【JS】一文详解 Nacos 高可用特性
简介： 我今天介绍的 Nacos 高可用，是 Nacos 为了提升系统稳定性而采取的一系列手段。Nacos 的高可用不仅仅存在于服务端，同时也存在于客户端，以及一些与可用性相关的功能特性中，这些点组装起来，共同构成了 Nacos 的高可用。
前言
服务注册发现是一个经久不衰的话题，Dubbo 早期开源时默认的注册中心 ZooKeeper 最早进入人们的视线，并且在很长一段时间里，人们将注册中心和 ZooKeeper 划上了等号，可能 ZooKeeper 的设计者都没有想到这款产品对微服务领域造成了如此深厚的影响，直到 Spring Cloud 开始流行，其自带的 Eureka 进入了人们的视野，人们这才意识到原来注册中心还可以有其他的选择。再到后来，热衷于开源的阿里把目光也聚焦在了注册中心这个领域， Nacos 横空出世。
Kirito 在做注册中心选型时的思考：曾经我没得选，现在我只想选择一个好的注册中心，它最好是开源的，这样开放透明，有自我的掌控力。不仅要开源，它还要有活跃的社区，以确保特性演进能够满足日益增长的业务需求，出现问题也能即使修复，功能还要很强大。除了满足注册服务、推送服务外，还要有完善的微服务体系中所需的功能。最重要的，它还要稳定，最好有大厂的实际使用场景背书，证明这是一个经得起实战考验的产品。当然，云原生特性，安全特性也是很重要的······
似乎 Kirito 对注册中心的要求实在是太高了，但这些五花八门的注册中心呈现在用户眼前，总是免不了一番比较。正如上面所言，功能特性、成熟度、可用性、用户体验度、云原生特性、安全都是可以拿出来做比较的话题。今天这篇文章重点介绍的是 Nacos 在可用性上的体现，希望借助于这篇文章，能够让你对 Nacos 有一个更加深刻的认识。
高可用介绍
当我们在聊高可用时，我们在聊什么？
- 系统可用性达到 99.99%
- 在分布式系统中，部分节点宕机，依旧不影响系统整体运行
- 服务端集群化部署多个节点
这些都可以认为是高可用，而我今天介绍的 Nacos 高可用，则是 Nacos 为了提升系统稳定性而采取的一系列手段。Nacos 的高可用不仅仅存在于服务端，同时也存在于客户端，以及一些与可用性相关的功能特性中，这些点组装起来，共同构成了 Nacos 的高可用。
客户端重试
先统一一下语义，在微服务架构中一般会有三个角色：Consumer、Provider 和 Registry，在今天注册中心的主题中，Registry 是 nacos-server，而 Consumer 和 Provider 都是 nacos-client。
在生产环境，我们往往需要搭建 Nacos 集群，在 Dubbo 也需要显式地配置上集群地址：
<dubbo:registry protocol="nacos" address="192.168.0.1:8848,192.168.0.2:8848,192.168.0.3:8848"/>当其中一台机器宕机时，为了不影响整体运行，客户端会存在重试机制。
逻辑非常简单，拿到地址列表，在请求成功之前逐个尝试，直到成功为止。
该可用性保证存在于 nacos-client 端。
一致性协议 distro
首先给各位读者打个强心剂，不用看到”一致性协议“这几个字就被劝退，本节不会探讨一致性协议的实现过程，而是重点介绍其与高可用相关的特性。有的文章介绍 Nacos 的一致性模型是 AP + CP，这么说很容易让人误解，其实 Nacos 并不是支持两种一致性模型，也并不是支持两种模型的切换，介绍一致性模型之前，需要先了解到 Nacos 中的两个概念：临时服务和持久化服务。
- 临时服务（Ephemeral）：临时服务健康检查失败后会从列表中删除，常用于服务注册发现场景。
- 持久化服务（Persistent）：持久化服务健康检查失败后会被标记成不健康，常用于 DNS 场景。
临时服务使用的是 Nacos 为服务注册发现场景定制化的私有协议 distro，其一致性模型是 AP；而持久化服务使用的是 raft 协议，其一致性模型是 CP。所以以后不要再说 Nacos 是 AP + CP 了，更建议加上服务节点状态或者使用场景的约束。
distro 协议与高可用有什么关系呢？上一节我们提到 nacos-server 节点宕机后，客户端会重试，但少了一个前提，即 nacos-server 少了一个节点后依旧可以正常工作。Nacos 这种有状态的应用和一般无状态的 Web 应用不同，并不是说只要存活一个节点就可以对外提供服务的，需要分 case 讨论，这与其一致性协议的设计有关。distro 协议的工作流程如下：
- Nacos 启动时首先从其他远程节点同步全部数据。
- Nacos 每个节点是平等的都可以处理写入请求，同时把新数据同步到其他节点。
- 每个节点只负责部分数据，定时发送自己负责数据的校验值到其他节点来保持数据一致性。
如上图所示，每个节点负责一部分服务的写入，但每个节点都可以接收到写入请求，这时就存在两种情况：
- 当该节点接收到属于该节点负责的服务时，直接写入。
- 当该节点接收到不属于该节点负责的服务时，将在集群内部路由，转发给对应的节点，从而完成写入。
读取操作则不需要路由，因为集群中的各个节点会同步服务状态，每个节点都会有一份最新的服务数据。
而当节点发生宕机后，原本该节点负责的一部分服务的写入任务会转移到其他节点，从而保证 Nacos 集群整体的可用性。
一个比较复杂的情况是，节点没有宕机，但是出现了网络分区，即下图所示：
这个情况会损害可用性，客户端会表现为有时候服务存在有时候服务不存在。
综上，Nacos 的 distro 一致性协议可以保证在大多数情况下，集群中的机器宕机后依旧不损害整体的可用性。该可用性保证存在于 nacos-server 端。
本地缓存文件 Failover 机制
注册中心发生故障最坏的一个情况是整个 Server 端宕机，这时候 Nacos 依旧有高可用机制做兜底。
一道经典的 Dubbo 面试题：当 Dubbo 应用运行时，Nacos 注册中心宕机，会不会影响 RPC 调用。这个题目大多数应该都能回答出来，因为 Dubbo 内存里面是存了一份地址的，一方面这样的设计是为了性能，因为不可能每次 RPC 调用时都读取一次注册中心，另一面，注册中心宕机后内存会有一份数据，这也起到了可用性的保障（尽管可能 Dubbo 设计者并没有考虑这个因素）。
那如果，我在此基础上再抛出一个问题：Nacos 注册中心宕机，Dubbo 应用发生重启，会不会影响 RPC 调用。如果了解了 Nacos 的 Failover 机制，应当得到和上一题同样的回答：不会。
Nacos 存在本地文件缓存机制，nacos-client 在接收到 nacos-server 的服务推送之后，会在内存中保存一份，随后会落盘存储一份快照。snapshot 默认的存储路径为：{USER_HOME}/nacos/naming/ 中：
这份文件有两种价值，一是用来排查服务端是否正常推送了服务；二是当客户端加载服务时，如果无法从服务端拉取到数据，会默认从本地文件中加载。
在生产环境，推荐开启该参数，以避免注册中心宕机后，导致服务不可用，在服务注册发现场景，可用性和一致性 trade off 时，我们大多数时候会优先考虑可用性。
细心的读者还注意到
{USER_HOME}/nacos/naming/{namespace} 下除了缓存文件之外还有一个 failover 文件夹，里面存放着和 snapshot 一致的文件夹。这是 Nacos 的另一个 failover 机制，snapshot 是按照某个历史时刻的服务快照恢复恢复，而 failover 中的服务可以人为修改，以应对一些极端场景。
该可用性保证存在于 nacos-client 端。
心跳同步服务
心跳机制一般广泛存在于分布式通信领域，用于确认存活状态。一般心跳请求和普通请求的设计是有差异的，心跳请求一般被设计的足够精简，这样在定时探测时可以尽可能避免性能下降。而在 Nacos 中，出于可用性的考虑，一个心跳报文包含了全部的服务信息，这样相比仅仅发送探测信息降低了吞吐量，而提升了可用性，怎么理解呢？考虑以下的两种场景：
- nacos-server 节点全部宕机，服务数据全部丢失。nacos-server 即使恢复运作，也无法恢复出服务，而心跳包含全部内容可以在心跳期间就恢复出服务，保证可用性。
- nacos-server 出现网络分区。由于心跳可以创建服务，从而在极端网络故障下，依旧保证基础的可用性。
以下是对心跳同步服务的测试，使用阿里云 MSE 提供 Nacos 集群进行测试：
调用 OpenApi 依次删除各个服务：
curl -X "DELETE mse-xxx-p.nacos-ans.mse.aliyuncs.com:8848/nacos/v1/ns/service?serviceName=providers:com.alibaba.edas.boot.EchoService:1.0.0:DUBBO&groupName=DEFAULT_GROUP"
过 5s 后刷新，服务又再次被注册了上来，符合我们对心跳注册服务的预期。
集群部署模式高可用
最后给大家分享的 Nacos 高可用特性来自于其部署架构。
节点数量
我们知道在生产集群中肯定不能以单机模式运行 Nacos，那么第一个问题便是：我应该部署几台机器？前面我们提到 Nacos 有两个一致性协议：distro 和 raft，distro 协议不会有脑裂问题，所以理论来说，节点数大于等于 2 即可；raft 协议的投票选举机制则建议是 2n+1 个节点。综合来看，选择 3 个节点是起码的，其次处于吞吐量和更高可用性的考量，可以选择 5 个，7 个，甚至 9 个节点的集群。
多可用区部署
组成集群的 Nacos 节点，应该尽可能考虑两个因素：
- 各个节点之间的网络时延不能很高，否则会影响数据同步。
- 各个节点所处机房、可用区应当尽可能分散，以避免单点故障。
以阿里云的 ECS 为例，选择同一个 Region 的不同可用区就是一个很好的实践。
部署模式
主要分为 K8s 部署和 ECS 部署两种模式。
ECS 部署的优点在于简单，购买三台机器即可搭建集群，如果你熟练 Nacos 集群部署的话，这不是难事，但无法解决运维问题，如果 Nacos 某个节点出现 OOM 或者磁盘问题，很难迅速摘除，无法实现自运维。
K8s 部署的有点在于云原生运维能力强，可以在节点宕机后实现自恢复，保障 Nacos 的平稳运行。前面提到过，Nacos 和无状态的 Web 应用不同，它是一个有状态的应用，所以在 K8s 中部署，往往要借助于 StatefulSet 和 Operator 等组件才能实现 Nacos 集群的部署和运维。
MSE Nacos 的高可用最佳实践
阿里云微服务引擎 MSE 提供了 Nacos 集群的托管能力，实现了集群部署模式的高可用。
- 当创建多个节点的集群时，系统会默认分配在不同可用区。同时，这对于用户来说又是透明的，用户只需要关心 Nacos 的功能即可，MSE 替用户兜底可用性。
- MSE 底层使用 K8s 运维模式部署 Nacos。历史上出现过用户误用 Nacos 导致部分节点宕机的问题，但借助于 K8s 的自运维模式，宕机节点迅速被拉起，以至于用户可能都没有意识到自己发生宕机。
下面模拟一个节点宕机的场景，来看看 K8s 如何实现自恢复。
一个三节点的 Nacos 集群：
执行kubectl delete pod mse-7654c960-1605278296312-reg-center-0-2 以模拟部分节点宕机的场景。
大概 2 分钟后，节点恢复，并且角色发生了转换，Leader 从杀死的 2 号节点转给 1 号节点。
总结
本文从多个角度出发，总结了一下 Nacos 是如何保障高可用的。高可用特性绝不是靠服务端多部署几个节点就可以获得的，而是要结合客户端使用方式、服务端部署模式、使用场景综合来考虑的一件事。
特别是在服务注册发现场景，Nacos 为可用性做了非常多的努力，而这些保障，ZooKeeper 是不一定有的。在做注册中心选型时，可用性保障上，Nacos 绝对是优秀的。
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