【微服务】6、Nacos服务分级存储和负载均衡

nacos服务分级

nacos引入了服务->集群->实例的分级概念

服务集群属性

1.修改application.yml,添加如下内容:

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spring:
  cloud:
    nacos:
      server-addr: localhost:8848 # nacos 服务端地址
      discovery:
        cluster-name: HZ # 配置集群名称,也就是机房位置,例如:HZ,杭州

然后启动项目

2.在Nacos控制台可以看到集群变化:

nacos负载均衡

修改order-service中的application.yml,设置集群为HZ:

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spring:
  cloud:
    nacos:
      server-addr: localhost:8848 # nacos 服务端地址
      discovery:
        cluster-name: HZ # 配置集群名称,也就是机房位置

然后在order-service中设置负载均衡的IRule为NacosRule,这个规则优先会寻找与自己同集群的服务:

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userservice:
  ribbon:
    NFLoadBalancerRuleClassName: com.alibaba.cloud.nacos.ribbon.NacosRule# 负载均衡规则

NacosRule负载均衡策略

:::color2 ①优先选择同集群服务实例列表

本地集群找不到提供者,才去其它集群寻找,并且会报警告

确定了可用实例列表后,再采用随机负载均衡挑选实例

:::

根据权重负载均衡

实际部署中会出现这样的场景:

服务器设备性能有差异,部分实例所在机器性能较好,另一些较差,我们希望性能好的机器承担更多的用户请求

Nacos提供了权重配置来控制访问频率,权重越大则访问频率越高

在Nacos控制台可以设置实例的权重值,首先选中实例后面的编辑按钮

将权重设置为0.1,测试可以发现8081被访问到的频率大大降低

总结

实例的权重控制

:::color2 ①Nacos控制台可以设置实例的权重值,0~1之间

同集群内的多个实例,权重越高被访问的频率越高

权重设置为0则完全不会被访问,可以以此来做灰度发布

:::

环境隔离 - namespace

在Nacos控制台可以创建namespace,用来隔离不同环境

然后填写一个新的命名空间信息:

保存后会在控制台看到这个命名空间的id

修改order-service的application.yml,添加namespace

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spring:
  cloud:
    nacos:
      server-addr: localhost:8848
      discovery:
        cluster-name: SH # 上海
        namespace: 492a7d5d-237b-46a1-a99a-fa8e98e4b0f9 # 命名空间,填ID

重启order-service后,再来查看控制台

此时访问order-service,因为namespace不同,会导致找不到userservice,控制台会报错

总结

:::warning ①每个namespace都有唯一id

服务设置namespace时要写id而不是名称

不同namespace下的服务互相不可见

:::

nacos注册中心细节分析

服务注册到Nacos时,可以选择注册为临时或非临时实例,通过下面的配置来设置:

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spring:
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        ephemeral: false # 设置为非临时实例

临时实例宕机时,会从nacos的服务列表中剔除,而非临时实例则不会

总结nacos与eureka的异同

:::warning Nacos与eureka的共同点

都支持服务注册和服务拉取

都支持服务提供者心跳方式做健康检测

:::

:::color1 Nacos与Eureka的区别

Nacos支持服务端主动检测提供者状态:临时实例采用心跳模式,非临时实例采用主动检测模式

临时实例心跳不正常会被剔除,非临时实例则不会被剔除

Nacos支持服务列表变更的消息推送模式,服务列表更新更及时

Nacos集群默认采用AP方式,当集群中存在非临时实例时,采用CP模式;Eureka采用AP方式

:::

AP(可用性和分区容忍性):

在AP模式下,Nacos追求高可用性。即使在网络分区的情况下,Nacos仍然会继续提供服务,即使在数据之间可能存在一定的不一致。这种模式适用于对可用性要求较高、可以容忍一定数据不一致的场景,例如大多数互联网应用。

CP(一致性和分区容忍性):

在CP模式下,Nacos追求强一致性。这意味着在面临网络分区时,Nacos会牺牲一定的可用性,以保持数据的一致性。这种模式适用于对一致性要求较高的场景,例如金融、电商等对数据准确性要求高的领域。

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