eureka

Eureka Server 在运行期间会去统计心跳失败比例在 15 分钟之内是否低于 85%，如果低于 85%，Eureka Server 会将这些实例保护起来，让这些实例不会过期，但是在保护期内如果服务刚好这个服务提供者非正常下线了，此时服务消费者就会拿到一个无效的服务实例，此时会调用失败，对于这个问题需要服务消费者端要有一些容错机制，如重试，断路器等。 我们在单机测试的时候很容易满足心跳失败比例在 15 分钟之内低于 85%，这个时候就会触发 Eureka 的保护机制，一旦开启了保护机制，则服务注册中心维护的服务实例就不是那么准确了，此时我们可以使用 eureka.server.enable-self-preservation=false 来关闭保护机制，这样可以确保注册中心中不可用的实例被及时的剔除（ 不推荐 ）。 自我保护模式被激活的条件是：在 1 分钟后， Renews (last min) < Renews threshold 。 这两个参数的意思： Renews threshold ： Eureka Server 期望每分钟收到客户端实例续约的总数 。 Renews (last min) ： Eureka Server 最后 1 分钟收到客户端实例续约的总数 。 具体的值，我们可以在 Eureka Server 界面可以看到： 可以看到，我们部署了 3 个

通过前三篇文章学习，我们搭建好了两个微服务工程。即：order80和payment8001这两个服务。有了这两个基础的框架之后，我们将要开始往里面添加东西了。还记得分布式架构的几个维度吗？我们要通过一个一个维度来讲解每个知识点。如下图： 任何一个分布式或者是微服务都会需要一个服务注册中心。用来服务的注册与发现。所以，我们就来先从服务注册中心这个维度来开讲。先来讲讲今年之前比较流行的一个技术：Eureka. 本文主要内容： 1：服务治理的理解 2：服务注册与发现的理解 3：Eureka两个组件 4：总结 本文是由凯哥(凯哥Java:kagejava)发布的《spring cloud系列教程》教程的总第四篇：《spring cloud系列教程第四篇-Eureka基础知识》。 本文是几个维度中的第一个维度：注册与发现维度配置中心管理之Eureka相关教程第一篇。 什么是服务治理？ 在传统的RPC远程调用框架中，管理每个服务与服务之间依赖关系比较复杂，管理比较复杂，在这种情况下，我们就需要使用到服务治理了。管理服务与服务之间的依赖关系，可以实现服务调用、负载均衡、容错等，实现服务发现与注册的技术。 Spring cloud 封装了Netflix公司开发的Eureka模块来实现服务治理。 什么是服务注册与发现？ Eureka采用了CS的设计架构，Eureka

前言 随着微服务的流行，越来越多公司使用了微服务框架，微服务以其的高内聚、低耦合等特性，提供了更好的容错性，也更适应业务的快速迭代，为开发人员带来了很多的便利性。但是随着业务的发展，微服务拆分越来越复杂，微服务的治理也成了一个比较令人头疼的问题，我相信下面这些场景大家或多或少都遇到过。 场景一： 发布是天大的事情，每一次的发布，都会出现执行到一半的请求中断掉，上游继续调用已经下线的节点导致报错。发布时收到各种报错，同时还影响用户的体验。发布后又需要修复执行到一半的脏数据。 上述场景还是在新版本没有任何问题的情况下，如果新版本有问题，则会导致大量业务直接请求到有问题的新版本，轻则修复数据，重则严重影响用户体验，甚至产生资损。最后不得不每次发版都安排在凌晨两三点发布，心惊胆颤，睡眠不足，苦不可言。 场景二：大半夜某个服务节点出现异常，上游仍旧不断地调用，出现很多异常和各种报警短信。被报警吵醒后，想直接在线上修复，有点难，想保留现场又害怕拖垮整个应用，只好先重启为上。 但是这只是治标不治本的方式，因为很难复现从而无法有效定位，可能明天又被吵醒，继续重启。上述场景还是建立在报警系统比较完善的情况下，如果没有完善的报警系统，严重情况可能整个业务系统都被单机异常拖垮。 场景三：公司业务壮大了，部门组织变复杂后，微服务模块越来越多。我不清楚发布的服务到底被谁调用了

传统的键配置信息写到文件的方式(xml, json) 是行不通的，因为当处理基于云的应用程序可能包含数百个微服务, 而且每个微服务可能有多个运行时服务实例. 这样就使得配置管理成了一个问题, 因为云环境中的应用程序和运维团队必须全力应付配置文件到哪去. 配置管理 隔离: 我们希望将服务配置信息与服务的实际物理部署完全分离， 应用程序配置不一样部署到服务实例中，相反, 在服务启动时，配置信息应该作为环境变量传递到正在启动的服务或中央仓库中读取. 抽象: 抽象服务接口背后的配置数据的访问。通过 REST 的 JSON 服务检索配置数据. 集中: 基于云的应用可能有数百个服务，将应用程序配置集中到尽可能少的存储库中. 稳定: 因为你的应用程序的配置信息与你部署的服务完全隔离和中心化, 无论你使用何种解决方案，都可以实现高可用和冗余。 应用程序配置数据需要跟踪和版本控制, 因为管理不善的应用配置是不易察觉的错误和意外中断的一个肥沃滋生地. 这里的 Configuration management service , 个人理解, 它本身也是一个微服务, 提供的也是 http restful API 接口, 而不是文件(xml, json) 有很多类似的产品, Etcd, Eureka, Consul, Spring Cloud configuration server, 我们使用的是

　　 20 大进阶架构专题每日送达 　　链接：yq.aliyun.com/articles/601745 　　 2020年Java面试题库连载中 　　！ 　　 正文 　　站在未来的路口，回望历史的迷途，常常会很有意思，因为我们会不经意地兴起疯狂的念头，例如如果当年某事提前发生了，而另外一件事又没有发生会怎样？一如当年的奥匈帝国皇位继承人斐迪南大公夫妇如果没有被塞尔维亚族热血青年普林西普枪杀会怎样，又如若当年的丘老道没有经过牛家村会怎样？ 　　2007年底，淘宝开启一个叫做“五彩石”的内部重构项目，这个项目后来成为了淘宝服务化、面向分布式走自研之路，走出了互联网中间件体系之始，而淘宝服务注册中心ConfigServer于同年诞生。 　　2008年前后，Yahoo 这个曾经的互联网巨头开始逐渐在公开场合宣讲自己的大数据分布式协调产品 ZooKeeper，这个产品参考了Google 发表的关于Chubby以及 Paxos 的论文。 　　2010年11月，ZooKeeper从 Apache Hadoop的子项目发展为 Apache的顶级项目，正式宣告 ZooKeeper成为一个工业级的成熟稳定的产品。 　　2011年，阿里巴巴开源Dubbo，为了更好开源，需要剥离与阿里内部系统的关系，Dubbo 支持了开源的 ZooKeeper 作为其注册中心，后来在国内，在业界诸君的努力实践下

本文源码： GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一、注册中心简介 1、基础概念 在分布式架构的系统中注册中心这个概念就已经被提出了，最经典的就是Zookeeper中间件。 微服务架构中，注册中心是最核心的基础服务之一，注册中心可以看做是微服务架构中的通信中心，当一个服务去请求另一个服务时，通过注册中心可以获取该服务的状态，地址等核心信息。 服务注册主要关系到三大角色：服务提供者、服务消费者、注册中心。 2、流程和原理 基础流程 服务启动时，将自身的网络地址等信息注册到注册中心，注册中心记录服务注册数据。 服务消费者从注册中心获取服务提供者的地址，并通过地址和基于特定的方式调用服务提供者的接口。 各个服务与注册中心使用一定机制通信。如果注册中心与服务长时间无法通信，就会注销该实例，这也称为服务下线，当服务重新连接之后，会基于一定的策略在线上线。 服务地址相关信息发生变化时，会重新注册到注册中心。这样，服务消费者就无需手工维护提供者的相关配置。 核心功能 通过上面的基本流程，不难发现一个注册中心需要具备哪些核心功能： 服务发现 服务发现是指服务在启动后，注册到注册中心，服务方提供自身的元数据，比如IP地址、端口、运行状况指标的Uri 、主页地址等信息。 服务记录 记录注册中心的服务的信息，例如服务名称、IP地址、端口等。服务消费方基于查询获取可用的服务实例列表。

Eureka架构中的三个核心角色： 服务注册中心 Eureka的服务端应用，提供服务注册和发现功能，就是刚刚我们建立的eureka-demo 服务提供者 提供服务的应用，可以是SpringBoot应用，也可以是其它任意技术实现，只要对外提供的是Rest风格服务即可。本例中就是我们实现的user-service-demo 服务消费者 消费应用从注册中心获取服务列表，从而得知每个服务方的信息，知道去哪里调用服务方。本例中就是我们实现的user-consumer-demo Eureka就好比是滴滴，负责管理、记录服务提供者的信息。服务调用者无需自己寻找服务，而是把自己的需求告诉Eureka，然后Eureka会把符合你需求的服务告诉你。Eureka说白了就是一个注册服务中心。 同时，服务提供方与Eureka之间通过“心跳”机制进行监控，当某个服务提供方出现问题，Eureka自然会把它从服务列表中剔除。 这就实现了服务的自动注册、发现、状态监控。 大多数采用微服务框架,很多时候需要兼容不同的开发语言,如python 需要用到py_eureka_client库使用方式如下: 1.安装: pip install py_eureka_client from flask import Flask import py_eureka_client.eureka_client as eureka

发布会传送门 点击了解产品详情 众所周知，注册中心和配置中心是Spring Cloud 和Dubbo 等微服务架构中的重要组件，往往采用 ZooKeeper/Nacos/Eureka/Apollo 等开源方案自建，但因其依赖复杂、变更频繁，往往给客户带来的较高的建设和运维成本，同时，在 Hbase、Spark或Kafka 等大数据的环境下，会依赖 ZooKeeper 进行分布式系统的协调，此时，基于云上的托管服务，可以极大的降低运维复杂度，并提高应用可用性。相比开源自建，微服务引擎MSE 通过提供的云上监控和运维能力、多机房和多区域容灾能力、自动宕机恢复能力，实现了99.9%的可用性保障，此外，MSE提供了多打25项的开源优化，提升了注册和配置中心的易用性和性能。3分钟便能完成接入，每月最低50.16元，更是从操作和价格上降低了企业的接入成本。 据微服务引擎MSE产品经理子墚介绍，“我们除了提供注册和配置中心的托管能力，还围绕困扰开发者微服务治理过程遇到的各类运维难题，提供了包括金丝雀发布、离群实例摘除、服务鉴权、无损下线、限流降级和全链路流控的高阶微服务治理能力，极大的降低了微服务的运维难度，其组件型的产品理念还帮助客户实现了云上应用的自主可控。“目前，已有包括陆德科技、吉递换电、趣练习、企迈云商等来自出行、物联网、在线教育、新零售等行业的客户正通过 MSE 来提升运维效率

前言 先抛一个问题给我聪明的读者，如果你们使用微服务 SpringCloud-Netflix 进行业务开发，那么线上注册中心肯定也是用了集群部署，问题来了： 你了解Eureka注册中心集群如何实现客户端请求负载及故障转移吗？ 可以先思考一分钟，我希望你能够带着问题来阅读此篇文章，也希望你看完文章后会有所收获！ 背景 前段时间线上 Sentry 平台报警，多个业务服务在和注册中心交互时，例如 续约 和 注册表增量拉取 等都报了 Request execution failed with message : Connection refused 的警告： 紧接着又看到 Request execution succeeded on retry #2 的日志。 看到这里，表明我们的服务在尝试两次重连后和注册中心交互正常了。 一切都显得那么有惊无险，这里报 Connection refused 是注册中心网络抖动导致的，接着触发了我们服务的重连，重连成功后一切又恢复正常。 这次的报警虽然没有对我们线上业务造成影响，并且也在第一时间恢复了正常，但作为一个爱思考的小火鸡，我很好奇这背后的一系列逻辑： Eureka注册中心集群如何实现客户端请求负载及故障转移？ 注册中心集群负载测试 线上注册中心是由三台机器组成的集群，都是 4c8g 的配置，业务端配置注册中心地址如下(

前言 近年来，微服务架构（ Microservices Architecture ）已经成为一种主流的软件开发方法论，它把一种特定的软件应用设计方法描述为能够独立部署的服务套件。所谓微服务( Microservices ），就是一些具有足够小的力度、能够相互协作且自治的服务体系。每个微服务都比较简单 仅关注于完成一个功能并能很好地完成该功能，而这里的功能代表的是一种业务能力。构建微服务体系需要一套完整的方法论和工程实践，而微服务架构的提出代表的就是实现微服务体系的架构模式，即为我们提供了这些方法论和工程实践 从这个角度讲 微服务架构需要我们理解、学习并应用到日常开发过程中去。 成为一名架构师几乎是每个程序员的梦想。而微服务架构则是当今架构领域最受关注的话题。掌握微服务架构技术栈相关技能,是从一名普通程序员到资深架构师的必经之路。 今天楼主给大家带来的一篇关于微服务相关的电子书资源，介绍了关于微服务架构、Spring Boot、Spring Cloud、Docker方面的内容。 1.根据Spring Boot、Spring Cloud、Docker等技术性搭建微保障体系。 2.精简而详细的经典案例展现保持分布式架构的详细宏伟蓝图。 3.融合业务流程情景，根据全方位实例得出专用工具在搭建分布式架构中的工程项目实战演练。