在一个分布式系统中可能有很多服务，可能在比较成熟的公司，服务有上百或几百个，那么在这里服务当中，既有生产者又有消费者，那么这些消费者该如何去发现生产者，那么这个就是微服务的服务发现问题，目前在业界中有三种主流的服务发现模式。
第一种 传统Lb模式
这个模式有一个独立的Lb，例如可以硬件F5做负载均衡器，也可以用软件，例如nginx来做负载均衡器，一般来说生产者上线后，会想运维申请一个域名，将域名配置到负载均衡器上，生产者的服务会部署多份，Lb具有负载均衡的功能。消费方想要去进行消费，会通过dns做域名解析，dns会解析到Lb上面，Lb会负载均衡到后台的生产者服务。这种做法是最传统的做法，也是最简单，消费者接入成本低，但是生产者发布服务需要运维的介入。还有一点问题就是Lb成为整个服务中转中心，如何确保这个Lb为高可用，另外还有一点，就是消费者调用生产者必须穿透Lb，这当中可能会有一些性能开销。
第二种 进程内Lb模式
这种做法把传统的Lb转移到进程内，生产者会把自己的信息注册到一个注册中心，并且定期发送心跳建立生产者和注册中心的连接。消费者去监听注册中心，从注册中心获取生产者的列表，Lb存在消费者的进程内，消费者直接使用内部Lb去调用生产者，消费者的Lb会定期去同步注册中心的服务信息。
这种做法的好处是没有中间的一跳，不存在集中式Lb的性能短板，也不存在Lb可能存在的单点问题。但是在多语言中，必须每个语言都维护自己的一个Lb，我们熟知的Dubbo就是采用这种进程内Lb模式。
第三种 主机独立Lb模式
主机独立Lb模式是在前面传统Lb和进程内Lb的模式上做了折中，它把一个Lb以一个独立进程的方式部署在一台独立主机上，既不是集中式Lb也不是进程内Lb，这种方式跟第二种有一些类似，生产者一样注册到注册中心，主机上的Lb也会定时同步注册中心的注册信息，把注册信息放在本地进程中进行负载均衡，这种方式Lb既不存在消费者的进程内，可以让消费者更专注于业务，还可以免去集中式Lb每次调用都必须进行中转一跳的网络开销，并且也可以支持多语言跟消费者语言脱离关系。
不过这种模式可能在运维的成本会比较高，运维需要关注每一台机器的LB
service Mesh是最近比较火，可以了解一下
博客地址：「微服务系列 06」服务发现机制