微服务注册中心 Eureka 架构深入解读

这里比较核心的条件是自我保护机制，Eureka 自我保护机制是为了防止误杀服务而提供的一个机制。Eureka 的自我保护机制“谦虚”的认为如果大量服务都续约失败，则认为是自己出问题了(如自己断网了)，也就不剔除了;反之，则是 Eureka Client 的问题，需要进行剔除。而自我保护阈值是区分 Eureka Client 还是 Eureka Server 出问题的临界值：如果超出阈值就表示大量服务可用，少量服务不可用，则判定是 Eureka Client 出了问题。如果未超出阈值就表示大量服务不可用，则判定是 Eureka Server 出了问题。

条件 1 中如果关闭了自我保护，则统统认为是 Eureka Client 的问题，把没按时续约的服务都剔除掉(这里有剔除的最大值限制)。

这里比较难理解的是阈值的计算：

• 自我保护阈值 = 服务总数 * 每分钟续约数 * 自我保护阈值因子。
• 每分钟续约数 =(60S/ 客户端续约间隔)

最后自我保护阈值的计算公式为：

自我保护阈值 = 服务总数 * (60S/ 客户端续约间隔) * 自我保护阈值因子。

举例：如果有 100 个服务，续约间隔是 30S，自我保护阈值 0.85。

自我保护阈值 =100 * 60 / 30 * 0.85 = 170。

如果上一分钟的续约数 =180>170，则说明大量服务可用，是服务问题，进入剔除流程;

如果上一分钟的续约数 =150<170，则说明大量服务不可用，是注册中心自己的问题，进入自我保护模式，不进入剔除流程。

找出过期的服务

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。并将这些过期的服务保存到集合中。

剔除服务

在剔除服务之前先计算剔除的数量，然后遍历过期服务，通过洗牌算法确保每次都公平的选择出要剔除的任务，最后进行剔除。

执行剔除服务后：

• 删除服务信息，从 registry 中删除服务。
• 更新队列，将当前剔除事件保存到更新队列中。
• 清空二级缓存，保证数据的一致性。
• 实现过程参考 AbstractInstanceRegistry.evict() 方法。

服务获取机制

Eureka Client 获取服务有两种方式，全量同步和增量同步。获取流程是根据 Eureka Server 的多层数据结构进行的：

无论是全量同步还是增量同步，都是先从缓存中获取，如果缓存中没有，则先加载到缓存中，再从缓存中获取。(registry 只保存数据结构，缓存中保存 ready 的服务信息。)

• 先从一级缓存中获取
• a> 先判断是否开启了一级缓存
• b> 如果开启了则从一级缓存中获取，如果存在则返回，如果没有，则从二级缓存中获取
• d> 如果未开启，则跳过一级缓存，从二级缓存中获取
• 再从二级缓存中获取
• a> 如果二级缓存中存在，则直接返回;
• b> 如果二级缓存中不存在，则先将数据加载到二级缓存中，再从二级缓存中获取。注意加载时需要判断是增量同步还是全量同步，增量同步从 recentlyChangedQueue 中 load，全量同步从 registry 中 load。

服务同步机制

服务同步机制是用来同步 Eureka Server 节点之间服务信息的。它包括 Eureka Server 启动时的同步，和运行过程中的同步。

启动时同步

Eureka Server 启动后，遍历 eurekaClient.getApplications 获取服务信息，并将服务信息注册到自己的 registry 中。

注意这里是两层循环，第一层循环是为了保证已经拉取到服务信息，第二层循环是遍历拉取到的服务信息。

运行过程中同步

当 Eureka Server 节点有 register、renew、cancel 请求进来时，会将这个请求封装成 TaskHolder 放到 acceptorQueue 队列中，然后经过一系列的处理，放到 batchWorkQueue 中。

TaskExecutor.BatchWorkerRunnable是个线程池，不断的从 batchWorkQueue 队列中 poll 出 TaskHolder，然后向其他 Eureka Server 节点发送同步请求。

这里省略了两个部分：

一个是在 acceptorQueue 向 batchWorkQueue 转化时，省略了中间的 processingOrder 和 pendingTasks 过程。

另一个是当同步失败时，会将失败的 TaskHolder 保存到 reprocessQueue 中，重试处理。

写在最后

（编辑：西安站长网）

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