看到 InfoQ 的一篇文章：GitHub 9K Star！Apollo作者手把手教你微服务配置中心之道
关于为什么需要配置中心，请参见：Spring Cloud 学习笔记 - No.3 分布式配置 Config
携程 Apollo（阿波罗）Github 主页：https://github.com/ctripcorp/apollo
Apollo（阿波罗）是携程框架部门研发的分布式配置中心，能够集中化管理应用不同环境、不同集群的配置，配置修改后能够实时推送到应用端，并且具备规范的权限、流程治理等特性，适用于微服务配置管理场景。
Apollo 的基础模型
- 用户在配置中心对配置进行修改并发布
- 配置中心通知 Apollo 客户端有配置更新
- 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
服务端高可用
- 首先最下面是一个 DB，我们的配置是放在 DB 里的，然后在 DB 之上有两个服务：Config Service 和 Admin Service；
- 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，主要是为了让客户端和 Eureka 解耦；
- 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；
客户端高可用
- 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）；
- 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。 - 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，所以我们的应用程序来获取配置的时候其实始终是从内存中获取的；
- 客户端还会把从服务端获取到的配置在本地文件系统缓存一份；
这主要是为了容灾，假设应用程序重启的时候，恰好远端服务全挂了，或者网络有故障，应用程序依然能从本地恢复配置。
通过这种推拉结合的机制，以及内存和本地文件双缓存的方式，有效地保证了客户端的可用性。
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：
- 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
- 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
- Config Service 如果发现有新的消息记录，解析得到配置发布的 AppId+Cluster+Namespace 后，通知到对应的客户端
分布式配置中心如何让微服务更『智能』？
发布开关
有些新功能依赖于其它系统的新接口，而其它系统的发布周期未必和自己的系统一致，可以加个发布开关，默认把该功能关闭，等依赖系统上线后再打开；
有些新功能有较大风险，可以加个发布开关，上线后一旦有问题可以迅速关闭。
实验开关
实验开关通常用于对比测试或功能测试，比如：A/B 测试和QA 测试。
运维开关
运维开关通常用于提升系统稳定性，比如：
- 大促前可以把一些非关键功能关闭来提升系统容量；
- 当系统出现问题时可以关闭非关键功能来保证核心功能正常工作。
限流
黑白名单
一般的做法是在 RPC 框架层添加校验逻辑，结合配置中心的动态推送能力来实现动态调整黑白名单配置。
数据库迁移
动态日志级别
动态网关路由
动态数据源
关于 Apollo 的使用
服务端基于Spring Boot和Spring Cloud开发，打包后可以直接运行，不需要额外安装Tomcat等应用容器。
Java客户端不依赖任何框架，能够运行于所有Java运行时环境，同时对Spring/Spring Boot环境也有较好的支持。
本地快速部署请参见Quick Start
演示环境（Demo）:
- 106.12.25.204:8070
- 账号/密码:apollo/admin
关于 Spring 如何集成 Apollo，请参见：Java客户端使用指南#32-spring整合方式
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