详解Eureka 缓存机制

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缓存相关配置

三级缓存

作者:冯永彪

内容来源:宜信技术学院

在软件工程中,如此另一有一一二个大现象是后边层处置不了的,而网关是服务提供者和服务消费者的后边层。以Spring Cloud Zuul网关为例,网关作为Eureka Client保存了服务注册信息,服务消费者通过网关将请求转发给服务提供者,只可还可否 能做到服务提供者下线时通知网关在自己保存的服务列表中使该服务失效。为了保持网关的独立性,可实现另一有一一二个独立服务接收下线通知并协调网关集群。下篇文章将删剪介绍网关怎么才能 才能 实现服务下线实时感知,敬请期待!

服务注册中心在选则使用Eureka时说明可能接受了其优先保证可用性(A)和分区容错性(P)、不保证强一致性(C)的特点。可能可还可否 能优先保证强一致性(C),则应该考虑使用ZooKeeper等CP系统作为服务注册中心。分布式系统中一般配置多节点,单个节点服务上线的情形更新滞后并如此那此影响,这里主要考虑服务下线后情形更新滞后的应对土办法。

关键类

2.服务消费者缩短更新周期。Eureka Client和Ribbon二级缓存影响情形更新,缩短这另一有一一二个定时任务周期可减少滞后时间,这类 配置:

Eureka Client发生某些角色:服务提供者服务消费者,作为服务消费者一般配合Ribbon或Feign(Feign内部人员使用Ribbon)使用。Eureka Client启动后,作为服务提供者立即向Server注册,默认情形下每500s续约(renew);作为服务消费者立即向Server全量更新服务注册信息,默认情形下每500s增量更新服务注册信息;Ribbon延时1s向Client获取使用的服务注册信息,默认每500s更新使用的服务注册信息,只保存情形为UP的服务。

或者,极限情形下服务消费者最长感知时间将无限趋近240s。

从CAP理论看,Eureka是另一有一一二个AP系统,优先保证可用性(A)和分区容错性(P),不保证强一致性(C),只保证最终一致性,或者在架构中设计了较多缓存。

关键类

二级缓存

Eureka Server发生另一有一一二个变量:(registry、readWriteCacheMap、readOnlyCacheMap)保存服务注册信息,默认情形下定时任务每500s将readWriteCacheMap同步至readOnlyCacheMap,每500s清理超过90s未续约的节点,Eureka Client每500s从readOnlyCacheMap更新服务注册信息,而UI则从registry更新服务注册信息。

缓存相关配置

Eureka服务情形enum类:com.netflix.appinfo.InstanceInfo.InstanceStatus

考虑如下情形

1.缩短readOnlyCacheMap更新周期。缩短该定时任务周期可减少滞后时间。

2.关闭readOnlyCacheMap。中小型系统可还可否 能考虑该方案,Eureka Client直接从readWriteCacheMap更新服务注册信息。

在Eureka高可用架构中,Eureka Server也可还可否 能作为Client向某些server注册,多节点相互注册组成Eureka集群,集群间相互视为peer。Eureka Client向Server注册、续约、更新情形时,接受节点更新自己的服务注册信息后,逐个同步至某些peer节点。

【注意】可能server-A向server-B节点单向注册,则server-A视server-B为peer节点,server-A接受的数据会同步给server-B,但server-B接受的数据不让同步给server-A。

Eureka是Netflix开源的、用于实现服务注册和发现的服务。Spring Cloud Eureka基于Eureka进行二次封装,增加了更人性化的UI,使用更为方便。或者可能Eureka某些发生较多缓存,服务情形更新滞后,最常见的情形是:服务下线后情形如此及时更新,服务消费者调用到已下线的服务原因分析分析请求失败。本文基于Spring Cloud Eureka 1.4.4.RELEASE,在默认region和zone的前提下,介绍Eureka的缓存机制。