SpringCloud服务的平滑上下线的方法
吐槽
以前都是手撸rpc，最近接触springcloud，深感痛心。主要有以下几点：
1）代码量巨大，找bug时间长，超级复杂的设计
2）版本管理混乱，经常出现莫名其妙的配置错误（所以2.0是打死不敢上生产啊）
3）netflix公司的有些代码，实在是让人费解，根本就不考虑扩展性
4）生态链庞大，学习成本大
建议准备上微服务的同学，固定下一个版本，不要随意更新或降级。拿tomcat的basedir来说，1.5.8到1.5.13到1.5.16版本是换来换去，不小心点会出事故的。
server: port: 21004 context-path: / tomcat: basedir: file:.
如上，basedir先是从.换到file:.，又从file:.换成.，连兼容代码都木有。有木有想打死工程师？
前言
今天主要谈的话题，是平滑的上下线功能。所谓平滑，指的是发版无感知，不至于等到夜深人静的时候偷偷去搞。某些请求时间可以长点，但不能失败，尤其是对支付来说，想花钱花不出去是很让人苦恼的；花了钱买不到东西是很让人恼火的。整体来说，springcloud功能齐全，经过一段时间的踩坑后使用起来还是非常舒服的。
我们的微服务，大体集成了以下内容。
嗯，一个庞大的生态
问题
那么问题来了，springcloud到注册中心的注册是通过rest接口调用的。它不能像zookeeper那样，有问题节点反馈及时生效。也不能像redis那么快的去轮训，太娇贵怕轮坏了。如下图：
有三个要求：
1）servicea下线一台实例后，zuul网关的调用不能失败 2）serviceb下线一台实例后，servicea的feign调用不能失败 3）服务上线下线，eureka服务能够快速感知
说白了就一件事，怎样尽量缩短服务下线后zuul和其他被依赖服务的发现时间，并在这段时间内保证请求不失败。
解决时间问题
影响因子
1) eureka的两层缓存问题 (这是什么鬼）
eurekaserver默认有两个缓存，一个是readwritemap，另一个是readonlymap。有服务提供者注册服务或者维持心跳时时，会修改readwritemap。当有服务调用者查询服务实例列表时，默认会从readonlymap读取（这个在原生eureka可以配置，springcloud eureka中不能配置，一定会启用readonlymap读取），这样可以减少readwritemap读写锁的争用，增大吞吐量。eurekaserver定时把数据从readwritemap更新到readonlymap中
2) 心跳时间
服务提供者注册服务后，会定时心跳。这个根据服务提供者的eureka配置中的服务刷新时间决定。还有个配置是服务过期时间，这个配置在服务提供者配置但是在eurekaserver使用了，但是默认配置eurekaserver不会启用这个字段。需要配置好eurekaserver的扫描失效时间，才会启用eurekaserver的主动失效机制。在这个机制启用下：每个服务提供者会发送自己服务过期时间上去，eurekaserver会定时检查每个服务过期时间和上次心跳时间，如果在过期时间内没有收到过任何一次心跳，同时没有处于保护模式下，则会将这个实例从readwritemap中去掉
3）调用者服务从eureka拉列表的轮训间隔
4) ribbon缓存
解决方式
1) 禁用eureka的readonlymap缓存 (eureka端)
eureka.server.use-read-only-response-cache: false
2) 启用主动失效，并且每次主动失效检测间隔为3s (eureka端)
eureka.server.eviction-interval-timer-in-ms: 3000
像eureka.server.responsecacheupdateinvervalms和eureka.server.responsecacheautoexpirationinseconds在启用了主动失效后其实没什么用了。默认的180s真够把人给急疯的。
3) 服务过期时间 （服务提供方）
eureka.instance.lease-expiration-duration-in-seconds: 15
超过这个时间没有接收到心跳eurekaserver就会将这个实例剔除。eurekaserver一定要设置eureka.server.eviction-interval-timer-in-ms否则这个配置无效，这个配置一般为服务刷新时间配置的三倍。默认90s！
4） 服务刷新时间配置，每隔这个时间会主动心跳一次 (服务提供方）
eureka.instance.lease-renewal-interval-in-seconds: 5
默认30s
5) 拉服务列表时间间隔 （客户端）
eureka.client.registryfetchintervalseconds: 5
默认30s
6) ribbon刷新时间 （客户端）
ribbon.serverlistrefreshinterval: 5000
ribbon竟然也有缓存，默认30s
这些超时时间相互影响，竟然三个地方都需要配置，一不小心就会出现服务不下线，服务不上线的囧境。不得不说springcloud的这套默认参数简直就是在搞笑。
重试
那么一台服务器下线，最长的不可用时间是多少呢？（即请求会落到下线的服务器上，请求失败）。赶的巧的话，这个基本时间就是eureka.client.registryfetchintervalseconds+ribbon.serverlistrefreshinterval,大约是8秒的时间。如果算上服务端主动失效的时间，这个时间会增加到11秒。
如果你只有两个实例，极端情况下服务上线的发现时间也需要11秒，那就是22秒的时间。
理想情况下，在这11秒之间，请求是失败的。加入你的qps是1000，部署了四个节点，那么在11秒中失败的请求数量会是 1000 / 4 * 11 = 2750，这是不可接受的。所以我们要引入重试机制。
springcloud引入重试还是比较简单的。但不是配置一下就可以的，既然用了重试，那么就还需要控制超时。可以按照以下的步骤：
引入pom （千万别忘了哦)
<dependency> <groupid>org.springframework.retry</groupid> <artifactid>spring-retry</artifactid> </dependency>
加入配置
ribbon.oktoretryonalloperations:true #(是否所有操作都重试，若false则仅get请求重试) ribbon.maxautoretriesnextserver:3 #(重试负载均衡其他实例最大重试次数,不含首次实例) ribbon.maxautoretries:1 #(同一实例最大重试次数,不含首次调用) ribbon.readtimeout:30000 ribbon.connecttimeout:3000 ribbon.retryablestatuscodes:404,500,503 #（那些状态进行重试） spring.cloud.loadbalancer.retry.enable:true # (重试开关)
发布系统
ok,机制已经解释清楚，但是实践起来还是很繁杂的，让人焦躁。比如有一个服务有两个实例，我要一台一台的去发布，在发布第二台之前，起码要等上11秒。如果手速太快，那就是灾难。所以一个配套的发布系统是必要的。
首先可以通过rest请求去请求eureka，主动去隔离一台实例，多了这一步，可以减少至少3秒服务不可用的时间（还是比较划算的）。
然后通过打包工具打包，推包。依次上线替换。
市面上没有这样的持续集成哦你工具，那么发布系统就需要定制，这也是一部分工作量。
到此，仅仅是解决了springcloud微服务平滑上下线的功能，至于灰度，又是另外一个话题了。有条件的公司选择自研还是很明智的，不至于将功能拉低到如此的水平。
不过大体不用担心，你的公司能不能活下去，还是一个未知数。netflix都忍了，在做的各位能比它强大么？
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。