SpringCloud Eureka工作原理_springcloudeureka原理

介绍

微服务架构中最核心的部分是服务治理，服务治理最基础的组件是注册中心。随着微服务架构的发展，出现了很多微服务架构的解决方案，其中包括我们熟知的Dubbo和Spring Cloud。

关于注册中心的解决方案，dubbo支持了Zookeeper、Redis、Multicast和Simple，官方推荐Zookeeper。Spring Cloud支持了Zookeeper、Consul和Eureka，官方推荐Eureka。

两者之所以推荐不同的实现方式，原因在于组件的特点以及适用场景不同。简单来说：

ZK的设计原则是CP，即强一致性和分区容错性。他保证数据的强一致性，但舍弃了可用性，如果出现网络问题可能会影响ZK的选举，导致ZK注册中心的不可用。

Eureka的设计原则是AP，即可用性和分区容错性。他保证了注册中心的可用性，但舍弃了数据一致性，各节点上的数据有可能是不一致的（会最终一致）。

Eureka采用纯Java实现，除实现了注册中心基本的服务注册和发现之外，极大的满足注册中心的可用性，即使只有一台服务可用，也可以保证注册中心的可用性。

Eureka 核心概念

服务注册调用示意图，服务提供者和服务的消费者，本质上也是 Eureka Client 角色。整体上可以分为两个主体：Eureka Server 和 Eureka Client。

Eureka Server：注册中心服务端

注册中心服务端主要对外提供了三个功能：

服务注册
　　服务提供者启动时，会通过 Eureka Client 向 Eureka Server 注册信息，Eureka Server 会存储该服务的信息，Eureka Server 内部有二层缓存机制来维护整个注册表

提供注册表
　　服务消费者在调用服务时，如果 Eureka Client 没有缓存注册表的话，会从 Eureka Server 获取最新的注册表

同步状态
　　Eureka Client 通过注册、心跳机制和 Eureka Server 同步当前客户端的状态。

Eureka Client：注册中心客户端

Eureka Client 是一个 Java 客户端，用于简化与 Eureka Server 的交互。Eureka Client 会拉取、更新和缓存 Eureka Server 中的信息。因此当所有的 Eureka Server 节点都宕掉，服务消费者依然可以使用缓存中的信息找到服务提供者，但是当服务有更改的时候会出现信息不一致。

Register: 服务注册
　　服务的提供者，将自身注册到注册中心，服务提供者也是一个 Eureka Client。当 Eureka Client 向 Eureka Server 注册时，它提供自身的元数据，比如 IP 地址、端口，运行状况指示符 URL，主页等。

Renew: 服务续约
　　Eureka Client 会每隔 30 秒发送一次心跳来续约。 通过续约来告知 Eureka Server 该 Eureka Client 运行正常，没有出现问题。 默认情况下，如果 Eureka Server 在 90 秒内没有收到 Eureka Client 的续约，Server 端会将实例从其注册表中删除，此时间可配置，一般情况不建议更改。

服务续约的两个重要属性

服务续约任务的调用间隔时间，默认为30秒
eureka.instance.lease-renewal-interval-in-seconds=30

服务失效的时间，默认为90秒。
eureka.instance.lease-expiration-duration-in-seconds=90
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Eviction 服务剔除
　　当 Eureka Client 和 Eureka Server 不再有心跳时，Eureka Server 会将该服务实例从服务注册列表中删除，即服务剔除。

Cancel: 服务下线
　　Eureka Client 在程序关闭时向 Eureka Server 发送取消请求。 发送请求后，该客户端实例信息将从 Eureka Server 的实例注册表中删除。该下线请求不会自动完成，它需要调用以下内容：

DiscoveryManager.getInstance().shutdownComponent()；
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GetRegisty: 获取注册列表信息
　　Eureka Client 从服务器获取注册表信息，并将其缓存在本地。客户端会使用该信息查找其他服务，从而进行远程调用。该注册列表信息定期（每30秒钟）更新一次。每次返回注册列表信息可能与 Eureka Client 的缓存信息不同，Eureka Client 自动处理。

如果由于某种原因导致注册列表信息不能及时匹配，Eureka Client 则会重新获取整个注册表信息。 Eureka Server 缓存注册列表信息，整个注册表以及每个应用程序的信息进行了压缩，压缩内容和没有压缩的内容完全相同。Eureka Client 和 Eureka Server 可以使用 JSON/XML 格式进行通讯。在默认情况下 Eureka Client 使用压缩 JSON 格式来获取注册列表的信息。

获取服务是服务消费者的基础，所以必有两个重要参数需要注意：

#启用服务消费者从注册中心拉取服务列表的功能
eureka.client.fetch-registry=true

#设置服务消费者从注册中心拉取服务列表的间隔
eureka.client.registry-fetch-interval-seconds=30
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Remote Call: 远程调用
　　当 Eureka Client 从注册中心获取到服务提供者信息后，就可以通过 Http 请求调用对应的服务；服务提供者有多个时，Eureka Client 客户端会通过 Ribbon 自动进行负载均衡。

自我保护机制
　　默认情况下，如果 Eureka Server 在一定的 90s 内没有接收到某个微服务实例的心跳，会注销该实例。但是在微服务架构下服务之间通常都是跨进程调用，网络通信往往会面临着各种问题，比如微服务状态正常，网络分区故障，导致此实例被注销。

固定时间内大量实例被注销，可能会严重威胁整个微服务架构的可用性。为了解决这个问题，Eureka 开发了自我保护机制，那么什么是自我保护机制呢？

Eureka Server 在运行期间会去统计心跳失败比例在 15 分钟之内是否低于 85%，如果低于 85%，Eureka Server 即会进入自我保护机制。

Eureka Server 触发自我保护机制后，页面会出现提示：

Eureka Server 进入自我保护机制，会出现以下几种情况：

1. Eureka 不再从注册列表中移除因为长时间没收到心跳而应该过期的服务
2. Eureka 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(即保证当前节点依然可用)
3. 当网络稳定时，当前实例新的注册信息会被同步到其它节点中

Eureka 自我保护机制是为了防止误杀服务而提供的一个机制。当个别客户端出现心跳失联时，则认为是客户端的问题，剔除掉客户端；当 Eureka 捕获到大量的心跳失败时，则认为可能是网络问题，进入自我保护机制；当客户端心跳恢复时，Eureka 会自动退出自我保护机制。

如果在保护期内刚好这个服务提供者非正常下线了，此时服务消费者就会拿到一个无效的服务实例，即会调用失败。对于这个问题需要服务消费者端要有一些容错机制，如重试，断路器等。

通过在 Eureka Server 配置如下参数，开启或者关闭保护机制，生产环境建议打开：

eureka.server.enable-self-preservation=true
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Eureka 集群原理

再来看看 Eureka 集群的工作原理。我们假设有三台 Eureka Server 组成的集群，第一台 Eureka Server 在北京机房，另外两台 Eureka Server 在深圳和西安机房。这样三台 Eureka Server 就组建成了一个跨区域的高可用集群，只要三个地方的任意一个机房不出现问题，都不会影响整个架构的稳定性。

从图中可以看出 Eureka Server 集群相互之间通过 Replicate 来同步数据，相互之间不区分主节点和从节点，所有的节点都是平等的。在这种架构中，节点通过彼此互相注册来提高可用性，每个节点需要添加一个或多个有效的 serviceUrl 指向其他节点。

如果某台 Eureka Server 宕机，Eureka Client 的请求会自动切换到新的 Eureka Server 节点。当宕机的服务器重新恢复后，Eureka 会再次将其纳入到服务器集群管理之中。当节点开始接受客户端请求时，所有的操作都会进行节点间复制，将请求复制到其它 Eureka Server 当前所知的所有节点中。

另外 Eureka Server 的同步遵循着一个非常简单的原则：只要有一条边将节点连接，就可以进行信息传播与同步。所以，如果存在多个节点，只需要将节点之间两两连接起来形成通路，那么其它注册中心都可以共享信息。每个 Eureka Server 同时也是 Eureka Client，多个 Eureka Server 之间通过 P2P 的方式完成服务注册表的同步。

Eureka Server 集群之间的状态是采用异步方式同步的，所以不保证节点间的状态一定是一致的，不过基本能保证最终状态是一致的。

Eureka 分区

Eureka 提供了 Region 和 Zone 两个概念来进行分区，这两个概念均来自于亚马逊的 AWS:
　　region：可以理解为地理上的不同区域，比如亚洲地区，中国区或者深圳等等。没有具体大小的限制。根据项目具体的情况，可以自行合理划分 region。
　　zone：可以简单理解为 region 内的具体机房，比如说 region 划分为深圳，然后深圳有两个机房，就可以在此 region 之下划分出 zone1、zone2 两个 zone。

上图中的 us-east-1c、us-east-1d、us-east-1e 就代表了不同的 Zone。Zone 内的 Eureka Client 优先和 Zone 内的 Eureka Server 进行心跳同步，同样调用端优先在 Zone 内的 Eureka Server 获取服务列表，当 Zone 内的 Eureka Server 挂掉之后，才会从别的 Zone 中获取信息。

Eurka 保证 AP

Eureka Server 各个节点都是平等的，几个节点挂掉不会影响正常节点的工作，剩余的节点依然可以提供注册和查询服务。而 Eureka Client 在向某个 Eureka 注册时，如果发现连接失败，则会自动切换至其它节点。只要有一台 Eureka Server 还在，就能保证注册服务可用(保证可用性)，只不过查到的信息可能不是最新的(不保证强一致性)。

Eurka 工作流程

了解完 Eureka 核心概念，自我保护机制，以及集群内的工作原理后，我们来整体梳理一下 Eureka 的工作流程：

1、Eureka Server 启动成功，等待服务端注册。在启动过程中如果配置了集群，集群之间定时通过 Replicate 同步注册表，每个 Eureka Server 都存在独立完整的服务注册表信息

2、Eureka Client 启动时根据配置的 Eureka Server 地址去注册中心注册服务

3、Eureka Client 会每 30s 向 Eureka Server 发送一次心跳请求，证明客户端服务正常

4、当 Eureka Server 90s 内没有收到 Eureka Client 的心跳，注册中心则认为该节点失效，会注销该实例

5、单位时间内 Eureka Server 统计到有大量的 Eureka Client 没有上送心跳，则认为可能为网络异常，进入自我保护机制，不再剔除没有上送心跳的客户端

6、当 Eureka Client 心跳请求恢复正常之后，Eureka Server 自动退出自我保护模式

7、Eureka Client 定时全量或者增量从注册中心获取服务注册表，并且将获取到的信息缓存到本地

8、服务调用时，Eureka Client 会先从本地缓存找寻调取的服务。如果获取不到，先从注册中心刷新注册表，再同步到本地缓存

9、Eureka Client 获取到目标服务器信息，发起服务调用

10、Eureka Client 程序关闭时向 Eureka Server 发送取消请求，Eureka Server 将实例从注册表中删除

这就是Eurka基本工作流程

总结

讲了 Eureka 核心概念、Eureka 自我保护机制和 Eureka 集群原理。通过分析 Eureka 工作原理，我可以明显地感觉到 Eureka 的设计之巧妙，通过一些列的机制，完美地解决了注册中心的稳定性和高可用性。

Eureka 为了保障注册中心的高可用性，容忍了数据的非强一致性，服务节点间的数据可能不一致， Client-Server 间的数据可能不一致。比较适合跨越多机房、对注册中心服务可用性要求较高的使用场景。

Eureka 集群是怎么保持数据一致的？

服务注册中心不可能是单点的，一定会有一个集群，那么集群中的服务注册信息如何在集群中保持一致的呢？

首先要明确的是 Eureka 是弱数据一致性的。

下面从2个方面来说明：

1. 什么是弱数据一致性
2. Eureka 是如何同步数据的

1. 弱数据一致性

我们知道 ZooKeeper 也可以实现数据中心，ZooKeeper 就是强一致性的。

分布式系统中有一个重要理论：CAP。

该理论提到了分布式系统中的3个特性：

1. Consistency 数据一致性
   　　　　分布式系统中，数据会存在多个副本中，有一些问题会导致写入数据时，一部分副本成功、一部分副本失败，造成数据不一致。

满足一致性就要求对数据的更新操作成功后，多副本的数据必须保持一致。

2. Availability 可用性
   　　　　在任何时候客户端对集群进行读写操作时，请求能够正常响应。

3. Partition Tolerance 分区容忍性
   　　　　发生通信故障时，集群被分割为多个无法通信的分区时，集群仍然可用。

CAP 理论指出：这3个特性不可能同时满足，最多满足2个。

• P 是客观存在的，不可绕过，那么就是选择 C 还是选择 A。
• ZooKeeper 选择了 C，就是尽可能的保证数据一致性，某些情况下可以牺牲可用性。
• Eureka 则选择了 A，所以 Eureka 具有高可用性，在任何时候，服务消费者都能正常获取服务列表，但不保证数据的强一致性，消费者可能会拿到过期的服务列表。
  

Eureka 的设计理念：保留可用及过期的数据总比丢掉可用的数据好。

2. Eureka 的数据同步方式

2.1 复制方式
分布式系统的数据在多个副本之间的复制方式，主要有：

• 主从复制
  　　　　就是 Master-Slave 模式，有一个主副本，其他为从副本，所有写操作都提交到主副本，再由主副本更新到其他从副本。

写压力都集中在主副本上，是系统的瓶颈，从副本可以分担读请求。

• 对等复制
  　　　　就是 Peer to Peer 模式，副本间不分主从，任何副本都可以接收写操作，然后每个副本间互相进行数据更新。

对等复制模式，任何副本都可以接收写请求，不存在写压力瓶颈，但各个副本间数据同步时可能产生数据冲突。

Eureka 采用的就是 Peer to Peer 模式。

2.2 同步过程
　　Eureka Server 本身依赖了 Eureka Client，也就是每个 Eureka Server 是作为其他 Eureka Server 的 Client。

Eureka Server 启动后，会通过 Eureka Client 请求其他 Eureka Server 节点中的一个节点，获取注册的服务信息，然后复制到其他 peer 节点。

Eureka Server 每当自己的信息变更后，例如 Client 向自己发起注册、续约、注销请求， 就会把自己的最新信息通知给其他 Eureka Server，保持数据同步。

如果自己的信息变更是另一个Eureka Server同步过来的，这是再同步回去的话就出现数据同步死循环了。

eureka Server 在执行复制操作的时候，使用 HEADER_REPLICATION 这个 http header 来区分普通应用实例的正常请求，说明这是一个复制请求，这样其他 peer 节点收到请求时，就不会再对其进行复制操作，从而避免死循环。

还有一个问题，就是数据冲突，比如 server A 向 server B 发起同步请求，如果 A 的数据比 B 的还旧，B 不可能接受 A 的数据，那么 B 是如何知道 A 的数据是旧的呢？这时 A 又应该怎么办呢？

数据的新旧一般是通过版本号来定义的，Eureka 是通过 lastDirtyTimestamp 这个类似版本号的属性来实现的。

lastDirtyTimestamp 是注册中心里面服务实例的一个属性，表示此服务实例最近一次变更时间。
　　比如 Eureka Server A 向 Eureka Server B 复制数据，数据冲突有2种情况：

（1）A 的数据比 B 的新，B 返回 404，A 重新把这个应用实例注册到 B。

（2）A 的数据比 B 的旧，B 返回 409，要求 A 同步 B 的数据。

还有一个重要的机制：hearbeat 心跳，即续约操作，来进行数据的最终修复，因为节点间的复制可能会出错，通过心跳就可以发现错误，进行弥补。

例如发现某个应用实例数据与某个server不一致，则server放回404，实例重新注册即可。

3. 小结

• Eureka 是弱数据一致性，选择了 CAP 中的 AP。
• Eureka 采用 Peer to Peer 模式进行数据复制。
• Eureka 通过 lastDirtyTimestamp 来解决复制冲突。
• Eureka 通过心跳机制实现数据修复。