SpringCloud源码解读--Eureka注册中心核心源码解读(2)-cache原理

本节讲一下Eureka服务端的缓存机制

先来个自问自答:

问:根据上篇文章,既然已经有了InstanceRegistry为什么还需要缓存,InstanceRegistry已经是内存数据了

答:上篇文章的InstanceRegistry里存的数据是对象,而且是实时的全量对象,增加缓存的目的:

1.返回给客户端的是序列化好的String或者压缩好的byte[],缓存起来以免每次都需要序列化或者压缩

2.客户端需要拉增量数据,需要把上次变化的增量数据缓存起来,增加拉取效率

Eureka得缓存机制主要看ResponseCache的实现类ResponseCacheImpl

一.缓存容器

1.ConcurrentHashMap的readOnlyCacheMap,定期去readWriteCache检查,需要更新则更新

2.guava cache,180秒过期触发被动更新,服务注册更新时主动更新这个cache

由此可见,eureka采用了双层缓存策略,进一步提升性能,但也增加了一致性问题,是否开启只读缓存是可以配置的

二.缓存过程

1.readOnlyCacheMap

可以看到通过定时任务更新缓存,readOnlyCacheMap只有这一种更新策略,getCacheUpdateTask这个方法的具体实现,可以简化成一下代码

for (Key key : readOnlyCacheMap.keySet()) {
  Value cacheValue = readWriteCacheMap.get(key);
  Value currentCacheValue = readOnlyCacheMap.get(key);
  if (cacheValue != currentCacheValue) {
    readOnlyCacheMap.put(key, cacheValue);
  }

}

2.readWriteCache

1.初始化时候指定数据来源(即缓存中没有的去哪里查),不熟悉guava cache的建议去简单的看下相关原理

追踪进去,主要看下一行,其他的请忽略

过程就是从上篇文章讲到InstanceRegistry里取出所有注册信息,然后序列化成字符串,然后包装成Value对象

2.注册表InstanceRegistry更新的时候失效掉readWriteCache,具体调用见AbstractInstanceRegistry,实现为以下方法