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Spring-Cloud-Netflix-Eureka注册中心

程序员文章站 2022-05-18 18:47:57
"TOC" 概述 1. eureka是Netflix的子模块之一,也是一个核心的模块 2. eureka里有2个组件: 一个是EurekaServer(一个独立的项目) 这个是用于定位服务以实现中间层服务器的负载平衡和故障转移 一个便是EurekaClient(我们的微服务) 它是用于与Server ......

概述

  1. eureka是netflix的子模块之一,也是一个核心的模块
  2. eureka里有2个组件:
    一个是eurekaserver(一个独立的项目) 这个是用于定位服务以实现中间层服务器的负载平衡和故障转移
    一个便是eurekaclient(我们的微服务) 它是用于与server交互的,可以使得交互变得非常简单:只需要通过服务标识符即可拿到服务
  3. eureka负责管理、记录服务提供者的信息
  4. 服务调用者无需自己寻找服务,而是把自己的需求告诉eureka,然后eureka会把符合你需求的服务告诉你。
  5. 类似家政中心,物业

netflix-eureka与springcloud的关系

spring cloud 封装了 netflix 公司开发的 eureka 模块来实现服务注册和发现

eureka原理

  1. eureka:就是服务注册中心(可以是一个集群),对外暴露自己的地址
  2. 提供者:启动后向eureka注册自己信息(地址,提供什么服务)
  3. 消费者:向eureka订阅服务,eureka会将对应服务的所有提供者地址列表发送给消费者,并且定期更新
  4. 心跳(续约):提供者定期通过http方式向eureka刷新自己的状态,会监听有没有定期更新,如果长时间没有心跳,就会自动把该服务移除
    Spring-Cloud-Netflix-Eureka注册中心

eureka使用

  1. 在之前工程中添加一个子模块名称为eureka3000
    Spring-Cloud-Netflix-Eureka注册中心
  2. 在总父工程添加springcloud的依赖集中管理
    Spring-Cloud-Netflix-Eureka注册中心
<dependencymanagement>
        <dependencies>
            <dependency>
                <groupid>org.springframework.cloud</groupid>
                <artifactid>spring-cloud-dependencies</artifactid>
                <version>hoxton.sr1</version>
                <type>pom</type>
                <scope>import</scope>
            </dependency>
        </dependencies>
    </dependencymanagement>
  1. 在eureka3000的子模块中添加依赖
    Spring-Cloud-Netflix-Eureka注册中心
	<dependencies>
        <dependency>
            <groupid>org.springframework.cloud</groupid>
            <artifactid>spring-cloud-starter-netflix-eureka-server</artifactid>
        </dependency>
    </dependencies>
  1. 在resources当中创建配置文件application.yml
    Spring-Cloud-Netflix-Eureka注册中心
server:
  port: 3000
eureka:
  server:
    enable-self-preservation: false  #关闭自我保护机制
    eviction-interval-timer-in-ms: 4000 #设置清理间隔(单位:毫秒 默认是60*1000)
  instance:
    hostname: localhost
  1. 创建启动类,并在启动器上添加enableeurekaserver注解
    Spring-Cloud-Netflix-Eureka注册中心
@springbootapplication
@enableeurekaserver
public class eureka3000app {
    public static void main(string[] args) {
        springapplication.run(eureka3000app.class, args);
    }
}

  1. 直接启动会报错com.sun.jersey.api.client.clienthandlerexception
    原因:

eureka做为注册中心, 做为服务的管理,它不能挂掉, 如果它挂掉,整个服务全部访问不了
因此eureka也要搭建集群多台eureka服务, 集群之间要进行相互之间通信,通信靠的就是eureka-client
eureka是一个服务端, 也是一个客户商, 以后相互注册,现在没有其它的可注册,所以就会报clientexception

解决方案:不让它做为客户端注册,在application.yml添加如下配置
Spring-Cloud-Netflix-Eureka注册中心

client:
    registerwitheureka: false #不把自己作为一个客户端注册到自己身上
    fetchregistry: false  #不需要从服务端获取注册信息(因为在这里自己就是服务端,而且已经禁用自己注册了)
    serviceurl: #微服务要注册到的地址.
        #http://localhost:3000/eureka
      defaultzone: http://${eureka.instance.hostname}:${server.port}/eureka
  1. 运行后,在浏览器地址栏直接访问http://localhost:3000/
    Spring-Cloud-Netflix-Eureka注册中心
    发现启动后,还没有服务进行注册。

服务注册:

  1. 在user工程中添加eureka客户端相关依赖
    Spring-Cloud-Netflix-Eureka注册中心
<!--eureka的客户端-->
        <dependency>
            <groupid>org.springframework.cloud</groupid>
            <artifactid>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactid>
        </dependency>
  1. 在启动器上添加注解@enableeurekaclient
    Spring-Cloud-Netflix-Eureka注册中心
@enableeurekaclient
  1. 创建application.yml配置文件,配置eureka的服务端地址
    Spring-Cloud-Netflix-Eureka注册中心
server:
  port: 5000
eureka:
  client:
    serviceurl:
      #eureka服务端提供的注册地址 参考服务端配置的这个路径
      defaultzone: http://localhost:3000/eureka
  instance:
    instance-id: user-1 #此实例注册到eureka服务端的唯一的实例id
    prefer-ip-address: true #是否显示ip地址
    #eureka客户需要多长时间发送心跳给eureka服务器,表明它仍然活着,默认为30 秒 (与下面配置的单位都是秒)
    leaserenewalintervalinseconds: 10
    #eureka服务器在接收到实例的最后一次发出的心跳后,需要等待多久才可以将此实例删除,默认为90秒
    leaseexpirationdurationinseconds: 30

spring:
  application:
    name: client-user #此实例注册到eureka服务端的name
  1. 注册goods,和上面步骤一样,注意改一下的地方
    Spring-Cloud-Netflix-Eureka注册中心
  2. 启动eureka3000,user,goods注册到注册中心
    Spring-Cloud-Netflix-Eureka注册中心
    可以看到已经注册成功

常用配置:

  1. 服务注册

服务提供者在启动时,会检测配置属性中的:eureka.client.register-with-erueka=true参数是否正确,
事实上默认就是true。如果值确实为true,则会向eurekaserver发起一个rest请求

  1. 获取服务列表

当服务消费者启动是,会检测eureka.client.fetch-registry=true参数的值,如果为true, 则会从eureka
server服务的列表只读备份,然后缓存在本地。并且每隔30秒会重新获取并更新数据。
eureka.client.registry-fetch-interval-seconds: 5 生产环境中,我们不需要修改这个值。

  1. 服务续约
eureka:
  instance:
    lease-expiration-duration-in-seconds: 90 :服务续约(renew)的间隔,默认为30秒
    lease-renewal-interval-in-seconds: 30 :服务失效时间,默认值90秒

在注册服务完成以后,服务提供者会维持一个心跳
也就是说,默认情况下每个30秒服务会向注册中心发送一次心跳,证明自己还活着。如果超过90秒没有发送心跳
eurekaserver就会认为该服务宕机,会从服务列表中移除,这两个值在生产环境不要修改,默认即可。

  1. 失效剔除

有些时候,我们的服务提供方并不一定会正常下线,可能因为内存溢出、网络故障等原因导致服务无法正常工作 eureka
server需要将这样的服务剔除出服务列表。因此它会开启一个定时任务,每隔60秒对所有失效的服务(超过90秒未响应)进行剔除
可以通过eureka.server.eviction-interval-timer-in-ms参数对其进行修改,单位是毫秒

  1. 自我保护机制

当把一个服务停掉后, 并不会立马从服务列表当中移除,默认是90秒清除一次
有可以注册中心和微服务之间出现了网络波动,网络不好,没有收到心跳,有可能是网络不好,但是微服务还在,所以它不会立马把服务给移除
当15分钟内85%的心跳都没有正常心跳,那么eureka认为客户端与注册中心出现了网络问题,此时会出现以下情况:
1.eureka不再从注册列表中移除因为长时间没有收到的心跳而过期的服务
2.eureka仍然能够接收服务的注册和查询请求,但是不会被同步到其它节点上
3.当网络稳定后,当前实例新注册的信息会被同步到其它节点上

cap定理(了解)

  1. 什么是cap定理

cap定理又称cap原则, 指的是在一个分布式系统中,consistency(一致性)、
availability(可用性)、partition tolerance(分区容错性), 最多只能同时三个特性中的两个,三者不可兼得

  1. consistency (一致性)

“all nodes see the same data at the same time”,
即更新操作成功并返回客户端后,所有节点在同一时间的数据完全一致,这就是分布式的一致性。

  1. availability(可用性)

可用性指“reads and writes always succeed” 即服务一直可用,而且是正常响应时间。
好的可用性主要是指系统能够很好的为用户服务,不出现用户操作失败或者访问超时等用户体验不好的情况

  1. partition tolerance(分区容错性)

大多数分布式系统都分布在多个子网络。每个子网络就叫做一个区
分区容错的意思是,区间通信可能失败。比如,一台服务器放在本地,另一台服务器放在外地(可能是外省,甚至是外国),这就是两个区,它们之间可能无法通信
两台跨区的服务器。server1 向 server2 发送一条消息,server2 可能无法收到。系统设计的时候,必须考虑到这种情况.
一般来说,分区容错无法避免,因此可以认为 cap 的 p 总是成立
即分布式系统在遇到某节点或网络分区故障的时候,仍然能够对外提供满足一致性或可用性的服务。
分区容错性要求能够使应用虽然是一个分布式系统,而看上去却好像是在一个可以运转正常的整体。

  1. consistency 和 availability 的矛盾

如果保证 server2 的一致性,那么 server1 必须在写操作时,锁定 server2
的读操作和写操作。只有数据同步后,才能重新开放读写。锁定期间,server2 不能读写,没有可用性 如果保证 server2的可用性,那么势必不能锁定 server2,所以一致性不成立

  1. 取舍策略
    cap三个特性只能满足其中两个,那么取舍的策略就共有三种:
    1.ca without p:

如果不要求p(不允许分区),则c(强一致性)和a(可用性)是可以保证的。
但放弃p的同时也就意味着放弃了系统的扩展性,也就是分布式节点受限,没办法部署子节点, 这是违背分布式系统设计的初衷的。

2.cp without a:

如果不要求a(可用),相当于每个请求都需要在服务器之间保持强一致,而p(分区)会导致同步时间无限延长
(也就是等待数据同步完才能正常访问服务)
一旦发生网络故障或者消息丢失等情况,就要牺牲用户的体验,等待所有数据全部一致了之后再让用户访问系统。

3.ap wihtout c:

要高可用并允许分区,则需放弃一致性。 一旦分区发生,节点之间可能会失去联系,为了高可用,每个节点只能用本地数据提供服务
而这样会导致全局数据的不一致性。
抢购商品时,可能前几秒你浏览商品的时候页面提示是有库存的,当你选择完商品准备下单的时候,系统提示你下单失败,商品已售完。这其实就是先在
a(可用性)方面保证系统可以正常的服务,然后在数据的一致性方面做了些牺牲,虽然多少会影响一些用户体验,但也不至于造成用户购物流程的严重阻塞。

没有最好的策略,好的系统应该是根据业务场景来进行架构设计的,只有适合的才是最好的