SpringCloud Eureka 学习笔记
准备与说明
- 源码地址：
https://github.com/hlmk/microservicecloud.git - springcloud版本：
Dalston.SR1 - springboot版本：
1.5.9.RELEASE - jdk：
1.8 - 开发工具：
Eclipse Java EE IDE for Web Developers - 本篇博客来自尚硅谷SpringCloud视频学习整理的笔记
eureka是什么
Eureka是Netflix的一个子模块，也是核心模块之一，Eureka是一个基于REST的服务，用于定位服务，以实现云端中间层服务发现和故障转移。服务注册与发现对于微服务架构来说是非常重要的，有了服务发现与注册，只需要使用服务的标识符，就可以访问到服务，而不需要修改服务调用的配置文件了。功能类似于dubbo的注册中心，比如Zookeeper。
eureka采用了CS的设计架构。Eureka Server作为服务注册功能的服务器，它是服务注册中心。
而系统中的其他微服务，使用eureka client连接到eureka server并维持心跳连接。这样系统的维护人员就可以通过eureka server来监控系统中各个微服务是否正常运行。spring cloud的一些其他模块（比如Zuul）就可以通过eureka server来发现系统中的其他微服务，并执行相关的逻辑。
Eureka包含两个组件：Eureka Server和Eureka Client
Eureka Server提供服务注册服务
各个节点启动后，会在Eureka Server中进行注册，这样Eureka Server中的服务注册表中将会存储所有可用服务节点的信息，服务节点的信息可以在界面中直观的看到
Eureka Client是一个Java客户端，用于简化Eureka Server的交互，客户端同时也具备一个内置的、使用轮询（round-robin）负载算法的负载均衡器，在启动应用后，将会向EurekaServer发送心跳（默认周期为30秒）。如果EurekaServer在多个心跳周期内没有接收到某个节点的心跳，EurekaServer将会从服务注册表中把这个服务节点移除（默认90秒）
三大角色
- Eureka Server 提供服务注册和发现
- Service Provider 服务提供方将自身服务注册到Eureka，从而使服务消费方能够找到。
- Service Consumer 服务消费方从Eureka获取注册服务列表，从而能够消费服务。
Eureka的自我保护模式
什么事自我保护模式
默认情况下，如果EurekaServer在一定时间内没有接收到某个微服务实例的心跳，EurekaServer将会注销该实例（默认90秒）。但是当网络分区发生故障时，微服务与EurekaServer之间无法正常通信，以上行为可能变得非常危险了----因为微服务本身其实是健康的，此时本不应该注销这个微服务。Eureka通过“自我保护模式”来解决这个问题----当EurekaServer节点在短时间内丢失过多客户端时（可能发生了网络分区故障），那么这个节点就会进入自我保护模式。一旦进入该模式，EurekaServer就会保护服务注册表中的信息，不再删除服务注册表中的数据（也就是不会注销任何微服务）。当网络故障恢复后，该Eureka节点会自动退出自我保护模式。
在自我保护模式中，EurekaServer会保护服务注册表中的信息，不再注销任何服务实例。当它收到的心跳数重新恢复到阈值以上时，该EurekaServer节点就会自动退出自我保护模式。它的设计哲学是另可保留错误的服务注册信息，也不盲目注销任何可能健康的实例。
综上，自我保护模式是一种应对网络异常的安全保护措施。它的架构哲学是另可同事保留所有微服务（健康的微服务和不健康的微服务都会保留），也不盲目注销任何健康的微服务。使用自我保护模式，可以让Eureka集群更加的健壮、稳定。
在Spring Cloud中，可以使用eureka.server.enable-self-preservation=false来禁用自我保护模式。
练习项目模块简介
总父工程
通用模块API
服务提供者Provider
服务消费者Consumer
其他模块
github地址：https://github.com/Netflix/eureka/wiki
设计原则：Netflix在设计Eureka时遵守的是AP原则
关系型数据库的ACID
- A（Atomicity）原子性
- C（Consistency）一致性
- I（Isolation）独立性
- D（Durability）持久性
非关系型数据库的CAP - C（Consistency）强一致性
- A（Availability）可用性
- P（Partition tolerance）分区容错性
最多只能同时较好的满足两个
CAP理论的核心是：一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性、可用性和分区容错性这三个需求，因此，根据CAP原理将NoSQL数据库分成了满足CA原则、满足CP原则和满足AP原则三大类：
CA - 单点集群，满足一致性，可用性的系统，通常在可扩展性上不太强大。
CP - 满足一致性，分区容忍性的系统，通常性能不是特别高。
AP - 满足可用性，分区容忍性的系统，通常可能对一致性要求低一些。
CAP理论就是说在分布式存储系统中，最多只能实现上面的两点。
而由于当前的网络硬件肯定会出现延迟丢包等问题，所以分区容忍性是我们必须需要实现的。
所以我们只能在一致性和可用性之间进行权衡，没有 NoSQL系统能同时保证这三点。
c：强一致性A：高可用性P：分布式容忍性
CA：传统Oracle数据库
AP：大多数网站架构的选择
CP：Redis、Mongodb
注意：分布式架构的时候必须做出取舍
eureka与zookeeper
著名的CAP理论指出，一个分布式 系统不可能同时满足C（一致性）、A（可用性）和P（分区容错性）。由于分区容错性P在分布式系统中必须要保证的，因此我们只能在A和C之间进行权衡。
Zookeeper保证的是CP
当向注册中心查询服务列表时，我们可以容忍注册中心返回的是几分钟以前的信息，但不能接受服务直接down掉不可用。也就是说，服务注册功能对可用性的要求要高于一致性。但是zk会出现这样一种情况，当master节点因为网络故障与其它节点失去联系时，剩余节点会重新进行leader选举。问题在于，选举leader的时间太长，30~120s，且选举期间整个zk集群都是不可用的，这就导致在选举期间注册服务瘫痪。在云部署的环境下，因网络问题使得zk集群失去master节点是大概率发生事件，虽然服务能够最终恢复，但是漫长的选举时间导致的注册长期不可用是不能容忍的。
Eureka则是AP
Eureka看明白了这一点。因此再设计时就优先保证可用性。Eureka各个节点都是平等的，几个几点挂掉不会影响正常节点的工作，剩余的节点依然可以提供注册和查询的服务。而Eureka的客户端在向某个Eureka注册或者发现连接失败，则会自动切换至其它节点，只要有一台Eureka还在，就能保证注册服务可用（保证可用性），只不过查到的信息可能不是最新的（不保证强一致性）。除此之外，Eureka还有一种自我保护机制，如果在15分钟内超过85%的节点都没有正常的心跳，那么Eureka就认为客户端与注册中心出现了网络故障，此时会出现以下几种情况：
- Eureka不再从注册列表中移除因为长时间没收到心跳而应该过期的服务
- Eureka依然能够接受新服务的注册和查询请求，但是不会被同步到其它节点上（即保证当前节点依然可用）
- 当网络稳定后，当前实例新的注册信息会被同步到其他节点中
因此，Eureka可以很好的应对因网络故障导致部分节点失去联系的情况，而不会像zookeeper那样使整个注册服务瘫痪。