微服务笔记②——Eureka的使用（Finchley版）

Eureka新老版本依赖

eureka的老版本和新版本的依赖不同，需要注意

官网中要求添加的是ID为spring-cloud-starter-netflix-eureka-client的依赖，但是在网上可能会看到另一种依赖

下面这个属于老版本的依赖

Eureka

概述

eureka是Netflix的子模块之一，也是一个核心的模块，eureka里有2个组件，一个是EurekaServer（一个独立的项目）这个是用于定位服务以实现中间层服务器的负载平衡和故障转移，另一个便是EurekaClient（我们的微服务） 它是用于与Server交互的，可以使得交互变得非常简单，只需要通过服务标识符即可拿到服务。

与spring-cloud的关系

Spring Cloud 封装了 Netflix 公司开发的 Eureka 模块来实现服务注册和发现（可以对比Zookeeper）。

Eureka 采用了 C-S 的设计架构。Eureka Server 作为服务注册功能的服务器，它是服务注册中心。

而系统中的其他微服务，使用 Eureka 的客户端连接到 Eureka Server并维持心跳连接。这样系统的维护人员就可以通过 Eureka Server 来监控系统中各个微服务是否正常运行。

SpringCloud 的一些其他模块（比如Zuul）就可以通过 Eureka Server 来发现系统中的其他微服务，并执行相关的逻辑。

Eureka的基本使用

依赖引入

• 客户端

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloudgroupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-clientartifactId>
dependency>

• 服务端

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloudgroupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-serverartifactId>
dependency>

配置文件

创建application.yml文件放在classpath下

• 客户端

server:
  port: 6000
eureka:
  client:
    serviceUrl:
        defaultZone: http://localhost:3000/eureka/  #eureka服务端提供的注册地址 参考服务端配置的这个路径
  instance:
  	
    instance-id: power-1 #此实例注册到eureka服务端的唯一的实例ID 
    prefer-ip-address: true #是否显示IP地址
    leaseRenewalIntervalInSeconds: 10 #eureka客户需要多长时间发送心跳给eureka服务器，表明它仍然活着,默认为30 秒 (与下面配置的单位都是秒)
    leaseExpirationDurationInSeconds: 30 #Eureka服务器在接收到实例的最后一次发出的心跳后，需要等待多久才可以将此实例删除，默认为90秒

spring:
  application:
    name: server-power #此实例注册到eureka服务端的name 

• 服务端

server:
  port: 3000
eureka:
  server:
    enable-self-preservation: false  #关闭自我保护机制
    eviction-interval-timer-in-ms: 4000 #设置清理间隔（单位：毫秒 默认是60*1000）
  instance:
    hostname: localhost


  client:
    registerWithEureka: false #不把自己作为一个客户端注册到自己身上
    fetchRegistry: false  #不需要从服务端获取注册信息（因为在这里自己就是服务端，而且已经禁用自己注册了）
    serviceUrl:
      defaultZone: http://${eureka.instance.hostname}:${server.port}/eureka

启动

因为服务端和客户端属于spring cloud项目，而spring cloud项目是基于spring boot搭建的，所以只需要在spring boot的启动类上加上注解就够了

• 客户端：加上@EnableEurekaClient注解
• 服务端：加上@EnableEurekaServer注解

服务集群

在微服务架构中存在许多多个服务器提供同一个服务，这个时候就需要实现负载均衡了，在eureka中可以很容易实现这种功能。

对于提供同一服务的不同服务器来说唯一有区别的就是配置文件，唯一不同的地方基本上就是eureka.instance.instance-id，这个是属于每个服务器独有的标识，至于spring.application.name对于同一个服务来说，必须配置是一样的，否则就成了各自独立的服务了。

server:
  port: 6001
eureka:
  client:
    serviceUrl:
      defaultZone: http://localhost:3000/eureka/  #eureka服务端提供的注册地址 参考服务端配置的这个路径
  instance:

    instance-id: power-0 #此实例注册到eureka服务端的唯一的实例ID
    prefer-ip-address: true #是否显示IP地址
    leaseRenewalIntervalInSeconds: 10 #eureka客户需要多长时间发送心跳给eureka服务器，表明它仍然活着,默认为30 秒 (与下面配置的单位都是秒)
    leaseExpirationDurationInSeconds: 30 #Eureka服务器在接收到实例的最后一次发出的心跳后，需要等待多久才可以将此实例删除，默认为90秒

spring:
  application:
    name: server-power #此实例注册到eureka服务 端的name

可以发现这一个服务有两个服务提供者

自我保护机制

eureka中如果注册的服务突然宕机那么肯定需要eureka去将宕掉的服务器移除，那么eureka是如何发现这些宕掉的机器的呢？

主要就是eureka会定时清理宕掉的机器，同时服务提供端也会定时发送心跳告诉eureka服务端自己还活着。

但是因为网络波动的缘故，可能服务提供端有时不会按时发送心跳，如果仅仅是因为短暂时间的网络波动就将服务提供段移除，显然是不可取的，那么eureka是如何判断服务提供端已经宕机的呢？

我们的配置也会影响这种判断，主要是下面服务提供端和eureka服务端中配置文件中修改的


下面是eureka清除服务的机制

eureka集群

集群原理

服务启动后向Eureka注册，Eureka Server会将注册信息向其他Eureka Server进行同步，当服务消费者要调用服务提供者，则向服务注册中心获取服务提供者地址，然后会将服务提供者地址缓存在本地，下次再调用时，则直接从本地缓存中取，完成一次调用。

集群配置

刚刚我们了解到 Eureka Server会将注册信息向其他Eureka Server进行同步 那么我们得声明有哪些server呢？

这里假设我们有3个Eureka Server 如图

现在怎么声明集群环境的server呢？ 我们看一张图

可能看着有点抽象，我们来看看具体配置

server:
  port: 3000
eureka:
  server:
    enable-self-preservation: false
    eviction-interval-timer-in-ms: 4000
  instance:
    hostname: eureka3000.com


  client:
    registerWithEureka: false
    fetchRegistry: false
    serviceUrl:
      defaultZone: http://eureka3001.com:3001/eureka,http://eureka3002.com:3002/eureka

这里方便理解集群，我们做了一个域名的映射

我们发现集群配置与单体不同的点在于 原来是把服务注册到自己身上，而现在是注册到其它服务身上

至于为什么不注册自己了呢？回到最上面我们说过，eureka的server会把自己的注册信息与其他的server同步，所以这里我们不需要注册到自己身上，因为另外两台服务器会配置本台服务器。

总之就是在自己的机器中配置其他所有的eureka服务器，同时配置registerWithEureka: false和fetchRegistry: false这样自己就不会将自己注册到自己身上了。

当三台eureka配置好之后，全部启动一下就可以看见效果了

当然，我们这里仅仅是把服务端配置好了， 那客户端怎么配置呢？我们可以把所有的eureka的服务器都在客户端中配置上，这样就算eureka客户端只剩一个也可以成功注册服务。

我们这里只截取了要改动的那一部分。 就是原来是注册到那一个地址上面，现在是要写三个eureka注册地址，但是不是代表他会注册三次，因为我们eureka server的注册信息是同步的，这里只需要注册一次就可以了，但是为什么要写三个地址呢。

因为这样就可以做到高可用的配置：打个比方有3台服务器。但是突然宕机了一台， 但是其他2台还健在，依然可以注册我们的服务，换句话来讲， 只要有一台服务还建在，那么就可以注册服务。

这里效果图就不发了， 和之前单机的没什么两样，只是你服务随便注册到哪个eureka server上其他的eureka server上都有该服务的注册信息。

CAP

概述

1998年，加州大学的计算机科学家 Eric Brewer 提出，分布式系统有三个指标。

• Consistency：一致性
• Availability：可用性
• Partition tolerance：分区容错性

他们第一个字母分别是C，A，P，Eric Brewer 说，这三个指标不可能同时做到。这个结论就叫做 CAP 定理。

Partition tolerance

中文叫做“分区容错”。

大多数分布式系统都分布在多个子网络。每个子网络就叫做一个区（partition）。分区容错的意思是，区间通信可能失败。比如，一台服务器放在本地，另一台服务器放在外地（可能是外省，甚至是外国），这就是两个区，它们之间可能无法通信。

上图中，S1 和 S2 是两台跨区的服务器。S1 向 S2 发送一条消息，S2 可能无法收到。系统设计的时候，必须考虑到这种情况。

一般来说，分区容错无法避免，因此可以认为 CAP 的 P 总是成立。CAP 定理告诉我们，剩下的 C 和 A 无法同时做到。

Consistency

Consistency 中文叫做"一致性"。意思是，写操作之后的读操作，必须返回该值。举例来说，某条记录是 v0，用户向 S1 发起一个写操作，将其改为 v1。

接下来用户读操作就会得到v1。这就叫一致性。

问题是，用户有可能会向S2发起读取操作，由于G2的值没有发生变化，因此返回的是v0，所以S1和S2的读操作不一致，这就不满足一致性了。

为了让S2的返回值与S1一致，所以我们需要在往S1执行写操作的时候，让S1给S2也发送一条消息，要求G2也变成v1。

这样子用户向G2发起读操作，就也能得到v1

Availability

Availability 中文叫做"可用性"，意思是只要收到用户的请求，服务器就必须给出回应。

用户可以选择向 S1 或 S2 发起读操作。不管是哪台服务器，只要收到请求，就必须告诉用户，到底是 v0 还是 v1，否则就不满足可用性。

Consistency 和 Availability 的矛盾

一致性和可用性，为什么不可能同时成立？答案很简单，因为可能通信失败（即出现分区容错）。

如果保证 S2 的一致性，那么 S1 必须在写操作时，锁定 S2 的读操作和写操作。只有数据同步后，才能重新开放读写。锁定期间，S2 不能读写，没有可用性不。

如果保证 S2 的可用性，那么势必不能锁定 S2，所以一致性不成立。

综上所述，S2 无法同时做到一致性和可用性。系统设计时只能选择一个目标。如果追求一致性，那么无法保证所有节点的可用性；如果追求所有节点的可用性，那就没法做到一致性。

Eureka对比Zookeeper

Zookeeper在设计的时候遵循的是CP原则，即一致性。

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处于瘫痪状态，在云部署的环境下，因网络环境使Zookeeper集群失去master节点是较大概率发生的事情，虽然服务能够最终恢复，但是漫长的选举时间导致长期的服务注册不可用是不能容忍的。

Eureka在设计的时候遵循的是AP原则，即可用性。

Eureka各个节点（服务)是平等的， 没有主从之分，几个节点down掉不会影响正常工作，剩余的节点（服务） 依然可以提供注册与查询服务，而Eureka的客户端在向某个Eureka注册或发现连接失败，则会自动切换到其他节点，也就是说，只要有一台Eureka还在，就能注册可用（保证可用性）， 只不过查询到的信息不是最新的（不保证强一致）。

除此之外，Eureka还有自我保护机制，如果在15分钟内超过85%节点都没有正常心跳，那么eureka就认为客户端与注册中心出现了网络故障，此时会出现以下情况：

1. Eureka不再从注册列表中移除因为长时间没有收到心跳而过期的服务
2. Eureka仍然能够接收新服务的注册和查询请求，但是不会被同步到其它节点上（即保证当前节点可用）
3. 当网络稳定后，当前实例新的注册信息会被同步到其它节点中