为什么你可能不需要Nacos？

配置中心会有多复杂？

配置中心是微服务系统必不可少的组件之一，乍一看好像没多少技术含量，可是，真的是这样吗？

以Java Spring技术栈为例，主流的配置中心有阿里的Nacos、携程的Apollo、以及Spring Cloud Config Server。我们拆解一下其中共通的技术点：

服务端：

认证和权限控制：某个服务可以拿到哪些Key？人员的增删改查权限如何控制？
存储层的选型：文件系统，Git仓库，数据库？
安全性：传输加TLS，密钥需要落盘加密，本身用来加密密钥的密钥如何安全存储？
高可用、数据一致性：多实例部署，甚至跨区域同步，进而又带来分布式存储一致性问题，如何解决？
版本控制：修改记录需要保留，随时可能回退到历史版本，另外，灰度版本的配置隔离如何实现？

客户端：

SDK如何兼容不同的技术栈？
大量客户端同时启动，如何做并发控制？同时还要尽可能减少额外的请求，对服务启动时间的负面影响？
如何实现与本地配置的优先级控制、合并、缓存、变化实时感知？

...

看到这里，或许你不会觉得配置中心只是简单的KV存储了。主流的型如Alibaba Nacos，作为一个完善的配置和服务发现组件，已经解决了上述大部分问题。我也曾用Nacos，Nacos非常棒，不过我也逐渐发现了一些局限性：

当你有数十个环境，每个环境有数百个配置的时候，基于图形界面的版本管理会力不从心；
Nacos服务的网络、Server、数据库，任何一层出问题，都可能影响大量产线服务；
额外的学习、使用、部署、维护成本，服务启动的额外性能开销；
发生过一次产线事故，后来分析是因为Spring Cloud Nacos在刷新配置的时候，可能导致Bean Refresh死锁；
不支持新版本的SpringBoot/SpringCloud，在SpringBoot 2.3.0.M1之后直接报错（这个问题存在很久了，我在Github提了一个Pull Request修复该问题，多日没有收到答复 https://github.com/nacos-group/nacos-spring-boot-project/pull/189）

挥下奥卡姆剃刀吧，或许你不需要如此复杂的方案！

一行代码实现动态配置

我萌生了一个朴素的想法：既然配置原本就是单纯的文件，那么文件变化时，重新加载对应的Spring Bean不就行了吗？

于是，我开发了一个Spring Boot的配置热重载库，已发布到Maven中心仓库，Github开源仓库地址：https://github.com/Code2Life/spring-boot-dynamic-config。

话不多说，先看效果。

这个库的使用方式极其简单：只要在注有@Value/@ConfigurationProperties的类上，加上@DynamicConfig注解即可。

实现原理

我读了一些Nacos、Spring Boot、Spring Cloud的相关源码后，发现实现热重载配置有两类方案：

直接基于Spring/SpringBoot，通过自定义Bean的加载和PostProcessor机制开一个口子来实现；
二是基于Spring Cloud，本身就直接支持了动态配置。

我不想依赖Spring Cloud的任何组件，选择了实现难度更大的第一类方案，更难是因为单纯的Spring Boot没有Spring Cloud Starter的父Context和@RefreshScope注解，不能直接destroy原来的Bean，refresh一个新Bean出来，得“飞行中换引擎”。

文件变化监听

第一步，从Environment Bean的PropertySources里，把文件配置的PropertySource给揪出来。

java

// 需要先实现EnvironmentAware接口或自动装配StandardEnvironment
MutablePropertySources propertySources = environment.getPropertySources();
for (PropertySource<?> ps : propertySources) {
    boolean isFilePropSource = isFromConfigFile(ps);
    if (isFilePropSource) {
        // 找到配置文件的PropertySource
    }
}

第二步，用Java NIO的Watch API监听配置目录。

java

watchService = FileSystems.getDefault().newWatchService();
Paths.get(configLocation).register(watchService, StandardWatchEventKinds.ENTRY_MODIFY, StandardWatchEventKinds.ENTRY_CREATE);
WatchKey key;
while ((key = watchService.take()) != null) {
    for (WatchEvent<?> event : key.pollEvents()) {
        reloadChangedFile(event)
    }
    key.reset();
}

第三步，如果配置文件变了，把原来的PropertySource对象replace成重新创建出来的。

java

propertySources.replace(filePropertySourceName, newPropertySource);

// 上述代码只是一些示意片段，完整的实现参考在 DynamicConfigPropertiesWatcher 类

至此，我们用数十行代码，已经实现了动态的Environment Bean，用getProperty()获得的结果已经是动态的了。

到此就结束了吗？

Spring Boot开发者一般是在Bean中使用@Value、@ConfigurationProperties来注入配置内容的，因此，原始的配置值已经分散IoC容器里各个相关的Bean中，我们还需要更进一步，在发生变化的同时，把这些Spring Context碗里相关的豆豆再揪出来，偷梁换柱。

修改Spring Bean的属性

BeanPostProcessor切入Spring Bean加载流程，筛选出需要热重载Bean，完整代码在DynamicConfigBeanPostProcessor类。
接到配置变化通知时，开始移花接木，完整代码在ConfigurationChangedEventHandler类。

遇到的问题

因为要处理许多异常情况、兼容性问题等等，遇到了这两个问题：

Linux软链接/Windows快捷方式文件，无法用JDK的WatchService监听。于是加了一个兜底策略：轮询文件的上次修改时间；
@ConfigurationProperties类/嵌套类中如果有Map属性，Spring Boot的行为是做Merge Keys，而不是清空原有的Keys。我稍微改了一下，让最外层的Map变成清空策略；
Spring Boot 从2.0到现在2.5，有一些核心类发生了变化，PropertySource的命名也有变化，做了一些兼容，而Spring Boot 1.x的版本差别太大无法兼容了。

在生产环境使用Spring Boot Dynamic Config

读到这里，或许你会质疑，这样做在本地开发没问题，但直接用文件的方式来管理开发/产线环境的配置，不是在开倒车吗？难道部署100个实例，要去100台机器上改配置文件？

当然不是。对配置文件的修改，一定，一定，一定要在Git仓库中，最好是独立于代码仓库之外的配置仓库。

为什么要用Git管理配置？

我参与了数十个Spring Cloud服务在全球十几个数据中心的容器化部署和运维，深刻体会了配置管理中的痛点。我们从相对简单的SpringCloud Config，换到功能复杂的Nacos，都没有解决掉本质的问题：应用配置是DevOps的一环，本应该和其他环节一样，通过GitOps的持续交付流水线实现自动化，不是去登录任何一个系统去输入任何一行配置。

我们设想一个场景，你作为一名开发，现在想更新一行产线配置。

Nacos的工作流是什么样的呢？

写一个部署文档或者发邮件告诉运维同事，要做一个什么样的修改；
运维同事收到邮件，找你开会确认；
上线期间，运维同事登录Nacos，找到对应的Namespace和DataID，点击“编辑”按钮；
你告诉运维要改的在哪一行，运维同事帮你修改好，点击“发布”按钮；
测完预上线环境，告诉运维同事没问题可以发布到产线了，运维再去手工操作上述步骤。

Git的工作流是怎么样的呢？

使用你喜欢的IDE打开你的应用配置仓库（这个仓库仅维护该应用服务的非敏感配置）；
你改完后提交一个合并请求给领导/运维，同事确认无误点击合并，自动触发Pipeline实现配置上线，是哪个分支哪个环境就立即生效。

你不需要登录任何“配置管理系统”；你的运维同事不需要敲N下键盘、点N次鼠标；你不需要发邮件、写文档；甚至不需要和领导/运维同事发消息，整个过程就如丝般顺滑的在Git上完成了。

如果是开发环境，审批和走查流程灵活一些的话，配置Push到Git的开发分支，自动触发CI Pipeline，喝口水就生效了。

从这个场景可以看出，维护配置的职责交给Git，有很多好处。

维护期间，可以利用Git管理系统的权限机制，实现对谁可以提交，如何Review，谁可以合并到产线等等细粒度控制；
Git本身具备完善的持续集成/持续交付（CI/CD）生态，通过触发CI/CD Pipeline，可以做到配置的秒级上线，跨区域同步上线；
Git的版本控制能力极强，把配置文件从GUI系统放回到Git，是配置变得复杂之后的必然选择；
可以用你喜欢的任何编辑器或者IDE，甚至是Git管理系统自带的Web IDE都可以，语法检查也有了；
非常灵活，可以使用模板引擎生成配置，甚至自己开发DSL，这些都可以集成到CI/CD Pipeline中。

读到这里，或许你还有疑问：Git仓库里的配置内容，怎么就通过一个神奇的流水线，“变”到产线的那么多服务器的文件系统里面呢？还有在Git里面，肯定不能维护产线密钥，怎么办呢？

答案是Kubernetes。

Kubernetes的魔法

复杂的分布式系统，离不开基础平台的支持，Kubernetes就是这样一个业界标准级的云原生操作系统。

上一节说的神奇的流水线，并不是把文件拷贝到产线机器上，而仅仅是调用了一个HTTPS请求，来更新Kubernetes ConfigMap资源。

我们先回头看下一开始提的配置中心的技术难点，是怎么被Kubernetes ConfigMap/Secret功能完美解决的。

服务端：

认证和权限控制：Kubernetes天然的namespace隔离 + RBAC授权机制，读写权限可以控制到单个文件的粒度；
存储层的选型：职责分离 —— 维护期间在Git，运行期间在Kubernetes背后的etcd，由CI/CD Pipeline自动同步Git到集群。既易维护，又保持了K-V存储服务的架构简单；
安全性：Kubernetes天然的TLS双向认证体系，传输是安全的。另外，Kubernetes Secret天然支持云服务商的KMS集成，更严格的权限控制，所有的密钥是单独管理、单独挂载到服务运行实例上的，压根不会出现在Git中；
高可用、数据一致性：背后的ectd集群使用Raft算法保障一致性。虽然etcd是CAP取CP，但即使整个K8S集群不可用，也不会影响任何已经运行的服务，因为ConfigMap/Secret早已在初始化Pod的容器阶段，就挂载成了普通的文件/环境变量；
版本控制：运行期etcd只保留个别历史版本，完善的版本管理职责，转移给了Git这样一个天然的版本控制系统。

客户端：文件/环境变量就是最原始的配置方式，应用层没有任何额外性能开销和学习使用成本，也天然兼容任何现有的技术栈，只需要在文件变化时在应用层做一次reload即可。对，Spring Boot Dynamic Config项目干的就是这个事。

注：每个K8S集群节点上运行的Kubelet，虽然会Watch资源的实时变化，但真正的更新是在1分钟的同步周期做的，也就是说配置修改在1分钟内会在所有运行实例中生效。这个机制是对Kubernetes API Server的请求削峰和保护，对于小型集群可以在Kubelet的启动参数减小“syncFrequency”的默认时间，加速配置生效。

下面是在Kubernetes中使用的Yaml示例片段。

yaml

# 1. 前提： 在Jenkins/Argo CD/Github Actions中，
#    创建Config Git Repo到Kubernetes ConfigMap的同步Pipeline

# 2. 在声明的K8S Deployment中，
#    添加环境变量 SPRING_CONFIG_LOCATION
#    指向Config Map mountPath，注意需要'/'结尾

kind: Deployment
apiVersion: apps/v1
metadata:
spec:
  template:
    spec:
      volumes:
        - name: conf-path
          configMap:
            name: your-app-config 
      containers:
        - name: app-container
          image: '<your-image-name>'
          env:
            - name: SPRING_CONFIG_LOCATION
              value: /config/
          # Spring支持 Relaxing Binding，使用 -jar xxx.jar --spring.config.location 也可以
          command: ["java", "-jar", "your-spring-boot-app.jar"]
          volumeMounts:
            - name: conf-path
              mountPath: /config

总结与思考

本文主要介绍了我最近开发的一个实现Spring Boot动态配置的轻量级库：Spring Boot Dynamic Config，以及为什么结合Git + Kubernetes的配置管理模式，优于其他配置管理组件。

使用场景

技术是解决问题的，脱离问题场景做选择是没有意义的。

Nacos适合有历史包袱的项目、未容器化的项目，应用层不得不借助Nacos这类组件，实现一些通用能力。
对于已经上了Kubernetes的系统，结合DevOps的持续交付流水线，使用Spring Boot Dynamic Config是最简洁高效的解决方案。
当然，对于简单的场景，在3，5台机器上直接跑个位数的服务，即使没有容器化、没有DevOps流水线，直接SSH到服务器去改配置文件，这时用Dynamic Config也是比单独部署配置服务更简单的一条路。

少即是多

我开发这个库的动机，是在参与数十个微服务应用的DevOps工作时，看着运维同事深陷大量环境和服务的配置管理泥坑，我开始反思一个问题：配置管理有必要如此复杂吗？

当我们已经有了Git、有了Kubernetes，那么，Git不就是那个最完美的配置管理系统吗？Kubernetes不就是那个最完美的配置中心吗？踏破铁鞋无觅处，得来全不费工夫。

Keep it simple and stupid !

Kubernetes + X

Kubernetes + Git解决了复杂微服务系统的配置管理问题。其实，Kubernetes + X的组合几乎可以解决掉服务治理的所有问题。而开发人员很少了解Kubernetes这样强大的云原生平台，认为Kubernetes仅仅是部署运维的工具。我以后还会再写一些文章来说明：为什么在Kubernetes体系下，许多组件和轮子是不必要的，包括主流的Spring Cloud生态的诸多组件。之前也曾写过一个简单的回答：https://www.zhihu.com/question/430048535/answer/1582533126

项目的开发历程

为什么造这个轮子？

Kubernetes ConfigMap/Secret已经是主流的云原生配置方案，而Java Spring生态缺少一个动态感知ConfigMap/Secret变化的轻量级库。Spring Cloud Kubernetes (https://spring.io/projects/spring-cloud-kubernetes) 这个库采用直接调用Kubernetes API的方案，一方面这个库过重了；另一方面与Kubernetes耦合过于紧密，启动服务还需要访问Kubernetes API的权限，不合适。

效果如何？

这个小轮子一共花了一周多的业余时间，一小半的时间在解决疑难杂症，还有一小半的时间在写文档、改进单元测试和代码质量。

最终，精简到仅有600多行实现代码，无任何除了Spring Boot核心库以外的依赖。同时开发了400多行单元测试，测试覆盖率95%，CodeBeat代码质量评分在A/B级之间。

再贴一下项目地址，使用方法打开就可以看到：https://github.com/Code2Life/spring-boot-dynamic-config 。欢迎小伙伴们使用、Star、PR！

为什么你可能不需要Nacos？ ​

配置中心会有多复杂？ ​

挥下奥卡姆剃刀吧，或许你不需要如此复杂的方案！ ​

一行代码实现动态配置 ​

实现原理 ​

文件变化监听 ​

修改Spring Bean的属性 ​

遇到的问题 ​

在生产环境使用Spring Boot Dynamic Config ​

为什么要用Git管理配置？ ​

Kubernetes的魔法 ​

总结与思考 ​

使用场景 ​

少即是多 ​

Kubernetes + X ​

项目的开发历程 ​

为什么你可能不需要Nacos？

配置中心会有多复杂？

挥下奥卡姆剃刀吧，或许你不需要如此复杂的方案！

一行代码实现动态配置

实现原理

文件变化监听

修改Spring Bean的属性

遇到的问题

在生产环境使用Spring Boot Dynamic Config

为什么要用Git管理配置？

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总结与思考

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少即是多

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项目的开发历程