• Spring Cloud Eureka源码分析---服务注册


    本篇我们着重分析Eureka服务端的逻辑实现,主要涉及到服务的注册流程分析。

    在Eureka的服务治理中,会涉及到下面一些概念:

    服务注册:Eureka Client会通过发送REST请求的方式向Eureka Server注册自己的服务,提供自身的元数据,比如 IP 地址、端口、运行状况指标的URL、主页地址等信息。Eureka Server接收到注册请求后,就会把这些元数据信息存储在一个ConcurrentHashMap中。

    服务续约:在服务注册后,Eureka Client会维护一个心跳来持续通知Eureka Server,说明服务一直处于可用状态,防止被剔除。Eureka Client在默认的情况下会每隔30秒发送一次心跳来进行服务续约。

    服务同步:Eureka Server之间会互相进行注册,构建Eureka Server集群,不同Eureka Server之间会进行服务同步,用来保证服务信息的一致性。

    获取服务:服务消费者(Eureka Client)在启动的时候,会发送一个REST请求给Eureka Server,获取上面注册的服务清单,并且缓存在Eureka Client本地,默认缓存30秒。同时,为了性能考虑,Eureka Server也会维护一份只读的服务清单缓存,该缓存每隔30秒更新一次。

    服务调用:服务消费者在获取到服务清单后,就可以根据清单中的服务列表信息,查找到其他服务的地址,从而进行远程调用。Eureka有Region和Zone的概念,一个Region可以包含多个Zone,在进行服务调用时,优先访问处于同一个Zone中的服务提供者。

    服务下线:当Eureka Client需要关闭或重启时,就不希望在这个时间段内再有请求进来,所以,就需要提前先发送REST请求给Eureka Server,告诉Eureka Server自己要下线了,Eureka Server在收到请求后,就会把该服务状态置为下线(DOWN),并把该下线事件传播出去。

    服务剔除:有时候,服务实例可能会因为网络故障等原因导致不能提供服务,而此时该实例也没有发送请求给Eureka Server来进行服务下线,所以,还需要有服务剔除的机制。Eureka Server在启动的时候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。

    自我保护:既然Eureka Server会定时剔除超时没有续约的服务,那就有可能出现一种场景,网络一段时间内发生了异常,所有的服务都没能够进行续约,Eureka Server就把所有的服务都剔除了,这样显然不太合理。所以,就有了自我保护机制,当短时间内,统计续约失败的比例,如果达到一定阈值,则会触发自我保护的机制,在该机制下,Eureka Server不会剔除任何的微服务,等到正常后,再退出自我保护机制。

    1. 基本原理:

    1. Eureka Server 提供服务注册服务,各个节点启动后,会在Eureka Server中进行注册,这样Eureka Server中的服务注册表中将会存储所有可用服务节点的信息,服务节点的信息可以在界面中直观的看到;
    2. Eureka Client 是一个Java 客户端,用于简化与Eureka Server的交互,客户端同时也具备一个内置的、使用轮询负载算法的负载均衡器;
    3. 在应用启动后,将会向Eureka Server发送心跳(默认周期为30秒),如果Eureka Server在多个心跳周期没有收到某个节点的心跳,Eureka Server 将会从服务注册表中把这个服务节点移除(默认90秒);
    4. Eureka Server之间将会通过复制的方式完成数据的同步;
    5. Eureka Client具有缓存的机制,即使所有的Eureka Server 都挂掉的话,客户端依然可以利用缓存中的信息消费其它服务的API;

    上一篇中我们搭建了一个简单的Eureka客户端和服务端。如果你有启动过观看启动日志不难发现:

    这里有个EurekaServerBootstrap类,启动日志中给出:Setting the eureka configuration..,Initialized server context。看起来这个应该是个启动类,跟进去看一下,有个很显眼的方法:

    这个方法的调用先按住不表,我们先从启动类上添加的 EnableEurekaServer注解着手,看看为什么添加了一个注解就能激活 Rureka。

    从server启动类上的EnableEurekaServer注解进入:

    1. 接下来引用了EurekaServerMarkerConfiguration,看到在这个注解上有个注释:启用这个注解的目的是为了激活:EurekaServerAutoConfiguration类;

    2. 进入EurekaServerAutoConfiguration看到在类头部有一个注解:

      @ConditionalOnBean(EurekaServerMarkerConfiguration.Marker.class)
      

      EurekaServerAutoConfiguration启动的条件是EurekaServerMarkerConfiguration注解先加载。

    上面这一张图标识出了从启动注解到预启动类的流程,但是你会发现实际上 EurekaServerAutoConfiguration 也没有做什么事情:配置初始化,启动一些基本的过滤器。同样在类头部的引用上有一个Import注解:

    @Import(EurekaServerInitializerConfiguration.class)
    

    所以在 EurekaServerAutoConfiguration 初始化的时候,会引用到 EurekaServerInitializerConfiguration,激活它的初始化。EurekaServerInitializerConfiguration 实现了SmartLifecycle.start方法,在spring 初始化的时候会被启动,激活 run 方法。可以看到在 run 方法中调用的就是:

    eurekaServerBootstrap.contextInitialized(EurekaServerInitializerConfiguration.this.servletContext);
    

    即我们上面截图中的EurekaServerBootstrap.contextInitialized()方法。

    整体的调用流程如下:

    具体的初始化信息见下图:

    2. 服务注册实现

    2.1 server端启动时同步别的server上的client

    在上面讲到Eureka server启动过程中,启动一个Eureka Client的时候,initEurekaServerContext()里面会进行服务同步和服务剔除,syncUp()方法所属的类是:PeerAwareInstanceRegistry,即server端的服务注册逻辑都在这里面。因为没有使用AWS的服务器,所以默认实例化的实现类为:PeerAwareInstanceRegistryImpl。

    PeerAwareInstanceRegistry registry;
    if (isAws(applicationInfoManager.getInfo())) {
        registry = new AwsInstanceRegistry(
            eurekaServerConfig,
            eurekaClient.getEurekaClientConfig(),
            serverCodecs,
            eurekaClient
        );
        awsBinder = new AwsBinderDelegate(eurekaServerConfig, eurekaClient.getEurekaClientConfig(), registry, applicationInfoManager);
        awsBinder.start();
    } else {
        registry = new PeerAwareInstanceRegistryImpl(
            eurekaServerConfig,
            eurekaClient.getEurekaClientConfig(),
            serverCodecs,
            eurekaClient
        );
    }
    

    PeerAwareInstanceRegistryImpl 继承了一个抽象类 AbstractInstanceRegistry:

    @Singleton
    public class PeerAwareInstanceRegistryImpl extends AbstractInstanceRegistry implements PeerAwareInstanceRegistry {
        
    }
    

    AbstractInstanceRegistry中的实现逻辑是真正的服务注册存储所在地:

    public abstract class AbstractInstanceRegistry implements InstanceRegistry {
        private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(AbstractInstanceRegistry.class);
    
        private static final String[] EMPTY_STR_ARRAY = new String[0];
        private final ConcurrentHashMap<String, Map<String, Lease<InstanceInfo>>> registry
                = new ConcurrentHashMap<String, Map<String, Lease<InstanceInfo>>>();
        protected Map<String, RemoteRegionRegistry> regionNameVSRemoteRegistry = new HashMap<String, RemoteRegionRegistry>();
        protected final ConcurrentMap<String, InstanceStatus> overriddenInstanceStatusMap = CacheBuilder
                .newBuilder().initialCapacity(500)
                .expireAfterAccess(1, TimeUnit.HOURS)
                .<String, InstanceStatus>build().asMap();
    
        
     ....
     ....
     ....
    }
    

    所有的服务实例信息都保存在 server 本地的map当中。所以在server端启动的时候会去拉别的server上存储的client实例,然后存储到本地缓存。

    2.2 client主动注册

    如果是某个client主动发出了注册请求,那么是如何注册到服务端呢?

    还是查看日志:启动服务端,然后再启动客户端,查看服务端日志:

    这里能看到刚才启动的客户端已经在服务端注册了,注册逻辑走的类是:AbstractInstanceRegistry。

    上面也提到 是服务注册的逻辑实现类,完成保存客户端信息的方法是:

        public void register(InstanceInfo registrant, int leaseDuration, boolean isReplication) {
            ......
        }
    
    

    代码就不贴了,主要实现的逻辑是保存当前注册的客户端信息。我们知道客户端是发送了一次http请求给服务端,那么真正的注册逻辑应该是从一个http请求的接收处进来的。跟着使用了register方法的地方去找,PeerAwareInstanceRegistryImpl里面有调用:

    @Override
    public void register(final InstanceInfo info, final boolean isReplication) {
        int leaseDuration = Lease.DEFAULT_DURATION_IN_SECS;
        if (info.getLeaseInfo() != null && info.getLeaseInfo().getDurationInSecs() > 0) {
            leaseDuration = info.getLeaseInfo().getDurationInSecs();
        }
        super.register(info, leaseDuration, isReplication);
        //将新节点信息告诉别的服务端
        replicateToPeers(Action.Register, info.getAppName(), info.getId(), info, null, isReplication);
    }
    

    这里没有改写父类的register逻辑,下面还多了一句:replicateToPeers,这里主要做的逻辑是:给兄弟 server节点发送register 请求,告诉他们有客户端来注册。

    继续看谁调用了这里,可以找到:ApplicationResource 的addInstance方法调用了:

    @POST
    @Consumes({"application/json", "application/xml"})
    public Response addInstance(InstanceInfo info,
                                @HeaderParam(PeerEurekaNode.HEADER_REPLICATION) String isReplication) {
    ......
      registry.register(info, "true".equals(isReplication));
      return Response.status(204).build();  // 204 to be backwards compatible
    }
    

    而这里很显然是一个接口,逻辑就很清晰了:

    另外,我们查看addInstance方法被谁调用的过程中发现:PeerReplicationResource--->batchReplication 方法也调用了注册的逻辑。

    这个方法一看竟然解答了之前我的疑惑:服务端之间是如何发送心跳的。原来实现是在这里。通过dispatch方法来区分当前的调用是何种请求,

    可以看到,服务注册,心跳检测,服务取消,服务下线,服务剔除的入口都在这里:

    @Path("batch")
    @POST
    public Response batchReplication(ReplicationList replicationList) {
        try {
            ReplicationListResponse batchResponse = new ReplicationListResponse();
            for (ReplicationInstance instanceInfo : replicationList.getReplicationList()) {
                try {
                    batchResponse.addResponse(dispatch(instanceInfo));
                } catch (Exception e) {
                    batchResponse.addResponse(new ReplicationInstanceResponse(Status.INTERNAL_SERVER_ERROR.getStatusCode(), null));
                    logger.error("{} request processing failed for batch item {}/{}",
                                 instanceInfo.getAction(), instanceInfo.getAppName(), instanceInfo.getId(), e);
                }
            }
            return Response.ok(batchResponse).build();
        } catch (Throwable e) {
            logger.error("Cannot execute batch Request", e);
            return Response.status(Status.INTERNAL_SERVER_ERROR).build();
        }
    }
    
    
    private ReplicationInstanceResponse dispatch(ReplicationInstance instanceInfo) {
            ApplicationResource applicationResource = createApplicationResource(instanceInfo);
            InstanceResource resource = createInstanceResource(instanceInfo, applicationResource);
    
            String lastDirtyTimestamp = toString(instanceInfo.getLastDirtyTimestamp());
            String overriddenStatus = toString(instanceInfo.getOverriddenStatus());
            String instanceStatus = toString(instanceInfo.getStatus());
    
            Builder singleResponseBuilder = new Builder();
            switch (instanceInfo.getAction()) {
                case Register:
                    singleResponseBuilder = handleRegister(instanceInfo, applicationResource);
                    break;
                case Heartbeat:
                    singleResponseBuilder = handleHeartbeat(serverConfig, resource, lastDirtyTimestamp, overriddenStatus, instanceStatus);
                    break;
                case Cancel:
                    singleResponseBuilder = handleCancel(resource);
                    break;
                case StatusUpdate:
                    singleResponseBuilder = handleStatusUpdate(instanceInfo, resource);
                    break;
                case DeleteStatusOverride:
                    singleResponseBuilder = handleDeleteStatusOverride(instanceInfo, resource);
                    break;
            }
            return singleResponseBuilder.build();
        }
    

    从这个入口进去,大家可以跟踪一下感兴趣的逻辑。

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