微服务之Eureka

一：什么是Eureka

• Netflix在涉及Eureka时，遵循的就是API原则.
• Eureka是Netflix的有个子模块，也是核心模块之一。Eureka是基于REST的服务，用于定位服务，以实现云端中间件层服务发现和故障转移，服务注册与发现对于微服务来说是非常重要的，有了服务注册与发现，只需要使用服务的标识符，就可以访问到服务，而不需要修改服务调用的配置文件了，功能类似于Dubbo的注册中心，比如Zookeeper.

二：

• Eureka 包含两个组件：Eureka Server 和 Eureka Client.
• Eureka Server 提供服务注册，各个节点启动后，回在EurekaServer中进行注册，这样Eureka Server中的服务注册表中将会储存所有课用服务节点的信息，服务节点的信息可以在界面中直观的看到.
• Eureka Client 是一个Java客户端，用于简化EurekaServer的交互，客户端同时也具备一个内置的，使用轮询负载算法的负载均衡器。在应用启动后，将会向EurekaServer发送心跳 (默认周期为30秒) 。如果Eureka Server在多个心跳周期内没有接收到某个节点的心跳，EurekaServer将会从服务注册表中把这个服务节点移除掉 (默认周期为90s).

三：

• 三大角色

  • Eureka Server：提供服务的注册与发现
  • Service Provider：服务生产方，将自身服务注册到Eureka中，从而使服务消费方能狗找到
  • Service Consumer：服务消费方，从Eureka中获取注册服务列表，从而找到消费服务

• 四：保护机制

• EureKa自我保护机制：好死不如赖活着

  一句话总结就是：某时刻某一个微服务不可用，eureka不会立即清理，依旧会对该微服务的信息进行保存！

• 默认情况下，当eureka server在一定时间内没有收到实例的心跳，便会把该实例从注册表中删除（默认是90秒），但是，如果短时间内丢失大量的实例心跳，便会触发eureka server的自我保护机制，比如在开发测试时，需要频繁地重启微服务实例，但是我们很少会把eureka server一起重启（因为在开发过程中不会修改eureka注册中心），当一分钟内收到的心跳数大量减少时，会触发该保护机制。可以在eureka管理界面看到Renews threshold和Renews(last min)，当后者（最后一分钟收到的心跳数）小于前者（心跳阈值）的时候，触发保护机制，会出现红色的警告：EMERGENCY!EUREKA MAY BE INCORRECTLY CLAIMING INSTANCES ARE UP WHEN THEY'RE NOT.RENEWALS ARE LESSER THAN THRESHOLD AND HENCE THE INSTANCES ARE NOT BEGING EXPIRED JUST TO BE SAFE.从警告中可以看到，eureka认为虽然收不到实例的心跳，但它认为实例还是健康的，eureka会保护这些实例，不会把它们从注册表中删掉。
• 该保护机制的目的是避免网络连接故障，在发生网络故障时，微服务和注册中心之间无法正常通信，但服务本身是健康的，不应该注销该服务，如果eureka因网络故障而把微服务误删了，那即使网络恢复了，该微服务也不会重新注册到eureka server了，因为只有在微服务启动的时候才会发起注册请求，后面只会发送心跳和服务列表请求，这样的话，该实例虽然是运行着，但永远不会被其它服务所感知。所以，eureka server在短时间内丢失过多的客户端心跳时，会进入自我保护模式，该模式下，eureka会保护注册表中的信息，不在注销任何微服务，当网络故障恢复后，eureka会自动退出保护模式。自我保护模式可以让集群更加健壮。
• 但是我们在开发测试阶段，需要频繁地重启发布，如果触发了保护机制，则旧的服务实例没有被删除，这时请求有可能跑到旧的实例中，而该实例已经关闭了，这就导致请求错误，影响开发测试。所以，在开发测试阶段，我们可以把自我保护模式关闭，只需在eureka server配置文件中加上如下配置即可：eureka.server.enable-self-preservation=false【不推荐关闭自我保护机制】

• CAP理论的核心

• 一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性，可用性和分区容错性这三个需求

• 根据CAP原理，将NoSQL数据库分成了满足CA原则，满足CP原则和满足AP原则三大类

  • CA：单点集群，满足一致性，可用性的系统，通常可扩展性较差
  • CP：满足一致性，分区容错的系统，通常性能不是特别高
  • AP：满足可用性，分区容错的系统，通常可能对一致性要求低一些

  • 作为分布式服务注册中心，Eureka比Zookeeper好在哪里？

    著名的CAP理论指出，一个分布式系统不可能同时满足C (一致性) 、A (可用性) 、P (容错性)，由于分区容错性P再分布式系统中是必须要保证的，因此我们只能再A和C之间进行权衡。

  • Zookeeper 保证的是 CP —> 满足一致性，分区容错的系统，通常性能不是特别高
  • Eureka 保证的是 AP —> 满足可用性，分区容错的系统，通常可能对一致性要求低一些

  • Zookeeper保证的是CP

    当向注册中心查询服务列表时，我们可以容忍注册中心返回的是几分钟以前的注册信息，但不能接收服务直接down掉不可用。也就是说，服务注册功能对可用性的要求要高于一致性。但zookeeper会出现这样一种情况，当master节点因为网络故障与其他节点失去联系时，剩余节点会重新进行leader选举。问题在于，选举leader的时间太长，30-120s，且选举期间整个zookeeper集群是不可用的，这就导致在选举期间注册服务瘫痪。在云部署的环境下，因为网络问题使得zookeeper集群失去master节点是较大概率发生的事件，虽然服务最终能够恢复，但是，漫长的选举时间导致注册长期不可用，是不可容忍的。

    Eureka保证的是AP

    Eureka看明白了这一点，因此在设计时就优先保证可用性。Eureka各个节点都是平等的，几个节点挂掉不会影响正常节点的工作，剩余的节点依然可以提供注册和查询服务。而Eureka的客户端在向某个Eureka注册时，如果发现连接失败，则会自动切换至其他节点，只要有一台Eureka还在，就能保住注册服务的可用性，只不过查到的信息可能不是最新的，除此之外，Eureka还有之中自我保护机制，如果在15分钟内超过85%的节点都没有正常的心跳，那么Eureka就认为客户端与注册中心出现了网络故障，此时会出现以下几种情况：

  • Eureka不在从注册列表中移除因为长时间没收到心跳而应该过期的服务
  • Eureka仍然能够接受新服务的注册和查询请求，但是不会被同步到其他节点上 (即保证当前节点依然可用)
  • 当网络稳定时，当前实例新的注册信息会被同步到其他节点中

  • 因此，Eureka可以很好的应对因网络故障导致部分节点失去联系的情况，而不会像zookeeper那样使整个注册服务瘫痪