Eureka架构
数据存储结构
Eureka的数据结构分为：数据存储层(比作MySQL)和二级缓存层(比作Redis)。
数据存储层
registry 本质上是一个双层的ConcurrentHashMap，存储在内存中的。
- 第一层Map的key是
spring.application.name，value 是第二层 ConcurrentHashMap； - 第二层 ConcurrentHashMap 的 key 是服务的 InstanceId，value 是 Lease 对象；
- Lease 对象包含了服务详情和服务治理相关的属性;
二级缓存层
Eureka 实现了二级缓存来保存对外传输的服务信息，数据结构完全相同。
- 一级缓存(只读缓存)：ConcurrentHashMap<Key,Value> readOnlyCacheMap，保存服务信息的对外输出数据结构。
- 二级缓存(读写缓存)：Loading<Key,Value> readWriteCacheMap，本质就是Guava Cache本地缓存(LoadingCache)，包含失效机制，保存服务信息的对外输出数据结构。
规则
- 服务启动时会生成服务的基本信息对象InstanceInfo，并register到服务治理中心；
- 注册完成后会从服务治理中心拉取所有的服务信息，缓存在本地；
- 之后服务会被30s(可配置)发送一个心跳信息，续约服务；
- 如果服务治理中心在90s内没有收到一个服务的续约，就会认为服务已经挂了，会把服务注册信息删掉；
- 服务停止前，服务会主动发送一个停止请求，服务治理中心会删除这个服务的信息；
- 如果Eureka Server收到的心跳包不足正常值的85%（可配置）就会进入自我保护模式，在这种模式下，Eureka Server不会删除任何服务信息；
- ReadWriteMap与registry的数据是实时一致的（因为有注册后让ReadWriteMap失效的机制），但是ReadWriteMap与ReadOnlyMap不是实时一致的。
缓存更新机制
删除读写缓存
- Eureka Client 发送
register、renew和cancel请求并更新 registry 注册表之后，删除读写缓存； - Eureka Server 自身的
Evict Task剔除服务后，删除二级缓存； - 读写缓存本身设置了guava的失效机制，隔一段时间后自己自动失效；
Evict Task定时任务的时间配置是：eureka.server.eviction-interval-timer-in-ms；
加载读写缓存：
- Eureka Client 发送
getRegistry请求后，如果读写缓存中没有，就触发 guava 的 load，即从registry中获取原始服务信息后进行处理加工，再加载到读写缓存中。 - Eureka Server 更新只读缓存的时候，如果读写缓存没有数据，也会触发 guava 的 load。
更新只读缓存：
- Eureka Server 内置了一个
TimerTask，定时将读写缓存中的数据同步到只读缓存（包括删除和加载）； TimerTask这个定时任务的时间配置是：eureka.server.responseCacheUpdateInvervalMs；
