时间是河流
如果时间是一条河流，那么历史就是无数的浪花，伫立在河岸回眸，常常有意识的想要改变某一朵浪花。
2015年中，一群少年为爱发电来到B站，创建了一个项目，并写下了第一行Go代码。这个项目后来成为了B站微服务、中间件及各类平台的孵化器，服务注册与发现模块也应运而生。
时间回溯到2010年11月，zookeeper正式成为Apache的顶级项目，标志着它是工业级的成熟稳定产品。再到2015年，etcd刚刚发布了2.0版本，consul才初出茅庐，我们自然而然的选择了zookeeper作为我们的服务注册与发现组件。
魔改net/rpc，我们实现了性能优化 链路追踪trace 鉴权 超时传递 数据采集监控 等功能，再加上zookeeper，我们还实现了net/rpc server服务注册 net/rpc client服务发现 负载均衡等功能。
这套框架支撑我们度过了业务快速迭代和频繁改造的阶段，但时间这条河流奔腾不息，转眼进入了2018年。
当我们伫立河畔，回首日新月异的新潮技术变更，凝视一路跌跌撞撞溅起的浪花时，在服务注册与发现领域，我们已经落后了。
落后就要挨打
伴随B站业务的快速发展，微服务的节点数量几乎指数级增长。zookeeper逐渐在下面的场景不堪重负：
大量长连接及session探活，已经支撑不了辣么高TPS
CP系统，当机房间脑裂后不可用
没有专家，出问题全靠运维三宝：重启、重装、换机器
于是，我们调研了已经成熟的etcd、consul、eureka等流行的服务注册与发现系统，经过一番横向对比之后，遵循 注册中心不能因为自身的任何原因破坏服务之间本身的可连通性，我们选择了AP系统eureka。
但我们团队整体都是Go技术栈，eureka在部署及维护上让我们觉得有些不够得心应手，并且以下几点在eureka1.0版本中也是已知存在的问题：
靠轮询拉取节点，无法及时通知
客户端拉取全量节点，无法按需获取
eureka服务间数据同步随着业务节点数增加而成倍增加
没有完善的日志支撑节点变更过程查询
没有管理面板管理节点
针对以上问题，eureka官方也推出了2.0版本计划，但不幸的是停止开发了（幸亏我们选择了自研，不然就被坑了
所以，我们决定基于eureka的机制，打造属于B站的服务注册与发现系统：Discovery
Discovery
时间进入2018，我们也顺应技术的大潮，打造了基于k8s的PAAS平台，大量的业务在准备和正在迁入。我们制定准入规范，将业务标识appid、容器启动行为entrypoint、服务的healthcheck等等进行了统一。
最关键的，我们需要统一服务注册！
Discovery在这个大背景下应运而生，设计之初，我们与运维童鞋讨论了很多细节，最终拍定以下设计目标：
实现AP服务注册与发现系统，保证数据最终一致性
与PAAS平台结合，多种发布方式的自动服务注册
网络闪断时服务可开启自我保护，保证健康的服务可用
实现各个语言sdk，基于HTTP协议保证交互简易
基本抽象
在Discovery中我们以appid作为服务的标识，以hostname定位实例instance。定义了三种角色server provider consumer，分别代表：
| 角色 | 功能 |
|---|---|
| server | Discovery服务节点，提供存储实例信息、检查和剔除无效节点、自我保护等功能 |
| provider | 服务提供者，提供包括注册register、30s周期心跳renew、取消注册cancel等功能 |
| consumer | 服务消费者，基于appid获取所需服务的节点信息，并可选30s周期的长轮询监听服务及时变更状态通知 |
| instance | 存储在discovery内的实例信息抽象对象，包含appid hostname addrs metadata等信息 |
架构图
基本逻辑
provider启动后会请求Discovery的register接口进行实例信息注册，注册成功后要进行30s周期一次的renew心跳，用于维护Discovery内在线状态。
consumer启动后请求Discovery的fetch接口，根据appid获取所有的实例信息。如果有实时接收appid变更的需要，可以请求poll接口进行长轮询，首次请求会拿到server节点下发的latestTimestamp(表示appid的最后变更时间，该时间为server自身时间且不server间同步)。当再有变更发生时Discovery更新自身latestTimestamp，与consumer请求时携带的latestTimestamp对比，如超过则下发最新实例信息，否则维持长轮询连接直到30s超时或有变更发生。
server开始会收到appid的某一个实例的注册请求，在内存中存储为instance，通过Peer to Peer将数据同步给其他server节点，之后实例会进行每30s一次的renew心跳请求，并经过LB后打给任意一个server节点，节点间再通过P2P进行数据同步，每次renew都会更新server内instance的renewTimestamp时间戳。当该实例发送cancel取消注册请求后，server节点将从内存中将该instance信息删除。
server运行期间则会进行每90s一个周期的心跳请求检测，当90s周期内某一instance最近一次的renewTimestamp比当前时间小于90s，则判断该instance失效并删除。为了避免网络故障而导致90s内大量instance全无心跳被全部删除的情况，server内还会进行每60s周期一次的自我保护判断，当 (60s内收集的所有心跳数) 小于 (所有instance的总数*2*0.85) 时进入自我保护模式，此时每90s的删除检测会无效，否则取消自我保护，恢复正常模式。而为了避免确实有大量节点突然挂掉(或其他异常情况)而触发进入自我保护模式但无法恢复为正常模式的情况，设置了最大自我保护时间2h，当超过2h还处于自我保护模式，则自动恢复为正常模式。
重要逻辑
- 复制(Peer to Peer)，数据一致性的保障：
-
appid注册时根据当前时间生成dirtyTimestamp，Discovery的serverA向serverB同步(register)时，serverB可能有以下两种情况：- 返回
-404则serverA携带dirtyTimestamp向serverB发起注册请求，把最新信息同步：-
serverB中不存在实例 -
serverB中dirtyTimestamp较小
-
- 返回
-409serverB不同意采纳serverA信息，且返回自身信息，serverA使用该信息更新自身
- 返回
-
appid注册成功后，provider每30s发起一次renew请求，处理流程同上
-
-
instance管理- 正常检测模式，随机分批踢掉无心跳
instance节点，尽量避免单应用节点被一次全踢 - 网络闪断和分区时自我保护模式
- 60s内丢失大量(小于
instance总数*2*0.85)心跳数，“好”“坏”instance信息都保留 - 所有
server都会持续提供服务，单个server的注册和发现功能不受影响 - 最大保护时间，防止分区恢复后大量原先
instance真的已经不存在时，一直处于保护模式
- 60s内丢失大量(小于
- 正常检测模式，随机分批踢掉无心跳
-
consumer客户端- 长轮询+
server推送，服务发现准实时 - 订阅式，只需要关注想要关注的
appid的instance列表变化 - 缓存实例
instance列表信息，保证与server网络不通等无法访问到server情况时原先的instance可用
- 长轮询+
特别注意
server间同步复制是需要时间的，那如何保证consumer请求serverB时，因为携带的latestTimestamp是来自serverA，但serverB晚于该次请求才收到同步事件，而导致获取的节点信息不一致？
我们通过consumer启动后，从nodes接口获取到Discovery的所有server节点后，随机选取一个serverA进行fetch poll等请求，保证在consumer生命周期内，实例信息和时间信息始终来自同一个serverA。除非遇到网络等错误才切换节点到serverB并清空latestTimestamp，再当做首次请求重新拉取appid的全部实例信息和时间信息。
多注册中心
Discovery的同步复制机制天生好支持多注册中心。
我们用zone来表示机房，假设zoneA和zoneB的Discovery集群之间要相互同步，那我们只需要将zoneA当做zoneB的特殊server节点，同理将zoneB当做zoneA的特殊server节点。
当zoneA的serverA收到appid1的注册请求，并同步给内部的其他server后，再同步给server-zoneB，zoneB即可复制到appid1的实例信息。
但zoneB内部server间同步后不再需要同步回zoneA，所以特殊server就是指在发送同步请求时，判断该请求是否来自相同的zone，是的话就像zoneA同步给zoneB，否的话就像zoneB内部同步后不再向其他zone同步。
注：zoneA与zoneB间，建议使用SLB进行负载均衡
与PAAS在一起
我们的PAAS平台已经集成了Discovery的服务注册，也就是provider能力。业务只需要正常发布就可以直接注册到Discovery，并依赖pod的生命周期进行renew心跳请求管理。
如果服务需要提供RPC、集群、权重等自定义信息，则只需要暴露 /register 接口并返回map[string]string格式的json数据，PAAS在启动实例后和注册信息前，通过回调该接口获取信息，将信息作为metedata同时注册到Discovery。
基于此，依赖服务(consumer)就可以获取到实例信息，并对服务进行访问。
管理节点
我们还实现了简单的管理能力，可以基于appid和环境信息获取到所有实例信息。并基于此扩展了查询依赖服务 生成CPU和内存profile图 火焰图等功能。
奔腾不息的河流
当我们再一次伫立在河岸回眸，发现时光的浪花翻腾，但总有那么几朵浪花丑陋，让人想要在今后扔石子时，扔的漂亮~
结语
Discovery已经服务于B站几万+的实例规模，通过借此总结我们在服务注册与发现领域的实践经验，希望对业界阅读此文的童鞋能够有所帮助和启发。同时，我们也希望收到大家的反馈意见，详情请看Discovery开源项目【点我到Github】。
本文作者：冠冠爱看书
