常用的服务发现对比(Consul、zookeeper、etcd、eureka)
这里就平时经常用到的服务发现的产品进行下特性的对比,首先看下结论:
| Feature | Consul | Zookeeper | Etcd | Eureka |
| 服务健康检查 | 服务状态,内存,硬盘等 | (弱)长连接,keepalive | 连接心跳 | 可配支持 |
| 多数据中心 | 支持 | — | — | — |
| kv存储服务 | 支持 | 支持 | 支持 | — |
| 一致性 | raft | paxos | raft | — |
| CAP定理 | CA | CP | CP | AP |
| 使用接口(多语言能力) | 支持http和dns | 客户端 | http/grpc | http(sidecar) |
| watch支持 | 全量/支持long polling | 支持 | 支持 long polling | 支持 long polling/大部分增量 |
| 自身监控 | metrics | — | metrics | metrics |
| 安全 | acl /https | acl | https支持(弱) | — |
| Spring Cloud集成 | 已支持 | 已支持 | 已支持 | 已支持 |
- 服务的健康检查
Euraka 使用时需要显式配置健康检查支持;Zookeeper,Etcd 则在失去了和服务进程的连接情况下任务不健康,而 Consul 相对更为详细点,比如内存是否已使用了90%,文件系统的空间是不是快不足了。
- 多数据中心支持
Consul 通过 WAN 的 Gossip 协议,完成跨数据中心的同步;而且其他的产品则需要额外的开发工作来实现;
- KV 存储服务
除了 Eureka ,其他几款都能够对外支持 k-v 的存储服务,所以后面会讲到这几款产品追求高一致性的重要原因。而提供存储服务,也能够较好的转化为动态配置服务哦。
- 产品设计中 CAP 理论的取舍
Eureka 典型的 AP,作为分布式场景下的服务发现的产品较为合适,服务发现场景的可用性优先级较高,一致性并不是特别致命。其次 CA 类型的场景 Consul,也能提供较高的可用性,并能 k-v store 服务保证一致性。 而Zookeeper,Etcd则是CP类型 牺牲可用性,在服务发现场景并没太大优势;
- 多语言能力与对外提供服务的接入协议
Zookeeper的跨语言支持较弱,其他几款支持 http11 提供接入的可能。Euraka 一般通过 sidecar的方式提供多语言客户端的接入支持。Etcd 还提供了Grpc的支持。 Consul除了标准的Rest服务api,还提供了DNS的支持。
- Watch的支持(客户端观察到服务提供者变化)
Zookeeper 支持服务器端推送变化,Eureka 2.0(正在开发中)也计划支持。 Eureka 1,Consul,Etcd则都通过长轮询的方式来实现变化的感知;
- 自身集群的监控
除了 Zookeeper ,其他几款都默认支持 metrics,运维者可以搜集并报警这些度量信息达到监控目的;
- 安全
Consul,Zookeeper 支持ACL,另外 Consul,Etcd 支持安全通道https.
- Spring Cloud的集成
目前都有相对应的 boot starter,提供了集成能力。
总的来看,目前Consul 自身功能,和 spring cloud 对其集成的支持都相对较为完善,而且运维的复杂度较为简单(没有详细列出讨论),Eureka 设计上比较符合场景,但还需持续的完善。
常用的服务发现对比(Consul、zookeeper、etcd、eureka)的更多相关文章
- Consul zookeeper etcd eureka
这里就平时经常用到的服务发现的产品进行下特性的对比,首先看下结论: Feature Consul zookeeper etcd eureka 服务健康检查 服务状态,内存,硬盘等 (弱)长连接,kee ...
- 服务发现对比:Zookeeper vs etcd vs Consul
我们拥有的服务越多,如果我们使用预定义的端口,就会发生冲突的可能性越大.毕竟,在同一端口上不能监听两个服务.管理一百个服务所使用的所有端口的紧密列表本身就是一项挑战.将那些服务所需的数据库添加到该列表 ...
- 服务注册发现consul之三:服务发现比较:Consul vs Zookeeper vs Etcd vs Eureka
这里就平时经常用到的服务发现的产品进行下特性的对比,首先看下结论: Feature Consul zookeeper etcd euerka 服务健康检查 服务状态,内存,硬盘等 (弱)长连接,kee ...
- 服务发现比较:Consul vs Zookeeper vs Etcd vs Eureka
原文:https://blog.csdn.net/dengyisheng/article/details/71215234 服务发现比较:Consul vs Zookeeper vs Etcd vs ...
- 初识服务发现及Consul框架的简单使用
初识服务发现及Consul框架的简单使用 1.什么是服务发现? 服务发现组件记录了(大规模)分布式系统中所有服务的信息,人们或者其它服务可以据此找到这些服务. DNS 就是一个简单的例子. 当然, ...
- ASP.NET Core 微服务初探[1]:服务发现之Consul
ASP.NET Core 微服务初探[1]:服务发现之Consul 在传统单体架构中,由于应用动态性不强,不会频繁的更新和发布,也不会进行自动伸缩,我们通常将所有的服务地址都直接写在项目的配置文件 ...
- .Net微服务实践(五)[服务发现]:Consul介绍和环境搭建
目录 介绍 服务发现 健康检查.键值存储和数据中心 架构 Consul模式 环境安装 HTTP API 和Command CLI 示例API介绍 最后 在上篇.Net微服务实践(四)[网关]:Ocel ...
- 服务发现(consul)搭建
服务发现(consul)搭建 下载最新版 consul 本人使用的版本为1.5.1,操作系统:window server 2008 consul部署的时候分为客户端和服务端,本次操作服务器2台,客户端 ...
- 服务发现之consul的介绍、部署和使用
什么是服务发现 微服务的框架体系中,服务发现是不能不提的一个模块.我相信了解或者熟悉微服务的童鞋应该都知道它的重要性.这里我只是简单的提一下,毕竟这不是我们的重点.我们看下面的一幅图片: 图中 ...
随机推荐
- 【转】Keil ARM开发 error L6236E错误解决
顺利创建了第一个Keil工程却发现不能完成链接,出现了一个下面这样的报错: .\Objects\demo_simple.sct(7): error: L6236E: No section matche ...
- c++并发编程之线程的互斥与同步
什么是线程的同步与互斥? 互斥:指在某一时刻指允许一个进程运行其中的程序片,具有排他性和唯一性. 对于线程A和线程B来讲,在同一时刻,只允许一个线程对临界资源进行操作,即当A进入临界区对资源操作时,B ...
- 【CSS】盒子模型的计算
1.标准盒子的尺寸计算 盒子自身的尺寸:内容的宽高+两侧内边距+两侧边框 盒子在页面中占位的尺寸:内容的宽高+两侧内边距+两侧边框+两侧外边距 <!DOCTYPE html> <ht ...
- 在ajax请求后台时在请求标头RequestHeader加token
情景:为了保证系统数据的安全性,一般前后台之间的数据访问会有授权与验证,这里的Token机制相对于Cookie支持跨域访问,在RESTful API里面,验证一般可以使用POST请求来通过验证,使服务 ...
- POJ-1459 Power Network(最大流)
https://vjudge.net/problem/POJ-1459 题解转载自:優YoU http://user.qzone.qq.com/289065406/blog/1299339754 解题 ...
- java CyclicBarrier以及和CountDownLatch的区别
CyclicBarrier 的字面意思是可循环使用(Cyclic)的屏障(Barrier).让一组线程到达一个屏障(也可以叫同步点)时被阻塞,直到最后一个线程到达屏障时,屏障才会开门,所有被屏障拦截的 ...
- UVALive 7456 Least Crucial Node
题目链接 题意: 给定一个无向图,一个汇集点,问哪一个点是最关键的,如果有多个关键点,输出序号最小的那个. 因为数据量比较小,所以暴力搜索就行,每去掉一个点,寻找和汇集点相连的还剩几个点,以此确定哪个 ...
- D. Dasha and Chess(交互题)
题目链接:http://codeforces.com/contest/1100/problem/D 题目大意:给你一个999*999的图,然后有666个黑色旗子,一个白色棋子,每一次白色棋子只能在它附 ...
- Hibernate延迟加载策略
所谓懒加载(lazy)就是延时加载,就是当在真正需要数据的时候,才真正执行数据加载操作 至于为什么要用懒加载呢,就是当我们要访问的数据量过大时,明显用缓存不太合适,因为内存容量有限 ,为了减少并发量, ...
- Redis知识点总结
1.单线程 单线程模型来处理客户端的请求,对读写等事件的相应是通过对epoll函数的包装来做到的,Redis的实际处理速度完全依靠主线程的执行效率. Epoll是Linux内核为处理大批量文件描述符而 ...