etcd是什么东西?它和ZooKeeper有什么区别

本文探讨了etcd和ZooKeeper在分布式系统中的应用,etcd采用Raft算法,提供键值存储和高可用性,而ZooKeeper基于ZAB协议,两者在角色转换、日志复制和一致性保障方面有所不同。

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etcd是一个高可用的键值存储系统,主要用于共享配置和服务发现。etcd是由CoreOS开发bai并维护的,灵感来自于 ZooKeeper 和 Doozer,它使用Go语言编写,并通过Raft一致性算法处理日志复制以保证强一致性。Raft是一个来自Stanford的新的一致性算法,适用于分布式系统的日志复制,Raft通过选举的方式来实现一致性,在Raft中,任何一个节点都可能成为Leader。Google的容器集群管理系统Kubernetes、开源PaaS平台Cloud Foundry和CoreOS的Fleet都广泛使用了etcd。
etcd 集群的工作原理基于 raft 共识算法 (The Raft Consensus Algorithm)。etcd 在 0.5.0 版本中重新实现了 raft 算法,而非像之前那样依赖于第三方库 go-raft 。raft 共识算法的优点在于可以在高效的解决分布式系统中各个节点日志内容一致性问题的同时,也使得集群具备一定的容错能力。即使集群中出现部分节点故障、网络故障等问题,仍可保证其余大多数节点正确的步进。甚至当更多的节点(一般来说超过集群节点总数的一半)出现故障而导致集群不可用时,依然可以保证节点中的数据不会出现错误的结果。

etcd

etcd作为最近很火的一个高可用性?键值对服务发现系统被Kubernetes等系统广泛使用

他相比与zookeeper来说更加简单bai,在面对较小集群时可能会效率更高些?,而且他的编写语言Go本身就是一种多线程编程语言,确实有很大吸引人的地方(虽然我不懂Go语言,但是在学习docker时也是一睹其风采了)

在Raft中,任何时候一个服务器可以扮演下面角色之一:

Leader: 处理所有客户端交互,日志复制等,一般一次只有一个Leader.

Follower: 类似选民,完全被动

Candidate候选人: 类似Proposer律师,可以被选为一个新的领导人。

leader选举阶段

消息同步阶段

Leader要求Followe遵从他的指令,都将这个新的日志内容追加到他们各自日志中:

大多数follower服务器将日志写入磁盘文件后,确认追加成功,发出Commited Ok:

在下一个心跳heartbeat中,Leader会通知所有Follwer更新commited 项目。对于每个新的日志记录,重复上述过程。

zookeeper:

1.zookeeper是基于paxos的简化版zab,我觉得确实很难理解?,以前看了好多遍《从paxos到zookeper》才感觉似懂非懂了,然而过了几个月发现又一脸蒙蔽了,在这里在整理一下(仅表示我自己的理解)

2.ZAB协议中存在着三种状态,每个节点都属于以下三种中的一种:
Looking :系统刚启动时或者Leader崩溃后正处于选举状态

3.Following :Follower节点所处的状态,Follower与Leader处于数据同步阶段;
Leading :Leader所处状态,当前集群中有一个Leader为主进程;

4.在开始时,所有的节点都是looking状态并且每个节点都希望自己能成为leader节点,所有每个节点都会向集群中发送一个提案内容是选取自己作为leader节点,提案编号是ZXID(ZAB协议中使用ZXID作为事务编号,ZXID为64位数字,低32位为一个递增的计数器,每一个客户端的一个事务请求时Leader产生新的事务后该计数器都会加1,高32位为Leader周期epoch编号,当新选举出一个Leader节点时Leader会取出本地日志中最大事务Proposal的ZXID解析出对应的epoch把该值加1作为新的epoch,将低32位从0开始生成新的ZXID;ZAB使用epoch来区分不同的Leader周期),如果得到的提案的zxid比自己的大则说明发出这个题案的节点数据更新,则进行同意的投票,否则继续投自己,先得到多数的同意的节点当选为leader

5.现在leader就可以进行管理了,zookeeper也是两段提交的实现,客户端提交事务请求时Leader节点为每一个请求生成一个事务Proposal,将其发送给集群中所有的Follower节点,收到过半Follower的反馈后开始对事务进行提交,ZAB协议使用了原子广播协议

<think>嗯,用户想创建一个微服务架构,但不使用Spring Cloud。首先,我需要了解用户为什么不想用Spring Cloud,可能是因为技术选型偏好、项目需求特殊,或者想避免Spring生态的复杂性。用户可能希望更轻量级或者更灵活的解决方案。 接下来,我需要考虑微服务架构的核心组件有哪些,比如服务注册与发现、配置中心、API网关、负载均衡、服务间通信、容错机制等。然后,针对每个组件,寻找Spring Cloud之外的替代方案。 服务注册与发现方面,Spring Cloud用的是Eureka,替代方案可以考虑Consul、etcd或者Zookeeper。这些工具都提供了服务注册健康检查的功能,用户需要根据项目需求选择合适的。 配置中心的话,Spring Cloud Config的替代品有Consul的Key/Value存储,或者使用Apollo、Nacos,不过Nacos虽然是阿里的,但可能用户希望完全避开Spring相关的东西,所以Consul可能更合适。 API网关可以选择Kong、Typhoon或者基于Netty自研。Kong基于Nginx,性能不错,社区支持也好,可能是个好选择。不过用户如果有定制需求,可能需要自己开发。 服务间通信方面,Spring Cloud用的是FeignRibbon,替代方案可以用HTTP客户端如OkHttp或Retrofit,或者RPC框架如gRPC、Dubbo、Thrift。需要根据性能要求协议偏好来选择,比如gRPC适合高性能的HTTP/2Protobuf。 负载均衡可能需要结合服务发现工具,比如Consul自带负载均衡,或者使用客户端负载均衡库如Ribbon,但用户不想用Spring Cloud的话,可能需要找其他库或者自己实现简单的轮询或随机策略。 容错机制方面,Hystrix的替代品有Resilience4j,或者使用Sentinel。这些库提供了熔断、限流等功能,需要集成到项目中。 分布式追踪可以用Jaeger或Zipkin,日志管理用ELK或Graylog,监控用PrometheusGrafana。这些都是成熟的工具,需要用户搭建相应的基础设施。 另外,用户可能需要考虑服务网格如Istio,它可以在基础设施层处理服务间通信、监控、安全等,但可能会增加复杂性。 技术选型时需要考虑团队的熟悉程度、社区支持、维护成本、性能需求等因素。比如,如果团队熟悉Go语言,可能选择Go-micro框架;如果项目需要高性能RPC,gRPC是好的选择。 最后,用户可能需要一个具体的示例架构,比如用Consul做服务发现,Kong做网关,gRPC通信,Resilience4j处理容错,Prometheus监控,Jaeger做追踪,这样的组合是否可行,需要注意各组件之间的兼容性集成步骤。 还需要提醒用户,自研组件可能增加开发维护成本,需要权衡利弊。如果项目规模不大,使用成熟的开源工具更高效;如果有特殊需求,再考虑自研部分组件。</think>不使用Spring Cloud构建微服务架构的核心思路是:**通过组合轻量级框架基础设施实现微服务核心能力**。以下是具体实现方案: --- ### 一、核心组件替代方案 #### 1. 服务注册与发现 - **Consul** (推荐) - 提供DNS/HTTP接口的服务发现 - 自带健康检查、KV存储功能 - Go语言开发,单节点部署简单 ```bash # 启动开发模式 consul agent -dev ``` - **etcd** - 高可用键值存储系统 - 通过Watch机制实现服务状态监听 - 更适合Kubernetes环境 #### 2. 配置中心 - **Consul KV存储** ```java // Java客户端读取配置示例 ConsulClient client = new ConsulClient("localhost"); Response<GetValue> response = client.getKVValue("config/app"); String config = response.getValue().getDecodedValue(); ``` - **Apollo** (携程开源) - 提供图形化管理界面 - 支持配置实时推送 #### 3. API网关 - **Kong** (基于Nginx) - 插件机制支持认证、限流等功能 - 高性能反向代理 ```yaml # 声明式路由配置示例 routes: - name: order-service paths: [/api/orders/*] service: order-service ``` - **自研网关** (推荐组合) - 通信层:Netty/Undertow - 路由:JAX-RS/Jersey - 认证:JWT + OAuth2 #### 4. 服务间通信 - **RPC框架** ```mermaid graph LR A[gRPC] -->|Protobuf编码| B[高性能] C[Dubbo] -->|Java生态| D[服务治理] E[Thrift] -->|多语言支持| F[跨平台] ``` - **HTTP通信** - 客户端:Retrofit + OkHttp - 服务端:JAX-RS标准实现 #### 5. 容错机制 - **Resilience4j** ```java // 熔断器配置示例 CircuitBreakerConfig config = CircuitBreakerConfig.custom() .failureRateThreshold(50) .waitDurationInOpenState(Duration.ofMillis(1000)) .build(); CircuitBreaker circuitBreaker = CircuitBreaker.of("orderService", config); ``` - **Sentinel** (阿里开源) - 支持流量控制、熔断降级 - 实时监控数据展示 --- ### 二、完整架构示例 ```plaintext +---------------+ +----------------+ +------------+ | API Gateway |---->| Service Mesh |---->| Consul | | (Kong) | | (可选Istio) | | 服务注册中心 | +---------------+ +----------------+ +------------+ ↓ ↓ ↓ +----------------+ +----------------+ +------------+ | 业务服务1 | | 业务服务2 | | 配置中心 | | (gRPC+Dubbo) | | (HTTP+Retrofit)| | (Apollo) | +----------------+ +----------------+ +------------+ | | +----------------+ +----------------+ | Prometheus | | Jaeger/Zipkin | | 监控系统 | | 分布式追踪 | +----------------+ +----------------+ ``` --- ### 三、实施步骤 1. **基础设施搭建** - 部署Consul集群(3节点) - 安装Kong网关 + PostgreSQL存储 - 搭建Prometheus + Grafana监控 2. **服务开发规范** - 定义proto文件(gRPC场景) - 统一错误码规范 - 日志格式标准化(JSON格式) 3. **关键代码实现** - 服务注册(Consul客户端集成) ```java public void registerService() { NewService service = new NewService(); service.setId(UUID.randomUUID().toString()); service.setName("order-service"); service.setPort(8080); consulClient.agentServiceRegister(service); } ``` - 负载均衡策略 ```java List<ServiceHealth> instances = consulClient.getHealthServices( "order-service", true, QueryParams.DEFAULT).getResponse(); // 实现随机/轮询算法选择实例 ``` --- ### 四、特别注意事项 1. **版本兼容性问题** - 不同中间件的客户端版本需要严格验证兼容性 - 建议锁定依赖版本(如Consul Client 1.6+) 2. **性能优化方向** - 使用连接池(数据库/HTTP) - 启用Protobuf二进制序列化 - 合理设置健康检查间隔(建议10-30秒) 3. **学习成本权衡** - 组合方案初期学习曲线较高 - 建议从核心服务开始逐步实施 - 优先使用成熟开源方案,避免过早自研 这种方案适合需要更高定制化程度的团队,但需要做好技术栈统一长期维护准备。对于大多数Java项目,建议至少保留Spring Boot作为基础框架以提高开发效率。
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