一、总体设计

1.1 基础模型

如下即是Apollo的基础模型：

1. 用户在配置中心对配置进行修改并发布
2. 配置中心通知Apollo客户端有配置更新
3. Apollo客户端从配置中心拉取最新的配置、更新本地配置并通知到应用
   

1.2 架构模块

下图是Apollo架构模块的概览

上图简要描述了Apollo的总体设计，我们可以从下往上看：

• Config Service提供配置的读取、推送等功能，服务对象是Apollo客户端
• Admin Service提供配置的修改、发布等功能，服务对象是Apollo Portal（管理界面）
• Config Service和Admin Service都是多实例、无状态部署，所以需要将自己注册到Eureka中并保持心跳
• 在Eureka之上我们架了一层Meta Server用于封装Eureka的服务发现接口
• Client通过域名访问Meta Server获取Config Service服务列表（IP+Port），而后直接通过IP+Port访问服务，同时在Client侧会做load balance、错误重试
• Portal通过域名访问Meta Server获取Admin Service服务列表（IP+Port），而后直接通过IP+Port访问服务，同时在Portal侧会做load balance、错误重试
• 为了简化部署，我们实际上会把Config Service、Eureka和Meta Server三个逻辑角色部署在同一个JVM进程中

1.3 各模块概要介绍

1.3.1 Config Service

• 提供配置获取接口
• 提供配置更新推送接口（基于Http long polling）
  服务端使用Spring DeferredResult实现异步化，从而大大增加长连接数量
  目前使用的tomcat embed默认配置是最多10000个连接（可以调整），使用了4C8G的虚拟机实测可以支撑10000个连接，所以满足需求（一个应用实例只会发起一个长连接）。
• 接口服务对象为Apollo客户端

1.3.2 Admin Service

• 提供配置管理接口
• 提供配置修改、发布等接口
• 接口服务对象为Portal

1.3.3 Meta Server

• Portal通过域名访问Meta Server获取Admin Service服务列表（IP+Port）
• Client通过域名访问Meta Server获取Config Service服务列表（IP+Port）
• Meta Server从Eureka获取Config Service和Admin Service的服务信息，相当于是一个Eureka Client
• 增设一个Meta Server的角色主要是为了封装服务发现的细节，对Portal和Client而言，永远通过一个Http接口获取Admin Service和Config Service的服务信息，而不需要关心背后实际的服务注册和发现组件
• Meta Server只是一个逻辑角色，在部署时和Config Service是在一个JVM进程中的，所以IP、端口和Config Service一致

1.3.4 Eureka

• 基于Eureka和Spring Cloud Netflix提供服务注册和发现
• Config Service和Admin Service会向Eureka注册服务，并保持心跳
• 为了简单起见，目前Eureka在部署时和Config Service是在一个JVM进程中的（通过Spring Cloud Netflix）

1.3.5 Portal

• 提供Web界面供用户管理配置
• 通过Meta Server获取Admin Service服务列表（IP+Port），通过IP+Port访问服务
• 在Portal侧做load balance、错误重试

1.3.6 Client

• Apollo提供的客户端程序，为应用提供配置获取、实时更新等功能
• 通过Meta Server获取Config Service服务列表（IP+Port），通过IP+Port访问服务
• 在Client侧做load balance、错误重试

二、服务端设计

2.1 配置发布后的实时推送设计

在配置中心中，一个重要的功能就是配置发布后实时推送到客户端。下面我们简要看一下这块是怎么设计实现的。

上图简要描述了配置发布的大致过程：

1. 用户在Portal操作配置发布
2. Portal调用Admin Service的接口操作发布
3. Admin Service发布配置后，发送ReleaseMessage给各个Config Service
4. Config Service收到ReleaseMessage后，通知对应的客户端

2.1.1 发送ReleaseMessage的实现方式

Admin Service在配置发布后，需要通知所有的Config Service有配置发布，从而Config Service可以通知对应的客户端来拉取最新的配置。

从概念上来看，这是一个典型的消息使用场景，Admin Service作为producer发出消息，各个Config Service作为consumer消费消息。通过一个消息组件（Message Queue）就能很好的实现Admin Service和Config Service的解耦。

在实现上，考虑到Apollo的实际使用场景，以及为了尽可能减少外部依赖，我们没有采用外部的消息中间件，而是通过数据库实现了一个简单的消息队列。

实现方式如下：

1. Admin Service在配置发布后会往ReleaseMessage表插入一条消息记录，消息内容就是配置发布的AppId+Cluster+Namespace
2. Config Service有一个线程会每秒扫描一次ReleaseMessage表，看看是否有新的消息记录
3. Config Service如果发现有新的消息记录，那么就会通知到所有的消息监听器（ReleaseMessageListener）
4. NotificationControllerV2得到配置发布的AppId+Cluster+Namespace后，会通知对应的客户端

示意图如下：

2.1.2 Config Service通知客户端的实现方式

上一节中简要描述了NotificationControllerV2是如何得知有配置发布的，那NotificationControllerV2在得知有配置发布后是如何通知到客户端的呢？

实现方式如下：

1. 客户端会发起一个Http请求到Config
2. Service的notifications/v2接口，也就是NotificationControllerV2
3. NotificationControllerV2不会立即返回结果，而是通过Spring DeferredResult把请求挂起
4. 如果在60秒内没有该客户端关心的配置发布，那么会返回Http状态码304给客户端
   如果有该客户端关心的配置发布，NotificationControllerV2会调用DeferredResult的setResult方法，传入有配置变化的namespace信息，同时该请求会立即返回。客户端从返回的结果中获取到配置变化的namespace后，会立即请求Config Service获取该namespace的最新配置。

三、客户端设计

上图简要描述了Apollo客户端的实现原理：

1. 客户端和服务端保持了一个长连接，从而能第一时间获得配置更新的推送。（通过Http Long Polling实现）
2. 客户端还会定时从Apollo配置中心服务端拉取应用的最新配置。
   这是一个fallback机制，为了防止推送机制失效导致配置不更新
   客户端定时拉取会上报本地版本，所以一般情况下，对于定时拉取的操作，服务端都会返回304 - Not Modified
   定时频率默认为每5分钟拉取一次，客户端也可以通过在运行时指定System Property: apollo.refreshInterval来覆盖，单位为分钟。
3. 客户端从Apollo配置中心服务端获取到应用的最新配置后，会保存在内存中
4. 客户端会把从服务端获取到的配置在本地文件系统缓存一份
   在遇到服务不可用，或网络不通的时候，依然能从本地恢复配置
5. 应用程序可以从Apollo客户端获取最新的配置、订阅配置更新通知

四、可用性考虑

附录:架构剖析

结论

1. ConfgService/AdminService/Client/Portal是Apollo的四个核心微服务模块，相互协作完成配置中心业务功能，Eureka/MetaServer/NginxLB是辅助微服务之间进行服务发现的模块。
2. Apollo采用微服务架构设计，架构和部署都有一些复杂，但是每个服务职责单一，易于扩展。另外，Apollo只需要一套Portal就可以集中管理多套环境(DEV/FAT/UAT/PRO)中的配置，这个是它的架构的一大亮点。
3. 服务发现是微服务架构的基础，在Apollo的微服务架构中，既采用Eureka注册中心式的服务发现，也采用NginxLB集中Proxy式的服务发现。