Eureka服务下线太慢,电话被告警打爆了

某年某月的某一天,就像一张破碎的脸。。。

错了,重来。

某天,忽然发现大量的告警,经过多番调查研究考察(此处省略3000字),发现是由于 Eureka 服务下线太慢,而仍然有大量的请求打进来导致的报错。

于是,又经过了大量详细周密的考察和研究,终于找到了问题并且解决了(此处省略5000字)。

全文完。

... ...

好了,那是不可能的啦,怎么说也要意思一下写个300字凑个原创啊。

为啥服务都下线了还会有那么多的请求一直进来呢?

呐,我们都知道 Eureka 是 AP 模型,其实根本原因在于 Eureka 使用了三级缓存来保存服务的实例信息,如下图所示。

[图片上传失败...(image-a1975c-1654682369111)]

我们的服务注册的时候会和 server 保持一个心跳,这个心跳的时间是 30 秒,服务注册之后,客户端的实例信息保存到 Registry 服务注册表当中,注册表中的信息会立刻同步到 readWriteCacheMap 之中。

而客户端如果感知到这个服务,要从 readOnlyCacheMap 去读取,这个只读缓存需要 30 秒的时间去从 readWriteCacheMap 中同步。

客户端和 Ribbon 负载均衡 都保持一个本地缓存,都是 30 秒定时同步。

按照上面所说,我们来计算一下客户端感知到一个服务下线极端的情况需要多久。

  1. 客户端每隔 30 秒会发送心跳到服务端

  2. registry 保存了所有服务注册的实例信息,他会和 readWriteCacheMap 保持一个实时的同步,而 readWriteCacheMap 和 readOnlyCacheMap 会每隔 30 秒同步一次。

  3. 客户端每隔 30 秒去同步一次 readOnlyCacheMap 的注册实例信息

  4. 考虑到如果使用 ribbon 做负载均衡的话,他还有一层缓存每隔 30 秒同步一次

如果说一个服务的正常下线,极端的情况这个时间应该就是 30+30+30+30 差不多 120 秒的时间了。

如果服务非正常下线,还需要靠每 60 秒执行一次的清理线程去剔除超过 90 秒没有心跳的服务,那么这里的极端情况可能需要 3 次 60秒才能检测出来,就是 180 秒的时间。

累计可能最长的感知时间就是:180 + 120 = 300 秒,5分钟的时间,这个时间属实有点夸张了,如果考虑到可能有些中间件画蛇添足加了点啥清理的工作,这个时间简直就是灾难性的。

那有人就问了,我在 Eureka 控制台看见服务上下线非常快啊,你这不跟我扯犊子吗?

大哥啊,控制台的显示是直接获取的 Registry 的信息,那肯定快啊,所以我们不能这样来判断。

那怎么解决呢,解决方案当然就是改这些时间了,这个时间需要根据实际生产的情况来判断修改,这里仅提供一个示例。

[图片上传失败...(image-f8881c-1654682369111)]

修改 ribbon 同步缓存的时间为 3 秒:ribbon.ServerListRefreshInterval = 3000

修改客户端同步缓存时间为 3 秒 :eureka.client.registry-fetch-interval-seconds = 3

心跳间隔时间修改为 3 秒:eureka.instance.lease-renewal-interval-in-seconds = 3

超时剔除的时间改为 9 秒:eureka.instance.lease-expiration-duration-in-seconds = 9

清理线程定时时间改为 5 秒执行一次:eureka.server.eviction-interval-timer-in-ms = 5000

同步到只读缓存的时间修改为 3 秒一次:eureka.server.response-cache-update-interval-ms = 3000

需要注意的是这里的只读缓存其实是可以关闭的,通过修改参数eureka.server.use-read-only-response-cache = false可以做到,

但是建议不要没有太大必要不要这样做,Eureka 本身就是 AP 模型,用它你就应该有这个觉悟了,另外这个配置只针对原生的 Eureka 生效,SpringCloud Eureka 是没有的,必须一定会从 readOnlyCacheMap 去读。

如果按照这个时间参数设置让我们重新计算可能感知到服务下线的最大时间:

正常下线就是 3+3+3+3=12 秒,非正常下线再加 15 秒为 27 秒。

OK,今天内容就到这儿了,我是艾小仙,下期见。

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 206,968评论 6 482
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 88,601评论 2 382
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 153,220评论 0 344
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 55,416评论 1 279
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 64,425评论 5 374
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 49,144评论 1 285
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,432评论 3 401
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 37,088评论 0 261
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 43,586评论 1 300
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,028评论 2 325
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,137评论 1 334
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,783评论 4 324
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,343评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,333评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,559评论 1 262
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,595评论 2 355
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,901评论 2 345

推荐阅读更多精彩内容