目前开发微服务用 nacos 做注册、配置中心的同学多吗？ 如果有一个用系统级语言重写，性能更高、占用资源更小的版本有同学愿意试用吗？

[heqingpan]

我之前用 rust 重写了 nacos ，开源一段时间，收到的反馈不多。

想确认是用 nacos 的人不多，还是不知道或者知道但没有试用动力的人比较多。

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下面附上我重写 nacos 版本简介：

https://github.com/heqingpan/rnacos

rnacos 是一个用 rust 实现的 nacos 服务。

rnacos 包含注册中心、配置中心、web 管理控制台功能，支持单机、集群部署。

rnacos 设计上完全兼容最新版本 nacos 面向 client sdk 的协议（包含 1.x 的 http OpenApi ，和 2.x 的 grpc 协议）, 支持使用 nacos 服务的应用平迁到 rnacos 。

rnacos 相较于 java nacos 来说，是一个提供相同功能，启动更快、占用系统资源更小、性能更高、运行更稳定的服务。

性能：

模块	场景	单节点 qps	集群 qps	总结
配置中心	配置写入,单机模式	1.5 万	1.5 万
配置中心	配置写入,集群模式	1.8 千	1.5 千	接入 raft 后没有充分优化,待优化,理论上可接近单机模式
配置中心	配置查询	8 万	n*8 万	集群的查询总 qps 是节点的倍数
注册中心	服务实例注册,http 协议	1.2 万	1.0 万	注册中心单机模式与集群模式写入的性能一致
注册中心	服务实例注册,grpc 协议	1.2 万	1.2 万	grpc 协议压测工具没有支持，目前没有实际压测，理论不会比 http 协议低
注册中心	服务实例心跳,http 协议	1.2 万	1.0 万	心跳是按实例计算和服务实例注册一致共享 qps
注册中心	服务实例心跳,grpc 协议	8 万以上	n*8 万	心跳是按请求链接计算,且不过注册中心处理线程,每个节点只需管理当前节点的心跳，集群总心跳 qps 是节点的倍数
注册中心	查询服务实例	3 万	n*3 万	集群的查询总 qps 是节点的倍数

收到用户反馈信息，会给我更多的动力。

如果试用过程中有问题可以到 github 给我提 issues 。

如果愿意试用或喜欢的同学就到 github rnacos 给个星 。

[imokkkk]

挺好的 加油

[infun]

如果名字叫 racos 就更好了

[gclm]

🐂，💪🏻 刚本地测试了一下初步感觉效果不错，建议作者搞个微信群或者其他交流渠道，我把个人的小玩意迁移过来，到时候及时交流沟通沟通

[zzl22100048]

原版 1.x 的集群脑裂问题解决了吗

[Kilerd]

简单看了下，手搓 raft ，感觉有点慌。

[thetbw]

个人会用

[burymme11]

收藏支持下。下次开新项目我试试。

[zzl22100048]

看上去没脑裂问题，就是启动需要 node_id 对 k8s 部署太不友好了，而且 node_id 是从 1 开始，想从 podname 截取都不行

[yrzs]

已 star,下次本地开发部署试试

[javak]

我用的 eureka ，楼主有空了再写个这个

[pannanxu]

系统级语言重写，性能更高、占用资源更小❌

大厂背书、活跃的社区、频繁的更新、强大的生态✔

仅仅针对这几点来说，个人认为，作者提出的几个问题并不是什么痛点。但还是支持一下。

[coyove]

手搓基建轮子没人用不是很正常吗，你总得说服人家敢用啊

[fanchenio]

赞同二楼，名字修改一下。

[pannanxu]

@pannanxu 或者改名叫 nacos4rust 把，你这个名字不仔细看总是看错

[heqingpan]

@infun 最开始也想用这个，结果在 crate 被点用了。

[heqingpan]

@gclm 好建议，我晚点建一个。

[wqhui]

最简单一个问题对于商业应用来说是资源占用少、性能高重要，还是稳定性重要，资源跟性能问题可以堆机器解决，万一这种基础组件不稳定，带来的损失就大多了，而个人应用又很少需要搞微服务的

[heqingpan]

@Kilerd 是基与一个 rust raft 库实现的。

[heqingpan]

@zzl22100048
node_id 可以不是 1 ，可以不连续，但需要是不唯一的整数。

[Kilerd]

@pannanxu 终于有人说重点了。

对于「注册中心」这种不会随着业务膨胀而导致资源增长的服务。 足够强的技术支持，社区反馈与改进，强大的生态才是核心痛点。
例如少人用导致 CVE 没有及时上报，CVE 上报了因为生态差没有及时发版修复

因为不会出现资源膨胀，在生产环境里面把单个的 1G 降低到 5M 带来的价值其实不大