Eureka处理流程

1、Eureka Server服务端会做什么

1、服务注册
Client服务提供者可以向Server注册服务，并且内部有二层缓存机制来维护整个注册表，注册表是Eureka Client的服务提供者注册进来的。
2、提供注册表
服务消费者用来获取注册表
3、同步状态
通过注册、心跳机制和 Eureka Server同步当前客户端的状态,这里就包括服务提供者和服务消费者。

2、Eureka Server的问题

问题：
1、Eureka Server的自我保护机制是怎么实现，怎么做到15分钟内，服务心跳失败比例高于85%。

2、自我保护机制触发后，有哪些功能会被开启

1、不再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,冷却时间是多久？
2、仍然能够接受新服务的注册和查询注册表请求，但是不会被同步到其它节点上
3、当网络稳定时，当前实例新的注册信息会被同步到其它节点中，怎么判断网络恢复

集群问题：

Eureka Server集群中，Eureka Server节点A和Eureka Server节点B是怎么通过P2P的方式完成服务注册表的同步?

Eureka Server集群中，同一个区域的Eureka Client，怎么做到优先和同区域内的Eureka Server进行通信的?

Eureka Client服务提供者，向Eureka Server注册，如果某个节点失败，自动切换到其他节点，是怎么做到的?

Eureka Server什么时候会自动退出自我保护模式？

二、源码概述

1、EurekaServer启动

@EnableEurekaServer->import(EurekaServerMarkerConfiguration)->注册Bean(EurekaServerMarkerConfiguration.Marker)->Marker激活了EurekaServerAutoConfiguration这个配置类

2、EurekaServerAutoConfiguration主要包含以下内容

1、创建Bean：【EurekaServerConfigBean】是一个配置类，EurekaServer的所有配置项都是EurekaServerConfigBean这个类里面。
2、创建Bean：【EurekaController】也就是我们通过url，可以访问EurekaServer后台。
3、创建Bean：【PeerAwareInstanceRegistry】处理注册表的类，这个类也会发布事件，发布了注册事件和取消事件（默认没有监听者需要自己实现）
4、创建Bean：【PeerEurekaNodes】初始化了集群节点集合
5、创建Bean：【EurekaServerContext】专业名称叫【EurekaServer上下文】，这个Bean的生成是基于上面创建的Bean: eureka server配置,注册表,集群节点集合来生成。而EurekaServerContext的作用就是初始化eurekaServer上下文，里面会做很多事情。
6、创建Bean:【EurekaServerBootstrap】Eureka Server的启动类
7、创建Bean:【FilterRegistrationBean】主要是对Jersey过滤器的包装,那么这个过滤器干嘛用的 ?

到此EurekaServerAutoConfiguration的创建Bean的任务完成了，但是EurekaServerAutoConfiguration里面还有一@Import(EurekaServerInitializerConfiguration)注解

3、EurekaServerInitializerConfiguration

EurekaServerInitializerConfiguration里面有个start方法，里面会拿到上面注册Bean：【EurekaServerBootstrap启动类】，来启动Eureak。
然后在通过生成的【EurekaServer上下文】开始初始化，初始化的时候会调用registry.syncUp方法，从相邻的eureka节点复制注册表，通过http调用相邻节点获取所有服务实例。

在通过上面的【PeerAwareInstanceRegistry】把实例注册到本地，这里的实例是指EurekaClient的服务提供者，同时PeerAwareInstanceRegistry里面还有一个【Timer】，这个是定时任务，清理30s没有续约的任务、服务剔除超过90s没过来续约的服务。

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三、下面通过代码原理说下实现逻辑

1、服务注册
2、服务续约
3、服务剔除
4、服务下线
5、服务发现
6、集群信息同步

1、服务注册

流程：服务提供者，请求EurekaServer端某个节点注册服务

EurekaClient端

Bean =【EurekaAutoServiceRegistration】
通过com.netflix.discovery.shared.transport.jersey.AbstractJerseyEurekaHttpClient#register向EurekaServer注册服务。

EurekaServer端

EurekaServer收到请求,请求进到ApplicationResource#addInstance方法，里面调用【Bean=PeerAwareInstanceRegistry】#register方法，
里面先发布一个Event事件，但是Spring没有监听这个事件，这个是留给我们自己拓展用的，在register里面还有一个很重要的事做，就是注册: 
1、首先是设置服务的过期时间90s
2、调用父类完成服务注册，
3、在完成集群信息同步，同步给其他节点。重点看调用【父类完成注册】，先从注册表的集合中获取服务注册信息：
1、如果注册表存在，那么说明冲突了，就判断哪2个节点的活跃时间比较靠前，保留节点时间最新的节点
2、如果不存在就新建，将EurekaClient的服务提供者封装成InstanceInfo对象, InstanceInfo存放了注册信息，最后操作时间，注册时间，过期时间，
剔除时间等信息，再把这个InstanceInfo对象存到注册表中去。至此一个服务注册的流程就完成了注意：注册表是一个Map<String, Map<String, Lease<InstanceInfo>>>对象
1、最外层的key是AppName,注册进来的服务的服务名 , value = Map<String, Lease<InstanceInfo>> value表示这个服务名对应多个实例节点
2、Map<String, Lease<InstanceInfo>>这个Map，key是ip+端口，value是Lease<InstanceInfo>对象，也就是这个实例的更多信息，比如过期时间，最近活跃时间等等。

2、服务续约：

服务续约由Eureka-client端主动发起请求Eureka服务端，间隔时间30s，Eureka服务端收到请求，刷新节点的活跃时间。因为Eureka服务端，有定时任务，就是基于这个活跃时间来考虑是否剔除服务。

Eureka-client端

请求Eureka服务端，由DiscoveryClient#renew方法完成，主要是发送http请求，每隔30秒进行一次续约,
里面调用AbstractJerseyEurekaHttpClient#sendHeartBeat方法

Eureka-server端

在Eureka-server端服务续约的调用链与服务注册基本相同
InstanceRegistry#renew() -> PeerAwareInstanceRegistry#renew()-> AbstractInstanceRegistry # renew() 主要逻辑还是AbstractInstanceRegistry的renew方法renew的方法逻辑操作非常简单，它的本质就是修改服务的【最后更新时间】。将最后更新时间改为：【系统当前时间】+【服务的过期时间】

3、服务剔除

服务主要是Eureka服务端，通过定时任务检测注册节点的【活跃时间】，如果超过90s就会剔除。

Eureka-server端

当Eureka-server发现有的实例没有续约超过一定时间，则将该服务从注册列表剔除，该项工作由一个定时任务完成的。由下面方法完成
AbstractInstanceRegistry # postInit()定时任务前面说了在【EurekaServer上下文】初始化的时候，添加了一个Timer定时器，定时器关联的任务是EvictionTask的run方法，在执行任务中
调用剔除方法 evict(), 主要是拿到注册表的所有实例挨个遍历，判断【系统当前时间 > 最后更新时间+过期时间+预留时间】，
并且新建实例列表expiredLeases，用来存放过期的实例。当该条件成立时，认为服务过期（在Eureka中过期时间默认定义为3个心跳的时间，一个心跳是30秒，因此过期时间是90秒）。
将该过期实例放入上面创建的expiredLeases列表中。注意这里仅仅是将实例放入List中，并没有实际剔除。因为要判断是否超过阈值了，如果超过就从里面取随机数，随机剔除实例ID，注意expiredLeases里面存的是多个服务的实例，不是某一个服务的所有实例。下线的时候从里面取随机数，所以有可能某个服务的所有实例全部被剔除都有可能。在实际剔除任务前，需要提一下eureka的自我保护机制：
当1分钟内，心跳失败的服务大于一定比例时，会触发自我保护机制。这个值在Eureka中被定义为85%，一旦触发自我保护机制，
Eureka会尝试保护其服务注册表中的信息，不再删除服务注册表中的数据。1分钟是怎么统计数量的？哪些节点保留? 哪些节点删除?答：使用了随机算法进行剔除，
举个例子，假如当前共有100个服务，那么剔除阈值为85%，也就是最多剔除15个，如果list中有60个服务，那么就会从60个服务里面取15个。有可能一个服务的所有节点全部被剔除。剔除的节点被放到一个queue里面，这个里面存的是最近剔除的节点，在集群同步，或者拉取注册表的时候，要用到。

关于自我保护

首先是阈值是85%，比如100个，阈值是85%，那么一次最多剔除15个，当定时任务进来，发现100个里面有10个失效，那么10小于【最大阈值】，那就剔除10个，如果20个失效，20个大于15，所以最多剔除15个，这15个怎么选？
通过for循环15次，每次生成一个随机数，这个随机数是从20里面取，1、自我保护时期不能进行服务剔除操作
2、过期操作是分批进行
3、服务剔除是随机逐个剔除，均匀分布在所有应用中，其实也不算均匀，是随机抽
4、服务剔除是一个定时任务，默认60秒一次问题：自我保护时期不能进行服务剔除操作：这个是怎么做到的？首先是定义了2个变量，一个是【期望续约数】，一个是【前一分钟实际的续约数】。 
这个【期望续约数】是通过公式算出来了，比如20个实例，正常情况下1分钟的话会续约40次，
那么期望的续约数应该是40*85%=34个，而如果实际契约数超过这个数量，比如35，
那么EurekaServer认为，服务恢复正常了，应该关闭自我保护机制。
注意：期望续约数是一个动态值，每次会重行计算的。比如服务下线或者上线，期望的数量是会加1或者减1的。问题：实际续约数是怎么算出来的？ 
因为剔除的定时任务是1分钟一次，所以有个定时任务专门设置【前一分钟实际续约数量】，MeasuredRate也是60秒一次，他里面定义了2个变量，一个是【一分钟内的续约】数，一个是【上一分钟的续约数】，服务每次注册就会加1，服务下线就减1，当定时任务跑的时候，就会把一分钟的续约数赋值给【上一分钟的续约数】，然后再把【一分钟内的续约】置0

自我保护机制，详细解读：跳转
代码流程：跳转

4、服务下线

当eureka-client关闭时，不会立刻关闭，需要先发请求给eureka-server服务端，告知自己要下线了。

Eureka-client端：

Eureka客户端请求EurekaServer服务端，通过DiscoveryClient#shutdown方法调用EurekaServer服务端

Eureka-server端

收到请求，进到AbstractInstanceRegistry#cancel方法, 最终还是调用了和服务剔除中一样的方法，remove掉了注册表中的实例

5、服务发现

是指EurekaClient 消费者，通过Http调用EurekaServer服务端接口，获取注册表信息

Eureka-client端：

DiscoveryClient#getInstances方法，可以根据服务id获取服务实例列表。那么这里就有一个问题了，我们还没有去调用微服务，那么服务列表是什么时候被拉取或缓存到本地的服务列表的呢？

EurekaDiscoveryClient # getInstances() -> DiscoveryClient # getInstancesByVipAddress() -> DiscoveryClient #getInstancesByVipAddress2() ->Applications # getInstancesByVirtualHostName() 这里居然不是走的http，是读的本地缓存。Applications中的getInstancesByVirtualHostName方法里面，有一个virtualHostNameAppMap的Map集合中已经保存了当前所有注册到eureka的服务列表。
private final Map<String, VipIndexSupport> virtualHostNameAppMap;   
也就是说，在我们没有手动去调用服务的时候，该集合里面已经有值了，说明在Eureka-server项目启动后，会自动去拉取服务，并将拉取的服务缓存起来。那么追根溯源，来查找一下服务的发现究竟是什么时候完成的。回到DiscoveryClient这个类，
在它的构造方法中定义了任务调度线程池cacheRefreshExecutor，定义完成后，调用initScheduledTask方法，
通过fetchRegistry方法来拉取，不过分2种情况【增量拉取】还是【全量拉取】【全量拉取】：当缓存为null，或里面的数据为空，或强制时，进行全量拉取，执行getAndStoreFullRegistry方法
【增量拉取】: 只拉取修改的。执行getAndUpdateDelta方法，虽然这里是拉增量，但是如果没拉到数据，还是会拉全量的数据，然后就是更新操作，更新也有类型，是delete还是Modify,added,这里有个细节校验，就是拿hashCode和缓存的HashCode对比是否一致，如果一致，说明数据没有变动，如果不一致，那就说明本地和远程数据不一样，需要重新再拉一次，

对服务发现过程进行一下重点总结：

1、服务列表的拉取并不是在服务调用的时候才拉取，而是在项目启动的时候就有定时任务去拉取了，这点在DiscoveryClient的构造方法中能够体现；
2、服务的实例并不是实时的Eureka-server中的数据，而是一个本地缓存的数据；
3、缓存更新根据实际需求分为全量拉取与增量拉取。

6、集群信息同步

Eureka-server端：

集群信息同步发生在Eureka-server之间，之前提到在PeerAwareInstanceRegistryImpl类中，在执行register方法注册微服务实例完成后，
执行了集群信息同步方法replicateToPeers首先，遍历集群节点，用以给各个集群信息节点进行信息同步。最终发送http请求，请求各个EureakServer节点。
调用EurekaServer的ApplicationResource类里面的addInstance，注意EurekaClient注册的时候，也是调的这个方法，
单独注册时isReplication的值为false，集群同步时为true

Eureka三级缓存

服务端的缓存机制

服务端采用三级缓存（registry，readWriteCacheMap，readOnlyCacheMap）来存储注册表信息。

三级缓存的目的是为了将注册服务和获取服务区分开，避免了高并发的同时对一个缓存的读写操作，有效避免读写冲突。保证性能。

一级缓存 = ConcurrentHashMap<Key,Value> registry 服务一开始注册进来的地方
二级缓存 = Loading<Key,Value> readWriteCacheMap，本质上是guava的缓存，包含失效机制，保存服务信息的对外输出数据结构。
三级缓存 = ConcurrentHashMap<Key,Value> readOnlyCacheMap 本质上是HashMap，无过期时间，保存服务信息的对外输出数据结构。

设置缓存
（1）、客户端将服务信息注册在一级缓存registry中。（每30s一次心跳续约）
（2）、一级缓存registry收到注册信息后，先清空二级缓存readWriteCacheMap中的注册信息，然后在同步新数据给readWriteCacheMap二级缓存。
（3）、二级缓存按照30s一次的频率给三级缓存readOnlyCacheMap同步数据缓存获取
（4）、其他的客户端连接注册中心Server 30s一次的频率从三级缓存readOnlyCacheMap中获取，如果readOnlyCacheMap中获取不到，则直接去一级缓存registry中获取。缓存更新
（5）、一级缓存中默认每隔60s检查服务续期，如果90秒内服务还没有续期，则删除注册信息。同时同步给二级三级缓存。
（6）、服务下线时，一级缓存registry中的注册信息删除，同时删除二级缓存的数据。30s后二级同步三级缓存时发现二级缓存已失效，则删除三级缓存的注册表信息。则会期间会有时间的延迟。
（7）、二级缓存的默认有效期是180s（3min），3min后数据会失效，然后二级缓存数据清空。

三级缓存的弊端：

三级缓存的问题很明显，就是服务下线之后，不能及时通知到三级缓存中，注册信息的获取者（客户端）拿到的注册信息不是实时的。（当让客户端的获取也不是实时的，要间隔30s才会去主动获取）