Eureka服务注册与发现和Ribbon负载均衡究竟怎么讲才清楚？

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Eureka服务注册与发现

Eureka简介

在介绍Eureka前，先说一下CAP原则

CAP原则又称CAP定理，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），三者不可兼得，Eureka遵循的事AP原则。

关于Eureka

Eureka是Netflix开发的服务发现框架，本身是一个基于REST的服务，主要用于定位运行在AWS域中的中间层服务，以达到负载均衡和中间层服务故障转移的目的。SpringCloud将它集成在其子项目spring-cloud-netflix中，以实现SpringCloud的服务发现功能。 SpringCloud 封装了Netflix公司开发的Eureka模块来实现服务注册和发现(请对比Zookeeper)。Eureka Server 作为服务注册功能的服务器，它是服务注册中心。而系统中的其他微服务，使用 Eureka 的客户端连接到 Eureka Server并维持心跳连接。这样系统的维护人员就可以通过 Eureka Server 来监控系统中各个微服务是否正常运行。SpringCloud 的一些其他模块（比如Zuul）就可以通过 Eureka Server 来发现系统中的其他微服务，并执行相关的逻辑。

补充：AWS域是什么呢？因为之前没有接触过这个概念，所以这里做一个简单的补充。

AWS云服务在全球不同的地方都有数据中心，比如北美、南美、欧洲和亚洲等。与此对应，根据地理位置我们把某个地区的基础设施服务集合称为一个区域。 具体可参考（AWS）

关于Eureka和Dubbo(图示)

Eureka的两大组件和三大角色的介绍

Eureka包含两个组件：Eureka Server和Eureka Client

Eureka Server提供服务注册服务各个节点启动后，会在EurekaServer中进行注册，这样EurekaServer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。 EurekaClient是一个Java客户端，用于简化Eureka Server的交互，客户端同时也具备一个内置的、使用轮询(round-robin)负载算法的负载均衡器。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在多个心跳周期内没有接收到某个节点的心跳，EurekaServer将会从服务注册表中把这个服务节点移除（默认90秒）。

Eureka三大角色：

Eureka Server：提供服务注册与发现。 Service Provider：服务提供方，将自身服务注册到Eureka Server，从而使服务消费者能够找到。 Service Customer：服务消费方，从Eureka Server上获取注册服务列表，从而能够消费服务。

Eureka的自我保护模式

什么是自我保护模式？

默认情况下，如果EurekaServer在一定时间内没有接收到某个微服务实例的心跳，EurekaServer将会注销该实例（默认90秒）。但是当网络分区故障发生时，微服务与EurekaServer之间无法正常通信，以上行为可能变得非常危险了——因为微服务本身其实是健康的，此时本不应该注销这个微服务。Eureka通过“自我保护模式”来解决这个问题——当EurekaServer节点在短时间内丢失过多客户端时（可能发生了网络分区故障），那么这个节点就会进入自我保护模式。一旦进入该模式，EurekaServer就会保护服务注册表中的信息，不再删除服务注册表中的数据（也就是不会注销任何微服务）。当网络故障恢复后，该Eureka Server节点会自动退出自我保护模式。 在自我保护模式中，Eureka Server会保护服务注册表中的信息，不再注销任何服务实例。当它收到的心跳数重新恢复到阈值以上时，该Eureka Server节点就会自动退出自我保护模式。它的设计哲学就是宁可保留错误的服务注册信息，也不盲目注销任何可能健康的服务实例。一句话讲解：好死不如赖活着。 综上，自我保护模式是一种应对网络异常的安全保护措施。它的架构哲学是宁可同时保留所有微服务（健康的微服务和不健康的微服务都会保留），也不盲目注销任何健康的微服务。使用自我保护模式，可以让Eureka集群更加的健壮、稳定。 在Spring Cloud中，可以使用eureka.server.enable-self-preservation = false 禁用自我保护模式。

一个服务消费者的目标是什么？

构建一个服务消费者，它主要完成两个目标，发现服务以及消费服务。 发现服务任务由Eureka客户端完成，而服务消费任务由Ribbon完成。Ribbon是基于HTTP和TCP的客户端负载均衡器，它可以在客户端中配置ribbonServerList服务端列表去轮询访问以达到均衡负载的作用。当Ribbon和Eureka联合使用时，Ribbon的服务清单实例ribbonServerList会被DiscoveryEnabledNIWSServerlist重写，扩展成从Eureka注册中心获取服务端列表。同时它也会用NIWSDiscoveryPing来取代IPing，它将职责委托给Eureka来确定服务端是否已经启动。

关于@EnableEurekaClient 与@EnableDiscoveryClient这两个注解

首先这个两个注解都可以实现服务发现的功能，在spring cloud中discovery service有许多种实现（eureka、consul、zookeeper等等） @EnableEurekaClient基于spring-cloud-netflix。服务采用eureka作为注册中心，使用场景较为单一。 @EnableDiscoveryClient基于spring-cloud-commons。服务采用其他注册中心。

作为注册中心Eureka比zookeeper好在哪里？

作为服务注册中心，Eureka比Zookeeper好在哪里？著名的CAP理论指出，一个分布式系统不可能同时满足C(一致性)、A(可用性)和P(分区容错性)。由于分区容错性P在是分布式系统中必须要保证的，因此我们只能在A和C之间进行权衡。因此Zookeeper保证的是CP,Eureka则是AP。 Zookeeper保证CP 当向注册中心查询服务列表时，我们可以容忍注册中心返回的是几分钟以前的注册信息，但不能接受服务直接down掉不可用。也就是说，服务注册功能对可用性的要求要高于一致性。但是zk会出现这样一种情况，当master节点因为网络故障与其他节点失去联系时，剩余节点会重新进行leader选举。问题在于，选举leader的时间太长，30 ~ 120s, 且选举期间整个zk集群都是不可用的，这就导致在选举期间注册服务瘫痪。在云部署的环境下，因网络问题使得zk集群失去master节点是较大概率会发生的事，虽然服务能够最终恢复，但是漫长的选举时间导致的注册长期不可用是不能容忍的。 Eureka保证AP Eureka看明白了这一点，因此在设计时就优先保证可用性。Eureka各个节点都是平等的，几个节点挂掉不会影响正常节点的工作，剩余的节点依然可以提供注册和查询服务。而Eureka的客户端在向某个Eureka注册时如果发现连接失败，则会自动切换至其它节点，只要有一台Eureka还在，就能保证注册服务可用(保证可用性)，只不过查到的信息可能不是最新的(不保证强一致性)。除此之外，Eureka还有一种自我保护机制，如果在15分钟内超过85%的节点都没有正常的心跳，那么Eureka就认为客户端与注册中心出现了网络故障，此时会出现以下几种情况：

1. Eureka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
2. Eureka仍然能够接受新服务的注册和查询请求，但是不会被同步到其它节点上(即保证当前节点依然可用)
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，因此，Eureka可以很好的应对因网络故障导致部分节点失去联系的情况，而不会像zookeeper那样使整个注册服务瘫痪。

Eureka集群

集群原理 基本原理 上图是来自eureka的官方架构图，这是基于集群配置的eureka；

• 处于不同节点的eureka通过Replicate（复制）进行数据同步
• Application Service为服务提供者
• Application Client为服务消费者
• Make Remote Call完成一次服务调用 服务启动后向Eureka注册，Eureka Server会将注册信息向其他Eureka Server进行同步，当服务消费者要调用服务提供者，则向服务注册中心获取服务提供者地址，然后会将服务提供者地址缓存在本地，下次再调用时，则直接从本地缓存中取，完成一次调用。

当服务注册中心Eureka Server检测到服务提供者因为宕机、网络原因不可用时，则在服务注册中心将服务置为DOWN状态，并把当前服务提供者状态向订阅者发布，订阅过的服务消费者更新本地缓存。

服务提供者在启动后，周期性（默认30秒）向Eureka Server发送心跳，以证明当前服务是可用状态。Eureka Server在一定的时间（默认90秒）未收到客户端的心跳，则认为服务宕机，注销该实例。

补充：

Ribbon负载均衡 什么是负载均衡

LB，即负载均衡(Load Balance)，在微服务或分布式集群中经常用的一种应用。 负载均衡简单的说就是将用户的请求平摊的分配到多个服务上，从而达到系统的HA。 常见的负载均衡有软件Nginx，LVS，硬件 F5等。

相应的在中间件，例如：dubbo和SpringCloud中均给我们提供了负载均衡，SpringCloud的负载均衡算法可以自定义。

集中式LB： 即在服务的消费方和提供方之间使用独立的LB设施(可以是硬件，如F5, 也可以是软件，如nginx), 由该设施负责把访问请求通过某种策略转发至服务的提供方； 进程内LB： 将LB逻辑集成到消费方，消费方从服务注册中心获知有哪些地址可用，然后自己再从这些地址中选择出一个合适的服务器。

Ribbon就属于进程内LB，它只是一个类库，集成于消费方进程，消费方通过它来获取到服务提供方的地址。

来源：oschina

链接：https://my.oschina.net/u/4473161/blog/3197637