【转】 SpringCloudAlibaba--05——nacos
参考地址：蚂蚁课堂
上一集的Nacos 的集群方式存在很大的问题，还不算真正的集群，是3 份一样的配置数据，存在很大的冗余。
注意：Nacos 在不同的版本下运行集群式不一样的。
1、在Linux 下默认走的是集群模式，如果需要改为单机模式的集群，需要修改配置，（可以查看Nacos的 in目录下的statup.sh 的配置）
2、在Windows下默认走的是单机集群模式，如果需要改为集群模式，需要修改配置，（可以查看Nacos的 in目录下的statup.cmd 的配置）
设置集群：
只需要注册到其中一个就可以了，它内部会自己去实现一个数据同步一致性的算法。（Raft协议）
CAP定律
这个定理的内容是指的是在一个分布式系统中、Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），三者不可得兼。
一致性(C)：在分布式系统中，如果服务器集群，每个节点在同时刻访问必须要保持数据的一致性。
可用性(A)：集群节点中，部分节点出现故障后任然可以使用 （高可用）
分区容错性(P)：在分布式系统中网络会存在脑裂的问题，部分Server与整个集群失去节点联系，无法组成一个群体。
只有在CP和AP选择一个平衡点
* Eureka 和 Zookeeper 区别
Zookeeper： 采用CP 保证数据一致性问题，采用Zab 原理广播协议，当zk 的主节点宕机，会重新选举一个新的主机点，但是，在选举过程中，为了保证数据一致性，整个zk 是不能使用的。所以就意味着，在微服务模式下，可能会无法实现通讯。（除非本地有缓存）注意：zk 的可运行节点必须满足过半的情况下，整个zk 才可以使用。
Eureka：采用的是AP 完全 去中心化思想，（中心化：必须围绕一个主节点作为核心；去中心化：每个节点都是均等的）也就是没有主从之分，每个节点都是均等的，采用相互注册原理，只要有一个eureka 节点存在，就可以保证整个微服务实现通讯。
* Nacos 和 Eureka 区别
Nacos支持两种模式：CP | AP，可以切换，默认使用是AP 模式。CP的形式集群，底层是raft 协议保证数据一致性的问题。所以它是有主从节点关系的。
Eureka 使用的是 去中心化，来保证数据一致性。
* 分布式一致性协议算法 | 分布式一致性框架
分布式一致性算法：应用于系统软件实现集群，保持每个节点数据的同步性和 一致性的问题，专业术语叫 分布式一致性算法。
比如有：raft（nacos的）、zab（zookeeper的）、paxos 等
分布式一致性框架：解决在实际系统中，产生跨事务导致的分布式事务问题，最主要是最终一致性。
比如有：rocketmq事务消息、rabbitmq补单、icn、seata 等
* Zab 协议怎么保持数据的一致性
怎分布式系统，存在多个系统之间集群保持数据一致性，采用CP一致性算法。
Zookeeper 的集群方式是要选举出一个领导者，怎么选举的？？找一个节点能力比较强的。
在程序中如何成为节点能力比较强的：对每个节点配置一个myid 或 serverid（数值越大表示能力越强），或者是随机时间
如何保证数据一致性：所有的请求不管到哪个节点，都要必须经过交给领导者节点，领导者写完数据以后，再同步到其他所有节点。中间会发两次通知，第一次是通知到所有节点现在能不能接收，第二次就是发送数据，这时候会判断，只要同意接收的节点过半（大于 n/2 的数量），就直接同步过去了。假设中间同步了一下节点，还有很多没有同步到，这时候领导者突然宕机了，就会在已经同步了新的数据的节点中选举出一个新的领导者角色，因为那些没有同步到的节点数据不是最新的，不会考虑到给领导者角色。这就是Zab协议。
* Raft 协议
Raft 协议选举的概念：
在Raft协议算法中分为角色|名词：
1、3种状态：跟随者、竞选者（候选）、领导角色
2、大多数：大于 n / 2 + 1
3、任期：每次选举一个新的领导角色，任期都会增加（就是第几任的领导者）
Raft选举过程的原理：
细心的人不难发现，在我们创建nacos集群时候，刚开始都是跟随者，然后一闪而过，会有一个领导者角色出现。
选举过程：刚开始默认都是跟随者，每个节点会随机生成一个选举的超时时间，比如大概是100--300ms，在这个超时时间内，必须要等待，
时间最短的选举时间肯定最先醒来，最先醒来的就会变成一个竞选者，这个竞选者会给其他节点发出选举投票的通知，如果其他节点投票数量过半，这个竞选者就变成一个领导者。
Raft协议故障重新选举：
如果最开始的一个竞选者出来以后，给其他节点发出投票通知，这时候其他节点一直没有收到通知，那么竞选者就说明故障了，这时候其他节点会立马出来一个新的竞选者，还是一样根据选举超时时间来出来的竞选者
Raft数据如何保证一致性：
和Zab协议很相似，所有的请求都会经过交给领导者实现，然后根据日志心跳的形式发出同步消息给其他所有节点，只要过半数量的节点同意同步数据，就会同步过去了。这个成为日志复制。