SpringCloud源码剖析-Eureka Server服务剔除

简介: 1.从registry中移除服务,2.从overriddenInstanceStatusMap状态map中移除服务状态3.添加到最近取消队列4.调用Lease.cancel方法,将租约对象中的逐出时间修改为当前时间5.修改服务的InstanceInfo的状态为DELETE6.添加到最近修改队列7.更新服务最后修改时间8.使ReponseCache缓存无效

Eureka Server服务剔除

这一章我们来分析一下Eureka Server 的服务剔除,它是通过定时任务完成的,在EurekaBootStrap启动引导的initEurekaServerContext上下文初始化方法中,调用了这么一行代码registry.openForTraffic(applicationInfoManager, registryCount);在该方法中又调用了com.netflix.eureka.registry.AbstractInstanceRegistry#postInit方法来初始化服务剔除的定时任务

publicabstractclassAbstractInstanceRegistryimplementsInstanceRegistry {
protectedvoidpostInit() {
renewsLastMin.start();
if (evictionTaskRef.get() !=null) {
//如果服务剔除任务不为空,就执行cancel方法,该方法把任务的状态修改为了cancel任务取消evictionTaskRef.get().cancel();
        }
//创建新的服务剔除任务evictionTaskRef.set(newEvictionTask());
//交给调度器去执行,延迟60s,每60s执行一次驱逐任务evictionTimer.schedule(evictionTaskRef.get(),
serverConfig.getEvictionIntervalTimerInMs(), //60s 逐出间隔计时器serverConfig.getEvictionIntervalTimerInMs());    
    }
/* visible for testing */classEvictionTaskextendsTimerTask {
privatefinalAtomicLonglastExecutionNanosRef=newAtomicLong(0l);
@Overridepublicvoidrun() {
try {
//计算任务执行的时间偏差:补偿时间longcompensationTimeMs=getCompensationTimeMs();
logger.info("Running the evict task with compensationTime {}ms", compensationTimeMs);
//执行驱逐evict(compensationTimeMs);
            } catch (Throwablee) {
logger.error("Could not run the evict task", e);
            }
        }

在驱逐任务中,计算了任务执行的时间偏差即补偿时间,然后调用com.netflix.eureka.registry.AbstractInstanceRegistry#evict(long)执行服务的剔除逻辑

publicvoidevict(longadditionalLeaseMs) {
logger.debug("Running the evict task");
if (!isLeaseExpirationEnabled()) {
//如果没启用租约到期,直接返回logger.debug("DS: lease expiration is currently disabled.");
return;
    }
//首先收集所有过期的服务,以随机顺序将其逐出// We collect first all expired items, to evict them in random order. For large eviction sets,// if we do not that, we might wipe out whole apps before self preservation kicks in. By randomizing it,// the impact should be evenly distributed across all applications.List<Lease<InstanceInfo>>expiredLeases=newArrayList<>();
//循环注册表中的所有的服务for (Entry<String, Map<String, Lease<InstanceInfo>>>groupEntry : registry.entrySet()) {
Map<String, Lease<InstanceInfo>>leaseMap=groupEntry.getValue();
if (leaseMap!=null) {
//获取到租约for (Entry<String, Lease<InstanceInfo>>leaseEntry : leaseMap.entrySet()) {
Lease<InstanceInfo>lease=leaseEntry.getValue();
//如果服务过期,就把服务添加到expiredLeases map中if (lease.isExpired(additionalLeaseMs) &&lease.getHolder() !=null) {
expiredLeases.add(lease);
                }
            }
        }
    }
//为了补偿GC暂停或本地时间差异导致的剔除任务执行时间差异,使用当前注册表大小作为触发自我保存的基础//否则,将清除完整的注册表。// To compensate for GC pauses or drifting local time, we need to use current registry size as a base for// triggering self-preservation. Without that we would wipe out full registry.//注册表大小intregistrySize= (int) getLocalRegistrySize();
//注册表中服务的续约阈值 = 注册大小 * 0.85intregistrySizeThreshold= (int) (registrySize*serverConfig.getRenewalPercentThreshold());
//驱逐极限 = 注册表大小 - 注册表续约阈值 intevictionLimit=registrySize-registrySizeThreshold;
//过期的服务数 和 evictionLimit  取最小 ,如果大于 0 说明需要有服务要剔除inttoEvict=Math.min(expiredLeases.size(), evictionLimit);
if (toEvict>0) {
//剔除 toEvict 个logger.info("Evicting {} items (expired={}, evictionLimit={})", toEvict, expiredLeases.size(), evictionLimit);
//取随机值Randomrandom=newRandom(System.currentTimeMillis());
for (inti=0; i<toEvict; i++) {
//选择一个随机项目(Knuth随机算法),随机剔除// Pick a random item (Knuth shuffle algorithm)intnext=i+random.nextInt(expiredLeases.size() -i);
Collections.swap(expiredLeases, i, next);
//获取剔除服务的LeaseLease<InstanceInfo>lease=expiredLeases.get(i);
//应用名StringappName=lease.getHolder().getAppName();
//实例IDStringid=lease.getHolder().getId();
//expired Counter 过期计数增加EXPIRED.increment();
logger.warn("DS: Registry: expired lease for {}/{}", appName, id);          //内部取消internalCancel(appName, id, false);
        }
    }
}

这里做了如下事情

  • 1.判断是否开启过期驱逐
  • 2.获取到所有的过期的服务,通过Lease.isExpired判断过期
  • 3.计算一个驱逐极限值 :min( 过期数 ,注册表服务数 - 注册表服务数 * 0.85(续约阈值百分比) )
  • 4.如果驱逐极限值 > 0 ,那就从过期的服务中随机驱逐 “驱逐极限”个服务
  • 5.调用internalCancel方法消息服务

我们可以看下Lease.isExpired是如何判断实例过期的

/*** Checks if the lease of a given {@link com.netflix.appinfo.InstanceInfo} has expired or not.** Note that due to renew() doing the 'wrong" thing and setting lastUpdateTimestamp to +duration more than* what it should be, the expiry will actually be 2 * duration. This is a minor bug and should only affect* instances that ungracefully shutdown. Due to possible wide ranging impact to existing usage, this will* not be fixed.** @param additionalLeaseMs any additional lease time to add to the lease evaluation in ms.*/publicbooleanisExpired(longadditionalLeaseMs) {
return (evictionTimestamp>0||System.currentTimeMillis() > (lastUpdateTimestamp+duration+additionalLeaseMs));
}

这里给的过期计算方式是: evictionTimestamp (剔除时间戳) > 0 || 最后更新时间戳 + 租期(90s) + 补偿时间 。

但是有意思的是这个方法上的注释说了一个问题:它说由于renew()做了“错误”的事情,将lastUpdateTimestamp设置为+duration,超过了它应该的值,因此到期实际上是2 * duration,这个是个小问题,没有什么影响就没做修改。意思是renew方法中的lastUpdateTimestamp时间 不应该 + duration租期时间,这超过了它应该的值,因此到期实际上是2 * duration

publicvoidrenew() {
lastUpdateTimestamp=System.currentTimeMillis() +duration;
}

当然这个问题没有太大影响,所以没做改正,注释上也说明白了这个问题,这个方法我们就看到这

继续看一下internalCancel内部取消服务的方法

/*** {@link #cancel(String, String, boolean)} method is overridden by {@link PeerAwareInstanceRegistry}, so each* cancel request is replicated to the peers. This is however not desired for expires which would be counted* in the remote peers as valid cancellations, so self preservation mode would not kick-in.*/protectedbooleaninternalCancel(StringappName, Stringid, booleanisReplication) {
try {
//上锁read.lock();
//服务取消数增加CANCEL.increment(isReplication);
//获取当前提出的服务Map<String, Lease<InstanceInfo>>gMap=registry.get(appName);
Lease<InstanceInfo>leaseToCancel=null;
if (gMap!=null) {
//从服务注册的map中移除掉当前服务leaseToCancel=gMap.remove(id);
        }
//添加到最近取消队列synchronized (recentCanceledQueue) {
recentCanceledQueue.add(newPair<Long, String>(System.currentTimeMillis(), appName+"("+id+")"));
        }
//overriddenInstanceStatusMap 服务状态map中移除当前服务InstanceStatusinstanceStatus=overriddenInstanceStatusMap.remove(id);
if (instanceStatus!=null) {
logger.debug("Removed instance id {} from the overridden map which has value {}", id, instanceStatus.name());
        }
if (leaseToCancel==null) {
//没找到服务CANCEL_NOT_FOUND.increment(isReplication);
logger.warn("DS: Registry: cancel failed because Lease is not registered for: {}/{}", appName, id);
returnfalse;
        } else {
//调用Lease.cancel方法leaseToCancel.cancel();
//获取服务实例信息InstanceInfoinstanceInfo=leaseToCancel.getHolder();
Stringvip=null;
Stringsvip=null;
if (instanceInfo!=null) {
//实例状态修改为删除instanceInfo.setActionType(ActionType.DELETED);
//添加最近修改队列recentlyChangedQueue.add(newRecentlyChangedItem(leaseToCancel));
//实例信息对象修改最后修改时间instanceInfo.setLastUpdatedTimestamp();
vip=instanceInfo.getVIPAddress();
svip=instanceInfo.getSecureVipAddress();
            }
//使缓存无效,调用responseCache.invalidate让服务在缓存中失效invalidateCache(appName, vip, svip);
logger.info("Cancelled instance {}/{} (replication={})", appName, id, isReplication);
returntrue;
        }
    } finally {
read.unlock();
    }
}

这里主要是根据当前要取消的服务名从registry中查询出服务之后做了这些事情

  • 1.从registry中移除服务,
  • 2.从overriddenInstanceStatusMap状态map中移除服务状态
  • 3.添加到最近取消队列
  • 4.调用Lease.cancel方法,将租约对象中的逐出时间修改为当前时间
  • 5.修改服务的InstanceInfo的状态为DELETE
  • 6.添加到最近修改队列
  • 7.更新服务最后修改时间
  • 8.使ReponseCache缓存无效

总结



目录
相关文章
|
3天前
|
监控 Java 应用服务中间件
高级java面试---spring.factories文件的解析源码API机制
【11月更文挑战第20天】Spring Boot是一个用于快速构建基于Spring框架的应用程序的开源框架。它通过自动配置、起步依赖和内嵌服务器等特性,极大地简化了Spring应用的开发和部署过程。本文将深入探讨Spring Boot的背景历史、业务场景、功能点以及底层原理,并通过Java代码手写模拟Spring Boot的启动过程,特别是spring.factories文件的解析源码API机制。
14 2
|
19天前
|
数据采集 监控 前端开发
二级公立医院绩效考核系统源码,B/S架构,前后端分别基于Spring Boot和Avue框架
医院绩效管理系统通过与HIS系统的无缝对接,实现数据网络化采集、评价结果透明化管理及奖金分配自动化生成。系统涵盖科室和个人绩效考核、医疗质量考核、数据采集、绩效工资核算、收支核算、工作量统计、单项奖惩等功能,提升绩效评估的全面性、准确性和公正性。技术栈采用B/S架构,前后端分别基于Spring Boot和Avue框架。
|
1月前
|
存储 数据可视化 Java
基于MicrometerTracing门面和Zipkin实现集成springcloud2023的服务追踪
Sleuth将会停止维护,Sleuth最新版本也只支持springboot2。作为替代可以使用MicrometerTracing在微服务中作为服务追踪的工具。
91 1
|
9天前
|
前端开发 Java 开发者
Spring生态学习路径与源码深度探讨
【11月更文挑战第13天】Spring框架作为Java企业级开发中的核心框架,其丰富的生态系统和强大的功能吸引了无数开发者的关注。学习Spring生态不仅仅是掌握Spring Framework本身,更需要深入理解其周边组件和工具,以及源码的底层实现逻辑。本文将从Spring生态的学习路径入手,详细探讨如何系统地学习Spring,并深入解析各个重点的底层实现逻辑。
35 9
|
6天前
|
JSON Java 测试技术
SpringCloud2023实战之接口服务测试工具SpringBootTest
SpringBootTest同时集成了JUnit Jupiter、AssertJ、Hamcrest测试辅助库,使得更容易编写但愿测试代码。
34 3
|
1月前
|
Java Spring
Spring底层架构源码解析(三)
Spring底层架构源码解析(三)
108 5
|
1月前
|
XML Java 数据格式
Spring底层架构源码解析(二)
Spring底层架构源码解析(二)
|
1月前
|
Java Spring 容器
Spring IOC、AOP与事务管理底层原理及源码解析
【10月更文挑战第1天】Spring框架以其强大的控制反转(IOC)和面向切面编程(AOP)功能,成为Java企业级开发中的首选框架。本文将深入探讨Spring IOC和AOP的底层原理,并通过源码解析来揭示其实现机制。同时,我们还将探讨Spring事务管理的核心原理,并给出相应的源码示例。
126 9
|
1月前
|
设计模式 JavaScript Java
Spring 事件监听机制源码
Spring 提供了事件发布订阅机制,广泛应用于项目中。本文介绍了如何通过自定义事件类、订阅类和发布类实现这一机制,并展示了如何监听 SpringBoot 启动过程中的多个事件(如 `ApplicationStartingEvent`、`ApplicationEnvironmentPreparedEvent` 等)。通过掌握这些事件,可以更好地理解 SpringBoot 的启动流程。示例代码展示了从事件发布到接收的完整过程。
|
1月前
|
缓存 Java Spring
源码解读:Spring如何解决构造器注入的循环依赖?
本文详细探讨了Spring框架中的循环依赖问题,包括构造器注入和字段注入两种情况,并重点分析了构造器注入循环依赖的解决方案。文章通过具体示例展示了循环依赖的错误信息及常见场景,提出了三种解决方法:重构代码、使用字段依赖注入以及使用`@Lazy`注解。其中,`@Lazy`注解通过延迟初始化和动态代理机制有效解决了循环依赖问题。作者建议优先使用`@Lazy`注解,并提供了详细的源码解析和调试截图,帮助读者深入理解其实现机制。
29 1