百度网盘会员　2019年04月27日 18:35:21云盘云存储百度网盘已安装

　　本文将从产品功能、使用体验、实施过程和性能4个纬度进行对比，所有素材均来源于该开源项目的官网或GitHub项目页。如果您对微服务配置中心的功能不是很了解，可以看下以下的背景介绍，若比较熟悉可以直接跳过。

　　【编者的话】在撰写这篇技术选型的文章之前，是比较犹豫的。因为，以其中一个开源项目开发者的身份，去写一篇三个开源项目的对比，即便很克制的去客观的比较，也很难有信服力。这就像，既是参赛选手，又想做裁判，观众肯定是不买账的。

　　工作所需，要做一款好用的开源产品，去试用提供相似功能的开源产品是必要的环节，以找出优势，弥补不足;

　　用户所需，对于提供相似功能的产品进行选型对比，是引入某个开源项目必须要做的事，如果有一份参考，那么势必能提供一些帮助;(建议：即便有一份可参考的材料，技术选型的工作仍需要亲力亲为，实际的业务场景和资源配置才是技术选型最重要的依据);

　　微服务配置中心是一个微服务组件，而不是一个大的框架，选型成本较小，客观对比时不易走偏;

　　本文将从产品功能、使用体验、实施过程和性能4个纬度进行对比，所有素材均来源于该开源项目的官网或GitHub项目页。

　　如果您对微服务配置中心的功能不是很了解，qq云盘下载官网可以看下以下的背景介绍，若比较熟悉可以直接跳过。

　　传统的静态配置方式要想修改某个配置只能修改之后重新发布应用，要实现动态性，可以选择使用数据库，通过定时轮询访问数据库来感知配置的变化。轮询频率低感知配置变化的延时就长，轮询频率高，感知配置变化的延时就短，但比较损耗性能，需要在实时性和性能之间做折中。配置中心专门针对这个业务场景，兼顾实时性和一致性来管理动态配置。

　　Disconf，2014年7月百度开源的配置管理中心，同样具备配置的管理能力，不过目前已经不维护了，最近的一次提交是两年前了。

　　Spring Cloud Config，2014年9月开源，Spring Cloud 生态组件，可以和Spring Cloud体系无缝整合。

　　Apollo，2016年5月，携程开源的配置管理中心，具备规范的权限、流程治理等特性。

　　Nacos，2018年6月，阿里开源的配置中心，也可以做DNS和RPC的服务发现。

　　Spring Cloud Config、Apollo和Nacos在配置管理领域的概念基本相同，但是也存在一些不同的点，使用配置的过程中会涉及到一些比较重要的概念。

　　应用是客户端系统的基本单位，Spring Cloud Config 将应用名称和对应Git中的文件名称关联起来了，这样可以起到多个应用配置相互隔离的作用。Apollo的配置都是在某个应用下面的(除了公共配置)，也起到了多个应用配置相互隔离的作用。Nacos的应用概念比较弱，只有一个用于区分配置的额外属性，不过可以使用 Group 来做应用字段，可以起到隔离作用。

　　不同的环境可以搭建不同的集群，这样可以起到物理隔离的作用，Spring Cloud Config、Apollo、Nacos都支持多个集群。

　　Nacos的命名空间和Apollo的环境一样，是一个逻辑概念，可以作为环境逻辑隔离。Apollo中的命名空间指配置的名称，具体的配置项指配置文件中的一个Property。

　　配置的灰度发布是配置中心比较重要的功能，当配置的变更影响比较大的时候，需要先在部分应用实例中验证配置的变更是否符合预期，然后再推送到所有应用实例。

　　Apollo可以直接在控制台上点灰度发布指定发布机器的IP，接着再全量发布，做得比较体系化。

　　配置的变更和代码变更都是对应用运行逻辑的改变，重要的配置变更常常会带来核弹的效果，对于配置变更的权限管控和审计能力同样是配置中心重要的功能。

　　Apollo通过项目的维度来对配置进行权限管理，一个项目的owner可以授权给其他用户配置的修改发布权限。

　　当配置变更不符合预期的时候，需要根据配置的发布版本进行回滚。Spring Cloud Config、Apollo和Nacos都具备配置的版本管理和回滚能力，可以在控制台上查看配置的变更情况或进行回滚操作。Spring Cloud Config通过Git来做版本管理，更方便些。

　　应用的配置数据存储在配置中心一般都会以一种配置格式存储，比如Properties、Json、Yaml等，如果配置格式错误，会导致客户端解析配置失败引起生产故障，配置中心对配置的格式校验能够有效防止人为错误操作的发生，是配置中心核心功能中的刚需。

　　Spring Cloud Config使用Git，目前还不支持格式检验，格式的正确性依赖研发人员自己。

　　Apollo和Nacos都会对配置格式的正确性进行检验，可以有效防止人为错误。

　　当排查问题或者进行统计的时候，需要知道一个配置被哪些应用实例使用到，以及一个实例使用到了哪些配置。

　　Apollo可以通过灰度实例列表查看监听配置的实例列表，但实例监听的配置(Apollo称为命名空间)目前还没有展示出来。

　　基本上，这三个产品都具备监听查询能力，在我们自己的使用过程中，Nacos使用起来相对简单，易用性相对更好些。

　　在实际生产中，配置中心常常需要涉及多环境或者多集群，业务在开发的时候可以将开发环境和生产环境分开，或者根据不同的业务线存在多个生产环境。如果各个环境之间的相互影响比较小(开发环境影响到生产环境稳定性)，配置中心可以通过逻辑隔离的方式支持多环境。

　　Spring Cloud Config支持Profile的方式隔离多个环境，通过在Git上配置多个Profile的配置文件，客户端启动时指定Profile就可以访问对应的配置文件。

　　Apollo也支持多环境，在控制台创建配置的时候就要指定配置所在的环境，客户端在启动的时候指定JVM参数ENV来访问对应环境的配置文件。

　　Nacos通过命名空间来支持多环境，每个命名空间的配置相互隔离，客户端指定想要访问的命名空间就可以达到逻辑隔离的作用。

　　当对稳定性要求比较高，不允许各个环境相互影响的时候，需要将多个环境通过多集群的方式进行物理隔离。

　　Apollo可以搭建多套集群，Apollo的控制台和数据更新推送服务分开部署，控制台部署一套就可以管控多个集群。

　　Nacos控制台和后端配置服务是部署在一起的，可以通过不同的域名切换来支持多集群。

　　Nacos和Apollo配置推送都是基于HTTP长轮询，客户端和配置中心建立HTTP长联接，当配置变更的的时候，配置中心把配置推送到客户端。

　　Git服务如果使用GitHub就不用考虑高可用问题，如果考虑到安全性要自建Git私有仓库，整体的成本比较高。Web服务可以部署多节点支持高可用，由于Git有数据的一致性问题，可以通过以下的方式来支持高可用：

　　本地测试Config Service，Admin Service，Portal三个模块可以合并一起部署，MySQL单独安装并创建需要的表结构。在生产环境使用Apollo，Portal可以两个节点单独部署，稳定性要求没那么高的话，Config Service和Admin Service可以部署在一起，数据库支持主备容灾。

　　单机模式下，Nacos可以使用嵌入式数据库部署一个节点，就能启动。如果对MySQL比较熟悉，想要了解整体数据流向，可以安装MySQL提供给Nacos数据持久化服务。生产环境使用Nacos，Nacos服务需要至少部署三个节点，再加上MySQL主备。

　　Nacos的部署结构比较简单，运维成本较低。Apollo部署组件较多，运维成本比Nacos高。Spring Cloud Config生产高可用的成本最高。

　　一个公司的各个系统可能语言不尽相同，现在使用的比较多的比如C++，Java，PHP，Python，Nodejs，还有Go等。引入配置中心之后，配置中心要想让多语言的系统都能享受到动态配置的能力，需要支持多语言生态。

　　Spring Cloud服务于Java生态，一开始只是针对Java微服务应用，对于非Java应用的微服务调用，可以使用Sidecar提供了HTTP API，但动态配置方面还不能很好的支持。

　　Apollo已经支持了多种语言，并且提供了open API。其他不支持的语言，Apollo的接入成本相对较低。

　　国内主流的互联网公司仍是以Java为主，除了原生Java SDK，在对整个Java生态，比如Spring Boot和Spring Cloud的支持上，三个产品都是支持的。

　　性能也是配置中心绕不过的一环，在同样的机器规格下，如果能支撑更大的业务量，势必能替公司节省更多的资源成本，提高资源利用率。应用客户端对配置中心的接口操作有读、写和变更通知，云存储由于变更通知需要大量的客户端实例，不好模拟测试场景，下面仅对读和写操作做了测试。

　　客户端测试程序通过部署多台机器，每台机器开启多个线程从配置中心读取不同的配置(3000个)。Nacos QPS可以达到15000，Apollo分为读内存缓存和从数据库中读两种方式，从数据库中读能达到7500，从内存读缓存性能可以达到9000QPS。Spring Cloud Config使用jGit读写Git，由于有客户端限制，单机读能力被限制在7QPS。

　　将配置中心的压测节点数都部署成3个节点。Nacos QPS可以达到45000 QPS，魔幻手机百度云资源Apollo读内存缓存可以达到27000 QPS。Nacos和Apollo由于读场景各个节点是独立的，基本就是单机读场景的3倍关系。Spring Cloud Config三个节点读能力可以到达21QPS。

　　同样的方式，多台机器同时在配置中心修改不同的配置。Nacos QPS可以达到1800，Apollo未使用默认的数据库连接池(10)QPS只能达到800 QPS(CPU未压满)，调整连接池至100可以达到1100 QPS(CPU压满)。Git在提交同一个项目的时候会加锁，单机Git写能在5QPS左右，Spring Cloud Config在使用的时候以一个项目作为数据源，写能力受到Git限制。

　　同样的方式，免费软件下载中心将配置中心的压测节点数都部署成3个节点。云盘Nacos QPS可以达到6000，Apollo可以达到3300 QPS(CPU压满)，此时MySQL数据库因为配置较高，未成为性能瓶颈。Spring Cloud Config三个节点时候，Git也是一个节点，写QPS为5。

　　整体上来看，Nacos的读写性能最高，Apollo次之，Spring Cloud Config的依赖Git场景不适合开放的大规模自动化运维API。

　　总的来说，Apollo和Nacos相对于Spring Cloud Config的生态支持更广，在配置管理流程上做的更好。Apollo相对于Nacos在配置管理做的更加全面，不过使用起来也要麻烦一些。天翼云盘手机版登录Nacos使用起来相对比较简洁，在对性能要求比较高的大规模场景更适合。

　　此外，Nacos除了提供配置中心的功能，还提供了动态服务发现、服务共享与管理的功能，降低了服务化改造过程中的难度。

　　以上，我们从产品功能、使用体验、实施过程和性能 4 个纬度对Spring Cloud Config、Apollo和Nacos进行对比。但对于一个开源项目的选型，除了以上这4个方面，项目上的人力投入(迭代进度、文档的完整性)、社区的活跃度(issue的数量和解决速度、Contributor数量、社群的交流频次等)、社区的规范程度(免责说明、安全性说明等)，这些可能才是用户更关注的内容。

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