Spring Cloud进阶篇之Eureka原理分析

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启动同步时,会先遍历Applications中获取的服务信息,并将服务信息注册到registry中。都可不可以能 参考PeerAwareInstanceRegistryImpl类中的syncUp方法:

Eureka Server会通过Register、Renew、Get Registry等接口提供服务的注册、发现和阳跳检测等。

自我保护机制:Eureka的自我保护机制是为了补救误杀服务提供的有这人 保护机制。Eureka的自我保护机制认为意味有大量的服务都续约失败,则认为当时人出显了问提(类似于:当时人断网了),也就不剔除了。反之,则是它人的问提,就进行剔除。

服务消费者一个多多多多部署在IDC1,一个多多多多部署在IDC2

server端当有reigster、renew、cancel请求进来时,会将那些请求封装下 一个多多多多task中,或者 插进一个多多多多队列当中,或者 经过一系列的补救后,在插进一个多多多多多队列中。 都可不可以能 查看PeerAwareInstanceRegistryImpl类中的BatchWorkerRunnable类,这里就不再贴源码了。

缓存的机制都可不可以能 查看ResponseCacheImpl源码。

过期服务:

服务注册中心、服务提供者、服务消费者在启动后全是向服务注册中心发起注册服务的请求(前提是配置了注册服务)。

服务注册后,要定时发送续约请求(心跳检查),证明我还活着,太久清空我的服务信息,定时时间默认150s,都可不可以能 通过配置:eureka.instance.lease-renewal-interval-in-seconds来修改。

第二层ConcurrentHashMap的key=instanceId,也之后服务的唯一实例id,value为Lease对象,也之后具体的服务。Lease我觉得之后对InstanceInfo的包装,上端保存了实例信息、服务注册的时间等。具体的大伙都可不可以能 查看InstanceInfo源码。

分别部署在IDC1、IDC2、IDC3中心

这里我以注册为例(ApplicationResource),首先将PeerAwareInstanceRegistry的实例注入到ApplicationResource的成员变量的registry里。

Eureka Client服务的获取全是从缓存中获取,意味缓存中没哟,就加载数据到缓存中,或者 在从缓存中取。服务的获取方法分为全量同步和增量同步有这人 。

说明:可不可以能 服务正常停止才会发送cancel请求,非正常停止的会通过Eureka Server的主动剔除机制进行删除。

Eureka的原理接介绍到这里,从整体上看似简单,但实现细节相关复杂化。得多看几遍源码不能猜透大伙的设计思路。

再读取二级缓存

注册中心接到register请求后:

执行剔除服务后:

服务同步是Server节点之间的数据同步。分为启动时同步,运行时同步。

阈值的计算:

剔除服务事先会先计算之后剔除的服务数量,或者 遍历过期服务,通过洗牌算法确保每次都公平的挑选出要剔除的服务,或者 进行剔除。

服务剔除分为:

二级缓存:是guava的缓存,包含失效机制,保存服务信息的对外输出的数据行态。

第一层ConcurrentHashMap的key=spring.application.name,也之后应用名称,value为ConcurrentHashMap。

服务提供者一个多多多多部署在IDC1,一个多多多多部署在IDC3

正常的服务停止事先会发送撤销 服务请求,通知注册中心我想下线了。

先读取一级缓存

一级缓存:本质还是HashMap,没哟过期时间,保存服务信息的对外输出的数据行态。

服务存储的数据行态都可不可以能 简单的理解为是一个多多多多两层的HashMap行态(为了保证线程安全使用的ConcurrentHashMap),具体的大伙都可不可以能 查看源码中的AbstractInstanceRegistry类:

从源码中没哟看出存储的数据行态是双层的HashMap。

注册中心接收到撤销 请求后(cancel):

Eureka是通过REST接口对外提供服务的。

从今天日后开始,我会持续更新几篇Spring Cloud的进阶教程。

注册中心接收到续约请求后(renew):

剔除条件:

注意:加载二级缓存的事先可不可以能 判断是全量还是增量,意味是增量一句话,就从recentlyChangedQueue中加载,意味是全量一句话就从registry中加载。

找出过期服务会遍历所有的服务,判断上次续约时间距离当前时间大于阈值就标记为过期,同全是将那些过期的服务保存的过期的服务集合中。

Eureka Client是一个多多多多java客户端,用于复杂化与Eureka Server的交互,客户端有这人 也内置了负载均衡器(默认使用round-robin方法),在启动全是向Eureka Server发送心跳检测,默认周期为150s,Eureka Server意味在多个心跳周期内没哟接收到Eureka client的某一个多多多多节点的心跳请求,Eureka Server会从服务注册中心清理到对应的Eureka Client的服务节点(默认90s)。

Eureka的数据行态简单总结为:

Eureka还实现了二级缓存来保证即将对外传输的服务信息,

自我保护的阈值分为server和client,意味超出阈值之后表示大量服务可用,次责服务不可用,这判定为client端出显问提。意味未超出阈值之后表示大量服务不可用,则判定是当时人出显了问提。

事先写了几篇Spring Cloud的小白教程,相信看了的大伙对Spring Cloud中的你这人 应用有了简单的了解,写小白篇的目的之后为初学者建立一个多多多多基本概念,让初学者在学习的道路上建立一定的基础。

剔除服务:

服务剔除我觉得是一个多多多多兜底的方案,目的之后补救非正常情况汇报下的服务宕机或你这人 因素意味可不可以 发送cancel请求的服务信息清理的策略。

注意你这人 方法使用类两层for循环,第一次循环时保证当时人意味拉取到服务信息,第二层循环是遍历拉取到服务注册信息。

Eureka作为服务的注册与发现,它实际的设计原则是遵循AP原则,也之后“数据的最终一致性”。现在还有好多公司使用zk、nacos来作为服务的注册中心,后续会简单更新一篇关于服务注册中心的对比,这里就不太久阐述。

Eureka是Netflix开发的服务发现框架,有这人 之后一个多多多多基于REST的服务。Spring Cloud将它集成在其子项目spring-cloud-netflix中,用来实现服务的注册与发现功能。

registry中只保存数据行态,缓存中存ready的服务信息