我是靠谱客的博主 笨笨裙子,最近开发中收集的这篇文章主要介绍Eureka 服务发现慢的原因,Spring Cloud 超时设置问题,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

问题场景

上线⼀个新的服务实例,但是服务消费者⽆感知,过了⼀段时间才知道
某⼀个服务实例下线了,服务消费者⽆感知,仍然向这个服务实例在发起请求
这其实就是服务发现的⼀个问题,当我们需要调⽤服务实例时,信息是从注册中⼼Eureka获取的,然后通过Ribbon选择⼀个服务实例发起调⽤,如果出现调⽤不到或者下线后还可以调⽤的问题,原因肯定是服务实例的信息更新不及时导致的。

Eureka 服务发现慢的原因

Eureka 服务发现慢的原因主要有两个,⼀部分是因为服务缓存导致的,另⼀部分是因为客户端缓存导致的。
在这里插入图片描述

服务端缓存

服务注册到注册中⼼后,服务实例信息是存储在注册表中的,也就是内存中。但Eureka为了提⾼响应速度,在内部做了优化,加⼊了两层的缓存结构,将Client需要的实例信息,直接缓存起来,获取的时候直接从缓存中拿数据然后响应给 Client。 第⼀层缓存readOnlyCacheMap,readOnlyCacheMap是采⽤ConcurrentHashMap来存储数据的,主要负责定时与readWriteCacheMap进⾏数据同步,默认同步时间为 30 秒⼀次。

第⼆层缓存是readWriteCacheMap,readWriteCacheMap采⽤Guava来实现缓存。缓存过期时间默认为180秒,当服务下线、过期、注册、状态变更等操作都会清除此缓存中的数据。

Client获取服务实例数据时,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,会触发缓存的加载,从存储层拉取数据到缓存中,然后再返回给 Client。

Eureka 之所以设计⼆级缓存机制,也是为了提⾼ Eureka Server 的响应速度,缺点是缓存会导致 Client获取不到最新的服务实例信息,然后导致⽆法快速发现新的服务和已下线的服务。

了解了服务端的实现后,想要解决这个问题就变得很简单了,我们可以缩短只读缓存的更新时间(eureka.server.response-cache-update-interval-ms)让服务发现变得更加及时,或者直接将只读缓存关闭(eureka.server.use-read-only-response-cache=false),多级缓存也导致C层⾯(数据⼀致性)很薄弱。

Eureka Server 中会有定时任务去检测失效的服务,将服务实例信息从注册表中移除,也可以将这个失效检测的时间缩短,这样服务下线后就能够及时从注册表中清除。

2)客户端缓存 客户端缓存主要分为两块内容,⼀块是 Eureka Client 缓存,⼀块是 Ribbon 缓存

Eureka Client 缓存

EurekaClient负责跟EurekaServer进⾏交互,在EurekaClient中的com.netflix.discovery.DiscoveryClient.initScheduledTasks() ⽅法中,初始化了⼀个
CacheRefreshThread 定时任务专⻔⽤来拉取 Eureka Server 的实例信息到本地。

所以我们需要缩短这个定时拉取服务信息的时间间隔(eureka.client.registryFetchIntervalSeconds)来快速发现新的服务。

Ribbon 缓存
Ribbon会从EurekaClient中获取服务信息,ServerListUpdater是Ribbon中负责服务实例
更新的组件,默认的实现是PollingServerListUpdater,通过线程定时去更新实例信息。定时刷新的时间间隔默认是30秒,当服务停⽌或者上线后,这边最快也需要30秒才能将实例信息更新成最新的。我们可以将这个时间调短⼀点,⽐如 3 秒。

刷新间隔的参数是通过 getRefreshIntervalMs ⽅法来获取的,⽅法中的逻辑也是从 Ribbon 的配置中进⾏取值的。

将这些服务端缓存和客户端缓存的时间全部缩短后,跟默认的配置时间相⽐,快了很多。我们通过调整参数的⽅式来尽量加快服务发现的速度,但是还是不能完全解决报错的问题,间隔时间设置为3秒,也还是会有间隔。所以我们⼀般都会开启重试功能,当路由的服务出现问题时,可以重试到另⼀个服务来保证这次请求的成功。

最后

以上就是笨笨裙子为你收集整理的Eureka 服务发现慢的原因,Spring Cloud 超时设置问题的全部内容,希望文章能够帮你解决Eureka 服务发现慢的原因,Spring Cloud 超时设置问题所遇到的程序开发问题。

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