ZooKeeper
Doozer
英文原文：
Open-Source Service Discovery
服务发现是大部分分布式系统和面向服务架构的核心组件。最初问题看起来很简单：客户如何决定服务的IP地址和端口，这些服务已存在于多个服务器上的。
通常，你开始一些静态的配置，这些配置离你需要做的还挺远的。当你开始布署越来越多的服务时，事情会越来越复杂。在一个上线的系统中，由于自动的或人为的规模变化，服务的位置会经常的变化，例如布署新的服务，服务器宕机或者被替换。
在这些应用场景中为了避免服务冲突，动态的服务注册和发现会越来越重要。
这一问题被以多种方式涉及，还将继续扩展。我们将要分析一些开源的或者开放讨论此问题的解决方案，从而理解它们是如何工作的。我们会关注这些解决方案的优势和劣势，在一致性存储、运行时依赖、客户集成选项和这些特征的利弊权衡等。
我们从一些强一致性的项目开始如Zookeeper,Doozer和Etcd，它们做为一致性服务的典型，也可以用做服务注册。
随后我们将分析一些用于服务注册和发现的有趣的解决方案。包括：Airbnb的SmartStack,Netflix的Eureka，Bitly的NSQ，Spotify和DNS，最后是SkyDNS.
问题点
定位服务的问题划分为两类。服务注册与服务发现。
任何服务注册、服务发现也有其它开发、操作层面的考虑：
监控 - 如果服务注册失败会发生什么？有时会因为超时、或者其它进程而突然处于未注册状态。通常会要求服务实现心跳机制来确保其活跃性，并且通常要求客户端有能力可靠地处理失效的服务。
负载均衡 -如果多个服务被注册，怎样来处理所有的客户端跨服务的均衡问题？如果有个主服务，它能被客户端正确的判断吗？
集成风格 - 注册中心仅仅提供了少量语言的绑定，例如仅仅支持 Java 吗？集成需要嵌入注册与发现的代码到程应用程序中，还是可以选择一个辅助进程？
运行时依赖 - 它需要 JVM， Ruby 或者其它与你的运行环境不兼容的软件吗？
可用性考虑 - 丢失一个节点能继续工作吗？升级时不会中断服务吗？注册处会成为架构的中心部分，会变成单点故障吗？
通用注册处
前三个注册处使用强一致性协议，实际上是通用的、一致的数据存储。尽管我们将其看作是服务注册处，它们典型地用于协调服务，来对一组分布式的客户端进行选举和集中锁定。
其它翻译版本 (1)
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Zookeeper
Zookeeper是一个集中的服务，它用于维护配置信息、命名、提供分布式的同步和提供分组服务。它是采用java语言编写的，强同步（CP）的，且使用Zab协议来进行跨聚簇的变更协调。
Zookeeper通常运行在有着三、五或七个成员的聚簇中。客户端使用特定的绑定来访问聚簇。访问通常嵌入到客户端应用或者服务中。
服务注册通过命名空间下的短结点来实现。短节点只有当客户端连接时存在，典型的场景是，一个后端服务在启动后，它带有地址信息，注册服务自己。当服务失败或者断开连接，结点会从树上消失。
服务的发现是通过列示和查看服务的命名空间来实现的。客户端收到所有正在注册的服务，同时发现一个服务不再可用或者又有新的服务在注册。客户端同样需要处理负载均衡或者自身的失效备援。
Zookeeper的接口使用起来有些困难，语言绑定有细微的差别导致了这一问题。如果你在正使用基于JVM的语言，Curator服务发现扩展或许会有些用。
因为Zookeeper是一个CP系统，当分片发生时，你的系统就不能注册或者查找已注册的服务，即便在分片期间它的功能是可用的。特别是在不一致时，读和写操作都将返回错误。
Doozer
Doozer是一个一致的，分布式的数据仓库，采用Go语言编写，通过Paxosto保证强一致性，这个项目进行了很多年不过已经停滞了一段时间了，现在有将近160个分支。不幸的是，这使得确认该项目的准确状态和是否适合作为产品来使用变得困难。
Doozer在集群中一般运行于3个，5个或7个节点之上。用户使用特别的语言绑定来使用集群，和Zookeeper类似，访问也集成到了客户端应用和服务中。
服务注册机制不像Zookeeper那么直接，因为Doozer没有任何短暂节点。一个服务可以自注册到一个路径之下，但如果这个服务变得不稳定，它不会被自动清除。
有很多种方法来解决这个问题。一种方法可能是给注册进程增加一个时间戳和心跳机制，在发现进程或者其他清理进程中修改过期条目。
服务发现类似于Zookeeper，你可以列出一个目录下所有的条目，等待该目录下任何的改变。如果你在注册的时候使用了一个时间戳和心跳，你可以在发现期间忽略或者删除任何过期条目。
像Zookeeper一样，Doozer也是一个CP系统，当一个分片发生的时候会造成同样的后果。
Etcd
Etcd 是一个应用于共享配置和服务发现的高度稳定的键值仓库。Etcd受到了Zookeeper和Doozer的启发。它采用Go语言编写，采用Raft来保证一致性，有基于HTTP+JSON的API接口。
类似于Doozer和Zookeeper，Etcd通常在集群中运行于3个，5个或7个节点之上。用户使用特殊的语言绑定或者实现一个采用HTTP协议的客户端来访问集群。
服务注册依赖于用一个采用键的TTL和来自服务的心跳来确保键保持稳定。如果一个服务更新键的TTL时失败，Etcd将会使该键失效。如果一个服务变得不稳定，客户将需要处理连接失败的情况，并尝试其他的服务实例。
服务发现包括列出一个目录下的所有键，然后等待该目录下的改变。因为API接口是基于HTTP协议的，所以客户端应用将保持一个由Etcd集群打开的长连接。
因为Etcd采用了Raft，所以它是一个强一致性系统。Raft需要选择一个主体，所有的客户请求都被主体处理。然而，Etcd也似乎支持从非主体读取数据，通过采用这个未记录的一致性参数，这个参数在读取事件发生时可以提高稳定性。在分片的时候，写操作仍然需要被主体处理而且可能会失败。
单一注册处
后续的一些注册服务和方法是对服务注册和发现量身定做的。大多数来自于实际的产品用例，而其他的则是一些有趣的、不同的的解决问题的方法。然而Zookeeper，Doozer和Etcd还可以用来协调分布，这些解决方案就无能为力了。
Airbnb’s SmartStack
Airbnb’s SmartStack 是两个自定义工具的组合 —— Nerve和Synapse。这两个工具可以利用haproxy和Zookeeper来处理服务注册和发现. Nerve和Synapse都是用Ruby写的.
Nerve是一个隔离的伙伴进程和应用服务同时运行。Nerve负责Zookeeper中的注册服务。应用程序暴露一个heathendpoint给Nerve持续监视的HTTP服务，假如服务是可用的，该服务将会在Zookeeper中被注册。
伙伴模型去除了一个服务于Zookeeper交互的需求。为了被注册，它只需要一个监视端点。这使得在不同语言环境中支持服务变得更加容易，这些服务中健壮的Zookeeper绑定也许是不存在的。这也对好莱坞规则提供了很多好处。
Synapse也是一个隔离的伙伴进程和应用服务同时运行。Synapse负责服务发现。它是通过查询Zookeeper目前已经注册的服务和重新配置一个本地运行的代理实例来实现服务发现的。任何主机上的客户必须通过本地的代理实例来访问其他服务，这个代理会将请求路由到一个可用的服务上去。
Synapse的设计简化了服务实现，通过这种实现，他们不需要实现任何客户端的负载均衡或者失效备援，他们不需要依赖于Zookeeper或者它的语言绑定。
因为SmartStack依赖于Zookeeper，一些注册和发现也许在分片的时候会失败。他们指出在这个配置中Zookeeper是他们的“致命伤”。假如一个服务可以在分片之前至少一次发现其他的服务，也仍然会在分片之后做一个快照，也可以在分片期间继续操作。这方面提高了整个系统的稳定性和可靠性。
Netflix的Eureka
Eureka是Netflix的中间层，用于负载均衡和服务发现。在应用服务中既存有服务器组件，也有智能客户端。服务器和客户端都采用java语言编写，这就意味着理想的应用场景是用于采用java编写的服务，或者是与JVM兼容的语言编写的服务。
Eureka服务器用于注册服务。他们推荐在AWS每个可用的区域运行一个Eureka服务器，通过它来形成聚簇。服务器通过异步模式互相复制各自的状态，这意味着在任意给定的时间点每个实例关于所有服务的状态是有细微差别的。
服务的注册由客户端组件处理。服务嵌入在客户端应用程序代码中。在运行时，客户端注册服务并周期性的发送心跳来更新它的租约。
服务的发现也由智能客户端来处理。它从服务器端检索当前注册的信息并把它们缓存在本地。客户端周期性能刷新它的状态同时处理负载均衡和失效备援。
Eureka在设计时就考虑了失败时的恢复。它依托强一致性提供良好的可用性，可在运行在多种不同的失败场景中。如果聚簇中有分片，那么Eureka就转入自我保护模式。它允许在分片期间过行服务的发现和注册，当分片结束时，聚簇中的成员会把它们的状态再次合并起来。
Bitly的NSQ lookupd
NSQ是一个实时的，分布式消息平台。它采用Go语言编写，提供了基于HTTP协议的API。它并不是一个广义上用于服务注册和发现的工具。它们在nsqlookupd代理实现了一个新颖的服务发现模型，客户端在运行时用来查找nsqd实例。
在NSQ布署时，nsqd实例是必须的服务。它些服务是消息存储，nsqlookupd用于服务注册，客户端直接连接nsqd实例，但是这些实例在运行时是变化的，客户端通过查找nsqlookupd实例来发现可用的实例。
为了服务注册，每个nsqd实例都周期性的发送它的状态信息到每个nsqlookupd实例。它们的状态信息包括它们的地址和它们所有的任何队列或者话题。
为了发现服务，客户端查寻每个nsqlookupd实例并把结果合并。
有趣的是在这个模型中，nsqlookupd实例互相并不认识。客户端要合并从每个独立的nsqlookupd实例中返回的状态信息然后决定总体的状态。因为每个nsqd实例发送各自的心跳信息，而每个nsqlookup实例最终会持有相同的信息，这些信息提供了每个nsqd实例可以联系的全部可用的nsqlookupd实例。
前边讨论的注册组件一起形成了聚簇，用于或强或弱的一致性协议来维护它们的状态。NSQ的设计继承了弱一致性但是很好的兼容了分片。
Serf
Serf是一个用于服务发现和编排的分散式的解决方案。它采用Go语言编写，是唯一一个采用基于gossip协议SWIM用于成员资格、失败发现和客户事件扩展的项目。SWIM是为了解决传统的心跳协议可扩展性差的问题而设计的。
Serf由安装在主机上的单一的二进制文件构成。它可以做为代理运行用于连接或者创建聚簇，或者做为客户端用于发现聚簇中的其它成员。
为了注册服务，serf代理运行将会连接一个已存在的聚簇。带有客户标签的代理启动可以识别主机角色、环境、IP地址、端口等，一旦连接到聚簇，其它的成员就可以看到这个主机和它的元数据。
为了发现服务，带有成员命令的serf可以返回聚簇的当前成员信息。使用这些输出的成员信息，你可以基于正在运行的代理的标签为服务发现所有的主机。
Serf是一个相对较新的项目且快速扩张。在本文中它是唯一一个没有集中注册架构风格的项目，这成就了它的特独。因此，它使用了异步的基于gossip的协议，它本质上是弱一致的但具备良好的容错能力和较高的可用性。
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