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本系列代码地址:https://github.com/HashZhang/…
咱们的业务集群构造是这样的:
- 不同 Region,应用不同的 Eureka 集群治理,不同 Region 之间不相互拜访。
- 同一 Region 内,可能有不同的业务集群,不同业务集群之间也不相互拜访,共用同一套业务集群。
- 同一业务集群内能够随便拜访,同时同一业务集群会做跨可用区的容灾。
- 在咱们这里的形象中,zone 代表不同集群,而不是理论的不同可用区 。
在这里,咱们提供一个 Eureka Server 的集群模板,供大家参考。
首先,我的项目依赖是:
<dependencies>
<dependency>
<groupId>com.github.hashjang</groupId>
<artifactId>spring-cloud-iiford-spring-cloud-webmvc</artifactId>
<version>${project.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-server</artifactId>
</dependency>
</dependencies>
其实就是蕴含之前咱们定义的所有同步微服务的依赖,以及 eureka-server 的相干依赖。
编写启动类,其实外围就是增加注解 @EnableEurekaServer
package com.github.hashjang.spring.cloud.iiford.eureka.server;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.netflix.eureka.server.EnableEurekaServer;
@SpringBootApplication
@EnableEurekaServer
public class EurekaServerApplication {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(EurekaServerApplication.class, args);
}
}
咱们筹备启动一个两个 Eureka Server 实例的集群,首先编写两个实例公共的配置,放入 application.yml
:
spring:
application:
name: eureka-server
eureka:
server:
#被动查看服务实例是否生效的工作执行距离,默认是 60s
eviction-interval-timer-in-ms: 1000
#这个配置在两个中央被应用:#如果启用用了自我爱护,则会 renewal-threshold-update-interval-ms 指定的工夫内,收到的心跳申请个数是否小于实例个数乘以这个 renewal-percent-threshold
#定时工作查看过期实例,每次最多过期 1 - renewal-percent-threshold 这么多比例的实例
renewal-percent-threshold: 0.85
#留神,最好所有的客户端实例配置的心跳工夫相干的配置,是雷同的。这样应用自我爱护的个性最精确。#敞开自我爱护
#咱们这里不应用自我爱护,因为:#自我爱护次要针对集群中网络呈现问题,导致有很多实例无奈发送心跳导致很多实例状态异样,然而理论实例还在失常工作的状况,不要让这些实例不参加负载平衡
#启用自我爱护的状况下,就会进行对于实例的过期
#然而,如果呈现这种状况,其实也代表很多实例无奈读取注册核心了。#并且还有一种状况就是,Eureka 重启。尽管不常见,然而对于镜像中其余的组件更新咱们还是很频繁的
#我偏向于从客户端对于实例缓存机制来解决这个问题,如果返回实例列表为空,则应用上次的实例列表进行负载平衡,这样既能解决 Eureka 重启的状况,又能解决一些 Eureka 网络隔离的状况
#自我保护模式基于每分钟须要收到 renew(实例心跳)申请个数,如果启用了自我保护模式,只有上一分钟接管到的 renew 个数,大于这个值,实例过期才会被登记
enable-self-preservation: false
# 增量实例队列实例过期工夫,默认 3 分钟
retention-time-in-m-s-in-delta-queue: 180000
# 增量实例队列过期工作距离,默认 30s
delta-retention-timer-interval-in-ms: 30000
# 响应缓存中有两个次要元素,一个是 readOnlyCacheMap,另一个是 readWriteCacheMap
# 是否应用 readOnlyCacheMap,默认为 true
# 如果为是,则从 readOnlyCacheMap 读取,否则间接读取 readWriteCacheMap
use-readonly-response-cahce: true
# 初始 readWriteCacheMap 大小,默认 1000
initial-capacity-of-response-cache: 1000
# LoadingCache 缓存过期工夫,默认 180s
response-cache-auto-expiration-in-seconds: 9
# 定时从 LoadingCache 同步到只读缓存的间隔时间,默认为 30s
response-cache-update-interval-ms: 3000
client:
service-url:
# 默认 eureka 集群, 这里必须是 defaultZone,不能用 - 替换大写,与其余的配置不一样,因为切实 EurekaClientConfigBean 外面写死的
defaultZone: 'http://127.0.0.1:8211/eureka/,http://127.0.0.1:8212/eureka/'
# 是否从 eureka 下面拉取实例, eureka server 不调用其余微服务,所以没必要拉取
fetch-registry: false
# 是否将本人注册到 eureka 下面,eureka server 不参加负载平衡,所以没必要注册
register-with-eureka: false
server:
undertow:
# 以下的配置会影响 buffer, 这些 buffer 会用于服务器连贯的 IO 操作
# 如果每次须要 ByteBuffer 的时候都去申请,对于堆内存的 ByteBuffer 须要走 JVM 内存调配流程(TLAB -> 堆),对于间接内存则须要走零碎调用,这样效率是很低下的。# 所以,个别都会引入内存池。在这里就是 `BufferPool`。# 目前,UnderTow 中只有一种 `DefaultByteBufferPool`,其余的实现目前没有用。# 这个 DefaultByteBufferPool 绝对于 netty 的 ByteBufArena 来说,非常简单,相似于 JVM TLAB 的机制
# 对于 bufferSize,最好和你零碎的 TCP Socket Buffer 配置一样
# `/proc/sys/net/ipv4/tcp_rmem` (对于读取)
# `/proc/sys/net/ipv4/tcp_wmem` (对于写入)
# 在内存大于 128 MB 时,bufferSize 为 16 KB 减去 20 字节,这 20 字节用于协定头
buffer-size: 16364
# 是否调配的间接内存 (NIO 间接调配的堆外内存),这里开启,所以 java 启动参数须要配置下间接内存大小,缩小不必要的 GC
# 在内存大于 128 MB 时,默认就是应用间接内存的
directBuffers: true
threads:
# 设置 IO 线程数, 它次要执行非阻塞的工作, 它们会负责多个连贯, 默认设置每个 CPU 外围一个读线程和一个写线程
io: 4
# 阻塞工作线程池, 当执行相似 servlet 申请阻塞 IO 操作, undertow 会从这个线程池中获得线程
# 它的值设置取决于零碎线程执行工作的阻塞系数,默认值是 IO 线程数 *8
worker: 128
# http post body 大小,默认为 -1B,即不限度
max-http-post-size: -1B
# 是否在启动时创立 filter,默认为 true,不必批改
eager-filter-init: true
# 限度门路参数数量,默认为 1000
max-parameters: 1000
# 限度 http header 数量,默认为 200
max-headers: 200
# 限度 http header 中 cookies 的键值对数量,默认为 200
max-cookies: 200
# 是否容许 / 与 %2F 本义。/ 是 URL 保留字, 除非你的利用明确须要,否则不要开启这个本义,默认为 false
allow-encoded-slash: false
# 是否容许 URL 解码,默认为 true,除了 %2F 其余的都会解决
decode-url: true
# url 字符编码集,默认是 utf-8
url-charset: utf-8
# 响应的 http header 是否会加上 'Connection: keep-alive',默认为 true
always-set-keep-alive: true
# 申请超时,默认是不超时,咱们的微服务因为可能有长时间的定时工作,所以不做服务端超时,都用客户端超时,所以咱们放弃这个默认配置
no-request-timeout: -1
# 是否在跳转的时候放弃 path,默认是敞开的,个别不必配置
preserve-path-on-forward: false
options:
# spring boot 没有形象的 xnio 相干配置在这里配置,对应 org.xnio.Options 类
socket:
SSL_ENABLED: false
# spring boot 没有形象的 undertow 相干配置在这里配置,对应 io.undertow.UndertowOptions 类
server:
ALLOW_UNKNOWN_PROTOCOLS: false
# access log 相干配置
accesslog:
# 寄存目录,默认为 logs
dir: ./logs/${server.port}
# 是否开启
enabled: true
# 格局,各种占位符前面会具体阐明
pattern: '{"transportProtocol":"%{TRANSPORT_PROTOCOL}","scheme":"%{SCHEME}","protocol":"%{PROTOCOL}","method":"%{METHOD}","reqHeaderUserAgent":"%{i,User-Agent}","reqHeaderUserId":"%{i,uid}","traceId":"%{i,X-B3-TraceId}","spanId":"%{i,X-B3-SpanId}","queryString":"%q","uri":"%U","thread":"%I","hostPort":"%{HOST_AND_PORT}","localIp":"%A","localPort":"%p","localServerName":"%v","remoteIp":"%a","bytesSent":"%b","time":"%{time,yyyy-MM-dd HH:mm:ss.S}","status":"%s","reason":"%{RESPONSE_REASON_PHRASE}","timeUsed":"%Dms"}'
# 文件前缀,默认为 access_log
prefix: access.
# 文件后缀,默认为 log
suffix: log
# 是否另起日志文件写 access log,默认为 true
# 目前只能依照日期进行 rotate,一天一个日志文件
rotate: true
management:
endpoint:
health:
show-details: always
endpoints:
jmx:
exposure:
exclude: '*'
web:
exposure:
include: '*'
除了同步微服务 undertow 的配置以及 actuator 的配置,Eureka 配置中, 因为 Eureka Server 感知其余实例,仅仅通过 eureka.client.service-url
这个配置读取,所以不须要 eureka server 注册到 eureka server 或者读取 eureka server 下面的实例 ,因而这里咱们配置不注册也不读取。而后,咱们这里依照之前剖析的,敞开了自我爱护,开启了定时过期工作,并且将相干的定时工作工夫距离都调低了不少,因为咱们的集群不是万个实例级别的,而是一千左右,所以能够调高这些工作频率。
之后,咱们编写两个实例特定 profile 的配置,其实就是提供服务的端口不一样,即:
application-eureka1.yml
server:
port: 8211
application-eureka2.yml
server:
port: 8212
之后,咱们通过 IDEA 的环境变量配置,第一个 Eureka Server 的环境变量指定 spring.profiles.active=eureka1
,第二个 Eureka Server 的环境变量指定 spring.profiles.active=eureka2
,别离启动。即可成为一个 Eureka 集群。大家能够尝试往其中一个实例注册一个服务实例,看另一个实例上是否被同步了这个服务实例。
咱们这一节给大家提供一个配置模板,启动一个 Eureka Server 集群。下一节,咱们将开始剖析并应用咱们我的项目中的负载均衡器 Spring Cloud Loadbalancer
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