Eureka原理看这一篇就够了

目录

1.服务发现概念

2.服务发现解决的问题

2.1.解耦、屏蔽程序之间IP及端口依赖

2.2.动态管理服务状态

3.Eureka是如何设计服务发现

3.1.同一管理中心

3.2.基本概念

3.3.基本运行流程

 3.3.1.客户端发起服务注册

 3.3.2.服务端保存注册信息

 3.3.3.客户端定时发送心跳检测

3.3.4.服务端服务剔除和自我保护

3.3.5.客户端发送服务下线请求

3.3.6.客户端定时获取注册表信息

 3.3.7.客户端整合服务发现

4.Eureka如何保证高可用和一致性

4.1.CAP理论

4.2.服务端数据同步

4.2.1.Peer To Peer同步模式

 5.Eureka分区

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1.服务发现概念

首先，要理解服务发现的概念，需要先了解分布式系统，这里引用一个通俗易懂的分布式系统比喻

“当一头牛拉不动车的时候，不要试图寻找一头更强壮的牛，而是用两头牛来拉车”

因此，从狭义来解释，分布式系统是：由多个应用程序协同来完成任务的一种工作模式系统。这里的任务可以是一个下单操作、可以是一个复杂的统计计算、可以是存储一个超大数据等等，总之就是这个任务不适合或者无法通过单个程序独立完成，需要多个程序协同完成。

2.服务发现解决的问题

2.1.解耦、屏蔽程序之间IP及端口依赖

分布式系统中，程序之间通过一次或者多次远程调用或者数据传输完成任务，调用程序我们首先需要知道被调用的程序在网络中的位置，在网络中地位程序的位置通过IP+端口号。但是这种方式存在两个问题：

1、IP地址没有任务特殊含义，不容易记忆和理解；

2、当被调用的程序IP和端口号改变，调用者也需要同步修改地址；

通过服务发现，可以将程序之间对于IP+端口号的依赖转化为服务名的依赖，服务名可以根据业务功能等进行命名。因此，解耦、屏蔽服务之间IP+端口号的依赖是分布式系统需要解决的第一个问题。

2.2.动态管理服务状态

在分布式系统中，我们说程序或者说服务有可能宕掉，磁盘可能损坏、线程可能全部被占用，网络可能不稳定。因此，在分布式系统中程序的状态是随时变化的，不可预测的，谁也无法保证某个程序下一秒是否还可以正常运行，如果某个程序挂掉，调用者不能及时知道，就会出现多米勒骨牌式的连锁反应。

服务发现可以对服务的状态进行管理，当程序状态发生改变，可以第一时间通知程序的调用者，可以从两方面理解：

1、程序之间需要彼此知道对方的信息与状态；

2、对方程序状态发生改变能及时知晓；

3.Eureka是如何设计服务发现

3.1.统一管理中心

服务发现要做的是抽象程序标识达到解耦、屏蔽IP+端口号依赖以及程序状态的实时管理，要进行管理，首先会想到集权、集中、统一、设置机构等等，Eureka也是如此，要管理服务程序，首先要有一个统一的管理中心--注册中心。

因此，注册中心就是Eureka的大脑，负责Eureka各项管理、协调的职能。

3.2.基本概念

将注册中心作为服务发现中的管理者，是一个不错的想法。就如一个公司，出钱的是老板、找活的是销售经历、监督干活的是项目经历、干活的是程序员。

Eureka也对管理者与非管理者进行了区分，负责管理的-注册中心（服务端），负责干活的程序（客户端），对应EurekaServer和EurekaClient

3.3.基本运行流程

• 客户端发起服务注册
• 服务端保存注册信息到注册表
• 客户端定时发生心跳检测
• 服务端服务剔除及自我保护
• 客户端发起服务下线
• 客户端或者服务端注册信息到本地内存
• 客户端整合服务发现

 3.3.1.客户端发起服务注册

客户端向服务端发生请求，将自身相关的信息提交给服务端

对于这一步操作很容易理解，客户端启动要加入分布式系统中，首先就是要提供自身的相关信息，告诉服务端我来了。类似去婚介所相亲，首先需要把自己的信息告诉婚介所，这样才会有女孩子知道你的存在，这个过程就叫--服务注册

Eureka服务端提供一个接口，用来接收客户端服务注册的请求，服务端会一直监听这个接口，等待客户端调用。

客户端在启动时首先找到服务端以及自身的信息（分区、服务名称、IP、端口等），调用服务端提供的服务注册接口，将自身的信息发送过去。

关于配置信息可能在客户端的配置文件中，可能在配置中心统一配置。

 3.3.2.服务端保存注册信息

服务端保存客户端请求发送的服务注册信息到本地内存注册表

注册表是服务发现的核心，基本所有的操作都是围绕注册表进行操作，注册表的添加、获取、更新、删除、同步等一系列操作。

Eureka的注册表是一个双字典结构的数据，服务发现的目的是标识服务和服务状态的管理，所以注册表中有服务标识、服务基本信息、服务状态信息等

ConcurrentHashMap<String, Map<String, Lease<InstanceInfo>>> registry = new ConcurrentHashMap();

 3.3.3.客户端定时发送心跳检测

客户端定时向服务端发送请求，告诉服务端自己运行正常

客户端只是在启动时注册服务信息，后续运行过程服务端不知道客户端是否运行正常，就无法对无法状态进行实时的管理。因此客户端定时不断的向服务端发送请求，告诉服务端自己运行正常，这种主动上报状态的过程，在Eureka中叫做--服务续约

具体实现，服务端提供一个续约接口，客户端通过定时任务不断的调用续约接口，服务端收到请求后，更新注册表中服务续约时间

3.3.4.服务端服务剔除和自我保护

服务端在一段时间没有收到客户端的心跳请求，就从注册表移除该客户端

上面说的心跳检测续约客户端定时发送心跳请求，服务端收到请求将注册表中服务续约时间进行更新，目的是服务端能实时知道客户端运行状态

如果服务端在一段时间，默认（90s）没有收到客户端心跳请求，服务端任务客户端挂掉了，就会从注册表中移除给客户端信息，这个过程叫做--服务剔除

有时候由于网络原因，客户端与服务端无法进行正常通信，但是客户端仍然运行正常，可以进行相互的访问，如果按照续约，那么所有的客户端就会从注册表中被移除，这样影响了那些正常运行的客户端

因此，服务端有自我保护机制处理这种问题

服务端判断在15分钟内，有超过85%的客户端都没有进行服务续约，则进入自我保护；

进入自我保护机制，服务端不在剔除没有续约的客户端；

进入自我保护机制，服务端只接收新客户端的注册和服务查询；

3.3.5.客户端发送服务下线请求

客户端正常关闭，向服务端发送服务下线请求，服务会直接从注册表移除该客户端

Eureka通过心跳续约、服务剔除来排查异常的服务，那么对于一下正常关闭的服务，例如进行一下新的功能发布等，可以通过发送服务下线请求，服务端从注册表移除客户端，这个过程叫做--服务下线

3.3.6.客户端定时获取注册表信息

客户端定时向服务端发送请求，获取注册表信息，保存到本地内存。

在设计中，客户端本地也有一个注册表，还有一个定时器，定时从服务端更新注册表信息，保存到客户端本地内存

 3.3.7.客户端整合服务发现

客户端消费者从本地注册表中获取客户方生产者服务信息，并进行后续的操作。

4.Eureka如何保证高可用和一致性

Eureka支持集群部署，不同区域、机房部署多个服务端实例，这样可以横向扩展服务发现的规模，当有一个服务端挂掉，其他服务端仍然可以正常运行，保证系统的高可用性，但是集群多个节点部署，必须要考虑的一个问题，就是数据一致性。

4.1.CAP理论

说到系统的一致性、可用性，这些话题不仅仅是Eureka面临的问题，是所有分布式系统需要解决的问题。我们需要首先理解CAP理论

有一个大型的分布式系统，所有的实例节点部署在网络互通的5个机房内，节点各自完成工作，就这样安静的工作，有一天夜里，有一只饥饿的老鼠咬断了A机房与外界通信的光缆。

显然A机房无法与其他机房进行通信，整个网络被分成两块区域，A机房区域和非A机房区域

 出现这个情况，系统是否还有正常运行，答案肯定是必须的，那么如何让系统能够继续正常运行？

• C（一致性）：所有的节点上的数据时刻保持同步
• A（可用性）：每个请求都能接受到一个响应，无论响应成功或失败
• P（分区容错）：系统应该能持续提供服务，即使系统内部有消息丢失（分区）

 要保证一致性，就要进行所有节点数据的同步，同步的过程中无法保证系统可用性，会出现超时，如果要保证可用性，那么就无法保证一致性；分区容错在分布式系统中必须存在，所以必须在一致性和可用性两者进行取舍衡量。

Eureka的设计中认为系统的可用性优于一致性，采用AP，同样作为对比zookeeper使用的是CP

 例如现在有两个机房，机房A中有一个主节点和一个从节点，机房B有一个从节点，当出现某些原因，两个机房无法进行通信，那么当机房2中生产者服务B进行服务注册时，从节点要同步到机房A中的主节点才算注册成功，由于zk CP使用的是强一致性，所以会注册失败。在机房2中生产者与消费者直接进行调用是没有问题的，但是zk为了一致性，牺牲了机房2中的部分可用性。

二对于Eureka，采用的是AP，当网络出现分区，机房2中的服务仍然可以进行注册，服务之间也可以正常调用，但是两个机房的数据会不一致，为了可用性，牺牲了一致性。

Eureka采用AP，主要是服务发现中注册表信息不会涉及到业务逻辑，保存的是一些服务器信息，这些信息不会经常发送变化，所以导致不一致的几率也比较小，所以采用了AP。

4.2.服务端数据同步

4.2.1.Peer To Peer同步模式

分布式系统中数据同步模式一般分为两种：主从模式、对等模式。

主从模式：集群中有一个主副本和多个从副本，主副本负责数据的写操作，然后将数据同步到其他从副本，从副本负责读操作。该模式主副本面临所有的写操作压力，可能会成为瓶颈，但是可以保证一致性。

对待模式：在集群中不存在主从副本，任何一个节点都可以进行读写操作，然后节点之间进行相互数据同步，优点是没有单点的写操作压力，缺点是进行数据同步和数据冲突是一个需要解决的问题。

Eureka中集群节点进行数据同步

 5.Eureka分区

region：可以理解为地理上的分区，例如亚洲分区、华北地区等等，地区没有具体大小限制，根据实际情况合理划分。

zone：可以理解为region下的具体分区（机房），例如北京分区下有两个机房，可以划分出两个区域zone1、zone2.

通过分区管理，可以实现不同区域不同机房的服务进行就近调用，降低延迟。