<scope>import</scope>
</dependency>
</dependencies>
</dependencyManagement>
- 子项目引入Nacos
还是以user子模块为例，在user子模块的pom.xml中添加：
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
<version>0.2.2.RELEASE</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.alibaba.nacos</groupId>
<artifactId>nacos-client</artifactId>
</dependency>
这里存在一个问题，spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery需要指定版本，否则无法导入，没有查找为什么版本和SpringCloud Alibaba版本不一致。
2.2、服务注册
- 在模块启动类中添加注解
@EnableDiscoveryClient开启服务注册发现功能
@SpringBootApplication
@MapperScan("cn.fighter3.mapper")
@EnableDiscoveryClient
public class EshopUserApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(EshopUserApplication.class, args);
}
}
- 在配置文件application.yml中添加服务名称和Nacos Server地址
spring:
application:
name: user-service
cloud:
nacos:
discovery:
server-addr: 127.0.0.1:8848
更多配置可以查看：Nacos discovery
- 启动项目，通过Nacos控制台查看，发现用户服务已经注册到了Nacos Server。
我们可以参考第五章，和上面的内容，完善其它几个业务子模块，将其它几个业务模块服务也注册到Nacos注册中心。这里略去这一部分的内容，给大家看最后的效果：
好了，服务注册已经完成，在下一章我们会接着学习服务如何远程调用，请持续关注……
"简单的事情重复做，重复的事情认真做，认真的事情有创造性地做！"——
我是三分恶，可以叫我老三/三分/三哥/三子，一个能文能武的全栈开发，咱们下期见！
参考：
【1】：小专栏《SpringCloudAlibaba微服务实战 》
【3】：Spring Cloud 系列之 Alibaba Nacos 注册中心（一）
【4】：Nacos discovery