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首先启动Nacos，按照上篇文章的步骤，启动Nacos服务和项目，访问Nacos的web页面。确保项目中的服务都注册到注册中心当中了。在application.yml同级目录下添加bootstrap.yml，在Spring boot项目中bootstrap.yml会比application.yml优先初始化，所以我们需要在bootstrap.yml中引入Nacos官方指定的配置文件即可（上篇文章中已经把Nacos作为配置中心的配置写入了application.yml，现在只需要把它从applicaiton.yml中剪切出来即可， 其中的spring:application:name会作为Nacos中新增配置时的Data ID，需要留意 ），再新增属性gorup进行分组测试，如下图
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接着打开Nacos的服务的web页面，打开配置管理-配置列表，点击右侧新增按钮，进行新增。
Data ID： bootstrap.yml配置文件中spring:application:name对应的名称 ；
Group：指定分组（便于不同环境下的项目配置管理，因为笔者这里属于测试，所以填写的是和上文中的配置文件中group对应的test一致）；
描述：针对于该配置的描述；
配置格式：配置文件的格式，要和Data ID中的后缀格式一致（这里笔者用的是yml，那么下面就选择yaml，注意该位置也可以选择properties，但是必须和上面bootstrap.yml文件中的file-extension的值相匹配）；
配置内容：具体的配置内容（这里笔者将项目中的application.yml中的配置全部拷贝至其中）；
测试启动consumer服务，在application.yml中为空的时候，项目启动端口还是如Nacos配置中的9011，说明项目依赖Nacos的配置中心成功，其他服务如法炮制即可：
新增一个测试Controller，然后加上@RefreshScope注解，表明该Controller中的配置数据为自动刷新 。
编辑Nacos中的配置文件consumer新增相关参数type: test，访问Controller，返回test。效果如下图：
将Nacos中consumer.yml文件的type: test修改为type: prod，在不重启项目的情况下重新访问对应的controller，效果如下图：
因为Dubbo是属于各个服务之间都要公用的依赖，所以将其引入cloud-common当中，详细的版本可以去 mvnrepository 搜索合适自己项目的
引入依赖后需要编写消费者服务中的配置文件，将Dubbo服务注册至Nacos，新增如下内容，其中subscribed-services指的是生产者服务，prot：-1指的是端口随机，registry:address:指的是Dubbo对应的注册中心那这里就应该设置为Nacos
接下来新增接口服务，项目类型为Maven项目，在项目中新增一个接口。并在cloud-provider（生产者）和cloud-consumer（消费者）pom.xml文件中都引入该模块
在生产者实际服务中实现该接口对应的方法
在服务消费者的Controller中引入该Service，并在该Service上加入@Reference注解，注意在引入jar包的时候选择带有Dubbo的，不要使用Jdk原生的
编写消费者服务中测试Dubbo调用的接口，进行测试，测试结果如下图：
英文全称Dynamic Naming and Configuration Service，Na为naming/nameServer即注册中心,co为configuration即注册中心，service是指该注册/配置中心都是以服务为核心。服务在nacos是一等公民
Nacos注册中心分为server与client，server采用Java编写，为client提供注册发现服务与配置服务。而client可以用多语言实现，client与微服务嵌套在一起，nacos提供sdk和openApi，如果没有sdk也可以根据openApi手动写服务注册与发现和配置拉取的逻辑
Nacos服务领域模型主要分为命名空间、集群、服务。在下图的分级存储模型可以看到，在服务级别，保存了健康检查开关、元数据、路由机制、保护阈值等设置，而集群保存了健康检查模式、元数据、同步机制等数据，实例保存了该实例的ip、端口、权重、健康检查状态、下线状态、元数据、响应时间。这些数据的作用会在第三章讲到
服务注册方法：以Java nacos client v1.0.1 为例子，服务注册的策略的是每5秒向nacos server发送一次心跳，心跳带上了服务名，服务ip，服务端口等信息。同时 nacos server也会向client 主动发起健康检查，支持tcp/http检查。如果15秒内无心跳且健康检查失败则认为实例不健康，如果30秒内健康检查失败则剔除实例。
不同的命名空间逻辑上是隔离的，不特殊设置的情况下，服务不会跨命名空间请求，命名空间主要的作用是区分服务使用的范围，比如开发、测试、生产、灰度可以分别设置四个命名空间来互相隔离。
以springcloud为例，首先用maven导入nacos clinet的依赖：
先导入springcloud的alibaba-nacos-config和alibaba-nacos-discovery两个依赖，这两个依赖是用于nacos clinet与cloud结合的工具，0.2.x对应springboot 2.x.x ,0.1.x对应springboot 1.x.x。这两个组件可以和各种版本的nacos-client结合。把其中的nacos-clinet依赖给排除，引入想要引入的nacosclinet版本，如下：
在bootstrap.properties上添加配置中心的配置
在application-xxx.properties新增如下配置
如果springboot启动类没有 @EnableDiscover 注解则加上
完成如上更改，即可使用Nacos注册/配置服务
演示：
使用Feign、Ribbon均可，在这不做过多介绍
普通application参数在配置中心直接配置皆可，如果需要可以动态刷新的配置，需要在相应类上加上 @RefreshScope 注解,示例如下，当在nacos配置中心更改配置后，方法getId的值也会刷新。
配置中心参数修改/设置
如下两张图：在nacos控制台的 配置管理-配置列表 中顶部选择相应的命名空间，点击列表右上角的加号新增配置，Data ID 为 项目名-{spring.profiles.active}.properties,Group如果在bootstrap.properties中不指定则填默认的DEFAULT_GROUP，描述写该配置的描述，配置内容填写Properties格式或者Yaml格式。
在控制台的 服务管理-服务列表 选择一个服务点击详情，在下方的集群列表可以看到有上线/下线按钮，点击即可以对该实例执行上线/下线操作，下线后的实例不会被请求
可以通过手动配置权重来控制流量，当一个集群内两个实例，权重越高，到达该实例的请求比例越多。
权重的初始值是1
保护阈值的范围是0~1
服务的健康比例=服务的健康实例/总实例个数
当服务健康比例=保护阈值时候，无论实例健不健康都会返回给调用方
当服务健康比例保护阈值的时候，只会返回健康实例给调用方
在 服务管理-服务列表 选择一个服务点击详情可以配置
将各个微服务注册到Nacos，方便调用与配置
ps：启动可能会报错： NACOS SocketTimeoutException httpGet] currentServerAddr:，error超时 ，因为找不到配置的nacos远程服务。若配置没有错误，则要修改 application.yml 为 bootstrap.yml ，因为：
所以建议：若要在Nacos中管理配置文件，服务中直接使用 bootstrap.yml（bootstrap.properties） 来放nacos的配置。
一、服务注册中心的由来
假如没有服务注册中心，我们会干些什么事情呢？
在传统行业的项目架构中以下的方案最为常见了：
这种架构开发、部署都是最简单的，一般适用于中小企业访问量并不是太多的情况下，各个系统服务一台机器就搞定了。系统之间的调用也是拿到对方的IP+PORT直接连接。
接下来可能因为应用B开始访问量大了，单台机器已经不能满足我们的需求，于是一些反向代理工具应运而出，其中比较常见的有Apache、Nigix，架构演变为：
相比之前的应用B的单台机器访问，这种nginx代理的方式减轻了服务器的压力，但是可能会出现Nginx挂了，那么整个服务也不可用，于是又来了这么一套架构：
这样看方案算是完美了吧。然后事情并不是想象的那么一帆风顺，这还只是应用A调用一个应用B，如果应用A调用的可能是应用B、C、D、E...，这种完全就不知道他后面到底还想干嘛，这种架构看似可以，但是绝对会累死运维的（nginx的配置将会非常混乱，直接导致运维不干了）。
服务注册中心干些什么事情呢？
上面提到的那种靠人力（主要是运维干的事情）比较繁琐，还不好维护，有这么几点不方便：应用服务的地址变了、双十一搞活动服务器新增等等。那么我们可以有这么的一种架构：
服务注册中心主要是维护各个应用服务的ip+port列表，并保持与各应用服务的通讯，在一定时间间隔内进行心跳检测，如果心跳不能到达则对服务IP列表进行剔除，并同时通知给其它应用服务进行更新。同样要是有新增的服务进来，应用服务会向注册中心进行注册，服务注册中心将通知给其它应用进行更新。每个应用都有需要调用对应应用服务的地址列表，这样在进行调用时只要处理客户负载杂均衡即可。
二、微服务注册中心
1.Zookeeper
ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。
上面的话直接摘抄百度百科的内容，国内很多公司做分布式开发最初的选型大部分都是采用dubbo框架。dubbo框架注册中心主要使用zookeeper。zookeeper服务端与客户端的底层通讯为netty。zookeeper采用CAP理论中的CP，一般集群部署最少需要3台机器。
2.Euraka
先来看一下euraka的架构图：
Register：服务注册
当Eureka客户端向Eureka Server注册时，它提供自身的元数据，比如IP地址、端口，运行状况指示符URL，主页等。
Renew：服务续约
Eureka客户会每隔30秒发送一次心跳来续约。 通过续约来告知Eureka Server该Eureka客户仍然存在，没有出现问题。 正常情况下，如果Eureka Server在90秒没有收到Eureka客户的续约，它会将实例从其注册表中删除。 建议不要更改续约间隔。
Fetch Registries：获取注册列表信息
Eureka客户端从服务器获取注册表信息，并将其缓存在本地。客户端会使用该信息查找其他服务，从而进行远程调用。该注册列表信息定期（每30秒钟）更新一次。每次返回注册列表信息可能与Eureka客户端的缓存信息不同， Eureka客户端自动处理。如果由于某种原因导致注册列表信息不能及时匹配，Eureka客户端则会重新获取整个注册表信息。 Eureka服务器缓存注册列表信息，整个注册表以及每个应用程序的信息进行了压缩，压缩内容和没有压缩的内容完全相同。Eureka客户端和Eureka 服务器可以使用JSON / XML格式进行通讯。在默认的情况下Eureka客户端使用压缩JSON格式来获取注册列表的信息。
Cancel：服务下线
Eureka客户端在程序关闭时向Eureka服务器发送取消请求。 发送请求后，该客户端实例信息将从服务器的实例注册表中删除。该下线请求不会自动完成，它需要调用以下内容：
DiscoveryManager.getInstance().shutdownComponent()；
Eviction 服务剔除
在默认的情况下，当Eureka客户端连续90秒没有向Eureka服务器发送服务续约，即心跳，Eureka服务器会将该服务实例从服务注册列表删除，即服务剔除。
自我保护机制：
既然Eureka Server会定时剔除超时没有续约的服务，那就有可能出现一种场景，网络一段时间内发生了 异常，所有的服务都没能够进行续约，Eureka Server就把所有的服务都剔除了，这样显然不太合理。所以，就有了 自我保护机制，当短时间内，统计续约失败的比例，如果达到一定阈值，则会触发自我保护的机制，在该机制下， Eureka Server不会剔除任何的微服务，等到正常后，再退出自我保护机制。自我保护开关(eureka.server.enableself-preservation: false)
3.Consul
consul推荐的架构图：
Consul不像Euraka的部署那么简单，他是go语言开发的，需要运维单独部署，有提供java的客户端连接，采用的是CAP的CP。
4.Nacos
Euraka是Spring Cloud Netflix早期版本中推荐使用的，后来euraka1.0版本不再维护，euraka2.0已经闭源，导致很多新项目基于Spring Cloud Netflix 开发的选型变迁为Consul.
Nacos是阿里开源的服务注册中心，它可以与spring cloud aliaba集成使用。
Nacos的官方介绍：
Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您实现动态服务发现、服务配置管理、服务及流量管理。
Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。 Nacos 是构建以“服务”为中心的现代应用架构(例如微服务范式、云原生范式)的服务基础设施。
Nacos 地图
Nacos 生态图
如 Nacos 全景图所示，Nacos 无缝支持一些主流的开源生态，例如
Spring Cloud
Apache Dubbo and Dubbo Mesh TODO
Kubernetes and CNCF TODO
三、服务注册与发现技术选型
以下是来自网上的一个分享：
除了上述的几种以外，笔者更推荐使用Nacos作为服务注册中心。
推荐理由：
Nacos服务注册表结构Mapnamespace, Mapgroup::serviceName, Service采用多层次Map结构，控制的颗粒度更细，支持金丝雀模式发布，心跳同步机制也更快速，服务更新更及时。
