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分布式进阶（二十）——分布式框架之可扩展：Eureka注册中心

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 2023-08-12  阅读(3)
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原文作者：Ressmix 原文地址：https://www.tpvlog.com/article/187

上一章，我通过一个简单的电商系统介绍了Spring Cloud的各个组件，以及如何搭配使用构建一个简单的微服务系统。本章，我将讲解Eureka服务注册中心的一些核心原理。

除了Eureka可以作为服务注册中心外，主流的还有Consul、Zookeeper、Etcd。这几种注册中心的区别我这里不做赘述，读者可以自行参阅官网的介绍，并根据自己公司的业务场景进行技术选型。

虽然Netflix官方表示对Eureka 2.x进行无限期搁置，但事实上1.x版本已经非常稳定，而且官方仍在不断维护，所以没有必要危言耸听。另外，很多大公司都是基于Eureka或Zookeeper二次开发，自研注册中心的。

一、Eureka基本架构

我们先从Eureka的基本架构开始。Eureka从整体上可以分为两个主体： Eureka Server 和 Eureka Client 。

202308122222332441.png

Eureka Client和Eureka Server之间的主要交互，可以参考下面这张官方的图：

202308122222340032.png

上图中：

  • Eureka Server：表示注册中心集群
  • us-east-1x：表示集群所在的区域，可以理解成数据中心
  • Application Service：表示服务提供者
  • Application Client：表示服务消费者
  • Eureka Client：表示Eureka客户端

我们来一一看下各个组件和以及它们之间的交互情况。

1.1 Eureka Server

Eureka Server（注册中心服务端）， 主要是维护服务注册表 ，主要对外提供三项功能：

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 多级缓存机制 来维护服务注册表。

服务发现
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。

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

1.2 Eureka Client

Eureka Client（注册中心客户端），向注册中心注册服务的应用都可以叫做Eureka Client（包括Eureka Server本身）。Eureka Client 可以从Eureka Server获取注册表，缓存在本地，从中查找服务提供者，从而进行远程调用。

服务注册表信息定期（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 会自动处理。

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。

1.3 Register（服务注册）

服务提供者，会将自身的服务信息注册到 Eureka Server ，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，包括 IP 地址、端口，运行状况指示符 URL，主页等。

1.4 Renew（服务续约）

Eureka Client 默认每隔 30 秒 向 Eureka Server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。

可以通过以下参数配置心跳时间：
续约心跳间隔时间：eureka.instance.lease-renewal-interval-in-seconds = 30

1.5 Cancel（服务下线）

Eureka Client 在程序关闭时会向 Eureka Server 发送取消请求。 Eureka Server 接收到请求后，会讲该服务从注册表中删除。

1.6 Eviction（服务剔除）

默认情况下，Eureka Server 每隔60s会检查一次注册表，如果有 Eureka Client 超过 90 秒还没续约，Server 端会将该服务从其注册表中剔除（Eviction）。

可以通过以下参数配置服务失效剔除时间：
服务失效剔除时间：eureka.instance.lease-expiration-duration-in-seconds = 90

二、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种机制。默认情况下，如果 Eureka Server 在 90s 内没有接收到某个微服务实例的心跳，就会注销该实例。但是在分布式系统中，服务之间的网络通信往往会面临着各种问题，比如网络分区故障，此时服务仍然可能是正常的，如果Eureka将其剔除，会造成误杀。

固定时间内大量实例被注销，可能会严重威胁整个分布式系统的可用性。为了解决这个问题，Eureka 开发了自我保护机制。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。

2.1 工作流程

Eureka Server 进入自我保护机制后，会做以下事情：

  1. 不再从注册表中移除因为长时间没收到心跳而本应该过期的服务；
  2. 仍然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；
  3. 网络恢复后，自动退出自我保护机制，并将注册信息同步到其它节点中。

注意，如果在保护期内刚好某个服务提供者下线了，此时服务消费者就会拿到一个无效的服务实例，会调用失败。对于这个问题，服务消费者要有一些容错机制，如重试、降级等。

通过在 Eureka Server 配置如下参数，开启或者关闭保护机制：eureka.server.enable-self-preservation = true

注意： 自我保护机制这个功能存在较多问题，生产上不建议打开。

三、多级缓存

Eureka Server采用一种多级缓存机制来保存服务注册表，如下图：

202308122222349823.png

Eureka Server 的服务注册表保存在内存中，整个数据存储分为两层： 数据存储层 和 缓存层 。

  • 数据存储层：registry，本质是一个 ConcurrentHashMap ，保存原始的服务信息；
  • 缓存层： readWriteCacheMap 和 readOnlyCacheMap ，其中readOnlyCacheMap是一级缓存，readWriteCacheMap是二级缓存，保存即将要对外传输的服务信息 。
缓存 类型 说明
 registry  ConcurrentHashMap register/renew/cancel操作时会 实时更新 。key是spring.application.name，value也是一个ConcurrentHashMap。
 readWriteCacheMap（LEVEL2）  GuavaCache 从register 实时更新 ，包含失效机制，保存服务信息的对外输出数据结构。
 readOnlyCacheMap(LEVEL1)  ConcurrentHashMap 从LEVEL2 周期更新 ，Eurekaclient默认从这里获取服务注册信息。

3.1 registry

当Eureka Client进行register、renew、cancel操作时，registry会 实时更新 。registry中保存着原始的服务信息，本质是一个ConcurrentHashMap。

3.2 readWriteCacheMap

readWriteCacheMap中保存的是加工后的服务注册表。

registry实时更新后，会将readWriteCacheMap清空，同时，Server端每隔60s会清理超过90s未续约的服务，此时也会将readWriteCacheMap清空。

另外，每隔30s，Eureka Server会将readWriteCacheMap中的信息同步至readOnlyCacheMap(Level1)；

3.2 readOnlyCacheMap

当Eureka Client发送getRegistry请求拉取服务注册信息时，实际是从readOnlyCacheMap这个一级缓存中获取的。如果获取不到，会触发二级缓存readWtireCacheMap的load机制：从registry中获取原始服务信息后进行处理加工，再加载到二级缓存readWtireCacheMap中。

3.3 优点

Eureka的这种多级缓存数据结构，最大的好处是提升了性能，同时能减少并发访问服务注册表时的冲突。因为如果只有一个服务注册表，同时读写必然涉及加锁，在服务很多的情况下，会导致性能低下。

3.4 缺点

默认配置下，Eureka的数据时效性是比较差的，服务发现、服务注册的感知可能要几十秒甚至几分钟。数据时效差，主要是因为默认的几个定时任务同步都是30s：

我们可以对以下参数进行优化：

  • 二级缓存同步时间间隔（默认30s）：eureka.server.responseCacheUpdateIntervalMs = 3000
  • Eureka Client获取注册表时间间隔（默认30s）：eureka.client.registryFetchIntervalSeconds = 3
  • 服务心跳感知时间间隔（默认30s）：eureka.client.leaseRenewalIntervalInSeconds = 30
  • 心跳超时后的服务剔除时间间隔（默认60s）：eureka.server.evictionIntervalTimerInMs = 6000
  • Eureka Server至上一次收到client心跳之后，等待下一次心跳的超时时间（在这个时间内若没收到下一次心跳，则将移除该client）：eureka.instance.leaseExpirationDurationInSeconds = 6

经过上述参数优化后，数据的时效性一般可以达到秒级。

四、高可用

Eureka本身为了实现高可用，支持 集群部署 。 我们假设有三台 Eureka Server 组成的集群，第一台 Eureka Server 在us-east-1c机房，另外两台 Eureka Server 分别部署在us-east-1d和us-east-1e机房。

这样三台 Eureka Server 就组建成了一个跨区域集群，三个地方的任意一个机房出现问题，都不会影响整个集群的可用性。

202308122222357054.png

从上图可以看出， Eureka Server 集群之间通过 Replicate 来同步数据，所有节点都是对等的。在这种架构下，节点通过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 宕机了，Eureka Client 的请求会自动切换到新的 Eureka Server 节点。当宕机服务器恢复后，Eureka 会再次将其纳入到服务器集群管理之中。

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 方式 完成服务注册表的同步。当 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，就能保证整个集群的可用性，但是由于Eureka Server 集群之间的状态同步是异步方式的，所以不保证节点间的状态是强一致的，只能保证最终一致性。

4.1 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 ：可以理解为地理级的区域划分，比如亚洲地区，中国区或者深圳等等。没有具体大小的限制，可根据项目具体的情况，自行合理划分 region。

Zone ：可以理解为 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。

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，同样调用端优先从 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。

五、生产优化

由于Eureka 是一种数据集中集群，而且采用了P2P通信和心跳机制，所以Eureka集群很难支撑大规模的服务实例。每个Eureka Server都要接受大量心跳请求，同时还要与其它Eureka Server进行P2P通信，服务实例太多后对集群的压力会非常大。

所以，生产环境对注册中心的机器配置要求一般会比较高，16核32G的机器大概可以支撑每秒几千请求，所以两台高配机器，一般能支撑上千个服务实例。

但是，如果服务实例的规模达到万级，那么纯粹的Eureka集群部署基本是无能为力的，需要对其进行自研改造，其实可以参考Redis集群模式的架构设计。

我这里介绍下改造的几个思路：

数据分片
改造的第一步就是数据的分片存储，也就是采用是采用数据分散集群的架构：每个服务注册中心只存储部分注册表数据，各个注册中心节点之间不再采用P2P方式进行全量的服务注册信息同步。

主从架构
为了保证服务节点的高可用，采用主从结构，每个分片都有自己的副本，client只向Master节点注册信息和心跳同步，Slave节点作为Master的备份。当client需要拉取注册表信息时，仅仅从对应的注册中心拉取局部注册表，当涉及多个不同注册中心时，可以按需在本地进行合并。

六、总结

本章，我介绍了Eureka的架构、自我保护机制以及多级缓存原理，并结合生产经验给出了一些优化建议，最后我们来回顾下Eureka的整个工作流程：

  1. Eureka Server 启动成功后，等待服务提供者注册，在启动过程中如果配置了集群，集群之间会定时通过 Replicate 同步注册表，每个 Eureka Server 都有独立完整的服务注册表；
  2. Eureka Client 启动后，会根据配置的 Eureka Server 地址，去注册自己的服务；
  3. Eureka Client 默认每 30s 向 Eureka Server 发送一次心跳请求，证明客户端服务正常；
  4. 如果 Eureka Server 90s 内没有收到 Eureka Client 的心跳，会认为该节点失效，会注销该实例；
  5. 如果单位时间内 Eureka Server 统计到有大量的 Eureka Client 没有上送心跳，则认为可能出现网络异常，采取自我保护机制，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 会定时从注册中心获取服务注册表，并更新到本地缓存中；
  8. 服务调用时，Eureka Client 优先从本地缓存中获取需要调用的服务。如果获取不到，则从Eureka Server重新获取注册表，更新到本地缓存；
  9. Eureka Client 程序关闭时，会向 Eureka Server 发送cancel请求，Eureka Server 接收到请求后将该实例从注册表中删除。

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文章标签： 分布式架构设计