Eureka 系列（04）客户端源码分析

Eureka 系列（04）客户端源码分析

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• Eureka 系列（04）客户端源码分析
  • 0. Spring Cloud 系列目录 - Eureka 篇
  • 1. DiscoveryClient 基本功能简介
    • 1.1 DiscoveryClient 初始化
    • 1.2 initScheduledTasks 启动定时任务
  • 2. 服务注册与下线
  • 3. 服务发现
  • 4. 心跳检测
  • 5. 高可用客户端(HA Client)
    • 5.1 EurekaHttpClient 初始化
    • 5.2 EurekaHttpClient 执行流程
  • 6. 总结
    • 6.1 Eureka OPEN API
    • 6.2 实例注册
    • 6.3 数据同步 - 服务发现
    • 6.4 健康检查 - 心跳机制
    • 6.5 思考

0. Spring Cloud 系列目录 - Eureka 篇

在上一篇 Eureka 系列（01）最简使用姿态 中对 Eureka 的简单用法做了一个讲解，本节分析一下 EurekaClient 的实现 DiscoveryClient。本文的源码是基于 Eureka-1.9.8。

1）服务注册（发送注册请求到注册中心）

2）服务发现（本质就是获取调用服务名所对应的服务提供者实例信息，包括IP、port等）

3）服务续约（本质就是发送当前应用的心跳请求到注册中心）

4）服务下线（本质就是发送取消注册的HTTP请求到注册中心）

1. DiscoveryClient 基本功能简介

图1：DiscoveryClient 服务注册与发现时序图

sequenceDiagram participant DiscoveryClient participant InstanceInfoReplicator participant scheduler participant cacheRefreshExecutor participant CacheRefreshThread participant heartbeatExecutor participant HeartbeatThread DiscoveryClient ->> scheduler : initScheduledTasks loop 1）服务注册 DiscoveryClient ->> InstanceInfoReplicator : run() or onDemandUpdate() InstanceInfoReplicator -->> DiscoveryClient : register end loop 2）服务发现 scheduler ->> cacheRefreshExecutor : schedule(CacheRefreshThread) cacheRefreshExecutor ->> CacheRefreshThread : run CacheRefreshThread -->> DiscoveryClient : refreshRegistry end loop 3）服务续约 scheduler ->> heartbeatExecutor : schedule(HeartbeatThread) heartbeatExecutor ->> HeartbeatThread : run HeartbeatThread -->> DiscoveryClient : renew end loop 4）服务下线 DiscoveryClient -->> DiscoveryClient : unregister end

总结： DiscoveryClient 构造时会初始化一个 scheduler 定时任务调度器，两个线程池 heartbeatExecutor 和 cacheRefreshExecutor，分别执行 CacheRefreshThread 和 HeartbeatThread 定时任务，前者定时（默认 30s）从 Eureka Server 更新服务列表，后者定时（默认 30s）上报心跳。

1.1 DiscoveryClient 初始化

DiscoveryClient 初始化最核心就是：一是服务发现定时任务，二是心跳发送定时任务。

DiscoveryClient(ApplicationInfoManager applicationInfoManager, EurekaClientConfig config, AbstractDiscoveryClientOptionalArgs args,
                    Provider<BackupRegistry> backupRegistryProvider) {
    // default size of 2 - 1 each for heartbeat and cacheRefresh
    // 1. scheduler 是 CacheRefreshThread 和 HeartbeatThread 任务调度器
    scheduler = Executors.newScheduledThreadPool(2,
                      new ThreadFactoryBuilder()
                          .setNameFormat("DiscoveryClient-%d")
                          .setDaemon(true)
                          .build());

    // 2. 执行 HeartbeatThread 线程池，定时发送心跳
    heartbeatExecutor = new ThreadPoolExecutor(
        1, clientConfig.getHeartbeatExecutorThreadPoolSize(), 0, TimeUnit.SECONDS,
        new SynchronousQueue<Runnable>(),
        new ThreadFactoryBuilder()
        .setNameFormat("DiscoveryClient-HeartbeatExecutor-%d")
        .setDaemon(true)
        .build()
    );  // use direct handoff

    // 3. 执行 CacheRefreshThread 线程池，定时刷新服务列表
    cacheRefreshExecutor = new ThreadPoolExecutor(
        1, clientConfig.getCacheRefreshExecutorThreadPoolSize(), 0, TimeUnit.SECONDS,
        new SynchronousQueue<Runnable>(),
        new ThreadFactoryBuilder()
        .setNameFormat("DiscoveryClient-CacheRefreshExecutor-%d")
        .setDaemon(true)
        .build()
    );  // use direct handoff

    // 4. Eureka Server 服务端，用于 HTTP 通信
    eurekaTransport = new EurekaTransport();
    scheduleServerEndpointTask(eurekaTransport, args);
    ...
    // 5. 启动定时任务
    initScheduledTasks();
}

总结： DiscoveryClient 代码有删减，只保留了最核心的功能，从上面的代码来看还是很简单的。下面再看一下 initScheduledTasks 干了些什么。至于每 4 步装配 Http Client 会在每 5 小章具体讲解。

1.2 initScheduledTasks 启动定时任务

initScheduledTasks 启动了以下几个任务：一每 30s 同步一次服务列表；二每 30s 发送一次心跳信息；三是如果当前 InstanceInfo 发生变更，同步到 Eureka Server，默认 40s。

private void initScheduledTasks() {
    // 1. 定时刷新服务列表，服务发现，默认 30s
    if (clientConfig.shouldFetchRegistry()) {
        // registry cache refresh timer
        int registryFetchIntervalSeconds = clientConfig.getRegistryFetchIntervalSeconds();
        int expBackOffBound = clientConfig.getCacheRefreshExecutorExponentialBackOffBound();
        scheduler.schedule(
            new TimedSupervisorTask(
                "cacheRefresh",
                scheduler,
                cacheRefreshExecutor,
                registryFetchIntervalSeconds,
                TimeUnit.SECONDS,
                expBackOffBound,
                new CacheRefreshThread()
            ),
            registryFetchIntervalSeconds, TimeUnit.SECONDS);
    }

    // 2. 定时发送心跳，默认 30s
    if (clientConfig.shouldRegisterWithEureka()) {
        int renewalIntervalInSecs = instanceInfo.getLeaseInfo().getRenewalIntervalInSecs();
        int expBackOffBound = clientConfig.getHeartbeatExecutorExponentialBackOffBound();
        logger.info("Starting heartbeat executor: " + "renew interval is: {}", renewalIntervalInSecs);

        // Heartbeat timer
        scheduler.schedule(
            new TimedSupervisorTask(
                "heartbeat",
                scheduler,
                heartbeatExecutor,
                renewalIntervalInSecs,
                TimeUnit.SECONDS,
                expBackOffBound,
                new HeartbeatThread()
            ),
            renewalIntervalInSecs, TimeUnit.SECONDS);

        // InstanceInfo replicator
        instanceInfoReplicator = new InstanceInfoReplicator(
            this, instanceInfo,
            clientConfig.getInstanceInfoReplicationIntervalSeconds(),
            2); // burstSize

    // 3. 监听 instance 状态
	statusChangeListener = new ApplicationInfoManager.StatusChangeListener() {
        @Override
        public String getId() {
            return "statusChangeListener";
        }
        @Override
        public void notify(StatusChangeEvent statusChangeEvent) {
            if (InstanceStatus.DOWN == statusChangeEvent.getStatus() ||
                InstanceStatus.DOWN == statusChangeEvent.getPreviousStatus()) {
            } 
            instanceInfoReplicator.onDemandUpdate();
        }
    };
	if (clientConfig.shouldOnDemandUpdateStatusChange()) {
        applicationInfoManager.registerStatusChangeListener(statusChangeListener);
    }
        
    // 4. 定时同步当前 Eureka Client 信息（变更时）给 Eureka Server，默认 40s
	instanceInfoReplicator.start(
        clientConfig.getInitialInstanceInfoReplicationIntervalSeconds());
    } 
}

总结： Eureka DiscoveryClient 通过 CacheRefreshThread 和 HeartbeatThread 这两个定时任务保证的服务的有效性。

2. 服务注册与下线

图2：DiscoveryClient 服务注册与下线

sequenceDiagram participant DiscoveryClient participant AbstractJerseyEurekaHttpClient loop 1）服务注册 note left of DiscoveryClient : register 服务注册 DiscoveryClient ->> AbstractJerseyEurekaHttpClient : register(instanceInfo) -> POST:"apps/{appName}" AbstractJerseyEurekaHttpClient -->> DiscoveryClient : httpResponse.statusCode end loop 2）服务下线 note left of DiscoveryClient : unregister 服务下线 DiscoveryClient ->> AbstractJerseyEurekaHttpClient : cancel(appName,id) -> DELETE:"apps/{appName}/{id}" AbstractJerseyEurekaHttpClient -->> DiscoveryClient : httpResponse.statusCode end

总结： 服务的注册与下线 OPEN API：

1. 服务注册（POST）：http://{ip}:{port}/eureka/apps/{appName}
2. 服务下线（DELETE）： http://{ip}:{port}/eureka/apps/{appName}/{id}

boolean register() throws Throwable {
    EurekaHttpResponse<Void> httpResponse;
    try {
        httpResponse = eurekaTransport.registrationClient.register(instanceInfo);
    } catch (Exception e) {
        throw e;
    }
    return httpResponse.getStatusCode() == Status.NO_CONTENT.getStatusCode();
}

3. 服务发现

图3：DiscoveryClient 服务发现（默认30s）

graph LR fetchRegistry -- true --> getAndStoreFullRegistry getAndStoreFullRegistry -- 全量同步 --> getApplications getApplications -- set --> localRegionApps fetchRegistry -- false --> getAndUpdateDelta getAndUpdateDelta -- 增量同步 --> getDelta getDelta -- 增量更新 --> updateDelta updateDelta -- update --> localRegionApps

总结： 服务发现默认每 30s 同步一次数据，更新到本地缓存 localRegionApps 中。数据同步分两种情况：

1. 全量同步（GET）：http://{ip}:{port}/eureka/apps/ ，参数是 regions。这个 API 会获取该 regions 下的全部服务实例 InstanceInfo，如果实例数很多会对网络造成压力，最好是按需要拉取，即 Client 需要订阅那个服务就返回那个服务的实例。

   全量同步很简单，getAndStoreFullRegistry 方法调用上述 API，获取全量的 Applications 数据，直接设置给本地缓存 localRegionApps 即可。

2. 增量同步（GET）：http://{ip}:{port}/eureka/apps/delta ，参数是 regions。返回发生变化的服务实例，eg: ADDED、MODIFIED、DELETED。

   增量同步比全量同步要麻烦一些，getAndUpdateDelta 调用上述 API 返回发生变化的服务实例信息，与本地缓存 localRegionApps 进行对比，更新本地缓存。

思考： 增量同步失败，返回数据为空，或者由于网络等原因导致本地缓存和 Eureka Server 无法通过增量同步保持数据一致性时怎么办？

DiscoveryClient 在进行增量同步时，有对应的补偿机制，当增量同步失败时回滚到全量同步。那如何判断本地缓存和服务端数据不一致呢？Eureka DiscoveryClient 通过计算本地缓存和服务端的 hashcode，如果出现不一致的情况，则同样回滚到全量同步。

 private boolean fetchRegistry(boolean forceFullRegistryFetch) {
     Stopwatch tracer = FETCH_REGISTRY_TIMER.start();
     try {
         Applications applications = getApplications();
         // 1. 全量同步，基本上除了配置选项，第一次同步时全量同步，之后增量同步
         if (clientConfig.shouldDisableDelta()
             || (!Strings.isNullOrEmpty(clientConfig.getRegistryRefreshSingleVipAddress()))
             || forceFullRegistryFetch
             || (applications == null)
             || (applications.getRegisteredApplications().size() == 0)
             || (applications.getVersion() == -1))  { 
             getAndStoreFullRegistry();
         // 2. 增量同步
         } else {
             getAndUpdateDelta(applications);
         }
         applications.setAppsHashCode(applications.getReconcileHashCode());
         logTotalInstances();
     } catch (Throwable e) {
         return false;
     } finally {
     }
     
     // 发布事件CacheRefreshedEvent，同时更新状态
     onCacheRefreshed();
     updateInstanceRemoteStatus();
     return true;
 }

总结： 参数 forceFullRegistryFetch 表示强制全量同步。除了配置选项，基本第一次同步是全量同步，之后都增量同步。全量同步很简单就不看了，看一下增量同步是怎么做的？

private void getAndUpdateDelta(Applications applications) throws Throwable {
    // 1. 通过增量同步，获取改变的服务实例列表
    long currentUpdateGeneration = fetchRegistryGeneration.get();
    Applications delta = null;
    EurekaHttpResponse<Applications> httpResponse = eurekaTransport.queryClient.getDelta(remoteRegionsRef.get());
    if (httpResponse.getStatusCode() == Status.OK.getStatusCode()) {
        delta = httpResponse.getEntity();
    }

    // 2. 增量同步失败，回滚到全量同步
    if (delta == null) {
        getAndStoreFullRegistry();
    // 3. 增量同步，对比本地缓存和delta信息，更新本地缓存
    } else if (fetchRegistryGeneration.compareAndSet(currentUpdateGeneration, currentUpdateGeneration + 1)) {
        String reconcileHashCode = "";
        if (fetchRegistryUpdateLock.tryLock()) {
            try {
    			// 3. 增量同步，对比本地缓存和delta信息，更新本地缓存
                updateDelta(delta);
                reconcileHashCode = getReconcileHashCode(applications);
            } finally {
                fetchRegistryUpdateLock.unlock();
            }
        } 
        // 4. 由于未知原因导致实例数不一致（此时hashcode会不一致）
        //    无法通过增量同步，回滚到全量同步
        if (!reconcileHashCode.equals(delta.getAppsHashCode()) || clientConfig.shouldLogDeltaDiff()) {
            reconcileAndLogDifference(delta, reconcileHashCode);  // this makes a remoteCall
        }
    }
}

总结： 增量同步考虑到了增量同步失败或数据出现不一致的情况，进行了补偿。其实这种补偿机制也很简单，以后做设计时可以考虑这种补偿机制，提高代码的健壮性。

4. 心跳检测

图4：DiscoveryClient 心跳检测（默认30s）

graph LR renew -- 发送心跳包 --> sendHeartBeat sendHeartBeat -- OK --> 结束 sendHeartBeat -- NOT_FOUND --> register

总结： 健康检测，一般都是 TTL(Time To Live) 机制。eg: 客户端每 5s 发送心跳，服务端 15s 没收到心跳包，更新实例状态为不健康， 30s 未收到心跳包，从服务列表中删除。 Eureka Server 是每 30s 发送心跳包，90s 未收心跳则删除。

boolean renew() {
    EurekaHttpResponse<InstanceInfo> httpResponse;
    try {
        // 1. 发送心跳包
        httpResponse = eurekaTransport.registrationClient.sendHeartBeat(instanceInfo.getAppName(), instanceInfo.getId(), instanceInfo, null);
        // 2. 如果服务端实例不存在，则重新注册实例
        if (httpResponse.getStatusCode() == Status.NOT_FOUND.getStatusCode()) {
            REREGISTER_COUNTER.increment();
            long timestamp = instanceInfo.setIsDirtyWithTime();
            boolean success = register();
            if (success) {
                instanceInfo.unsetIsDirty(timestamp);
            }
            return success;
        }
        return httpResponse.getStatusCode() == Status.OK.getStatusCode();
    } catch (Throwable e) {
        return false;
    }
}

5. 高可用客户端(HA Client)

高可用客户端(HA Client)多用于生产环境，客户端应用关联或配置注册中心服务器集群，避免注册中心单点故障。

常见配置手段：①多注册中心主机；②注册中心 DNS；③广播

如果 Eureka 客户端应用配置多个 Eureka 注册服务器，那么默认情况只有第一台可用的服务器，存在注册信息。如果第一台可用的 Eureka 服务器 Down 掉了，那么 Eureka 客户端应用将会选择下台可用的 Eureka 服务器。

客户端配置如下:

eureka.client.service-url.defaultZone= 
  http://peer1:10001/eureka,http://peer2:10001/eureka

思考： 那 Eureka Client 到底是访问那台 Eureka Server 呢？如果其中一台 Eureka Server 宕机后怎么处理呢？

5.1 EurekaHttpClient 初始化

DiscoveryClient(ApplicationInfoManager applicationInfoManager, 
                EurekaClientConfig config, AbstractDiscoveryClientOptionalArgs args,
                Provider<BackupRegistry> backupRegistryProvider) {
    // 4. Eureka Server 服务端，用于 HTTP 通信
    eurekaTransport = new EurekaTransport();
    scheduleServerEndpointTask(eurekaTransport, args);
    ...
}

scheduleServerEndpointTask 最终初始化 EurekaTransport，EurekaTransport 最重要的属性有两个：一是 ClosableResolver，用于 Eureka Server 发现；二是 EurekaHttpClient 用于与 Eureka Server 通信。

private static final class EurekaTransport {
    // Eureka Server 地址发现
    private ClosableResolver bootstrapResolver;
    private TransportClientFactory transportClientFactory;

    // Eureka 注册
    private EurekaHttpClient registrationClient;
    private EurekaHttpClientFactory registrationClientFactory;

    // Eureka 查询
    private EurekaHttpClient queryClient;
    private EurekaHttpClientFactory queryClientFactory;
}

总结： scheduleServerEndpointTask 的方法很长，我们只看最核心的代码，即 bootstrapResolver 和 queryClient 的初始化。

private void scheduleServerEndpointTask(EurekaTransport eurekaTransport,
	AbstractDiscoveryClientOptionalArgs args) {
    // 1. ClusterResolver#getClusterEndpoints 可以获取所的 endpoints
    eurekaTransport.bootstrapResolver = EurekaHttpClients.newBootstrapResolver(
        clientConfig,
        transportConfig,
        eurekaTransport.transportClientFactory,
        applicationInfoManager.getInfo(),
        applicationsSource
    );
    // 2. 初始化 queryClient，默认实现是 RetryableEurekaHttpClient
    //    registrationClient 初始化类似，就省略了
    if (clientConfig.shouldFetchRegistry()) {
        EurekaHttpClientFactory newQueryClientFactory = null;
        EurekaHttpClient newQueryClient = null;
        try {
            newQueryClientFactory = EurekaHttpClients.queryClientFactory(
                eurekaTransport.bootstrapResolver,
                eurekaTransport.transportClientFactory,
                clientConfig,
                transportConfig,
                applicationInfoManager.getInfo(),
                applicationsSource
            );
            newQueryClient = newQueryClientFactory.newClient();
        } catch (Exception e) {
        }
        eurekaTransport.queryClientFactory = newQueryClientFactory;
        eurekaTransport.queryClient = newQueryClient;
    }
    ...
}

总结： scheduleServerEndpointTask 方法是重要的工作：

1. 一是初始化 ClusterResolver，用于获取所有的 Eureka Server。默认实现是 ConfigClusterResolver，调用 EurekaClientConfig#getEurekaServerServiceUrls() 方法获取配置的 Eureka 地址。

2. 二是初始化 EurekaHttpClient，用于发送请求。RetryableEurekaHttpClient 会通过轮询的方式 Eureka Server。需要注意的是：只有第一台宕机时，才会轮询，否则正常情况下永远只访问第一台。

3. EurekaHttpClients.queryClientFactory 创建 EurekaHttpClient 的责任链。默认情况下：

   graph LR SessionedEurekaHttpClient --> RetryableEurekaHttpClient RetryableEurekaHttpClient --> RedirectingEurekaHttpClient RedirectingEurekaHttpClient --> JerseyApplicationClient

   其中最终用于发送请求的 JerseyApplicationClient，由 eurekaTransport.transportClientFactory.newClient() 构建。默认实现如下：

   graph LR Jersey1TransportClientFactories -- newTransportClientFactory --> JerseyEurekaHttpClientFactory JerseyEurekaHttpClientFactory --newClient --> JerseyApplicationClient

5.2 EurekaHttpClient 执行流程

RetryableEurekaHttpClient 通过 ConfigClusterResolver 解析获取所有配置的 Eureka ServerUrls，默认只会调用每一台 Eureka Server，只有当第一台宕机时才会调用下一台。 也就是通过 EurekaClientConfig#getEurekaServerServiceUrls 获取 eureka.client.service-url.defaultZone=http://peer1:10001/eureka,http://peer2:10001/eureka 配置的集群地址。

图5：EurekaHttpClient 执行流程

sequenceDiagram participant RetryableEurekaHttpClient participant ConfigClusterResolver participant EndpointUtils participant EurekaClientConfig participant TransportClientFactory participant EurekaHttpClient note over RetryableEurekaHttpClient : execute RetryableEurekaHttpClient ->> RetryableEurekaHttpClient : 1.1 getHostCandidates RetryableEurekaHttpClient ->> ConfigClusterResolver : 1.2 getClusterEndpoints ConfigClusterResolver ->> EndpointUtils : 1.3 getServiceUrlsMapFromConfig RetryableEurekaHttpClient ->> TransportClientFactory : 2. 根据server创建EurekaHttpClient：newClient RetryableEurekaHttpClient ->> EurekaHttpClient : 3. 真正执行：execute

总结： RetryableEurekaHttpClient 通过轮询的方式保证客户端的高可用，主要的执行流程分三步：

1. 获取所有的 Eureka Server。ConfigClusterResolver 获取所有的地址后，通过轮询算法选择一台 Server。
2. 根据这个 Server 构建一个真实发送请求的 EurekaHttpClient。
3. EurekaHttpClient 发送请求，如果失败则重试。

protected <R> EurekaHttpResponse<R> execute(RequestExecutor<R> requestExecutor) {
    List<EurekaEndpoint> candidateHosts = null;
    int endpointIdx = 0;
    for (int retry = 0; retry < numberOfRetries; retry++) {
        EurekaHttpClient currentHttpClient = delegate.get();
        EurekaEndpoint currentEndpoint = null;
        if (currentHttpClient == null) {
            // 获取所有的 Endpoint
            if (candidateHosts == null) {
                candidateHosts = getHostCandidates();
                if (candidateHosts.isEmpty()) {
                    throw new TransportException("There is no known eureka server; cluster server list is empty");
                }
            }
            if (endpointIdx >= candidateHosts.size()) {
                throw new TransportException("Cannot execute request on any known server");
            }
            // 2. 轮询获取 currentEndpoint，注意只有每一台无法访问时才会访问下一台
            //    currentHttpClient 才是真实发送请求的 EurekaHttpClient
            //    在 spring cloud(sc) 中默认的实现是 RestTemplateEurekaHttpClient
            currentEndpoint = candidateHosts.get(endpointIdx++);
            currentHttpClient = clientFactory.newClient(currentEndpoint);
        }

        // 3. 发送请求，成功则返回，失败则是重试
        try {
            EurekaHttpResponse<R> response = requestExecutor.execute(currentHttpClient);
            if (serverStatusEvaluator.accept(response.getStatusCode(), requestExecutor.getRequestType())) {
                delegate.set(currentHttpClient);
                return response;
            }
        } catch (Exception e) {
        }
        delegate.compareAndSet(currentHttpClient, null);
        if (currentEndpoint != null) {
            quarantineSet.add(currentEndpoint);
        }
    }
    throw new TransportException("Retry limit reached; giving up on completing the request");
}

总结： RetryableEurekaHttpClient 通过轮询的方式保证高可用客户端(HA Client)

1. RetryableEurekaHttpClient 继承关系：RetryableEurekaHttpClient -> EurekaHttpClientDecorator -> EurekaHttpClient。EurekaHttpClientDecorator 只是一个包装类，具体的发送请求过程都委托给子类 RetryableEurekaHttpClient#execute(EurekaHttpClient delegate) 完成。
2. RetryableEurekaHttpClient 通过轮询的方式获取 currentEndpoint，再通过 clientFactory.newClient(currentEndpoint) 构建一个真正用于发送请求的 EurekaHttpClient，在 Spring Cloud(SC) 中的默认实现是 RestTemplateEurekaHttpClient。

6. 总结

6.1 Eureka OPEN API

表1：Eureka OPEN API

操作	请求方式	路径	参数
注册(register)	POST	apps/{appName}	instanceInfo
下线(unregister)	DELETE	apps/{appName}/{id}	--
全量同步(unregister)	GET	apps/	regions
增量同步(unregister)	GET	apps/delta	regions
心跳(sendHeartBeat)	PUT	apps/{appName}/{id}	--

6.2 实例注册

Eureka DiscoveryClient 默认延迟 40s 注册实例信息，之后如果实例信息发生变化，则每 30s 同步一次数据。

表2：Eureka 实例注册配置参数

参数	功能	默认值
registerWithEureka	是否将本机实例注册到 Eureka Server 上	true
initialInstanceInfoReplicationIntervalSeconds	初始化注册的延迟时间	40s
instanceInfoReplicationIntervalSeconds	定时更新本机实例信息到 Eureka Server 的时间间隔	30s

6.3 数据同步 - 服务发现

Eureka DiscoveryClient 默认每 30s 同步一次数据，更新本地缓存 localRegionApps 。数据同步分为全量同步和增量同步。

1. 全量同步：获取该 regions 下的全部服务实例 InstanceInfo，如果实例数很多会对网络造成压力，最好是按需要拉取，即 Client 需要订阅那个服务就返回那个服务的实例。

2. 增量同步：返回发生变化的服务实例，eg: ADDED、MODIFIED、DELETED。

   增量同步比全量同步要麻烦一些，getAndUpdateDelta 调用上述 API 返回发生变化的服务实例信息，与本地缓存 localRegionApps 进行对比，更新本地缓存。如果增量同步失败回滚到全量同步。

   表3：Eureka 服务发现配置参数

参数	功能	默认值
fetchRegistry	是否从 Eureka Server 获取注册信息	true
registryFetchIntervalSeconds	定时同步本地的服务实例信息缓存的时间间隔	30s

6.4 健康检查 - 心跳机制

Eureka DiscoveryClient 默认每 30s 发送心跳包，Server 如果 90s 未收心跳则删除。

表4：Eureka 心跳机制配置参数

参数	功能	默认值	来源
renewalIntervalInSecs	心跳的时间间隔	30s	LeaseInfo
durationInSecs	定时同步本地的服务实例信息缓存的时间间隔	90s	LeaseInfo

6.5 思考

1. 当注册应用之间存在相互关联时,那么上层应用如何感知下层服务的存在？
2. 如果上层应用感知到下层服务,那么它是怎么同步下层服务信息？
3. 如果应用需要实时地同步信息,那么确保一致性？

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每天用心记录一点点。内容也许不重要，但习惯很重要！