作者 | 席翁
起源 | 阿里巴巴云原生公众号

继 Nacos 1.0 公布以来，Nacos 迅速被成千上万家企业采纳，并构建起弱小的生态。然而随着用户深刻应用，逐步裸露一些性能问题，因而咱们启动了 Nacos 2.0 的隔代产品设计，时隔半年咱们终于将其全副实现，实测性能晋升 10 倍，置信能满足所有用户的性能需求。上面由我代表社区为大家介绍一下这款跨代产品。

Nacos 简介

Nacos 是一个更易于构建云原生利用的动静服务发现、配置管理和服务治理平台。它孵化于阿里巴巴，成长于十年双十一的洪峰考验，积淀了简略易用、稳固牢靠、性能卓越的外围竞争力。

Nacos 2.0 架构

全新 2.0 架构不仅将性能大幅晋升 10 倍，而且内核进行了分层形象，并且实现插件扩大机制。

Nacos 2.0 架构档次如下图，它相比 Nacos1.X 的最次要变动是：

• 通信层对立到 gRPC 协定，同时欠缺了客户端和服务端的流量管制和负载平衡能力，晋升的整体吞吐。
• 将存储和一致性模型做了充沛形象分层，架构更简略清晰，代码更加强壮，性能更加强悍。
• 设计了可拓展的接口，晋升了集成能力，如让用户扩大实现各自的平安机制。

1. Nacos2.0 服务发现降级一致性模型

Nacos2.0 架构下的服务发现，客户端通过 gRPC，发动注册服务或订阅服务的申请。服务端应用 Client 对象来记录该客户端应用 gRPC 连贯公布了哪些服务，又订阅了哪些服务，并将该 Client 进行服务间同步。因为理论的应用习惯是服务到客户端的映射，即服务下有哪些客户端实例；因而 2.0 的服务端会通过构建索引和元数据，疾速生成相似 1.X 中的 Service 信息，并将 Service 的数据通过  gRPC Stream 进行推送。

2. Nacos2.0 配置管理降级通信机制

配置管理之前用 Http1.1 的 Keep Alive 模式 30s 发一个心跳模仿长链接，协定难以了解，内存耗费大，推送性能弱，因而 2.0 通过 gRPC 彻底解决这些问题，内存耗费大量升高。

3. Nacos2.0 架构劣势

 Nacos2.0 大幅升高了资源耗费，晋升吞吐性能，优化客户端和服务端交互，对用户更加敌对；尽管可观测性稍微降落，然而整体性价比十分高。

Nacos2.0 性能晋升

因为 Nacos 由服务发现和配置管理两大模块形成，业务模型略有差别，因而咱们上面别离介绍一下具体压测指标。

1. Nacos2.0 服务发现的性能晋升

服务发现场景咱们次要关注客户端数，服务数实例数，及服务订阅者数在大规模场景下，服务端在同步，推送及稳固状态时的性能体现。同时还关注在有大量服务在进行高低线时，零碎的性能体现。

• 容量及稳固状态测试

该场景次要关注随着服务规模和客户端实例规模上涨，零碎性能体现。

能够看到 2.0.0 版本在 10W 级客户端规模下，可能稳固的撑持，在达到稳固状态后，CPU 的损耗非常低。尽管在最后的大量注册阶段，因为存在刹时的大量注册和推送，因而有肯定的推送超时，然而会在重试后推送胜利，不会影响数据一致性。

反观 1.X 版本，在 10W、5W 级客户端下，服务端齐全处于 Full GC 状态，推送齐全失败，集群不可用；在 2W 客户端规模下，尽管服务端运行状态失常，但因为心跳解决不及时，大量服务在摘除和注册阶段重复进行，因而达不到稳固状态，CPU 始终很高。1.2W 客户端规模下，能够稳固运行，但稳态时 CPU 耗费是更大规模下 2.0 的 3 倍以上。

• 频繁变更测试

该场景次要关注业务大规模公布，服务频繁推送条件下，不同版本的吞吐和失败率。

频繁变更时，2.0 和 1.X 在达到稳固状态后，均能稳固撑持，其中 2.0 因为不再有刹时的推送风暴，因而推送失败率归 0，而 1.X 的 UDP 推送的不稳定性导致了有极小局部推送呈现了超时，须要重试推送。

2. Nacos2.0 配置管理的性能晋升

因为配置是少写多读场景，所以瓶颈次要在单台监听的客户端数量以及配置的推送获取上，因而配置管理的压测性能次要集中于单台服务端的连贯容量以及大量推送的比拟。

• Nacos2.0 连贯容量测试

该场景次要关注不同客户端规模下的零碎压力。

Nacos2.0 最高单机可能撑持 4.2w 个配置客户端连贯，在连贯建设的阶段，有大量订阅申请须要解决，因而 CPU 耗费较高，但达到稳态后，CPU 的耗费会变得很低。简直没有耗费。

反观 Nacos1.X，在客户端 6000 时，稳固状态的 CPU 始终很高，且 GC 频繁，次要起因是长轮训是通过 hold 申请来放弃连贯，每 30s 须要回一次 Response 并且从新发动连贯和申请。须要做大量的上下文切换，同时还须要持有所有 Request 和 Response。当规模达到 1.2w 客户端时，曾经无奈达到稳态，所以无奈撑持这个量级的客户端数。

• Nacos2.0 频繁推送测试

该场景关注不同推送规模下的零碎体现。

在频繁变更的场景，两个版本都处于 6000 个客户端连贯中。显著能够发现 2.0 版本的性能损耗要远低于 1.X 版本。在 3000tps 的推送场景下，优化水平约优化了 3 倍。

3. Nacos2.0 性能论断

针对服务发现场景，Nacos2.0 可能在 10W 级规模下，稳固运行；相比 Nacos1.X 版本的 1.2W 规模，晋升约 10 倍。

针对配置管理场景，Nacos2.0 单机最高可能撑持 4.2W 个客户端连贯；相比 Nacos1.X，晋升了 7 倍。且推送时的性能显著好于 1.X。

Nacos 生态及 2.X 后续布局

随着 Nacos 三年的倒退，简直反对了所有的 RPC 框架和微服务生态，并且引领云原生微服务生态倒退。

Nacos 是整个微服务生态中十分外围的组件，它能够无缝和 K8s 服务发现体系互通，通过 MCP/XDS 协定与 Istio 通信，将 Nacos 服务下发 Sidecar；同样也能够和 CoreDNS 联结，将 Nacos 服务通过域名模式裸露给上游调用。

Nacos 目前曾经和各类微服务 RPC 框架交融进行服务发现；另外能够帮助高可用框架 Sentinel 进行各类治理规定的管制和下发。

如果只应用 RPC 框架，有时候并不足够简略，因为局部 RPC 框架比方 gRPC 和 Thrift，还须要自行启动 Server 并告知 client 该调用哪个 IP。这时候就须要和利用框架进行交融，比方 SCA、Dapr 等；当然也能够通过 Envoy Sidecar 来进行流量管制，应用层的 RPC 就不须要晓得服务 的 IP 列表了。

最初，Nacos 还能够和各类微服务网关买通，实现接入层的散发和微服务调用。

1. Nacos 生态在阿里的实际

目前 Nacos 曾经实现了自研、开源、商业化三位一体的建设，阿里外部的钉钉、考拉、饿了么、优酷等业务域曾经全副采纳云产品 MSE 中的 Nacos 服务，并且与阿里和云原生的技术栈无缝整合。上面咱们以钉钉为例简略做一下介绍。

Nacos 运行在微服务引擎 MSE（全托管的 Nacos 集群）上，进行保护和多集群治理；业务的各类 Dubbo3 或 HSF 服务在启动时，通过 Dubbo3 本身注册到 Nacos 集群中；而后 Nacos 通过 MCP 协定将服务信息同步到 Istio 和 Ingress-Envoy 网关。

用户流量从北向进入团体的 VPC 网络中，先通过一个对立接入 Ingress-Tengine 网关，他能够将域名解析并路由到不同的机房、单元等。本周咱们也同步更新了 Tengine 2.3.3 版本，内核降级到 Nginx Core 1.18.0，反对 Dubbo 协定，反对 DTLSv1 和 DTLSv1.2，反对 Prometheus 格局，从而晋升阿里云微服务生态完整性、安全性、可观测性。

通过对立接入层网关后，用户申请会通过 Ingress-Envoy 微服务网关，转发到对应的微服务中，并进行调用。如果须要调用到其余网络域的服务，会通过 Ingress-Envoy 微服务网关将流量导入到对应的 VPC 网络中，从而买通不同平安域、网络域和业务域的服务。

微服务之间的互相调用，会通过 Envoy Sidecar 或传统的微服务自订阅的形式进行。最终，用户申请在各个微服务的相互调用中，实现并返回给用户。

2. Nacos 2.X 的布局

Nacos2.X 将在 2.0 解决性能问题的根底上，通过插件化实现新的性能并革新大量旧性能，使得 Nacos 可能更不便，更易于拓展。

总结

Nacos2.0 作为一个跨代版本，彻底解决了 Nacos1.X 的性能问题，将性能晋升了 10 倍。并且通过形象和分层让架构更加简略，通过插件化更好的扩大，让 Nacos 可能反对更多场景，交融更广生态。置信 Nacos2.X 在后续版本迭代后，会更加易用，解决更多微服务问题，并向着 Mesh 化进行更深刻地摸索。

退出咱们

欢送大家在 Nacos Github 上提交 issue 与 PR 进行探讨和奉献，或退出 Nacos 社区群参加社区探讨。也趁此机会感激参加 Nacos 奉献的 200+ 小伙伴！感激你们对中国开源事业的推动！

Nacos Github：https://github.com/alibaba/nacos

除了参加开源，咱们也欢送更多有能力及有志愿的同学退出阿里云共建云原生，详情可查看职位链接：
https://job.alibaba.com/zhaopin/position_detail.htm?trace=qrcode_share&positionCode=GP708029