引言

Eureka是Netflix開源的、用于實現服務注冊和發(fā)現的服務。Spring Cloud Eureka基于Eureka進行二次封裝，增加了更人性化的UI，使用更為方便。但是由于Eureka本身存在較多緩存，服務狀態(tài)更新滯后，最常見的狀況是：服務下線后狀態(tài)沒有及時更新，服務消費者調用到已下線的服務導致請求失敗。本文基于Spring Cloud Eureka 1.4.4.RELEASE，在默認region和zone的前提下，介紹Eureka的緩存機制。

創(chuàng)新互聯建站是一家專注網站建設、網絡營銷策劃、成都微信小程序、電子商務建設、網絡推廣、移動互聯開發(fā)、研究、服務為一體的技術型公司。公司成立十多年以來，已經為上千多家成都門簾各業(yè)的企業(yè)公司提供互聯網服務。現在，服務的上千多家客戶與我們一路同行，見證我們的成長；未來，我們一起分享成功的喜悅。

一、AP特性

從CAP理論看，Eureka是一個AP系統(tǒng)，優(yōu)先保證可用性(A)和分區(qū)容錯性(P)，不保證強一致性(C)，只保證最終一致性，因此在架構中設計了較多緩存。

二、服務狀態(tài)

Eureka服務狀態(tài)enum類：com.netflix.appinfo.InstanceInfo.InstanceStatus

狀態(tài)	說明	狀態(tài)	說明
UP	在線	OUT_OF_SERVICE	失效
DOWN	下線	UNKNOWN	未知
STARTING	正在啟動

三、Eureka Server

在Eureka高可用架構中，Eureka Server也可以作為Client向其他server注冊，多節(jié)點相互注冊組成Eureka集群，集群間相互視為peer。Eureka Client向Server注冊、續(xù)約、更新狀態(tài)時，接受節(jié)點更新自己的服務注冊信息后，逐個同步至其他peer節(jié)點。

【注意】如果server-A向server-B節(jié)點單向注冊，則server-A視server-B為peer節(jié)點，server-A接受的數據會同步給server-B，但server-B接受的數據不會同步給server-A。

3.1 緩存機制

Eureka Server存在三個變量：(registry、readWriteCacheMap、readOnlyCacheMap)保存服務注冊信息，默認情況下定時任務每30s將readWriteCacheMap同步至readOnlyCacheMap，每60s清理超過90s未續(xù)約的節(jié)點，Eureka Client每30s從readOnlyCacheMap更新服務注冊信息，而UI則從registry更新服務注冊信息。

三級緩存

緩存	類型	說明
registry	ConcurrentHashMap	實時更新，類AbstractInstanceRegistry成員變量，UI端請求的是這里的服務注冊信息
readWriteCacheMap	Guava Cache/LoadingCache	實時更新，類ResponseCacheImpl成員變量，緩存時間180秒
readOnlyCacheMap	ConcurrentHashMap	周期更新，類ResponseCacheImpl成員變量，默認每30s從readWriteCacheMap更新，Eureka client默認從這里更新服務注冊信息，可配置直接從readWriteCacheMap更新

緩存相關配置

###

配置	默認	說明
eureka.server.useReadOnlyResponseCache	true	Client從readOnlyCacheMap更新數據，false則跳過readOnlyCacheMap直接從readWriteCacheMap更新
eureka.server.responsecCacheUpdateIntervalMs	30000	readWriteCacheMap更新至readOnlyCacheMap周期，默認30s
eureka.server.evictionIntervalTimerInMs	60000	清理未續(xù)約節(jié)點(evict)周期，默認60s
eureka.instance.leaseExpirationDurationInSeconds	90	清理未續(xù)約節(jié)點超時時間，默認90s

關鍵類

類名	說明
com.netflix.eureka.registry.AbstractInstanceRegistry	保存服務注冊信息，持有registry和responseCache成員變量
com.netflix.eureka.registry.ResponseCacheImpl	持有readWriteCacheMap和readOnlyCacheMap成員變量

四、Eureka Client

Eureka Client存在兩種角色：服務提供者和服務消費者，作為服務消費者一般配合Ribbon或Feign（Feign內部使用Ribbon）使用。Eureka Client啟動后，作為服務提供者立即向Server注冊，默認情況下每30s續(xù)約(renew)；作為服務消費者立即向Server全量更新服務注冊信息，默認情況下每30s增量更新服務注冊信息；Ribbon延時1s向Client獲取使用的服務注冊信息，默認每30s更新使用的服務注冊信息，只保存狀態(tài)為UP的服務。

二級緩存

緩存	類型	說明
localRegionApps	AtomicReference	周期更新，類DiscoveryClient成員變量，Eureka Client保存服務注冊信息，啟動后立即向Server全量更新，默認每30s增量更新
upServerListZoneMap	ConcurrentHashMap	周期更新，類LoadBalancerStats成員變量，Ribbon保存使用且狀態(tài)為UP的服務注冊信息，啟動后延時1s向Client更新，默認每30s更新

緩存相關配置

配置	默認	說明
eureka.instance.leaseRenewalIntervalInSeconds	30	Eureka Client 續(xù)約周期，默認30s
eureka.client.registryFetchIntervalSeconds	30	Eureka Client 增量更新周期，默認30s（正常情況下增量更新，超時或與Server端不一致等情況則全量更新）
ribbon.ServerListRefreshInterval	30000	Ribbon 更新周期，默認30s

關鍵類

類名	說明
com.netflix.discovery.DiscoveryClient	Eureka Client 負責注冊、續(xù)約和更新，方法initScheduledTasks()分別初始化續(xù)約和更新定時任務
com.netflix.loadbalancer.PollingServerListUpdater	Ribbon 更新使用的服務注冊信息，start初始化更新定時任務
com.netflix.loadbalancer.LoadBalancerStats	Ribbon，保存使用且狀態(tài)為UP的服務注冊信息

五、默認配置下服務消費者最長感知時間

Eureka Client	時間	說明
上線	30(readOnly)+30(Client)+30(Ribbon)=90s	readWrite -> readOnly -> Client -> Ribbon 各30s
正常下線	30(readonly)+30(Client)+30(Ribbon)=90s	服務正常下線（kill或kill -15殺死進程）會給進程善后機會，DiscoveryClient.shutdown()將向Server更新自身狀態(tài)為DOWN，然后發(fā)送DELETE請求注銷自己，registry和readWriteCacheMap實時更新，故UI將不再顯示該服務實例
非正常下線	30+60(evict)*2+30+30+30= 240s	服務非正常下線（kill -9殺死進程或進程崩潰）不會觸發(fā)DiscoveryClient.shutdown()方法，Eureka Server將依賴每60s清理超過90s未續(xù)約服務從registry和readWriteCacheMap中刪除該服務實例

考慮如下情況

• 0s時服務未通知Eureka Client直接下線；
• 29s時第一次過期檢查evict未超過90s；
• 89s時第二次過期檢查evict未超過90s；
• 149s時第三次過期檢查evict未續(xù)約時間超過了90s，故將該服務實例從registry和readWriteCacheMap中刪除；
• 179s時定時任務從readWriteCacheMap更新至readOnlyCacheMap;
• 209s時Eureka Client從Eureka Server的readOnlyCacheMap更新；
• 239s時Ribbon從Eureka Client更新。

因此，極限情況下服務消費者最長感知時間將無限趨近240s。

六、應對措施

服務注冊中心在選擇使用Eureka時說明已經接受了其優(yōu)先保證可用性(A)和分區(qū)容錯性(P)、不保證強一致性(C)的特點。如果需要優(yōu)先保證強一致性(C)，則應該考慮使用ZooKeeper等CP系統(tǒng)作為服務注冊中心。分布式系統(tǒng)中一般配置多節(jié)點，單個節(jié)點服務上線的狀態(tài)更新滯后并沒有什么影響，這里主要考慮服務下線后狀態(tài)更新滯后的應對措施。

6.1 Eureka Server

• 1.縮短readOnlyCacheMap更新周期?？s短該定時任務周期可減少滯后時間。

  eureka.server.responsecCacheUpdateIntervalMs: 10000  # Eureka Server readOnlyCacheMap更新周期

• 2.關閉readOnlyCacheMap。中小型系統(tǒng)可以考慮該方案，Eureka Client直接從readWriteCacheMap更新服務注冊信息。

  eureka.server.useReadOnlyResponseCache: false        # 是否使用readOnlyCacheMap

6.2 Eureka Client

• 1.服務消費者使用容錯機制。如Spring Cloud Retry和Hystrix，Ribbon、Feign、Zuul都可以配置Retry，服務消費者訪問某個已下線節(jié)點時一般報ConnectTimeout，這時可以通過Retry機制重試下一個節(jié)點。

• 2.服務消費者縮短更新周期。Eureka Client和Ribbon二級緩存影響狀態(tài)更新，縮短這兩個定時任務周期可減少滯后時間，例如配置：

  eureka.client.registryFetchIntervalSeconds: 5        # Eureka Client更新周期
  ribbon.ServerListRefreshInterval: 2000               # Ribbon更新周期

• 3.服務提供者保證服務正常下線。服務下線時使用kill或kill -15命令，避免使用kill -9命令，kill或kill -15命令殺死進程時將觸發(fā)Eureka Client的shutdown()方法，主動刪除Server的registry和readWriteCacheMap中的注冊信息，不必依賴Server的evict清除。

• 4.服務提供者延遲下線。服務下線之前先調用接口使Eureka Server中保存的服務狀態(tài)為DOWN或OUT_OF_SERVICE后再下線，二者時間差根據緩存機制和配置決定，比如默認情況下調用接口后延遲90s再下線服務即可保證服務消費者不會調用已下線服務實例。

七、網關實現服務下線實時感知

在軟件工程中，沒有一個問題是中間層解決不了的，而網關是服務提供者和服務消費者的中間層。以Spring Cloud Zuul網關為例，網關作為Eureka Client保存了服務注冊信息，服務消費者通過網關將請求轉發(fā)給服務提供者，只需要做到服務提供者下線時通知網關在自己保存的服務列表中使該服務失效。為了保持網關的獨立性，可實現一個獨立服務接收下線通知并協調網關集群。下篇文章將詳細介紹網關如何實現服務下線實時感知，敬請期待！

作者：馮永彪

內容來源：宜信技術學院

文章題目：程序員筆記|詳解Eureka緩存機制
URL網址：http://www.rwnh.cn/article34/jeeope.html

成都網站建設公司_創(chuàng)新互聯，為您提供網站內鏈、網站收錄、做網站、響應式網站、網站設計公司、App開發(fā)

廣告

聲明：本網站發(fā)布的內容（圖片、視頻和文字）以用戶投稿、用戶轉載內容為主，如果涉及侵權請盡快告知，我們將會在第一時間刪除。文章觀點不代表本網站立場，如需處理請聯系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內容未經允許不得轉載，或轉載時需注明來源： 創(chuàng)新互聯