用了Eureka这8个优化技巧,效率立马提升100倍

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了用了Eureka这8个优化技巧,效率立马提升100倍相关的知识,希望对你有一定的参考价值。









简介

本文主要针对的读者是有Eureka实际开发经验和面试遇到Eureka相关问题不知道怎么回答的小伙伴,下面直接列举出关于Eureka若干点,每一个点都是重点,值得深究。

1. Eureka的自我保护

服务注册到Eureka中以后。默认情况下每30s(默认)给Eureka发一次心跳,如果Eureka一段时间(默认90s)没收到心跳就会把该服务剔除。但是有时候服务正常,只是由于网络异常抖动没有把心跳发送至Eureka,如果Eureka这时把服务剔除,当网络恢复正常时,服务也不会重新注册到Eureka(服务只有在启动的时候才注册Eureka)。服务通过Eureka是访问不了的。

为了防止这种误杀,Eureka提供了自我保护机制:Eureka在15分钟内收到服务端心跳数小于Eureka本应该收到的总心跳数 * 自我保护阈值(默认0.85)就会触发。该机制默认开启。等网络恢复后退出自我保护。

总体思想就是:宁可保住不健康的,也不盲目注销任何健康的服务。

比如我们有10台服务器,正常情况下15分钟应该给Eureka发送10 * (2 * 15 ) = 300 次心跳(30秒一次),但此时Eureka收到的心跳小于300 * 0.85 = 255,就会触发自我保护。不发心跳有2种可能。

  1. 服务没挂,网络等原因,Eureka没收到服务心跳。网络恢复后继续发送心跳。

  2. 服务挂了,来不及下线。那什么时候才从注册列表移除?就是等那些真的因为网络异常抖动保护起来的服务重新发送心跳。

  • 那什么时候开自我保护什么时候不开呢?

  1. 我个人一点点小思考,抛砖引玉,服务多的开保护,服务少的不保护。因为服务多的时候,超过15%没收到心跳,网络问题可能性更大。但是服务少超过15%没心跳,服务挂的可能性更大,如果把挂掉的服务保护起来,就会给客户端返回错

  2. 当然为了保证线上系统的健壮稳定,可以在任何情况下开启自我保护。

自我保护配置如下:

eureka:
  server:
      ## 自我保护
      enable-self-preservation: true
      ## 自我保护触发的阈值,可以适当修改
      renewal-percent-threshold: 0.85

2. 快速下线

Eureka Server在启动时会创建一个定时任务,每隔一段时间(默认60秒),从当前服务清单中把超时没有续约(默认90秒)的服务剔除。我们可以把定时任务间隔的时间设置的短一点,做到快速下线。防止拉取到不可用的服务。

eureka:
  server:
     eviction-interval-timer-in-ms: 3000 //比如3s

3. 缓存优化

Eureka Server为了避免同时读写内存数据结构造成的并发冲突问题,采用了3级缓存机制来进一步提升服务请求的响应速度。拉取注册表的步骤是:

  1. 首先从ReadOnlyCacheMap里查缓存的注册表。

  2. 若没有,就找ReadWriteCacheMap里缓存的注册表。

  3. 如果还没有,就从内存中获取实际的注册表数据。

当注册表发生变化的时候,先更新注册表数据和ReadWriteCacheMap里缓存的数据,默认30s后把ReadWriteCacheMap里面的数据更新到ReadOnlyCacheMap。为了提高服务被发现的速度。我们可以做一些设置。

  1. 拉去服务的时候,不从ReadOnlyCacheMap里查,直接从ReadWriteCacheMap取。

eureka:
  server:
 use-read-only-response-cache: false //关闭从ReadOnlyCacheMap拉取数据。

  1. 缩短ReadWriteCacheMap向ReadOnlyCacheMap同步的时间间隔,默认30秒,我们可以优化到3秒,这个根据自己的情况而定。

eureka:
  server:
 response-cache-update-interval-ms: 3000

这里看源码的时候发现代码有个问题:

if (shouldUseReadOnlyResponseCache) {
            timer.schedule(getCacheUpdateTask(),
                    new Date(((System.currentTimeMillis() / responseCacheUpdateIntervalMs) * responseCacheUpdateIntervalMs)
                            + responseCacheUpdateIntervalMs),
                    responseCacheUpdateIntervalMs);
        }

为什么System.currentTimeMillis() 除以 responseCacheUpdateIntervalMs 又乘responseCacheUpdateIntervalMs,这不还是原来的System.currentTimeMillis() 吗?

其实用timer也是存在隐患的,就是多线程并行处理定时任务时,timer运行多个timetask时,只要其中之一没有捕获抛出的异常,其他任务便会自动终止运行。可以改成用ScheduledExcutorService。

4. 客户端开发小技巧

我们开发客户端的时候,如果不启动注册中心就会一直报注册中心链接超时的错。我们可以在开发的时候做如下配置,让服务和注册中心脱钩。

eureka:
  client:
    ### 不拉取也不注册、跟注册中心没关系
    enabled: false

5. 客户端拉取注册表更即时

api-client会定时到eureka-server拉取注册表。默认情况下每30秒拉取一次。可以根据实际情况设置拉取时间间隔。

eureka:
  client:
   fetch-registry=true
   ### 拉取注册表信息间隔时
   registry-fetch-interval-seconds: 3

6. client.serviceUrl.defaultZone优化

api-client从eureka-server拉取注册表信息是按照defaultZone配置的顺序依次拉取的,当eureka1不可用的时候再从eureka2中获取/注册。但是如果eureka1一直不挂。所有的微服务都会先从eureka1中获取信息,导致eureka1压力过大。在实际生产中,每个微服务可以随机配置不同的defaultZone顺序。手动做到负载均衡。比如clientA的defaultZone:是eureka1,eureka2,eureka3;clientB的defaultZone:是eureka2,eureka3,eureka1。

eureka:
  client:
    serviceUrl:
      defaultZone: eureka1,eureka2,eureka3

7. client心跳频率

默认情况下,client每隔30秒就会向服务端发送一次心跳。这个时间也可以适当调小一点。

eureka:
 instance:
    ##每间隔30s,向服务端发送一次心跳,证明自己依然”存活“。
    lease-renewal-interval-in-seconds: 30

8. 服务端剔除客户端的时间间隔

默认情况下,server在90s之内没有收到client心跳,将我踢出掉。为了让服务快速响应,可以适当的把这个时间改的小一点。

eureka:
 instance:
    lease-expiration-duration-in-seconds: 90

Eureka其他问题

在哪些地方没实现一致性?也就是CAP中的C。

  1. 自我保护机制,使网络不好的情况下还会能拉取到注册表进行调用。

  2. 在缓存同步的时候没实现。上面我们在优化缓存的时候发现,ReadOnlyCacheMap和ReadWriteCacheMap之间的数据没实现一致性。

  3. 从其他peer拉取注册表。集群之间的状态是采用异步方式同步的,所以不保证节点间的状态一定是一致的,不过基本能保证最终状态是一致的。

集群同步,集群并没有扩大Eureka并没有扩大它的承受能力,只是实现了可用性。

在什么情况下会同步数据?我们从以下几个节点分析。

  1. 注册:第一个节点注册进来,只同步下一个节点。

  2. 续约:有新服务续约,自动同步到其他Eureka-Server。

  3. 下线:一直同步所有集群。

  4. 剔除:不同步,每个Server都有自己的剔除机制。

估算能承受多少服务量

比如有20个服务,每个服务部署5个实例。就是20 * 5 = 100实例。

  1. 一个实例默认30秒发一次心跳,30秒拉取一次注册表。那Service每分钟接收到的请求量就是。100 * 2 * 2 = 400次。那一天能承受的量就是 400 * 60 * 24 = 576000次请求。也就是每天500多万的访问量。

所以通过设置一个适当的拉取注册表以及发送心跳的频率,可以保证大规模系统里对Eureka Server的请求压力不会太大。

生产中的问题,当重启服务的时候,还是可以访问,但是返回服务错误

在服务启动时,一定要先停服,再手动触发下线。如果不手动下线,可能会访问到重启中的服务。而这个服务不可用。如果先手动下线,可能还会拉取到重启的服务,手动下线无效。

区域问题

当用户量比较大的时候,我们服务可能布置到不同区域、不同机房。如果我们上线微服务的时候,希望同一机房的服务调用同一机房的服务,当同一机房的服务不可用在调用其他机房的服务。类似CDN吧。这样可以减少网络延迟。eureka提供2个概念来分区。

  1. region:相当于地区,比如北京地区。

  2. zone:是region下属单位,比如北京甲机房、乙机房。

总结

就像开头所说,我们分析并解答了Eureka开发、线上部署、面试遇到的哪些棘手问题。相信对你有所帮助。当然本人水平有限,能力一般,是个IT界的小学生。有什么问题大家在留言区提出来,一起讨论。互相促进是我最大的快乐。







以上是关于用了Eureka这8个优化技巧,效率立马提升100倍的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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