引言
近几年传统应用架构已经逐渐朝着微服务架构演进。那么随着业务的发展，微服务越来越庞大，此时服务配置的管理变得会复杂起来。为了方便服务配置文件统一管理，实时更新，配置中心应运而生。
其实，所谓配置中心，就是将配置的数据放在某种存储介质中，该介质可以是
- File(例如Git、Svn)
- Database(例如mysql、oracle)
- nosql Database(例如Redis、Memacache、MongoDb)
- 其他第三方中间件(例如Zookeeper)
那么配置中心可以简单理解为是封装了对这些介质进行操作的接口，供客户端拉取使用。
由于我们采用的是Spring-Boot的架构，因此当时自然而然会考虑到Spring-Cloud中提供的配置中心Spring-Cloud-Config，但是当时做完调研以后，觉得并不能直接用。
因此，本文想来分享一下，原生Spring-Cloud-Config的配置中心的缺点，以及我们对Spring-Cloud-Config做了哪些改动。
正文
OK，我们当时做配置中心的选型的时候。第一选择是Spring-Cloud- Config。
Spring-Cloud-Config在存储介质的选择这块，基本上网上所有的文章都在推荐使用Git，即将配置文件放在Git中，服务端从Git中读取。其实官网上讲的最详细的配置，也是采取用Git作为存储介质。
因此，我相信大部分读者在生产上也是用Git作为存储介质，搭配Spring-Cloud-Config使用。
但是呢，博主认为以Git作为存储介质存在一些硬伤。
Git的权限控制是个坑
Git的权限管理是说控制用户能不能Push或者Delete分支，或者能不能Push代码，而不是能不能访问某个目录的文件。
对目录和文件的可读是Git的最基本要求，不可能做到针对目录级别的不可读。
因此如果直接使用，会出现这样一种情形
不同团队之间可以互看对方配置！
于是，可能会有如下情形发生
A团队同事A:“小B,这个地方不懂怎么配？”
A团队同事B:“去看看B团队的配置，直接贴过来。”
然后B团队就会发现自己的中间件里总是会多出一些莫名奇妙的数据！
当然，你可以禁止研发直接登陆Git改配置。然后呢，基于Git研发一套配置管理系统，在上面做权限控制，但是又有几个公司这么做呢？因为，这可能带来第二个问题。
粒度问题
将配置信息放在Git中，有一个致命问题:粒度太粗了！
你每次对一条配置发生crud的操作，其带来的影响是整个文件发生变动。如果将来我们需要对某条配置做灰度发布，基于Git来做是比较麻烦的，注意了，我没说不能做，只是比较麻烦。
那么，当时我们最理想的存储介质就是数据库，将配置信息放在数据库里有两个好处
- 基于数据库开发一套配置管理系统，显然比基于git来开发容易的多！
- 将配置放在数据库里，每条配置对应数据库的表中的一条记录。这么做粒度够细，针对某些重要的配置，做灰度发布，实现起来就容易很多。
因此，我们采用数据库作为存储介质。庆幸的是，这一点在Spring-Cloud-Config中是支持的。在该组件下，只需要设置
spring.profiles.active=jdbc
就能够激活jdbc模式。
但是我们很快发现了一个更大的问题，也正是因为这个问题，我们不得以需要进行改写Spring-Cloud-Config。
Spring-Cloud-Config的刷新机制是个坑！
因为一个配置中心应该要能够做到，配置发生改动的时候，项目能够自动感知，自动更新配置才对。在Spring-Cloud-Config中，这套机制是借助一些代码仓库（SVN、Github等）提供的Webhook机制加上Spring-Cloud-Bus来实现的。
在Webhook中配置一个回调地址，刷新流程如下图所示：
OK，那么问题又来了！
(1)配置数据放在数据库中，数据库里没有Webhook这种东西啊，怎么做到实时刷新？
(2)Spring-Cloud-Config的这套刷新机制依赖于消息总线，依赖于消息队列，存在延迟的情况!且依赖于消息队列的可用性，系统的复杂度大大增加。如果生产环境上消息队列出问题了，我们的刷新功能就会受到影响！
所以，笔者认为这套刷新机制并不是很尽如人意，需要进行修改。因此，我们很自然而然的想到了利用长轮询来改写Spring-Cloud-Config的刷新机制！
长轮询是什么
既然有长轮询，那必定有短轮询，我顺便讲讲短轮询是什么！
假设我们有一个需求
在页面上要实时显示后台的库存数量！比如库存减少了，用户不需要进行刷新，页面上的数字自己会变化。
那么，如果采取短轮询就是在客户端(js)中不断访问后台，后台接到请求马上返回最新的库存数，然后刷新到这个页面当中。
短轮询的缺点？
很明显资源浪费。假设有几百人打开了该页面，就有几百个请求在不停的请求服务端，明显听着就不合理。
因此，自然就有了长轮询的出现!
其实也很简单，客户端(js)依然是不断的去请求。但是呢，服务端不是马上返回。而是等待库存数量变化了再返回。大家知道，HTTP都有超时时间。如果在该时间内，依然没有变化，客户端将再次发起请求。
注意了，长短轮询对于客户端来说是没有区别的，就是不断的轮询。但是对于服务端，区别就比较大了。在短轮询情况下，服务端对于每次请求不管有没有变化都会立即返回结果。而长轮询情况下，如果有变化才会立即返回结果。而如果没有变化，服务端则不会再立即给客户端返回结果，直到超时为止。
怎么实现
那么，我们在项目中采用Spring的DeferredResult来实现。在Servlet3.0以后引入了异步请求之后，Spring封装了一下提供了相应的支持，也就是DeferredResult，能够极大的提升吞吐量。
可能有人对Servlet的异步化不熟，我大概介绍一下。我们平时常用的是同步Servlet，其执行流程如下图所示：
缺点很明显啦 ，业务逻辑线程和servlet容器线程是同一个，一般的业务逻辑总得发生点IO，比如查询数据库，比如产生RPC调用，这个时候就会发生阻塞，而我们的servlet容器线程肯定是有限的，当servlet容器线程都被阻塞的时候我们的服务这个时候就会发生拒绝访问，从而吞吐量上不去！
那么，你使用异步Servlet如下图所示
在异步Servlet中，业务线程有自己的线程池进行处理，并不会占用Tomcat中的线程，从而提升了吞吐量！
**那么，怎么利用DeferredResult怎么实现长轮询呢？**流程如下
(1)客户端和服务端建立TCP连接
(2)客户端发起HTTP请求
(3)服务端发起请求，监听60s内是否有配置发生变动**(如何监听配置发生变动？)**
(4)如果没发生变动，给客户端返回304标志位，客户端继续发起请求
(5)如果发生了变动，服务端会调用DeferredResult.setResult返回200状态码，客户端收到响应结果后，会发起请求获取变更后的配置信息。
最后一个问题:如何有效快速的监听出配置表的数据发生了变动？
因为我们用的是mysql。这里有一个Mysql的自定义函数叫mysql-udf-http。具有http_get()、http_post()、http_put()、http_delete()四个函数，可以在MySQL数据库中利用HTTP协议进行REST相关操作。
然后再和mysql的触发器结合起来用，可以实现在配置表发生变动的时候，主动通知我们的配置中心服务端。让服务端明白配置发生了变动！
一个疑问
采用长轮询技术来实现配置刷新，客户端和服务端需之间需要一直保持TCP连接进行通信。可能有些朋友会担心，到底服务端能撑多少的连接？可能觉得对性能有影响？
这里给出参考配置
使用了内存8G、4核的虚拟机约可以撑8000左右的连接！
总结
最后这套配置中心，我基于原有的Spring-Cloud-Config，改写其中的刷新机制，更加符合我们的业务场景!现已将改写思路说清，大家可以自行尝试！
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