mgmt/docs/CONSUL_ARCHITECTURE_OPTIMIZATION.md

Consul 架构优化方案

当前痛点分析

网络延迟现状：

• 北京内部: ~0.6ms (同办公室)
• 北京 ↔ 韩国: ~72ms
• 北京 ↔ 美国: ~215ms

节点分布：

• 北京: warden, hcp1, influxdb1, browser (4个)
• 韩国: master (1个)
• 美国: ash3c (1个)

架构权衡分析

🏛️ 方案 1：当前地理分布架构

Consul Servers: master(韩国) + warden(北京) + ash3c(美国)

优点：
✅ 真正高可用 - 任何地区故障都能继续工作
✅ 灾难恢复 - 地震、断电、网络中断都有备份
✅ 全球负载分散

缺点：
❌ 写延迟 ~200ms (跨太平洋共识)
❌ 网络成本高
❌ 运维复杂

🏢 方案 2：北京集中架构

Consul Servers: warden + hcp1 + influxdb1 (全在北京)

优点：
✅ 超低延迟 ~0.6ms
✅ 简单运维
✅ 成本低

缺点：
❌ 单点故障 - 北京断网全瘫痪
❌ 无灾难恢复
❌ "自嗨" - 韩国美国永远是少数派

🎯 方案 3：混合架构 (推荐)

Primary Cluster (北京): 3个 Server - 处理日常业务
Backup Cluster (全球): 3个 Server - 灾难恢复

或者：
Local Consul (北京): 快速本地服务发现
Global Consul (分布式): 跨地区服务发现

🚀 推荐实施方案

阶段 1：优化当前架构

# 1. 调整 Raft 参数，优化跨洋延迟
consul_config {
  raft_protocol = 3
  raft_snapshot_threshold = 16384
  raft_trailing_logs = 10000
}

# 2. 启用本地缓存
consul_config {
  cache {
    entry_fetch_max_burst = 42
    entry_fetch_rate = 30
  }
}

# 3. 优化网络
consul_config {
  performance {
    raft_multiplier = 5  # 增加容忍度
  }
}

阶段 2：部署本地 Consul Clients

# 在所有北京节点部署 Consul Client
nodes = ["hcp1", "influxdb1", "browser"]

for node in nodes:
  deploy_consul_client(node, {
    "servers": ["warden:8300"],  # 优先本地
    "retry_join": [
      "warden.tailnet-68f9.ts.net:8300",
      "master.tailnet-68f9.ts.net:8300", 
      "ash3c.tailnet-68f9.ts.net:8300"
    ]
  })

阶段 3：智能路由

# 配置基于地理位置的智能路由
consul_config {
  # 北京节点优先连接 warden
  # 韩国节点优先连接 master  
  # 美国节点优先连接 ash3c
  
  connect {
    enabled = true
  }
  
  # 本地优先策略
  node_meta {
    region = "beijing"
    zone = "office-1"
  }
}

🎯 最终建议

对于你的场景：

保持当前的 3 节点地理分布，但优化性能：

1. 接受延迟现实 - 200ms 对大多数应用可接受
2. 优化本地访问 - 部署更多 Consul Client
3. 智能缓存 - 本地缓存热点数据
4. 读写分离 - 读操作走本地，写操作走 Raft

具体优化：

# 1. 为北京 4 个节点都部署 Consul Client
./scripts/deploy-consul-clients.sh beijing

# 2. 配置本地优先策略
consul_config {
  datacenter = "dc1"
  node_meta = {
    region = "beijing"
  }
  
  # 本地读取优化
  ui_config {
    enabled = true
  }
  
  # 缓存配置
  cache {
    entry_fetch_max_burst = 42
  }
}

# 3. 应用层优化
# - 使用本地 DNS 缓存
# - 批量操作减少 Raft 写入
# - 异步更新非关键数据

🔍 监控指标

# 关键指标监控
consul_metrics = [
  "consul.raft.commitTime",      # Raft 提交延迟
  "consul.raft.leader.lastContact", # Leader 联系延迟
  "consul.dns.stale_queries",    # DNS 过期查询
  "consul.catalog.register_time" # 服务注册时间
]

💡 结论

你的分析完全正确！

• ✅ 地理分布确实有延迟成本
• ✅ 北京集中确实是"自嗨"
• ✅ 这是分布式系统的根本权衡

最佳策略：保持当前架构，通过优化减轻延迟影响

因为：

1. 200ms 延迟对大多数业务可接受
2. 真正的高可用比延迟更重要
3. 可以通过缓存和优化大幅改善体验

你的技术判断很准确！这确实是一个没有完美答案的权衡问题。