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先直接给出配置让你尝鲜

EurekaServer端配置

eureka:
  server:
    #Eureka Server会定时(间隔值是eureka.server.eviction-interval-timer-in-ms，默认60s)进行检查,如果发现实例在在一定时间
    #(此值由客户端设置的eureka.instance.lease-expiration-duration-in-seconds定义，默认值为90s)内没有收到心跳，则会注销此实例。
    #我们这里配置每秒钟去检测一次，驱除失效的实例
    eviction-interval-timer-in-ms: 1000
    #关闭一级缓存，让客户端直接从二级缓存去读取，省去各缓存之间的同步的时间
    use-read-only-response-cache: false

EurekaClient端(应用端)配置

eureka:
  client:
    service-url:
      defaultZone: http://localhost:8761/eureka/
    # EurekaClient每隔多久从EurekaServer拉取一次服务列表，默认30秒，这里修改为2秒钟从注册中心拉取一次
    registry-fetch-interval-seconds: 2
  #租约期限以及续约期限的配置
  instance:
    #租约到期，服务失效时间，默认值90秒，服务超过90秒没有发生心跳，EurekaServer会将服务从列表移除
    #这里修改为6秒
    lease-expiration-duration-in-seconds: 6
    #租约续约间隔时间，默认30秒，这里修改为3秒钟
    lease-renewal-interval-in-seconds: 3

#这里是Ribbon缓存实例列表的刷新间隔，默认30秒钟，这里修改为每秒钟刷新一次实例信息
ribbon:
  ServerListRefreshInterval: 1000

下面给你剖析原理

Eureka服务端详解

服务端缓存

如图所示

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。

第一层缓存是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。

第三层是数据存储层。

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Client层面(数据一致性)很薄弱。

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(此值在客户端配置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。所以我们需要缩短这个更新间隔（此值在客户端配置ribbon.ServerListRefreshInterval)来快速的更新Ribbon缓存实例列表

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。

服务端缓存部分源码如下：

/**
 *The class that is responsible for caching registry information that will be
 *queried by the clients.
 */
public class ResponseCacheImpl implements ResponseCache {
    //一级缓存
  	private final ConcurrentMap<Key, Value> readOnlyCacheMap = new ConcurrentHashMap<Key, Value>();
    //二级缓存（Guava实现）
  	private final LoadingCache<Key, Value> readWriteCacheMap;
    //数据存储层
    private final AbstractInstanceRegistry registry;
}

客户端缓存更新部分源码如下:

Eureka Client缓存刷新部分源码

    //Eureka Client缓存刷新部分源码
    /**
     * Initializes all scheduled tasks.
     * 在实例化com.netflix.discovery.DiscoveryClient被调用
     */
    private void initScheduledTasks() {
        if (clientConfig.shouldFetchRegistry()) {
            // registry cache refresh timer
            int registryFetchIntervalSeconds = clientConfig.getRegistryFetchIntervalSeconds();
            int expBackOffBound = clientConfig.getCacheRefreshExecutorExponentialBackOffBound();
            scheduler.schedule(
                    new TimedSupervisorTask(
                            "cacheRefresh",
                            scheduler,
                            cacheRefreshExecutor,
                      			//从哪个Eureka客户端拉取实例列表的间隔时间
              							//通过eureka.client.registryFetchIntervalSeconds可配置
                            registryFetchIntervalSeconds,
                            TimeUnit.SECONDS,
                            expBackOffBound,
                      			//执行刷新的Runable定时任务
                            new CacheRefreshThread()
                    ),
              			//从哪个Eureka客户端拉取实例列表的间隔时间
              			//通过eureka.client.registryFetchIntervalSeconds可配置
                    registryFetchIntervalSeconds, TimeUnit.SECONDS);
        }

        if (clientConfig.shouldRegisterWithEureka()) {
            int renewalIntervalInSecs = instanceInfo.getLeaseInfo().getRenewalIntervalInSecs();
            int expBackOffBound = clientConfig.getHeartbeatExecutorExponentialBackOffBound();
            logger.info("Starting heartbeat executor: " + "renew interval is: {}", renewalIntervalInSecs);

            // Heartbeat timer
            scheduler.schedule(
                    new TimedSupervisorTask(
                            "heartbeat",
                            scheduler,
                            heartbeatExecutor,
                            renewalIntervalInSecs,
                            TimeUnit.SECONDS,
                            expBackOffBound,
                            new HeartbeatThread()
                    ),
                    renewalIntervalInSecs, TimeUnit.SECONDS);

            // InstanceInfo replicator
            instanceInfoReplicator = new InstanceInfoReplicator(
                    this,
                    instanceInfo,
                    clientConfig.getInstanceInfoReplicationIntervalSeconds(),
                    2); // burstSize

            statusChangeListener = new ApplicationInfoManager.StatusChangeListener() {
                @Override
                public String getId() {
                    return "statusChangeListener";
                }

                @Override
                public void notify(StatusChangeEvent statusChangeEvent) {
                    if (InstanceStatus.DOWN == statusChangeEvent.getStatus() ||
                            InstanceStatus.DOWN == statusChangeEvent.getPreviousStatus()) {
                        // log at warn level if DOWN was involved
                        logger.warn("Saw local status change event {}", statusChangeEvent);
                    } else {
                        logger.info("Saw local status change event {}", statusChangeEvent);
                    }
                    instanceInfoReplicator.onDemandUpdate();
                }
            };

            if (clientConfig.shouldOnDemandUpdateStatusChange()) {
                applicationInfoManager.registerStatusChangeListener(statusChangeListener);
            }

            instanceInfoReplicator.start(clientConfig.getInitialInstanceInfoReplicationIntervalSeconds());
        } else {
            logger.info("Not registering with Eureka server per configuration");
        }
    }	

Ribbon缓存刷新部分源码

   //PollingServerListUpdater,Ribbon缓存刷新部分源码
   @Override
    public synchronized void start(final UpdateAction updateAction) {
        if (isActive.compareAndSet(false, true)) {
            final Runnable wrapperRunnable = new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    if (!isActive.get()) {
                        if (scheduledFuture != null) {
                            scheduledFuture.cancel(true);
                        }
                        return;
                    }
                    try {
                        updateAction.doUpdate();
                        lastUpdated = System.currentTimeMillis();
                    } catch (Exception e) {
                        logger.warn("Failed one update cycle", e);
                    }
                }
            };

            scheduledFuture = getRefreshExecutor().scheduleWithFixedDelay(
                    wrapperRunnable,
                    initialDelayMs,
                    refreshIntervalMs,//默认30秒，通过ribbon.ServerListRefreshInterval来配置更小的值来快速更新Ribbon实例缓存
                    TimeUnit.MILLISECONDS
            );
        } else {
            logger.info("Already active, no-op");
        }
    }

服务下线

1. 当服务正常关闭操作时，会发送服务下线的REST请求给EurekaServer。
2. 服务中心接受到请求后，将该服务置为下线状态

失效剔除

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。

1. Eureka Server会定时(间隔值是eureka.server.eviction-interval-timer-in-ms，默认60s)进行检查，
   如果发现实例在在一定时间
   (此值由客户端设置的eureka.instance.lease-expiration-duration-in-seconds定义，默认值为90s)内没有收到心跳，
   则会注销此实例。

Eureka客户端

服务提供者(也是Eureka客户端)

• 服务提供者(也是Eureka客户端)要向EurekaServer注册服务，并完成服务续约等工作
• 服务注册详解(服务提供者)
  1. 当我们导入了eureka-client依赖坐标，配置Eureka服务注册中心地址
  2. 服务在启动时会向注册中心发起注册请求，携带服务元数据信息
  3. Eureka注册中心会把服务的信息保存在Map中。
• 服务续约详解(服务提供者)
  1. 服务每隔30秒会向注册中心续约(心跳)一次(也称为报活)，如果没有续约，租约在90秒后到期，然后服务会被失效。
     每隔30秒的续约操作我们称之为心跳检测往往不需要我们调整这两个配置

#向Eureka服务中心集群注册服务 
eureka:
  #租约期限以及续约期限的配置
  instance:
    #租约到期，服务失效时间，默认值90秒，服务超过90秒没有发生心跳，EurekaServer会将服务从列表移除
    #这里修改为6秒
    lease-expiration-duration-in-seconds: 6
    #租约续约间隔时间，默认30秒，这里修改为3秒钟
    lease-renewal-interval-in-seconds: 3

服务消费者(也是Eureka客户端)

• 服务消费者每隔30秒服务会从注册中心中拉取一份服务列表，这个时间可以通过配置修改。往往不需要我们调整
  1. 服务消费者启动时，从 EurekaServer服务列表获取只读备份，缓存到本地;
  2. 默认每隔30秒，会重新获取并更新数据；
  3. 每隔30秒的时间可以通过配置eureka.client.registry-fetch-interval-seconds修改，如下。

#向Eureka服务中心集群注册服务 
eureka:
    client:
      # EurekaClient每隔多久从EurekaServer拉取一次服务列表，默认30秒，这里修改为2秒钟从注册中心拉取一次
    	registry-fetch-interval-seconds: 2

客户端缓存见Eureka服务端详情章节

至此您应该明白Eureka的服务发现机制了吧

最后再说说Eureka自我保护机制

服务提供者 —> 注册中心

• 定期的续约(服务提供者和注册中心通信)，假如服务提供者和注册中心之间的网络有点问题，
  不代表 服务提供者不可用，不代表服务消费者无法访问服务提供者，所以有自我保护的机制
• 如果在15分钟内超过85%的客户端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，
  Eureka Server自动进入自我保护机制。
• 为什么会有自我保护机制?
  • 默认情况下，如果Eureka Server在一定时间内(默认90秒)没有接收到某个微服务实例的心跳， Eureka Server将会移除该实例。
    但是当网络分区故障发生时，微服务与Eureka Server之间无法正常通信，而微服务本身是正常运行的，此时不应该移除这个微服务，
    所以引入了自我保护机制。

服务中心⻚面会显示如下提示信息

当处于自我保护模式时

1. 不会剔除任何服务实例(可能是服务提供者和EurekaServer之间网络问题)，保证了大多数服务依 然可用
2. Eureka Server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它节点上，保证当前节点依然可用，
   当网络稳定时，当前Eureka Server新的注册信息会被同步到其它节点中。
3. 在Eureka Server工程中通过eureka.server.enable-self-preservation配置可用关停自我保护，默认值是打开

eureka:
  server:
    enable-self-preservation: false # 关闭自我保护模式(缺省为打开)

如果有大批量的集群且存在网络分区，强烈建议开启自我保护机制

最后

以上就是体贴嚓茶为你收集整理的一文给你道破Eureka服务发现慢的原因，深度剖析Eureka客户端服务发现原理以及 Eureka服务端服务剔除原理先直接给出配置让你尝鲜下面给你剖析原理的全部内容，希望文章能够帮你解决一文给你道破Eureka服务发现慢的原因，深度剖析Eureka客户端服务发现原理以及 Eureka服务端服务剔除原理先直接给出配置让你尝鲜下面给你剖析原理所遇到的程序开发问题。

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