Spring Cloud 之 Eureka

Spring Cloud Eureka 是 Spring Cloud Netflix 微服务套件的一部分，基于 Netflix Eureka 做了二次封装，主要负责完成微服务架构中的服务治理功能，服务治理可以说是微服务架构中最为核心和基础的模块，他主要用来实现各个微服务实例的自动化注册与发现

服务注册：在服务治理框架中，通常都会构建一个注册中心，每个服务单元向注册中心登记自己提供的服务，将主机与端口号、版本号、通信协议等一些附加信息告知注册中心，注册中心按照服务名分类组织服务清单，服务注册中心还需要以心跳的方式去监控清单中的服务是否可用，若不可用需要从服务清单中剔除，达到排除故障服务的效果。
服务发现：由于在服务治理框架下运行，服务间的调用不再通过指定具体的实例地址来实现，而是通过向服务名发起请求调用实现。

Eureka通过心跳检测、健康检查、客户端缓存等机制，保证了系统具有高可用和灵活性。

Spring Cloud Eureka 使用 Netflix Eureka 来实现服务注册与发现，即包括了服务端组件，也包含了客户端组件，并且服务端和客户端均采用Java编写，所以Eureka主要适用与通过Java实现的分布式系统，或是与JVM兼容语言构建的系统，但是，由于Eureka服务端的服务治理机制提供了完备的RESTful API，所以他也支持将非Java语言构建的微服务纳入Eureka的服务治理体系中来。

Eureka服务端：我们也称为服务注册中心，他同其他服务注册中心一样，支持高可用配置。同时Eureka有心跳机制，当某个节点服务在规定时间内没有发送心跳信号时，Eureka会从服务注册表中把这个服务节点移除。
Eureka客户端：主要处理服务的注册和发现，客户端服务通过注册和参数配置的方式，嵌入在客户端应用程序的代码中，在应用程序运行时，Eureka客户端向注册中心注册自身提供的服务并周期性的发送心跳来更新他的服务租约。
客户端缓存的机制：Eureka还提供了客户端缓存的机制，即使所有的Eureka Server都挂掉，客户端仍可以利用缓存中的信息调用服务节点的服务。Eureka一般配合Ribbon进行使用，Ribbon提供了客户端负载均衡的功能，Ribbon利用从Eureka中读取到的服务信息，在调用服务节点提供的服务时，会合理的进行负载。

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。在此Zookeeper保证的是CP, 而Eureka则是AP。

4.1 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。

4.2 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注册或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。