Nacos 服务发现的核心模型有哪些?Service, Instance, Cluster 之间的关系是什么?

在这里插入图片描述
Nacos 服务发现的核心模型

Nacos 服务发现的核心数据模型主要围绕以下几个关键概念构建,它们共同构成了服务注册与发现的基础:

  1. Namespace (命名空间):

    • 用途: 用于进行环境隔离。比如,你可以为开发环境 (dev)、测试环境 (test) 和生产环境 (prod) 创建不同的 Namespace。不同 Namespace 之间的服务、配置是完全隔离的。
    • 层级: 位于整个模型的顶层,是隔离资源(服务、配置)的第一道屏障。默认情况下有一个 public Namespace。
  2. Group (分组):

    • 用途: 在同一个 Namespace 下,对服务或配置进行逻辑分组。这提供了一种比 Namespace 更细粒度的隔离或分类方式。例如,可以将同一个 Namespace 下的不同业务线或项目划分到不同的 Group。
    • 层级: 位于 Namespace 之下,Service/Configuration 之上。默认分组是 DEFAULT_GROUP
  3. Service (服务):

    • 定义: 对外提供特定功能的一组计算资源的抽象名称。例如,“用户服务”、“订单服务”。一个 Service 通常由一个或多个能提供相同功能的 Instance 组成。
    • 作用: 服务消费者通过服务名 (ServiceName) 来查找提供该服务的具体实例列表。
    • 唯一标识: 在同一个 Namespace + Group 下,ServiceName 必须是唯一的。
  4. Instance (实例):

    • 定义: 一个实际运行的、能够提供 Service 定义的功能的进程或节点。每个 Instance 通常由 IP 地址和端口号唯一标识。
    • 属性: 除了 IP 和端口,Instance 还包含其他元数据 (Metadata),例如:
      • Weight (权重): 用于负载均衡,权重越高的实例接收到的请求理论上越多。
      • Health Status (健康状态): Nacos 服务端或客户端会检查实例的健康状况(通过心跳或健康检查接口),标记实例是健康 (UP) 还是不健康 (DOWN)。服务消费者通常只选择健康的实例。
      • Cluster Name (集群名称): 实例所属的逻辑集群。
      • Enabled (是否启用): 可以手动控制实例是否参与服务发现。
      • Ephemeral (是否临时实例): 临时实例通常依赖客户端心跳维持,断开连接后会被自动摘除;持久化实例则需要手动注册和注销。
      • Metadata (自定义元数据): 可以附加键值对形式的自定义信息,用于更精细的服务治理,如版本号、环境标签、灰度标记等。
    • 注册: 服务提供者启动时,会将自己的 Instance 信息注册到 Nacos Server 的对应 Service 下。
  5. Cluster (集群):

    • 定义: 服务 (Service) 下的逻辑划分单元。一个 Service 可以包含一个或多个 Cluster。
    • 作用:
      • 逻辑隔离/分组: 将同一个 Service 的实例按照某种逻辑(如部署地域、机房、环境标签、版本等)划分到不同的 Cluster 中。
      • 流量导向/负载均衡策略: 服务消费者可以根据需要,选择性地只访问特定 Cluster 下的实例,实现如地域就近访问、同机房优先调用、灰度发布(将少量流量导向新版本实例所在的 Cluster)等。
    • 归属: 每个 Instance 在注册时必须属于某个特定的 Cluster。如果注册时不指定,通常会归属到一个默认的 Cluster (例如名为 DEFAULT 的 Cluster)。

Service, Instance, Cluster 之间的关系

这三者是 Nacos 服务发现模型中最核心的关联概念:

  1. Service 是抽象,Instance 是实现:

    • Service 是一个逻辑概念,代表一种服务能力(如 “订单处理能力”)。
    • Instance 是提供这种服务能力的具体、物理运行的单元(如运行在 192.168.1.100:8080 上的订单服务进程)。
    • 一个 Service 包含一个或多个 Instance。这些 Instance 共同对外提供 Service 所定义的功能,实现了服务的高可用和负载均衡。
  2. Cluster 是 Service 内部的逻辑分组:

    • Cluster 是对 Service 内部 Instance 的进一步逻辑划分。它属于某个 Service
    • 一个 Service 可以包含一个或多个 Cluster
    • 一个 Instance 必须属于其注册 Service 下的某一个 Cluster总结:
  • 清晰的服务注册: 服务提供者知道需要注册到哪个 Namespace、哪个 Group 下的哪个 Service,并指定自己属于哪个 Cluster。
  • 灵活的服务发现: 服务消费者可以指定要发现哪个 Namespace、哪个 Group 下的哪个 Service,并且可以选择性地只获取特定 Cluster 下的健康实例,或者根据权重、元数据进行更复杂的筛选和负载均衡。
  • 强大的服务治理: 基于 Cluster 和 Instance 的元数据,可以实现复杂的流量调度策略,如蓝绿发布、金丝雀发布(灰度发布)、地域路由等。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/900314.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

VMware 安装 Ubuntu 全流程实战指南:从零搭建到深度优化

在软件开发、系统测试以及技术学习等诸多场景中,使用虚拟机安装操作系统是一种灵活且高效的方式。Ubuntu 作为一款优秀的开源操作系统,在 VMware 虚拟机上的安装与优化备受关注。接下来,将为大家带来 VMware 安装 Ubuntu 的全流程实战指南&am…

探秘叁仟智盒设备:智慧城市的智能枢纽

在智慧城市建设的宏伟蓝图中,各类先进技术与设备层出不穷,叁仟智盒设备作为其中的关键一环,正悄然发挥着巨大作用,为城市的智能化转型注入强大动力。 一、叁仟智盒设备概述 叁仟智盒设备是杭州叁仟智慧城市科技有限公司旗下的重…

晶晨S905L3S/S905L3SB_安卓9.0_10秒开机_通刷-线刷固件包

晶晨S905L3S/S905L3SB_安卓9.0_10秒开机_通刷-线刷固件包 线刷方法:(新手参考借鉴一下) 使用晶晨刷机工具USB_Burning_Tool进行刷机;请使用Amlogic USB Burning Tool v2.2.5或v2.2.7(晶晨线刷烧录工具v2.2…

VSCode中结合DeepSeek使用Cline插件的感受

前言 听网上有传言说AI智能插件Cline非常的好用,而且相对Cursor而言还是免费的,捆绑的大模型选择也比较的广泛。所以,特意安装试用了一下。 我的采用IDE是VSCode,捆绑的大模型是最近比较火的DeepSeek。总体使用下来感觉非常的棒。…

蓝桥云客--破译密码

5.破译密码【算法赛】 - 蓝桥云课 问题描述 在近期举办的蓝桥杯竞赛中,诞生了一场激动人心的双人破译挑战。比赛的主办方准备了N块神秘的密码芯片,参赛队伍需要在这场智力竞赛中展示团队合作的默契与效率。每个队伍需选出一位破译者与一位传输者&#…

中国移动启动数字乡村“五新升级”:年底前,行政村5G覆盖达95%

大湾区经济网品牌观察报道,近日,在国家全面推进乡村振兴的战略背景下,中国移动近日发布数字乡村升级行动计划,以“AI大模型数智化平台”为核心引擎,围绕“五新升级”构建“两个新型”信息服务体系。 一、数字基建筑基&…

智慧节能双突破 强力巨彩谷亚VK系列刷新LED屏使用体验

当前全球节能减排趋势明显,LED节能屏作为显示技术的佼佼者,正逐渐成为市场的新宠。强力巨彩谷亚万境VK系列节能智慧屏凭借三重技术保障、四大智能设计以及大师臻彩画质,在实现节能效果的同时,更在智慧显示领域树立新的标杆。   …

Apache 配置负载均衡详解(含配置示例)

Apache 是互联网上最受欢迎的 Web 服务器之一。除了基本的网页服务,它还能通过模块扩展出丰富的功能。其中一个重要用途就是将 Apache 配置成负载均衡器,用于在多个后端服务器之间分配流量,提升网站的性能和稳定性。Google Gemini中国版调用G…

GESP:2025-3月等级8-T1-上学

时间限制 : 1 秒 内存限制 : 128 MB C 城可以视为由 n个结点与 m条边组成的无向图。这些结点依次以1,2,....n标号&#xff0c;边依次以 1,2...m标号。第i条边&#xff08;1<i<m &#xff09;连接编号为ui 与vi的结点&#xff0c;长度为li米。 小 A 的学校坐落在 C 城中…

Nginx介绍及使用

1.Nginx介绍 Nginx是一款开源的、高性能的HTTP和反向代理服务器 1.正向代理和反向代理 正向代理&#xff08;代理客户端&#xff09;是一种位于客户端和目标服务器之间的中间服务器。客户端通过正向代理服务器向目标服务器发送请求&#xff0c;代理服务器将请求转发给目标服…

复古未来主义屏幕辉光像素化显示器反乌托邦效果PS(PSD)设计模板样机 Analog Retro-Futuristic Monitor Effect

这款模拟复古未来主义显示器效果直接取材于 90 年代赛博朋克电影中的黑客巢穴&#xff0c;将粗糙的屏幕辉光和像素化的魅力强势回归。它精准地模仿了老式阴极射线管显示器&#xff0c;能将任何图像变成故障频出的监控画面或高风险的指挥中心用户界面。和……在一起 2 个完全可编…

[巴黎高师课程] 同步反应式系统(2024-2025)第三课 - Kind 2: 基于SMT的Lustre模型检查器

在2024-2025学期的巴黎高师同步反应式系统(2024-2025)第三课中&#xff0c;详细讨论了基于SMT的Lustre模型检查器Kind 2的工作。本文将提供对Kind 2的介绍。对课程的详细内容&#xff0c;可参考同步反应式系统 简介 本节课讨论了基于SMT&#xff08;Satisfiability Modulo The…

轨道交通装备三维检测与轻量化设计

地铁车身与车灯部件作为轨道交通装备的核心组成部分&#xff0c;其制造精度和性能要求极高。由于它们体积庞大、曲面复杂&#xff0c;传统检测方法在面对这些大型、复杂部件时&#xff0c;不仅耗时费力&#xff0c;而且难以实现全面、精确的测量&#xff0c;难以满足高效、准确…

2025大唐杯仿真1——车联网

车联网 V2N是指车辆与网络 Uu接口是用户设备&#xff08;UE&#xff09;与基站之间的通信接口&#xff0c;用于终端和基站之间的通信 Uu接口可用的是N41频段&#xff0c;归属中国移动 车辆间交互是V2V&#xff0c;频段是PCS PC5接口是一种用于设备间直接通信&#xff08;D2D…

网络编程—TCP/IP模型(TCP协议)

上篇文章&#xff1a; 网络编程—TCP/IP模型&#xff08;UDP协议与自定义协议&#xff09;https://blog.csdn.net/sniper_fandc/article/details/146923934?fromshareblogdetail&sharetypeblogdetail&sharerId146923934&sharereferPC&sharesourcesniper_fand…

python logging模块

以下是 Python 中 logging 模块的基础使用示例和配置说明: 简单配置版(适合快速使用) import logging as log# 基础配置(输出到控制台) log.basicConfig(level=log.DEBUG, # 设置最低日志级别format=%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s

HikariCP 源码核心设计解析与 ZKmall开源商城场景调优实践

HikariCP 作为 Spring Boot 默认数据库连接池&#xff0c;其高性能源于独特的无锁设计、轻量级数据结构和精细化生命周期管理。以下从源码解析与 ZKmall开源商城性能调优两个维度展开&#xff1a; 一、HikariCP 源码核心设计解析 ​无锁并发控制与 ConcurrentBag 容器 ​Concur…

【模型量化】GPTQ 与 AutoGPTQ

GPTQ是一种用于类GPT线性最小二乘法的量化方法&#xff0c;它使用基于近似二阶信息的一次加权量化。 本文中也展示了如何使用量化模型以及如何量化自己的模型AutoGPTQ。 AutoGPTQ&#xff1a;一个易于使用的LLM量化包&#xff0c;带有用户友好的API&#xff0c;基于GPTQ算法(仅…

如何部署DeepSeek企业知识库:

一、核心部署流程 环境准备‌ 安装Ollama框架:官网下载安装包并完成基础配置,需确保安装路径不含中文‌; 硬件要求:根据企业规模选择设备,如小微团队建议i5十代+16GB内存,中大型企业需GPU集群(如NVIDIA A100/H100)‌。 模型选择与下载‌ 通过Ollama下载DeepSeek-R1…

FastAPI依赖注入:链式调用与多级参数传递

title: FastAPI依赖注入:链式调用与多级参数传递 date: 2025/04/05 18:43:12 updated: 2025/04/05 18:43:12 author: cmdragon excerpt: FastAPI的依赖注入系统通过链式调用和多级参数传递实现组件间的解耦和复用。核心特性包括解耦性、可复用性、可测试性和声明式依赖解析…