我的博客,原文出处http://www.deepinblog.com/eureka/175/
先直接给出配置让你尝鲜
EurekaServer端配置
eureka:
server:
#Eureka Server会定时(间隔值是eureka.server.eviction-interval-timer-in-ms,默认60s)进行检查,如果发现实例在在一定时间
#(此值由客户端设置的eureka.instance.lease-expiration-duration-in-seconds定义,默认值为90s)内没有收到心跳,则会注销此实例。
#我们这里配置每秒钟去检测一次,驱除失效的实例
eviction-interval-timer-in-ms: 1000
#关闭一级缓存,让客户端直接从二级缓存去读取,省去各缓存之间的同步的时间
use-read-only-response-cache: false
EurekaClient端(应用端)配置
eureka:
client:
service-url:
defaultZone: http://localhost:8761/eureka/
# EurekaClient每隔多久从EurekaServer拉取一次服务列表,默认30秒,这里修改为2秒钟从注册中心拉取一次
registry-fetch-interval-seconds: 2
#租约期限以及续约期限的配置
instance:
#租约到期,服务失效时间,默认值90秒,服务超过90秒没有发生心跳,EurekaServer会将服务从列表移除
#这里修改为6秒
lease-expiration-duration-in-seconds: 6
#租约续约间隔时间,默认30秒,这里修改为3秒钟
lease-renewal-interval-in-seconds: 3
#这里是Ribbon缓存实例列表的刷新间隔,默认30秒钟,这里修改为每秒钟刷新一次实例信息
ribbon:
ServerListRefreshInterval: 1000
下面给你剖析原理
Eureka服务端详解
服务端缓存
如图所示
服务注册到注册中心后,服务实例信息是存储在注册表中的,也就是内存中。但Eureka为了提高响应速度,在内部做了优化,加入了两层的缓存结构,将Client需要的实例信息,直接缓存起来,获取的时候 直接从缓存中拿数据然后响应给 Client。
第一层缓存是readOnlyCacheMap,readOnlyCacheMap是采用ConcurrentHashMap来存储数据的,主要负责定时与readWriteCacheMap进行数据同步,默认同 步时间为 30 秒一次。
第二层缓存是readWriteCacheMap,readWriteCacheMap采用Guava来实现缓存。缓存过期时间默认为180秒,当服务下线、过期、注册、状态变更等操作都会清除此缓存中的数据。
第三层是数据存储层。
Client获取服务实例数据时,会先从一级缓存中获取,如果一级缓存中不存在,再从二级缓存中获取,如果二级缓存也不存在,会触发缓存的加载,从存储层拉取数据到缓存中,然后再返回给 Client。
Eureka 之所以设计二级缓存机制,也是为了提高 Eureka Server 的响应速度,缺点是缓存会导致 Client 获取不到最新的服务实例信息,然后导致无法快速发现新的服务和已下线的服务。
了解了服务端的实现后,想要解决这个问题就变得很简单了,我们可以缩短只读缓存的更新时间 (eureka.server.response-cache-update-interval-ms)让服务发现变得更加及时,或者直接将只读缓 存关闭(eureka.server.use-read-only-response-cache=false),多级缓存也导致Client层面(数据一致性)很薄弱。
客户端缓存
客户端缓存主要分为两块内容,一块是 Eureka Client 缓存,一块是 Ribbon 缓存。
Eureka Client缓存 ,EurekaClient负责跟EurekaServer进行交互,在EurekaClient中的 com.netflix.discovery.DiscoveryClient.initScheduledTasks() 方法中,初始化了一个 CacheRefreshThread 定时任务专⻔用来拉取 Eureka Server 的实例信息到本地。所以我们需要缩短这个定时拉取服务信息的时间间隔(此值在客户端配置eureka.client.registryFetchIntervalSeconds) 来快速发现新的服务
Ribbon缓存,Ribbon会从EurekaClient中获取服务信息,ServerListUpdater是Ribbon中负责服务实例 更新的组件,默认的实现是PollingServerListUpdater,通过线程定时去更新实例信息。定时刷新的时 间间隔默认是30秒,当服务停止或者上线后,这边最快也需要30秒才能将实例信息更新成最新的。我们可以将这个时间调短一点,比如 3 秒。
刷新间隔的参数是通过 getRefreshIntervalMs 方法来获取的,方法中的逻辑也是从 Ribbon的配置中进行取值的。所以我们需要缩短这个更新间隔(此值在客户端配置ribbon.ServerListRefreshInterval)来快速的更新Ribbon缓存实例列表
将这些服务端缓存和客户端缓存的时间全部缩短后,跟默认的配置时间相比,快了很多。我们通过调整 参数的方式来尽量加快服务发现的速度,但是还是不能完全解决报错的问题,间隔时间设置为3秒,也还是会有间隔。所以我们一般都会开启重试功能,当路由的服务出现问题时,可以重试到另一个服务来 保证这次请求的成功。
服务端缓存部分源码如下:
/**
*The class that is responsible for caching registry information that will be
*queried by the clients.
*/
public class ResponseCacheImpl implements ResponseCache {
//一级缓存
private final ConcurrentMap<Key, Value> readOnlyCacheMap = new ConcurrentHashMap<Key, Value>();
//二级缓存(Guava实现)
private final LoadingCache<Key, Value> readWriteCacheMap;
//数据存储层
private final AbstractInstanceRegistry registry;
}
客户端缓存更新部分源码如下:
Eureka Client缓存刷新部分源码
//Eureka Client缓存刷新部分源码
/**
* Initializes all scheduled tasks.
* 在实例化com.netflix.discovery.DiscoveryClient被调用
*/
private void initScheduledTasks() {
if (clientConfig.shouldFetchRegistry()) {
// registry cache refresh timer
int registryFetchIntervalSeconds = clientConfig.getRegistryFetchIntervalSeconds();
int expBackOffBound = clientConfig.getCacheRefreshExecutorExponentialBackOffBound();
scheduler.schedule(
new TimedSupervisorTask(
"cacheRefresh",
scheduler,
cacheRefreshExecutor,
//从哪个Eureka客户端拉取实例列表的间隔时间
//通过eureka.client.registryFetchIntervalSeconds可配置
registryFetchIntervalSeconds,
TimeUnit.SECONDS,
expBackOffBound,
//执行刷新的Runable定时任务
new CacheRefreshThread()
),
//从哪个Eureka客户端拉取实例列表的间隔时间
//通过eureka.client.registryFetchIntervalSeconds可配置
registryFetchIntervalSeconds, TimeUnit.SECONDS);
}
if (clientConfig.shouldRegisterWithEureka()) {
int renewalIntervalInSecs = instanceInfo.getLeaseInfo().getRenewalIntervalInSecs();
int expBackOffBound = clientConfig.getHeartbeatExecutorExponentialBackOffBound();
logger.info("Starting heartbeat executor: " + "renew interval is: {}", renewalIntervalInSecs);
// Heartbeat timer
scheduler.schedule(
new TimedSupervisorTask(
"heartbeat",
scheduler,
heartbeatExecutor,
renewalIntervalInSecs,
TimeUnit.SECONDS,
expBackOffBound,
new HeartbeatThread()
),
renewalIntervalInSecs, TimeUnit.SECONDS);
// InstanceInfo replicator
instanceInfoReplicator = new InstanceInfoReplicator(
this,
instanceInfo,
clientConfig.getInstanceInfoReplicationIntervalSeconds(),
2); // burstSize
statusChangeListener = new ApplicationInfoManager.StatusChangeListener() {
@Override
public String getId() {
return "statusChangeListener";
}
@Override
public void notify(StatusChangeEvent statusChangeEvent) {
if (InstanceStatus.DOWN == statusChangeEvent.getStatus() ||
InstanceStatus.DOWN == statusChangeEvent.getPreviousStatus()) {
// log at warn level if DOWN was involved
logger.warn("Saw local status change event {}", statusChangeEvent);
} else {
logger.info("Saw local status change event {}", statusChangeEvent);
}
instanceInfoReplicator.onDemandUpdate();
}
};
if (clientConfig.shouldOnDemandUpdateStatusChange()) {
applicationInfoManager.registerStatusChangeListener(statusChangeListener);
}
instanceInfoReplicator.start(clientConfig.getInitialInstanceInfoReplicationIntervalSeconds());
} else {
logger.info("Not registering with Eureka server per configuration");
}
}
Ribbon缓存刷新部分源码
//PollingServerListUpdater,Ribbon缓存刷新部分源码
@Override
public synchronized void start(final UpdateAction updateAction) {
if (isActive.compareAndSet(false, true)) {
final Runnable wrapperRunnable = new Runnable() {
@Override
public void run() {
if (!isActive.get()) {
if (scheduledFuture != null) {
scheduledFuture.cancel(true);
}
return;
}
try {
updateAction.doUpdate();
lastUpdated = System.currentTimeMillis();
} catch (Exception e) {
logger.warn("Failed one update cycle", e);
}
}
};
scheduledFuture = getRefreshExecutor().scheduleWithFixedDelay(
wrapperRunnable,
initialDelayMs,
refreshIntervalMs,//默认30秒,通过ribbon.ServerListRefreshInterval来配置更小的值来快速更新Ribbon实例缓存
TimeUnit.MILLISECONDS
);
} else {
logger.info("Already active, no-op");
}
}
服务下线
- 当服务正常关闭操作时,会发送服务下线的REST请求给EurekaServer。
- 服务中心接受到请求后,将该服务置为下线状态
失效剔除
Eureka Server 中会有定时任务去检测失效的服务,将服务实例信息从注册表中移除,也可以将这个失效检测的时间缩短,这样服务下线后就能够及时从注册表中清除。
- Eureka Server会定时(间隔值是eureka.server.eviction-interval-timer-in-ms,默认60s)进行检查,
如果发现实例在在一定时间
(此值由客户端设置的eureka.instance.lease-expiration-duration-in-seconds定义,默认值为90s)内没有收到心跳,
则会注销此实例。
Eureka客户端
服务提供者(也是Eureka客户端)
- 服务提供者(也是Eureka客户端)要向EurekaServer注册服务,并完成服务续约等工作
- 服务注册详解(服务提供者)
- 当我们导入了eureka-client依赖坐标,配置Eureka服务注册中心地址
- 服务在启动时会向注册中心发起注册请求,携带服务元数据信息
- Eureka注册中心会把服务的信息保存在Map中。
- 服务续约详解(服务提供者)
- 服务每隔30秒会向注册中心续约(心跳)一次(也称为报活),如果没有续约,租约在90秒后到期,然后服务会被失效。
每隔30秒的续约操作我们称之为心跳检测往往不需要我们调整这两个配置
- 服务每隔30秒会向注册中心续约(心跳)一次(也称为报活),如果没有续约,租约在90秒后到期,然后服务会被失效。
#向Eureka服务中心集群注册服务
eureka:
#租约期限以及续约期限的配置
instance:
#租约到期,服务失效时间,默认值90秒,服务超过90秒没有发生心跳,EurekaServer会将服务从列表移除
#这里修改为6秒
lease-expiration-duration-in-seconds: 6
#租约续约间隔时间,默认30秒,这里修改为3秒钟
lease-renewal-interval-in-seconds: 3
服务消费者(也是Eureka客户端)
- 服务消费者每隔30秒服务会从注册中心中拉取一份服务列表,这个时间可以通过配置修改。往往不需要我们调整
- 服务消费者启动时,从 EurekaServer服务列表获取只读备份,缓存到本地;
- 默认每隔30秒,会重新获取并更新数据;
- 每隔30秒的时间可以通过配置eureka.client.registry-fetch-interval-seconds修改,如下。
#向Eureka服务中心集群注册服务
eureka:
client:
# EurekaClient每隔多久从EurekaServer拉取一次服务列表,默认30秒,这里修改为2秒钟从注册中心拉取一次
registry-fetch-interval-seconds: 2
客户端缓存见Eureka服务端详情章节
至此您应该明白Eureka的服务发现机制了吧
最后再说说Eureka自我保护机制
服务提供者 —> 注册中心
- 定期的续约(服务提供者和注册中心通信),假如服务提供者和注册中心之间的网络有点问题,
不代表 服务提供者不可用,不代表服务消费者无法访问服务提供者,所以有自我保护的机制 - 如果在15分钟内超过85%的客户端节点都没有正常的心跳,那么Eureka就认为客户端与注册中心出现了网络故障,
Eureka Server自动进入自我保护机制。 - 为什么会有自我保护机制?
- 默认情况下,如果Eureka Server在一定时间内(默认90秒)没有接收到某个微服务实例的心跳, Eureka Server将会移除该实例。
但是当网络分区故障发生时,微服务与Eureka Server之间无法正常通信,而微服务本身是正常运行的,此时不应该移除这个微服务,
所以引入了自我保护机制。
- 默认情况下,如果Eureka Server在一定时间内(默认90秒)没有接收到某个微服务实例的心跳, Eureka Server将会移除该实例。
服务中心⻚面会显示如下提示信息
当处于自我保护模式时
- 不会剔除任何服务实例(可能是服务提供者和EurekaServer之间网络问题),保证了大多数服务依 然可用
- Eureka Server仍然能够接受新服务的注册和查询请求,但是不会被同步到其它节点上,保证当前节点依然可用,
当网络稳定时,当前Eureka Server新的注册信息会被同步到其它节点中。 - 在Eureka Server工程中通过eureka.server.enable-self-preservation配置可用关停自我保护,默认值是打开
eureka:
server:
enable-self-preservation: false # 关闭自我保护模式(缺省为打开)
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