2 Nacos 集群的数据同步机制

非常好，这是一个关于 Nacos 集群最核心的问题。Nacos 集群的数据同步机制是其高可用能力的基石，它不是通过数据库来实现的，而是通过一个自研的分布式一致性协议来完成。

简单来说：数据库（如 MySQL）只是一个最终的持久化存储，而实时的数据同步和一致性是由 Nacos 节点之间通过 Raft 协议自己完成的。

下图清晰地展示了 Nacos 处理两种不同类型数据（配置信息和服务实例信息）的同步流程与架构：

上图展示了 Nacos 采用的两种策略，下面我们来详细解释。

核心机制：Distro + Raft 混合协议

Nacos 巧妙地针对不同类型的数据，使用了两种不同的协议，以在一致性 (Consistency)、可用性 (Availability) 和分区容错性 (Partition Tolerance) 之间取得最佳平衡（即 CAP 理论）。

1. 对于服务实例数据（临时数据） -> 采用 Distro 协议 (AP)

服务注册、心跳、服务发现这类数据是临时性的，其特点是读写频率非常高，对一致性要求不是极端严格（允许秒级的延迟），但要求高可用。

• 工作原理（如上图 AP 部分所示）：

1. 1. 客户端注册：服务实例向 Nacos 集群中的任意一个节点发起注册请求。
   2. 节点处理：该节点会立即将数据保存在本地，并异步地将数据同步给集群内的其他节点。
   3. 最终一致性：它不要求所有节点同步完成后才返回成功，而是立即返回客户端成功。同步任务会放入一个队列中，逐步扩散到整个集群，保证数据的最终一致性。
   4. 健康检查：每个节点独立负责对自己持有的服务实例进行健康检查（如发送心跳检测），并定期将变化后的数据同步给其他节点。

• CAP 选择：Distro 协议优先保证 A (可用性) 和 P (分区容错性)，在 C (一致性) 上做了一些妥协，属于 AP 模式。这意味着在网络分区发生时，Nacos 集群仍可提供服务注册和发现，但不同节点间可能短暂地看到不一致的服务列表。

2. 对于配置数据（持久化数据） -> 采用 Raft 协议 (CP)

配置信息（如 application.properties 的内容）是持久化的、至关重要的数据。它的写请求少，但要求强一致性，绝对不能出现不同节点配置内容不同的情况。

• 工作原理（如上图 CP 部分所示）：

1. 1. Leader 选举：集群启动时，会通过 Raft 协议选举出一个 Leader 节点，其他节点作为 Follower。
   2. 写请求处理：

• • • 所有客户端的配置写入请求必须发送到 Leader 节点。（如果发到了 Follower，Follower 会拒绝并返回 Leader 的地址给客户端）。
    • Leader 会先将本次写操作作为一条日志 (Log) 复制并持久化到超过半数的 Follower 节点。
    • 一旦多数派确认，Leader 就提交这条日志，将其应用到状态机（即真正修改内存中的配置数据），然后返回客户端成功。

1. 1. 读请求：任何节点都可以处理读请求，因为数据是强一致的。

• CAP 选择：Raft 协议优先保证 C (强一致性) 和 P (分区容错性)，属于 CP 模式。这意味着当集群中多数派节点存活时，配置数据是可靠的；但如果网络分区导致无法选举出 Leader（即无法形成多数派），整个配置中心将不可用（不可写，也可能不可读），这是为了保证一致性而付出的代价。

数据库的角色

你可能会问，既然有 Distro 和 Raft 来同步数据，为什么还要配 MySQL？

数据库的作用是：

1. 持久化层：作为所有数据的最终存储地，防止集群全部重启后数据丢失。
2. 解耦：使得 Nacos 集群节点本身是无状态的。任何一个节点启动时，都可以从同一个数据库中加载全量数据，然后通过上面的协议与其他节点同步增量变化。

重要提示：数据库不参与节点间的实时数据同步。同步过程完全由 Nacos 节点在内存和本地文件中通过 Distro 和 Raft 协议完成。对数据库的操作是异步的、批量的，以避免给数据库造成巨大的 IO 压力。

总结与类比

这种混合模式是 Nacos 的一大优势：它在一个产品内同时满足了服务发现（需要高可用）和配置管理（需要强一致）这两种不同场景的需求。你不需要同时部署 Eureka 和 Apollo，Nacos 一站式解决了问题。