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Spring Cloud 入门

简介

本章从如下几个点概述微服务的基础知识和思路： * 注册中心 * 服务注册 * 服务发现 * 服务同步 * 服务续约 * 服务获取 * 服务下线 * 服务剔除 * 自我保护 * 服务降级

• 在开始介绍之前先提几个问题，带着问题一步步深入了解注册中心

 先统一下名词概念：服务端：注册中心的服务端；客户端：表示服务提供者，向注册中心注册服务的客户端；消费端：向注册中心请求调用服务者

 * 注册中心是什么？
 * 为什么要有注册中心？
 * 注册中心的作用是什么？
 * 客户端如何注册服务？
 * 消费端如何调用服务？
 * 服务端如何接收服务？
 * 服务端如何存储服务？
 * 多个服务端如何同步数据？
 * 服务端的存储是否会满，满了怎么办？
 * 服务端挂了一个，其它服务端是否有感知，做何种处理？
 * 服务端挂了一个，对客户端有何影响，对消费端有何影响？
 * 服务端全挂了，服务还能注册吗？
 * 服务端全挂了，消费端调用服务会立刻报错吗？
 * 服务端如何更新注册的服务？
 * 服务端中存储的服务信息是否有超时机制？
 * 服务端如何保证存储的服务信息是最新的？
 * 服务端存储的信息结构是什么样的？
 * 服务如何下线？
 * 服务端可以强制剔除服务吗，如果可以怎么剔除？
 * 消费端如何获取服务的真实地址？

注册中心

• 保存服务信息的仓库，提供接收服务信息，并向外提供服务信息的能力；

• 我们决定要使用微服务架构，从单体架构向微服务架构迁移：在对业务进行分析并拆解后，会将各个模块拆分为独立的小服务，模块与模块之间的信息交互以服务调用的形式实现。此时，各个服务要知道对方的服务地址。如果只有几个服务，且每个服务只有1个实例，管理起来相对简单；但当服务比较多，且每个服务都有多个实例，并随着业务量的波动而增加和减少，这时候，靠人工管理这些服务就比较困难。就需要有注册中心来统一对服务进行管理。

• 在Spring Cloud 中Eureka就是注册中心。

服务注册

• 服务启动时将自己的服务地址上报给注册中心。以便于注册中心能将服务进行管理并提供给调用者。

• 服务主动上报自己的服务信息，是以心跳的形式，包括自己的ip信息，端口等信息。

服务发现

• 服务注册到注册中心，注册中心接收到服务上报的心跳信息，并能够正确识别此服务，我们称为服务发现。

服务同步

• 注册中心一般是分布式架构。Eureka Server会有多个，某个Server收到服务提供者上报的注册信息，会遍历自己内存中保存的其它Server，将服务同步到其它Server。

• 同步方式有两种：增量同步，全量同步。

服务续约

• 服务注册后，会定期发送心跳到Eureka Server，以告诉Server自己活着。Euraka Server收到心跳后会更新服务信息，并将服务的最新状态同步到其它Server。

服务获取

• 调用服务的客户端查询注册中心，获取服务信息；

• 在注册中心会有服务存储层和缓存层（二级缓存）；

• 存储层：所有服务注册及续约都会更新此层，保存的是各个服务上报的心跳信息；
• 二级缓存：一级和二级都保存对外输出的结构数据（是对存储层进行过处理的）；一级与二级的区别：一级只读，二级是可读写；
• 二级缓存有过期失效机制（guava），一级缓存没有失效机制

• 一级缓存的数据是：Eureka Server 定期从二级缓存同步进去的

• 访问服务时先访问一级缓存，一级缓存没有需要的服务，则访问二级缓存，二级缓存没有需要的服务，则访问registry，并加载到二级缓存。

• 客户端访问到服务后，调用服务，获取到的服务在客户端也支持缓存功能，但有缓存超时机制（这样可以支持Eureka Server挂掉也可以超时时间内访问服务）

服务下线

• 关闭服务，并从注册中心将服务信息删除；
• 关闭服务时，需要先发送请求给Eureka Server，告诉Euraka Server此服务需要下线。Eureka Server收到请求会将服务状态设置为下线状态（DOWN），并把下线时间传播到其它的Server。

服务剔除

• 有时，服务不可用（服务刚挂掉还没超时等），需要将服务从注册中心剔除
• 在规定时间内服务没有续约，则会将没有续约的服务剔除。
• Eureka Server 自身的Evict Task剔除服务后，会删除二级缓存；

Eureka 存储设计

存储层

• 服务注册表：registry（com.netflix.eureka.registry.AbstractInstanceRegistry）
• registry由两层ConcurrentHashMap组成
• 第一层：key：注册的eureka客户端中spring.application.name配置的服务名；value：指向第二层ConcurrentHashMap的引用，表示key服务名对应的注册服务实例信息集合
• 第二层：key：注册的服务实例的InstanceId；value：Lease对象 包含了服务详情和服务治理相关的属性

二级缓存

• 第一级缓存 - readOnlyCacheMap - 外部读取 为了供客户端获取注册信息时使用，供对外暴露的getRegistry接口读取，本质上是 ConcurrentHashMap，无过期时间，保存服务信息的对外输出数据结构（Value，区别于registry中的Lease对象），TimerTask定时从二级缓存拉取注册信息；

• 第二级缓存 - readWriteCacheMap - 中间缓存 为了降低注册表registry读写锁竞争，降低读取频率，（Loading readWriteCacheMap），本质上是 guava 的缓存，包含定时失效机制，保存服务信息的对外输出数据结构（Value）；

* 过期机制
 * 接收到Eureka Client 发送的 register、renew 和 cancel 请求并更新 registry 注册表之后，使二级缓存失效invalidate(Key... keys)；
 * Eureka Server 自身的 Evict Task 剔除服务后，删除二级缓存；
 * 二级缓存本身设置了 guava 的失效机制，隔一段时间后自己自动失效

* 更新机制

 * Eureka Client 获取全量或者增量的数据时，会先从一级缓存中获取；如果一级缓存中不存在，再从二级缓存中获取；如果二级缓存也不存在，这时候先将registry的数据同步到二级缓存中，再从缓存中获取
 * 定时更新一级缓存的时候，会读取二级缓存，如果二级缓存没有数据，也会触发load，拉取registry的注册数据

接口层

Spring Cloud 核心子项目

Spring Cloud Netflix

结语

• 【参考文章】
• 【中文文档】

• 【Eureka 官网地址】

Spring Cloud 入门

简介

本章从如下几个点概述微服务的基础知识和思路： * 注册中心 * 服务注册 * 服务发现 * 服务同步 * 服务续约 * 服务获取 * 服务下线 * 服务剔除 * 自我保护 * 服务降级

• 在开始介绍之前先提几个问题，带着问题一步步深入了解注册中心

 先统一下名词概念：服务端：注册中心的服务端；客户端：表示服务提供者，向注册中心注册服务的客户端；消费端：向注册中心请求调用服务者

 * 注册中心是什么？
 * 为什么要有注册中心？
 * 注册中心的作用是什么？
 * 客户端如何注册服务？
 * 消费端如何调用服务？
 * 服务端如何接收服务？
 * 服务端如何存储服务？
 * 多个服务端如何同步数据？
 * 服务端的存储是否会满，满了怎么办？
 * 服务端挂了一个，其它服务端是否有感知，做何种处理？
 * 服务端挂了一个，对客户端有何影响，对消费端有何影响？
 * 服务端全挂了，服务还能注册吗？
 * 服务端全挂了，消费端调用服务会立刻报错吗？
 * 服务端如何更新注册的服务？
 * 服务端中存储的服务信息是否有超时机制？
 * 服务端如何保证存储的服务信息是最新的？
 * 服务端存储的信息结构是什么样的？
 * 服务如何下线？
 * 服务端可以强制剔除服务吗，如果可以怎么剔除？
 * 消费端如何获取服务的真实地址？

注册中心

• 保存服务信息的仓库，提供接收服务信息，并向外提供服务信息的能力；

• 我们决定要使用微服务架构，从单体架构向微服务架构迁移：在对业务进行分析并拆解后，会将各个模块拆分为独立的小服务，模块与模块之间的信息交互以服务调用的形式实现。此时，各个服务要知道对方的服务地址。如果只有几个服务，且每个服务只有1个实例，管理起来相对简单；但当服务比较多，且每个服务都有多个实例，并随着业务量的波动而增加和减少，这时候，靠人工管理这些服务就比较困难。就需要有注册中心来统一对服务进行管理。

• 在Spring Cloud 中Eureka就是注册中心。

服务注册

• 服务启动时将自己的服务地址上报给注册中心。以便于注册中心能将服务进行管理并提供给调用者。

• 服务主动上报自己的服务信息，是以心跳的形式，包括自己的ip信息，端口等信息。

服务发现

• 服务注册到注册中心，注册中心接收到服务上报的心跳信息，并能够正确识别此服务，我们称为服务发现。

服务同步

• 注册中心一般是分布式架构。Eureka Server会有多个，某个Server收到服务提供者上报的注册信息，会遍历自己内存中保存的其它Server，将服务同步到其它Server。

• 同步方式有两种：增量同步，全量同步。

服务续约

• 服务注册后，会定期发送心跳到Eureka Server，以告诉Server自己活着。Euraka Server收到心跳后会更新服务信息，并将服务的最新状态同步到其它Server。

服务获取

• 调用服务的客户端查询注册中心，获取服务信息；

• 在注册中心会有服务存储层和缓存层（二级缓存）；

• 存储层：所有服务注册及续约都会更新此层，保存的是各个服务上报的心跳信息；
• 二级缓存：一级和二级都保存对外输出的结构数据（是对存储层进行过处理的）；一级与二级的区别：一级只读，二级是可读写；
• 二级缓存有过期失效机制（guava），一级缓存没有失效机制

• 一级缓存的数据是：Eureka Server 定期从二级缓存同步进去的

• 访问服务时先访问一级缓存，一级缓存没有需要的服务，则访问二级缓存，二级缓存没有需要的服务，则访问registry，并加载到二级缓存。

• 客户端访问到服务后，调用服务，获取到的服务在客户端也支持缓存功能，但有缓存超时机制（这样可以支持Eureka Server挂掉也可以超时时间内访问服务）

服务下线

• 关闭服务，并从注册中心将服务信息删除；
• 关闭服务时，需要先发送请求给Eureka Server，告诉Euraka Server此服务需要下线。Eureka Server收到请求会将服务状态设置为下线状态（DOWN），并把下线时间传播到其它的Server。

服务剔除

• 有时，服务不可用（服务刚挂掉还没超时等），需要将服务从注册中心剔除
• 在规定时间内服务没有续约，则会将没有续约的服务剔除。
• Eureka Server 自身的Evict Task剔除服务后，会删除二级缓存；

Eureka 存储设计

存储层

• 服务注册表：registry（com.netflix.eureka.registry.AbstractInstanceRegistry）
• registry由两层ConcurrentHashMap组成
• 第一层：key：注册的eureka客户端中spring.application.name配置的服务名；value：指向第二层ConcurrentHashMap的引用，表示key服务名对应的注册服务实例信息集合
• 第二层：key：注册的服务实例的InstanceId；value：Lease对象 包含了服务详情和服务治理相关的属性

二级缓存

• 第一级缓存 - readOnlyCacheMap - 外部读取 为了供客户端获取注册信息时使用，供对外暴露的getRegistry接口读取，本质上是 ConcurrentHashMap，无过期时间，保存服务信息的对外输出数据结构（Value，区别于registry中的Lease对象），TimerTask定时从二级缓存拉取注册信息；

• 第二级缓存 - readWriteCacheMap - 中间缓存 为了降低注册表registry读写锁竞争，降低读取频率，（Loading readWriteCacheMap），本质上是 guava 的缓存，包含定时失效机制，保存服务信息的对外输出数据结构（Value）；

* 过期机制
 * 接收到Eureka Client 发送的 register、renew 和 cancel 请求并更新 registry 注册表之后，使二级缓存失效invalidate(Key... keys)；
 * Eureka Server 自身的 Evict Task 剔除服务后，删除二级缓存；
 * 二级缓存本身设置了 guava 的失效机制，隔一段时间后自己自动失效

* 更新机制

 * Eureka Client 获取全量或者增量的数据时，会先从一级缓存中获取；如果一级缓存中不存在，再从二级缓存中获取；如果二级缓存也不存在，这时候先将registry的数据同步到二级缓存中，再从缓存中获取
 * 定时更新一级缓存的时候，会读取二级缓存，如果二级缓存没有数据，也会触发load，拉取registry的注册数据

接口层

Spring Cloud 核心子项目

Spring Cloud Netflix

结语

• 【参考文章】
• 【中文文档】
• 【Eureka 官网地址】

  a82aeba0dff112e63d0954030aa2b2eb3f0fc117

• 【Eureka 客户端配置】