本篇内容介绍了“ZooKeeper怎么实现注册中心”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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实现方式

注册中心API

根据注册中心原理的描述，注册中心必须提供以下最基本的API，例如：

• 服务注册接口：服务提供者通过调用服务注册接口来完成服务注册。

• 服务反注册接口：服务提供者通过调用服务反注册接口来完成服务注销。

• 心跳汇报接口：服务提供者通过调用心跳汇报接口完成节点存活状态上报。

• 服务订阅接口：服务消费者通过调用服务订阅接口完成服务订阅，获取可用的服务提供者节点列表。

• 服务变更查询接口：服务消费者通过调用服务变更查询接口，获取最新的可用服务节点列表。

除此之外，为了便于管理，注册中心还必须提供一些后台管理的API，例如：

• 服务查询接口：查询注册中心当前注册了哪些服务信息。

• 服务修改接口：修改注册中心中某一服务的信息。

集群部署

注册中心作为服务提供者和服务消费者之间沟通的桥梁，它的重要性不言而喻。所以注册中心一般都是采用集群部署来保证高可用性，并通过分布式一致性协议来确保集群中不同节点之间的数据保持一致。

以开源注册中心ZooKeeper为例，ZooKeeper集群中包含多个节点，服务提供者和服务消费者可以同任意一个节点通信，因为它们的数据一定是相同的，这是为什么呢？这就要从ZooKeeper的工作原理说起：

• 每个Server在内存中存储了一份数据，Client的读请求可以请求任意一个Server。

• ZooKeeper启动时，将从实例中选举一个leader（Paxos协议）。

• Leader负责处理数据更新等操作（ZAB协议）。

• 一个更新操作成功，当且仅当大多数Server在内存中成功修改 。

通过上面这种方式，ZooKeeper保证了高可用性以及数据一致性。

               

目录存储

还是以ZooKeeper为例，注册中心存储服务信息一般采用层次化的目录结构：

• 每个目录在ZooKeeper中叫作znode，并且其有一个唯一的路径标识。

• znode可以包含数据和子znode。

• znode中的数据可以有多个版本，比如某一个znode下存有多个数据版本，那么查询这个路径下的数据需带上版本信息。

               

服务健康状态检测

注册中心除了要支持最基本的服务注册和服务订阅功能以外，还必须具备对服务提供者节点的健康状态检测功能，这样才能保证注册中心里保存的服务节点都是可用的。

还是以ZooKeeper为例，它是基于ZooKeeper客户端和服务端的长连接和会话超时控制机制，来实现服务健康状态检测的。

在ZooKeeper中，客户端和服务端建立连接后，会话也随之建立，并生成一个全局唯一的Session ID。服务端和客户端维持的是一个长连接，在SESSION_TIMEOUT周期内，服务端会检测与客户端的链路是否正常，具体方式是通过客户端定时向服务端发送心跳消息（ping消息），服务器重置下次SESSION_TIMEOUT时间。如果超过SESSION_TIMEOUT后服务端都没有收到客户端的心跳消息，则服务端认为这个Session就已经结束了，ZooKeeper就会认为这个服务节点已经不可用，将会从注册中心中删除其信息。

服务状态变更通知

一旦注册中心探测到有服务提供者节点新加入或者被剔除，就必须立刻通知所有订阅该服务的服务消费者，刷新本地缓存的服务节点信息，确保服务调用不会请求不可用的服务提供者节点。

继续以ZooKeeper为例，基于ZooKeeper的Watcher机制，来实现服务状态变更通知给服务消费者的。服务消费者在调用ZooKeeper的getData方法订阅服务时，还可以通过监听器Watcher的process方法获取服务的变更，然后调用getData方法来获取变更后的数据，刷新本地缓存的服务节点信息。

白名单机制

在实际的微服务测试和部署时，通常包含多套环境，比如生产环境一套、测试环境一套。开发在进行业务自测、测试在进行回归测试时，一般都是用测试环境，部署的RPC Server节点注册到测试的注册中心集群。但经常会出现开发或者测试在部署时，错误的把测试环境下的服务节点注册到了线上注册中心集群，这样的话线上流量就会调用到测试环境下的RPC Server节点，可能会造成意想不到的后果。

为了防止这种情况发生，注册中心需要提供一个保护机制，你可以把注册中心想象成一个带有门禁的房间，只有拥有门禁卡的RPC Server才能进入。在实际应用中，注册中心可以提供一个白名单机制，只有添加到注册中心白名单内的RPC Server，才能够调用注册中心的注册接口，这样的话可以避免测试环境中的节点意外跑到线上环境中去。

解决方案

当下主流的服务注册与发现的解决方案，主要有两种：

1. 应用内注册与发现：注册中心提供服务端和客户端的SDK，业务应用通过引入注册中心提供的SDK，通过SDK与注册中心交互，来实现服务的注册和发现。

2. 应用外注册与发现：业务应用本身不需要通过SDK与注册中心打交道，而是通过其他方式与注册中心交互，间接完成服务注册与发现。

这两种解决方案的不同之处在于应用场景，应用内的解决方案一般适用于服务提供者和服务消费者同属于一个技术体系；应用外的解决方案一般适合服务提供者和服务消费者采用了不同技术体系的业务场景，比如服务提供者提供的是C++服务，而服务消费者是一个Java应用，这时候采用应用外的解决方案就不依赖于具体一个技术体系。同时，对于容器化后的云应用来说，一般不适合采用应用内SDK的解决方案，因为这样会侵入业务，而应用外的解决方案正好能够解决这个问题。

注册中心选型

高可用性

注册中心作为服务提供者和服务消费者之间沟通的纽带，它的高可用性十分重要。试想，如果注册中心不可用了，那么服务提供者就无法对外暴露自己的服务，而服务消费者也无法知道自己想要调用的服务的具体地址，后果将不堪设想。实现高可用性的方法主要有两种：

• 集群部署，顾名思义就是通过部署多个实例组成集群来保证高可用性，这样的话即使有部分机器宕机，将访问迁移到正常的机器上就可以保证服务的正常访问。

• 多IDC部署，就是部署在不止一个机房，这样能保证即使一个机房因为断电或者光缆被挖断等不可抗力因素不可用时，仍然可以通过把请求迁移到其他机房来保证服务的正常访问。

数据一致性

为了保证注册中心的高可用性，注册中心的部署往往都采用集群部署，并且还通常部署在不止一个数据中心，这样的话就会引出另一个问题，多个数据中心之间如何保证数据一致？如何确保访问数据中心中任何一台机器都能得到正确的数据？

这里就涉及分布式系统中著名的CAP理论，即同时满足一致性、可用性、分区容错性这三者是不可能的，其中C（Consistency）代表一致性，A（Availability）代表可用性，P（Partition Tolerance）代表分区容错性。

为什么说CAP三者不能被同时满足的呢？

你可以想象在一个分布式系统里面，包含了多个节点，节点之间通过网络连通在一起。正常情况下，通过网络，从一个节点可以访问任何别的节点上的数据。

但是有可能出现网络故障，导致整个网络被分成了互不连通的区域，这就叫作分区。一旦出现分区，那么一个区域内的节点就没法访问其他节点上的数据了，最好的办法是把数据复制到其他区域内的节点，这样即使出现分区，也能访问任意区域内节点上的数据，这就是分区容错性。

但是把数据复制到多个节点就可能出现数据不一致的情况，这就是一致性。要保证一致，就必须等待所有节点上的数据都更新成功才可用，这就是可用性。

总的来说，就是数据节点越多，分区容错性越高，但数据一致性越难保证。为了保证数据一致性，又会带来可用性的问题。

而注册中心一般采用分布式集群部署，也面临着CAP的问题，根据CAP不能同时满足，所以不同的注册中心解决方案选择的方向也就不同，大致可分为两种。

• CP型注册中心，牺牲可用性来保证数据强一致性，最典型的例子就是ZooKeeper，etcd，Consul了。ZooKeeper集群内只有一个Leader，而且在Leader无法使用的时候通过Paxos算法选举出一个新的Leader。这个Leader的目的就是保证写信息的时候只向这个Leader写入，Leader会同步信息到Followers，这个过程就可以保证数据的强一致性。但如果多个ZooKeeper之间网络出现问题，造成出现多个Leader，发生脑裂的话，注册中心就不可用了。而etcd和Consul集群内都是通过raft协议来保证强一致性，如果出现脑裂的话， 注册中心也不可用。

• AP型注册中心，牺牲一致性来保证可用性，最典型的例子就是Eureka了。对比下Zookeeper，Eureka不用选举一个Leader，每个Eureka服务器单独保存服务注册地址，因此有可能出现数据信息不一致的情况。但是当网络出现问题的时候，每台服务器都可以完成独立的服务。

而对于注册中心来说，最主要的功能是服务的注册和发现，在网络出现问题的时候，可用性的需求要远远高于数据一致性。即使因为数据不一致，注册中心内引入了不可用的服务节点，也可以通过其他措施来避免，比如客户端的快速失败机制等，只要实现最终一致性，对于注册中心来说就足够了。因此，选择AP型注册中心，一般更加合适。

             

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