程序员笔记 | 详解Eureka缓存机制

Eureka是Netflix开源的、用于实现服务注册和发现的服务。Spring Cloud Eureka基于Eureka进行二次封装，增加了更人性化的UI，使用更为方便。但是由于Eureka本身存在较多缓存，服务状态更新滞后，最常见的状况是：服务下线后状态没有及时更新，服务消费者调用到已下线的服务导致请求失败。本文基于Spring Cloud Eureka 1.4.4.RELEASE，在默认region和zone的前提下，介绍Eureka的缓存机制。

一、AP特性

从CAP理论看，Eureka是一个AP系统，优先保证可用性(A)和分区容错性(P)，不保证强一致性(C)，只保证最终一致性，因此在架构中设计了较多缓存。

(Eureka高可用架构)

二、服务状态

Eureka服务状态enum类：

com.netflix.appinfo.InstanceInfo.InstanceStatus 

三、Eureka Server

在Eureka高可用架构中，Eureka Server也可以作为Client向其他server注册，多节点相互注册组成Eureka集群，集群间相互视为peer。Eureka Client向Server注册、续约、更新状态时，接受节点更新自己的服务注册信息后，逐个同步至其他peer节点。

【注意】如果server-A向server-B节点单向注册，则server-A视server-B为peer节点，server-A接受的数据会同步给server-B，但server-B接受的数据不会同步给server-A。

1. 缓存机制

Eureka Server存在三个变量：(registry、readWriteCacheMap、readOnlyCacheMap)保存服务注册信息，默认情况下定时任务每30s将readWriteCacheMap同步至readOnlyCacheMap，每60s清理超过90s未续约的节点，Eureka Client每30s从readOnlyCacheMap更新服务注册信息，而UI则从registry更新服务注册信息。

三级缓存：

缓存相关配置：

关键类：

四、Eureka Client

Eureka Client存在两种角色：服务提供者和服务消费者，作为服务消费者一般配合Ribbon或Feign(Feign内部使用Ribbon)使用。Eureka Client启动后，作为服务提供者立即向Server注册，默认情况下每30s续约(renew);作为服务消费者立即向Server全量更新服务注册信息，默认情况下每30s增量更新服务注册信息;Ribbon延时1s向Client获取使用的服务注册信息，默认每30s更新使用的服务注册信息，只保存状态为UP的服务。

二级缓存：

缓存相关配置：

关键类：

五、默认配置下服务消费者最长感知时间

考虑如下情况：

• 0s时服务未通知Eureka Client直接下线;
• 29s时第一次过期检查evict未超过90s;
• 89s时第二次过期检查evict未超过90s;
• 149s时第三次过期检查evict未续约时间超过了90s，故将该服务实例从registry和readWriteCacheMap中删除;
• 179s时定时任务从readWriteCacheMap更新至readOnlyCacheMap;
• 209s时Eureka Client从Eureka Server的readOnlyCacheMap更新;
• 239s时Ribbon从Eureka Client更新。

因此，极限情况下服务消费者最长感知时间将无限趋近240s。

六、应对措施

服务注册中心在选择使用Eureka时说明已经接受了其优先保证可用性(A)和分区容错性(P)、不保证强一致性(C)的特点。如果需要优先保证强一致性(C)，则应该考虑使用ZooKeeper等CP系统作为服务注册中心。分布式系统中一般配置多节点，单个节点服务上线的状态更新滞后并没有什么影响，这里主要考虑服务下线后状态更新滞后的应对措施。

1. Eureka Server

• 缩短readOnlyCacheMap更新周期。缩短该定时任务周期可减少滞后时间。

eureka.server.responsecCacheUpdateIntervalMs: 10000  # Eureka Server readOnlyCacheMap更新周期 

• 关闭readOnlyCacheMap。中小型系统可以考虑该方案，Eureka Client直接从readWriteCacheMap更新服务注册信息。

eureka.server.useReadOnlyResponseCache: false        # 是否使用readOnlyCacheMap 

（编辑：PHP编程网 - 黄冈站长网）

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