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/grp

这篇文章是Jason Wilder对于常见的服务项目发现Zookeeper.Doozer,Etcd所写的一篇博客,其原文地址例如以下:Open-Source Service Discovery. 服务发现是大多数分布式系统以及面向服务架构(SOA)的一个核心组成部分. 这个难题,简单来说,能够觉得是:当一项服务存在于多个主机节点上时,client端怎样决策获取对应正确的IP和port. 在传统情况下,当出现服务存在于多个主机节点上时,都会使用静态配置的方法来实现服务信息的注冊.可是当大型系统中.

服务发现:Zookeeper vs etcd vs Consul [编者的话]本文对比了Zookeeper.etcd和Consul三种服务发现工具,探讨了最佳的服务发现解决方案,仅供参考. 如果使用预定义的端口,服务越多,发生冲突的可能性越大,毕竟,不可能有两个服务监听同一个端口.管理一个拥挤的比方说被几百个服务所使用的所有端口的列表,本身就是一个挑战,添加到该列表后,这些服务需要的数据库和数量会日益增多.因此我们应该部署无需指定端口的服务,并且让Docker为我们分配一个随机的端口.唯一的问题

开源的服务发现项目Zookeeper,Doozer,Etcd - 木精灵的技术博客 - CSDN博客   http://blog.csdn.net/shlazww/article/details/38736511

[编者的话]本文对比了Zookeeper.etcd和Consul三种服务发现工具,探讨了最佳的服务发现解决方案,仅供参考. 如果使用预定义的端口,服务越多,发生冲突的可能性越大,毕竟,不可能有两个服务监听同一个端口.管理一个拥挤的比方说被几百个服务所使用的所有端口的列表,本身就是一个挑战,添加到该列表后,这些服务需要的数据库和数量会日益增多.因此我们应该部署无需指定端口的服务,并且让Docker为我们分配一个随机的端口.唯一的问题是我们需要发现端口号,并且让别人知道. 当我们开始在一个分布式系统

转自:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5OTAyNzQ2OA==&mid=208173179&idx=1&sn=392c17b136c2bf570429785702d98353&scene=0&key=dffc561732c226516d4dccb1f165c5b24e823a11384b262d55dc20e3bd0d4cd21c219e8fc2bb2817fd3ccd46f36db04a&ascene=14&

背景 本文并不介绍服务发现的基本原理.除了一致性算法之外,其他并没有太多高深的算法,网上的资料很容易让大家明白上面是服务发现.想直接查看结论的同学,请直接跳到文末.目前,市面上有非常多的服务发现工具,<Open-Source Service Discovery>一文中列举了如下开源的服务发现工具. Name Type AP or CP Language Dependencies Integration Zookeeper General CP Java JVM Client Binding D

背景 本文并不介绍服务发现的基本原理.除了一致性算法之外,其他并没有太多高深的算法,网上的资料很容易让大家明白上面是服务发现. 想直接查看结论的同学,请直接跳到文末. 目前,市面上有非常多的服务发现工具,<Open-Source Service Discovery>(http://jasonwilder.com/blog/2014/02/04/service-discovery-in-the-cloud/)一文中列举了如下开源的服务发现工具. Name Type AP or CP Langua

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,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 cp 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/

原文:https://blog.csdn.net/dengyisheng/article/details/71215234 服务发现比较:Consul vs Zookeeper vs Etcd vs Eureka 时间 2017-04-22 08:00:00 Luyi's Blog 原文  http://luyiisme.github.io/2017/04/22/spring-cloud-service-discovery-products/ 主题 ConsuletcdZooKeeper 这里就

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中,数量会增长得更多.出于这个原因,我们应该在不指定端口的情况下部署服务,并让Docker为我们分配一个随机服务.唯一的问题是我们需要发现端口号并让其他人了解它. 当我们开始使用部署到多个服务器之一的服务的分布式系统时,事情变得更加复杂.我们可以选择事先定义哪个服务转到哪个服务器但会导致很多问题.我

etcd是一个高可用的键值存储系统,主要用于共享配置和服务发现.etcd是由CoreOS开发并维护的,灵感来自于 ZooKeeper 和 Doozer,它使用Go语言编写,并通过Raft一致性算法处理日志复制以保证强一致性.Raft是一个来自Stanford的新的一致性算法,适用于分布式系统的日志复制,Raft通过选举的方式来实现一致性,在Raft中,任何一个节点都可能成为Leader.Google的容器集群管理系统Kubernetes.开源PaaS平台Cloud Foundry和CoreOS的

抄自这里 ************************************************************************************************ 网上找来找去都是zk和etcd的比较,和consul的比较很少,这个感觉还算靠谱,也在别的地方看到过对consul的吐槽,记录下 ***********************************************************************************

1.为什么要服务发现? 服务实例的网络位置都是动态分配的.由于扩展.失败和升级,服务实例会经常动态改变,因此,客户端代码需要使用更加复杂的服务发现机制. 2.常见的服务发现开源组件 etcd—用于共享配置和服务发现的高可用性.分布式.一致的键值存储.使用etcd的两个著名项目是Kubernetes和Cloud Foundry.consul-发现和配置服务的工具.它提供了一个API,允许客户端注册和发现服务.领事可以执行健康检查,以确定服务的可用性.Apache Zookeeper——一个广泛使用

一.概述 etcd是一个高可用的键值存储系统,主要用于共享配置和服务发现.etcd是由CoreOS开发并维护的,灵感来自于 ZooKeeper 和 Doozer,它使用Go语言编写,并通过Raft一致性算法处理日志复制以保证强一致性.Raft是一个新的一致性算法,适用于分布式系统的日志复制,Raft通过选举的方式来实现一致性.Google的容器集群管理系统Kubernetes.开源PaaS平台Cloud Foundry和CoreOS的Fleet都广泛使用了etcd.在分布式系统中,如何管理节点间

什么是服务发现? 服务发现并没有怎样的高深莫测,它的原理再简单不过.只是市面上太多文章将服务发现的难度妖魔化,读者被绕的云里雾里,顿觉自己智商低下不敢高攀. 服务提供者是什么,简单点说就是一个HTTP服务器,提供了API服务,有一个IP端口作为服务地址.服务消费者是什么,它就是一个简单的进程,想要访问服务提供者提供的服务来干一些事情.一个HTTP服务器既可以是服务提供者对外提供服务,也可以是消费者需要别的服务提供者提供的服务,这就是服务依赖,没有你我就不是我自己.复杂的服务甚至有多个服务依赖.

服务发现并没有怎样的高深莫测,它的原理再简单不过.只是市面上太多文章将服务发现的难度妖魔化,读者被绕的云里雾里,顿觉自己智商低下不敢高攀. 服务提供者是什么,简单点说就是一个HTTP服务器,提供了API服务,有一个IP端口作为服务地址.服务消费者是什么,它就是一个简单的进程,想要访问服务提供者提供的服务来干一些事情.一个HTTP服务器既可以是服务提供者对外提供服务,也可以是消费者需要别的服务提供者提供的服务,这就是服务依赖,没有你我就不是我自己.复杂的服务甚至有多个服务依赖. 服务发现有三个角色

一.cap 分布式领域中存在CAP理论,且该理论已被证明:任何分布式系统只可同时满足两点,无法三者兼顾. ①C:Consistency,一致性,数据一致更新,所有数据变动都是同步的. ②A:Availability,可用性,系统具有好的响应性能. ③P:Partition tolerance,分区容错性. 因此,将精力浪费在思考如何设计能满足三者的完美系统上是愚钝的,应该根据应用场景进行适当取舍. (1)一致性 一致性是指从系统外部读取系统内部的数据时,在一定约束条件下相同,即数据变动在系统内部

转载自: http://dockone.io/article/78 [编者的话]本文作者通过ZooKeeper与Eureka作为Service发现服务(注:WebServices体系中的UDDI就是个发现服务)的优劣对比,分享了Knewton在云计算平台部署服务的经验.本文虽然略显偏激,但是看得出Knewton在云平台方面是非常有经验的,这篇文章从实践角度出发分别从云平台特点.CAP原理以及运维三个方面对比了ZooKeeper与Eureka两个系统作为发布服务的优劣,并提出了在云平台构建发现服务

阿里巴巴为什么不用 ZooKeeper 做服务发现? http://jm.taobao.org/2018/06/13/%E5%81%9A%E6%9C%8D%E5%8A%A1%E5%8F%91%E7%8E%B0%EF%BC%9F/ 在理论计算机科学中,CAP定理(CAP theorem),又被称作布鲁尔定理(Brewer's theorem),它指出对于一个分布式计算系统来说,不可能同时满足以下三点:[1][2] 一致性(Consistency) (等同于所有节点访问同一份最新的数据副本) 可用性