随着程序功能的日益复杂，程序的配置日益增多：各种功能的开关、参数的配置、服务器的地址……
对程序配置的期望值也越来越高：配置修改后实时生效，灰度发布，分环境、分集群管理配置，完善的权限、审核机制……
在这样的大环境下，传统的通过配置文件、数据库等方式已经越来越无法满足开发人员对配置管理的需求。Apollo配置中心应运而生！
Apollo简介Apollo（阿波罗）是携程框架部门研发的开源配置管理中心，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。
Apollo支持4个维度管理Key-Value格式的配置：
application(应用)
environment(环境)
cluster(集群)
namespace(命名空间)
同时，Apollo基于开源模式开发，开源 什么是配置？
既然Apollo定位于配置中心，那么在这里有必要先简单介绍一下什么是配置。
按照我们的理解，配置有以下几个属性：
配置是独立于程序的只读变量
1、配置首先是独立于程序的，同一份程序在不同的配置下会有不同的行为
2、其次，配置对于程序是只读的，程序通过读取配置来改变自己的行为，但是程序不应该去改变配置
3、常见的配置有：DBConnectionStr、ThreadPoolSize、BufferSize、RequestTimeout、FeatureSwitch、ServerUrls等
配置伴随应用的整个生命周期
配置贯穿于应用的整个生命周期，应用在启动时通过读取配置来初始化，在运行时根据配置调整行为
配置可以有多种加载方式
配置也有很多种加载方式，常见的有程序内部hardcode，配置文件，环境变量，启动参数，基于数据库等
配置需要治理
1、权限控制
由于配置能改变程序的行为，不正确的配置甚至能引起灾难，所以对配置的修改必须有比较完善的权限控制
2、不同环境、集群配置管理
同一份程序在不同的环境（开发，测试，生产）、不同的集群（如不同的数据中心）经常需要有不同的配置，所以需要有完善的环境、集群配置管理
3、框架类组件配置管理
有一类比较特殊的配置——框架类组件配置，比如CAT客户端的配置。
虽然这类框架类组件是由其他团队开发、维护，但是运行时是在业务实际应用内的，所以本质上可以认为框架类组件也是应用的一部分。这类组件对应的配置也需要有比较完善的管理方式
WhyApollo正是基于配置的特殊性，所以Apollo从设计之初就立志于成为一个有治理能力的配置管理平台，目前提供了以下的特性：
统一管理不同环境、不同集群的配置
1、Apollo提供了一个统一界面集中式管理不同环境（environment）、不同集群（cluster）、不同命名空间（namespace）的配置
2、同一份代码部署在不同的集群，可以有不同的配置，比如ZooKeeper的地址等
3、通过命名空间（namespace）可以很方便地支持多个不同应用共享同一份配置，同时还允许应用对共享的配置进行覆盖
配置修改实时生效（热发布）
用户在Apollo修改完配置并发布后，客户端能实时（1秒）接收到最新的配置，并通知到应用程序（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）
版本发布管理
所有的配置发布都有版本概念，从而可以方便地支持配置的回滚
灰度发布
支持配置的灰度发布，比如点了发布后，只对部分应用实例生效，等观察一段时间没问题后再推给所有应用实例
权限管理、发布审核、操作审计
1、应用和配置的管理都有完善的权限管理机制，对配置的管理还分为了编辑和发布两个环节，从而减少人为的错误
2、所有的操作都有审计日志，可以方便地追踪问题
客户端配置信息监控
可以在界面上方便地看到配置在被哪些实例使用
提供Java和.Net原生客户端
1、提供了Java和.Net的原生客户端，方便应用集成
2、支持SpringPlaceholder,Annotation和SpringBoot的ConfigurationProperties，方便应用使用（需要Spring3.1.1+）
3、同时提供了Http接口，非Java和.Net应用也可以方便地使用
提供开放平台API
Apollo自身提供了比较完善的统一配置管理界面，支持多环境、多数据中心配置管理、权限、流程治理等特性。不过Apollo出于通用性考虑，不会对配置的修改做过多限制，只要符合基本的格式就能保存，不会针对不同的配置值进行针对性的校验，如数据库用户名、密码，Redis服务地址等。
对于这类应用配置，Apollo支持应用方通过开放平台API在Apollo进行配置的修改和发布，并且具备完善的授权和权限控制。
比如Redis服务器地址由Redis治理系统经过校验后通过开放平台API配置到Apollo，进而下发到所有使用Redis的应用程序。
当Redis治理系统发现某个机房的Redis全部发生故障时，可以通过Apollo开放平台API把另一个机房的Redis服务器地址实时下发到应用程序，从而实现Redis故障的秒级切换（Redis跨机房同步可以参考携程开源Redis多数据中心解决方案XPipe）。
部署简单
1、配置中心作为基础服务，可用性要求非常高，这就要求Apollo对外部依赖尽可能地少
2、目前唯一的外部依赖是MySQL，所以部署非常简单，只要安装好Java和MySQL就可以让Apollo跑起来
3、Apollo还提供了打包脚本，一键就可以生成所有需要的安装包，并且支持自定义运行时参数
Apolloataglance 基础模型如下即是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
界面概览上图是Apollo配置中心中一个项目的配置首页
在页面左上方的环境列表模块展示了所有的环境和集群，用户可以随时切换
页面中央展示了两个namespace(application和FX.apollo)的配置信息，默认按照表格模式展示、编辑。用户也可以切换到文本模式，以文件形式查看、编辑
页面上可以方便地进行发布、回滚、灰度、授权、查看更改历史和发布历史等操作
添加/修改配置项用户可以通过配置中心界面方便的添加/修改配置项：
输入配置信息：
发布配置通过配置中心发布配置：
填写发布信息：
客户端获取配置（JavaAPI样例）配置发布后，就能在客户端获取到了，以JavaAPI方式为例，获取配置的示例代码如下：
客户端监听配置变化（JavaAPI样例）通过上述获取配置代码，应用就能实时获取到最新的配置了。不过在某些场景下，应用还需要在配置变化时获得通知，比如数据库连接的切换等，所以Apollo还提供了监听配置变化的功能，Java示例如下：
Spring集成样例Apollo和Spring也可以很方便地集成，只需要标注
EnableApolloConfig后就可以通过Value获取配置信息： Apolloindepth通过上面的介绍，相信大家已经对Apollo有了一个初步的了解，接下来我们深入了解一下Apollo的核心概念和背后的设计。
关键概念 application(应用)这个很好理解，就是实际使用配置的应用，Apollo客户端在运行时需要知道当前应用是谁，从而可以去获取对应的配置。
每个应用都需要有唯一的身份标识——appId，我们认为应用身份是跟着代码走的，所以需要在代码中配置：
Java客户端通过classpath:/META-INF/app.properties来指定appId
.Net客户端通过app.config来指定appId
environment(环境)配置对应的环境，Apollo客户端在运行时需要知道当前应用处于哪个环境，从而可以去获取应用的配置。
我们认为环境和代码无关，同一份代码部署在不同的环境就应该能够获取到不同环境的配置。所以环境默认是通过读取机器上的配置（server.properties中的env属性）指定的。
不过为了开发方便，我们也支持运行时通过SystemProperty等指定，server.properties文件路径如下：
Windows:C:\opt\settings\server.properties
Linux/Mac:/opt/settings/server.properties
cluster(集群)
一个应用下不同实例的分组，比如典型的可以按照数据中心分，把上海机房的应用实例分为一个集群，把北京机房的应用实例分为另一个集群。对不同的cluster，同一个配置可以有不一样的值，如ZooKeeper地址。
集群默认是通过读取机器上的配置（server.properties中的idc属性）指定的，不过也支持运行时通过SystemProperty指定。
namespace(命名空间)一个应用下不同配置的分组，可以简单地把namespace类比为文件，不同类型的配置存放在不同的文件中，如数据库配置文件，RPC配置文件，应用自身的配置文件等。
应用可以直接读取到公共组件的配置namespace，如DAL，RPC等。应用也可以通过继承公共组件的配置namespace来对公共组件的配置做调整，如DAL的初始数据库连接数。
总体设计上图简要描述了Apollo的总体设计，我们可以从下往上看：
ConfigService提供配置的读取、推送等功能，服务对象是Apollo客户端
AdminService提供配置的修改、发布等功能，服务对象是ApolloPortal（管理界面）
ConfigService和AdminService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MetaServer用于封装Eureka的服务发现接口
Client通过域名访问MetaServer获取ConfigService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loadbalance、错误重试
Portal通过域名访问MetaServer获取AdminService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loadbalance、错误重试
为了简化部署，我们实际上会把ConfigService、Eureka和MetaServer三个逻辑角色部署在同一个JVM进程中
为什么选择Eureka为什么我们采用Eureka作为服务注册中心，而不是使用传统的zk、etcd呢？我大致总结了一下，有以下几方面的原因：
1、它提供了完整的ServiceRegistry和ServiceDiscovery实现首先是提供了完整的实现，并且也经受住了Netflix自己的生产环境考验，相对使用起来会比较省心。
2、和SpringCloud无缝集成
我们的项目本身就使用了SpringCloud和SpringBoot，同时SpringCloud还有一套非常完善的开源代码来整合Eureka，所以使用起来非常方便。
另外，Eureka还支持在我们应用自身的容器中启动，也就是说我们的应用启动完之后，既充当了Eureka的角色，同时也是服务的提供者。这样就极大的提高了服务的可用性。
这一点是我们选择Eureka而不是zk、etcd等的主要原因，为了提高配置中心的可用性和降低部署复杂度，我们需要尽可能地减少外部依赖。
3、开源
最后一点是开源，由于代码是开源的，所以非常便于我们了解它的实现原理和排查问题。
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。
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-NotModified。
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SystemProperty: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、应用程序从Apollo客户端获取最新的配置、订阅配置更新通知
配置更新推送实现前面提到了Apollo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。
长连接实际上我们是通过HttpLongPolling实现的，具体而言：
1、客户端发起一个Http请求到服务端
2、服务端会保持住这个连接30秒
如果在30秒内有客户端关心的配置变化，被保持住的客户端请求会立即返回，并告知客户端有配置变化的namespace信息，客户端会据此拉取对应namespace的最新配置
如果在30秒内没有客户端关心的配置变化，那么会返回Http状态码给客户端
3、客户端在收到服务端请求后会立即重新发起连接，回到第一步考虑到会有数万客户端向服务端发起长连，在服务端我们使用了asyncservlet(SpringDeferredResult)来服务HttpLongPolling请求。
可用性考虑配置中心作为基础服务，可用性要求非常高，下面的表格描述了不同场景下Apollo的可用性：
ContributetoApolloApollo从开发之初就是以开源模式开发的，所以也非常欢迎有兴趣、有余力的朋友一起加入进来。
服务端开发使用的是Java，基于SpringCloud和SpringBoot框架。客户端目前提供了Java和.Net两种实现。
Github 作者介绍
宋顺，携程框架研发部技术专家。年初加入携程，主要负责中间件产品的相关研发工作。毕业于复旦大学软件工程系，曾就职于大众点评，担任后台系统技术负责人。
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