Spring Cloud进阶篇之Eureka原理分析

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

Eureka是Netflix开发的服务发现框架,并还要本来我另一个多 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。

服务存储的数据特征都还要简单的理解为是另一个多 两层的HashMap特征(为了保证多tcp连接 安全使用的ConcurrentHashMap),具体的亲们都还要查看源码中的AbstractInstanceRegistry类:

过期服务:

Eureka的数据特征简单总结为:

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。都还要参考PeerAwareInstanceRegistryImpl类中的syncUp法律依据 :

自我保护的阈值分为server和client,意味着超出阈值本来我表示几瓶服务可用,每段服务不可用,这判定为client端出显问題报告 。意味着未超出阈值本来我表示几瓶服务不可用,则判定是自己出显了问題报告 。

服务剔除分为:

从源码中先要看出存储的数据特征是双层的HashMap。

第二层ConcurrentHashMap的key=instanceId,也本来我服务的唯一实例id,value为Lease对象,也本来我具体的服务。Lease嘴笨 本来我对InstanceInfo的包装,上端保存了实例信息、服务注册的时间等。具体的亲们都还要查看InstanceInfo源码。

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。

服务注册中心、服务提供者、服务消费者在启动后完会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)。

Eureka还实现了二级缓存来保证即将对外传输的服务信息,

注册中心接收到续约请求后(renew):

分别部署在IDC1、IDC2、IDC3中心

服务注册后,要定时发送续约请求(心跳检查),证明我还活着,未必清空我的服务信息,定时时间默认30s,都还要通过配置:eureka.instance.lease-renewal-interval-in-seconds来修改。

阈值的计算:

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。

注意:加载二级缓存的以前还要判断是全量还是增量,意味着是增量一段话,就从recentlyChangedQueue中加载,意味着是全量一段话就从registry中加载。

以前写了几篇Spring Cloud的小白教程,相信看得人的亲们对Spring Cloud中的某些应用有了简单的了解,写小白篇的目的本来我为初学者建立另一个多 基本概念,让初学者在学习的道路上建立一定的基础。

剔除服务过完会先计算本来我剔除的服务数量,并且 遍历过期服务,通过洗牌算法确保每次都公平的选泽出要剔除的服务,并且 进行剔除。

正常的服务停止过完会发送撤销 服务请求,通知注册中心我愿意下线了。

Eureka Client是另一个多 java客户端,用于比较复杂与Eureka Server的交互,客户端并还要也内置了负载均衡器(默认使用round-robin法律依据 ),在启动完会向Eureka Server发送心跳检测,默认周期为30s,Eureka Server意味着在多个心跳周期内没办法 接收到Eureka client的某另一个多 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)。

注册中心接到register请求后:

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

registry中只保存数据特征,缓存中存ready的服务信息

缓存的机制都还要查看ResponseCacheImpl源码。

Eureka是通过REST接口对外提供服务的。

先读取一级缓存

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,同去会将哪几个过期的服务保存的过期的服务集合中。

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,也本来我“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,这里就不太满阐述。

服务提供者另一个多 部署在IDC1,另一个多 部署在IDC3

Eureka的原理接介绍到这里,从整体上看似简单,但实现细节相关比较复杂。得多看几遍源码并能猜透亲们的设计思路。

第一层ConcurrentHashMap的key=spring.application.name,也本来我应用名称,value为ConcurrentHashMap。

注意你你这些 法律依据 使用类两层for循环,第一次循环时保证自己意味着拉取到服务信息,第二层循环是遍历拉取到服务注册信息。

剔除服务:

剔除条件:

说明:只有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。

服务剔除嘴笨 是另一个多 兜底的方案,目的本来我补救非正常清况 下的服务宕机或某些因素意味着只有发送cancel请求的服务信息清理的策略。

从今天现在始于,我会持续更新几篇Spring Cloud的进阶教程。

执行剔除服务后:

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并还要保护机制。Eureka的自我保护机制认为意味着有几瓶的服务都续约失败,则认为自己出显了问題报告 (类式:自己断网了),也就不剔除了。反之,则是它人的问題报告 ,就进行剔除。

Eureka Client服务的获取还要从缓存中获取,意味着缓存中没办法 ,就加载数据到缓存中,并且 在从缓存中取。服务的获取法律依据 分为全量同步和增量同步并还要。

注册中心接收到撤销 请求后(cancel):

一级缓存:本质还是HashMap,没办法 过期时间,保存服务信息的对外输出的数据特征。

服务消费者另一个多 部署在IDC1,另一个多 部署在IDC2

再读取二级缓存

server端当有reigster、renew、cancel请求进来时,会将哪几个请求封装下 另一个多 task中,并且 倒进另一个多 队列当中,并且 经过一系列的补救后,在倒进本来我队列中。 都还要查看PeerAwareInstanceRegistryImpl类中的BatchWorkerRunnable类,这里就不再贴源码了。