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1.Nacos的概念
1.配置(Configuration)
在系统开发过程中通常会将⼀些需要变更的参数、变量等从代码中分离出来独立管理，以独立的配置文件的形式存在。目的是让静态的系统工件或者交付物（如 WAR，JAR包等）更好地和实际的物理运行环境进行适配。配置管理⼀般包含在系统部署的过程中，由系统管理员或者运维人员完成这个步骤。配置变更是调整系统运行时的行为的有效手段之⼀。
2.配置管理 (Configuration Management）
在 Nacos中，系统中所有配置的存储、编辑、删除、灰度管理、历史版本管理、变更审计等所有与配置相关的活动统称为配置管理。
3.配置服务 (Configuration Service)
在服务或者应用运行过程中，提供动态配置或者元数据以及配置管理的服务提供者。
4.配置项（Configuration Item）
⼀个具体的可配置的参数与其值域，通常以 param-key = param-value的形式存在。例如我们常配置系统的日志输出级别（logLevel = INFO | WARN | ERROR）就是⼀个配置项。
5.配置集（Configuration Set）
⼀组相关或者不相关的配置项的集合称为配置集。在系统中，⼀个配置文件通常就是⼀个配置集，包含了系统各个方面的配置。例如，⼀个配置集可能包含了数据源、线程池、日志级别等配置项
6.命名空间（Namespace）
用于进行租户粒度的配置隔离。不同的命名空间下，可以存在相同的 Group或 Data ID的配置。Namespace的常用场景之⼀是不同环境的配置的区分隔离，例如开发测试环境和生产环境的资源（如数据库配置、限流阈值、降级开关）隔离等。如果在没有指定 Namespace的情况下，默认使用 public命名空间。
7.配置组（Group）
Nacos中的⼀组配置集，是配置的维度之⼀。通过⼀个有意义的字符串（如 ABTest中的实验组、对照组）对配置集进行分组，从而区分 Data ID相同的配置集。当您在 Nacos上创建⼀个配置时，如果未填写配置分组的名称，则配置分组的名称默认采用 DEFAULT_GROUP。配置分组的常见场景：不同的应用或组件使用了相同的配置项，如 database_url配置和 MQ_Topic配置。
8.配置 ID（Data ID）
Nacos中的某个配置集的 ID。配置集 ID是划分配置的维度之⼀。Data ID通常用于划分系统的配置集。⼀个系统或者应用可以包含多个配置集，每个配置集都可以被⼀个有意义的名称标识。DataID尽量保障全局唯⼀，可以参考 Nacos Spring Cloud中的命名规则：{spring.profiles.active}-${file-extension}
9.配置快照（Configuration Snapshot）
Nacos的客户端 SDK会在本地生成配置的快照。当客户端无法连接到 Nacos Server时，可以使用配置快照显示系统的整体容灾能力。配置快照类似于 Git中的本地 commit，也类似于缓存，会在适当的时机更新，但是并没有缓存过期（expiration）的概念。
2.nacos的配置模型
- Nacos提供可视化的控制台，可以对配置进行发布，更新，删除，灰度版本管理等功能。
- SDK可以提供发布配置，更新配置，监听配置等功能。
- SDK通过GRPC长连接监听配置变更，Server端和Client端进行配置的MD5和本地的MD5进行比较，不同进行推送配置。
- SDK会保存配置的快照，当服务端出现问题时从本地获取。
3.nacos的配置表相关信息
config_info 存储配置信息的主表，里面包含 dataId、groupId、content、tenantId、encrypt edDataKey 等数据。
config_info_beta 灰度测试的配置信息表，存储的内容和 config_info 基本相似。有⼀个 beta_ips 字段用于客户端请求配置时判断是否是灰度的 ip。
config_tags_relation 配置的标签表，在发布配置的时候如果指定了标签，那么会把标签和配置的关联信息存储在该表中。
his_config_info 配置的历史信息表，在配置的发布、更新、删除等操作都会记录⼀条数据，可以做多版本管理和快速回滚
4.Nacos的一致性协议
Nacos 在开源支持就定下了⼀个目标，尽可能的减少用户部署以及运维成本，做到用户只需要⼀个 程序包，就可以快速以单机模式启动 Nacos 或者以集群模式启动 Nacos。而 Nacos 是⼀个需要 存储数据的⼀个组件，因此，为了实现这个目标，就需要在 Nacos 内部实现数据存储。单机下其 实问题不大，简单的内嵌关系型数据库即可；但是集群模式下，就需要考虑如何保障各个节点之间 的数据⼀致性以及数据同步，而要解决这个问题，就不得不引入共识算法，通过算法来保障各个节 点之间的数据的⼀致性。
