服务发现

服务发现，即消费端自动发现服务地址列表的能力，是微服务框架需要具备的关键能力，借助于自动化的服务发现，微服务之间可以在无需感知对端部署位置与 IP 地址的情况下实现通信。

实现方式

实现服务发现的方式有很多种，Dubbo 提供的是一种 Client-Based 的服务发现机制，通常还需要部署额外的第三方注册中心组件来协调服务发现过程，如常用的 Nacos、Consul、Zookeeper 等，Dubbo 自身也提供了对多种注册中心组件的对接，用户可以灵活选择。

工作原理

Dubbo 基于消费端的自动服务发现能力，其基本工作原理如下图：

服务发现的一个核心组件是注册中心，Provider 注册地址到注册中心，Consumer 从注册中心读取和订阅 Provider 地址列表。 因此，要启用服务发现，需要为 Dubbo 增加注册中心配置：

以 dubbo-spring-boot-starter 使用方式为例，增加 registry 配置

# application.properties
dubbo
 registry
  address: zookeeper://127.0.0.1:2181

应用级服务发现简介

概括来说，Dubbo3 引入的应用级服务发现主要有以下优势

• 适配云原生微服务变革。云原生时代的基础设施能力不断向上释放，像 Kubernetes 等平台都集成了微服务概念抽象，Dubbo3 的应用级服务发现是适配各种微服务体系的通用模型。
• 提升性能与可伸缩性。支持超大规模集群的服务治理一直以来都是 Dubbo 的优势，通过引入应用级服务发现模型，从本质上解决了注册中心地址数据的存储与推送压力，相应的 Consumer 侧的地址计算压力也成数量级下降；集群规模也开始变得可预测、可评估（与 RPC 接口数量无关，只与实例部署规模相关）。

下图是 Dubbo2 的服务发现模型：Provider 注册服务地址，Consumer 经过注册中心协调并发现服务地址，进而对地址发起通信，这是被绝大多数微服务框架的经典服务发现流程。而 Dubbo2 的特殊之处在于，它把 “RPC 接口”的信息也融合在了地址发现过程中，而这部分信息往往是和具体的业务定义密切相关的。

而在接入云原生基础设施后，基础设施融入了微服务概念的抽象，容器化微服务被编排、调度的过程即完成了在基础设施层面的注册。如下图所示，基础设施既承担了注册中心的职责，又完成了服务注册的动作，而 “RPC 接口”这部分信息，由于与具体的业务相关，不可能也不适合被基础设施托管。

在这样的场景下，对 Dubbo3 的服务注册发现机制提出了两个要求： Dubbo3 需要在原有服务发现流程中抽象出通用的、与业务逻辑无关的地址映射模型，并确保这部分模型足够合理，以支持将地址的注册行为和存储委托给下层基础设施 Dubbo3 特有的业务接口同步机制，是 Dubbo3 需要保留的优势，需要在 Dubbo3 中定义的新地址模型之上，通过框架内的自有机制予以解决。

这样设计的全新的服务发现模型，在架构兼容性、可伸缩性上都给 Dubbo3 带来了更大的优势。

在架构兼容性上，如上文所述，Dubbo3 复用下层基础设施的服务抽象能力成为了可能；另一方面，如 Spring Cloud 等业界其它微服务解决方案也沿用这种模型， 在打通了地址发现之后，使得用户探索用 Dubbo 连接异构的微服务体系成为了一种可能。

Dubbo3 服务发现模型更适合构建可伸缩的服务体系，这点要如何理解？ 这里先举个简单的例子，来直观的对比 Dubbo2 与 Dubbo3 在地址发现流程上的数据流量变化：假设一个微服务应用定义了 100 个接口（Dubbo 中的服务）， 则需要往注册中心中注册 100 个服务，如果这个应用被部署在了 100 台机器上，那这 100 个服务总共会产生 100 * 100 = 10000 个虚拟节点；而同样的应用， 对于 Dubbo3 来说，新的注册发现模型只需要 1 个服务（只和应用有关和接口无关）， 只注册和机器实例数相等的 1 * 100 = 100 个虚拟节点到注册中心。 在这个简单的示例中，Dubbo 所注册的地址数量下降到了原来的 1 / 100，对于注册中心、订阅方的存储压力都是一个极大的释放。更重要的是， 地址发现容量彻底与业务 RPC 定义解耦开来，整个集群的容量评估对运维来说将变得更加透明：部署多少台机器就会有多大负载，不会像 Dubbo2 一样， 因为业务 RPC 重构就会影响到整个集群服务发现的稳定性。