對於配置文件,咱們不陌生,它提供咱們能夠動態修改程序運行能力。引用別人的一句話就是:html
系統運行時(runtime)飛行姿態的動態調整mysql
我能夠把咱們的工做稱之爲在快速飛行的飛機上修理零件。咱們人類老是沒法掌控和預知一切。對於咱們系統來講,咱們老是須要預留一些控制線條,以便在咱們須要的時候作出調整,控制系統方向(如灰度控制、限流調整),這對於擁抱變化的互聯網行業尤其重要。對於單機版,咱們稱之爲配置(文件),對於分佈式集羣系統,咱們稱之爲配置中心(系統);下面聊聊咱們的配置中心。git
當咱們是一個單機服務的是,咱們的配置一般寫在一個文件中的,代碼發佈的時候,把配置文件和程序推送到機器上去。 github
當隨着業務的用戶量增長,一般咱們會把咱們的服務進行多機器(集羣)部署。這時候,配置的發佈就變成了以下: redis
行,這樣發配置也能接受 業務的急劇擴張,致使單機服務沒法滿業務需求。這時候須要對單體大服務進行切開,服務走向SOA(微服務化)。 sql
這樣去部署配置簡直是一場噩夢,並且沒法作到快速的動態的調整。失去了配置主要意義之一。這時候就須要今天說的統一配置中心。數據庫
配置中心的特色json
咱們能夠設計出以下的簡版配置中心 segmentfault
設計說明點:緩存
不少時候,這樣能夠基本上知足咱們對配置系統的基本需求,對配置的增刪改查,能容忍一段時間的數據不一致性。
這種設計,因爲全部的配置都存放在集中式緩存中,這樣集中式的緩存也會有他的性能瓶頸。並且,每次配置的訪問都須要發起rpc請求(網絡請求),所以考慮在客戶端引入本地緩存(localCache,例如Ehcache)。
本地緩存能夠參考我以前文章:【180409】本地緩存的選擇及其原理
考慮到,減小網絡請求的因素,在客戶端引入localcache,來解決系統的高可用,高性能、可伸縮性。
相對於初版的改進點是,在客戶端引入localcache。開啓線程異步調用配置服務,更新本地配置。 這樣能夠減小rpc調用。
基於數據的CAP原理,該方式只作到了AP,這裏會存在數據的一段時間的不一致性,但最終會保證是配置的最終一致性。如何解決這個數據不一致性問題?
還好,配置一般都只會有一個入口修改,所以能夠考慮在配置修改後,通知應用服務清理本地緩存和分佈式緩存。這裏能夠引入mq或ZooKeeper。
最後經過,推拉相結合的方式,完成數據的一致性。
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