SpringCloud注册中心集群化及如何抗住大型系统的高并发访问
一、场景引入
本人所在的项目由于直接面向消费者,迭代周期迅速,所以服务端框架一直采用Springboot+dubbo的组合模式,每个服务由service模块+web模块构成,service模块通过公司API网关向安卓端暴
露restful接口,web模块通过dubbo服务向service模块获取数据渲染页面。测试环境dubbo的注册中心采用的单实例的zookeeper,随着时间的发现注册在zookeeper上的生产者和消费者越来越多,测试
人员经常在大规模的压测后发现zookeeper挂掉的现象。因为自己用过springcloud,所以想由此谈一下springcloud是如何对注册中心集群化以及如何应对高并发场景的。
二、Spring Cloud的注册中心 Eureka
首先看一下Spring Cloud的架构,整个架构图在抽象之后大概就是这个样子。Spring cloud Eureka是Spring Cloud Netflix 微服务套件中的一部分,它基于 Netflix做了二次封装,主要负责完成
微服务架构中的服务治理功能。不同于dubbo注册中心的是:dubbo的注册中心是第三方组件,可以是zookeeper、可以是Redis。而Spring Cloud的注册中心不是第三方组件,而是自身二次封装专门用于服
务注册与服务发现的注册中心,在使用时只需要依赖相应的jar包即可。
三、注册中心集群化
在微服务这样的分布式架构中,我们要考虑故障发生的场景,所以在生产环境中要对各组件进行高可用部署,即集群化。故springcloud的注册中心也一样,生产环境中单节点的注册中心显然是十
分不安全的,我们需要构建高可用的服务注册中心以增强系统的可用性。
EurekaServer在设计之初就考虑到了高可用问题,在Eureka的服务治理设计中,所有节点既是服务提供者同时也是服务消费者。Eureka Server的高可用实际上就是将自己作为服务向其他服务注
册中心注册自己,从而形成一组互相注册的服务注册中心,因此能够实现服务清单的互相同步,达到服务高可用的效果,例如构建一个双节点的注册中心:
• 创建application-dev1.properties作为注册中心1的配置,并将serviceUrl指向注册中心2(dev2):
• 创建application-dev2.properties作为注册中心2的配置,并将serviceUrl指向注册中心1(dev1):
然后分别启动两个服务即可组成双节点的注册中心,若集群不止两个实例,只需要在eureka.client.serviceUrl.defaultZone配置项后面用","隔开然后启动项目即可。此时启动服务提供者与服务消费
者,客户端是分别注册到每一个注册中心的实例上的,若此时断开一个或者几个注册中心实例,只要集群中还有实例存活就依然可以提供正常服务,从而实现了服务注册中心的高可用。
四、注册中心与高并发
Spring Cloud的架构体系中,Eureka扮演着一个至关重要的角色,所有的服务注册与服务发现都是依赖着Eureka。上面介绍了注册中心的集群化,那真正的生产环境中注册中心到底要部署多少台?Eureka能不能抗住系统中大量的并发访问?想要弄清楚这个,先从注册中心与客户端的工作原理说起。
首先,各个服务内的Eureka Client在默认情况下每隔30s发送一个请求到Eureka Server来拉取最近有变化的服务信息。
举个栗子~
电商的支付模块原本是部署在1台机器上,现在增加部署实例,部署到3台机器上,并且都已经注册到Eureka Server上,然后Eureka Client会每隔30s去Eureka Server拉取注册表信息的变化,看
服务的地址有没有变化。
其次,Eureka有一个心跳机制,各个Eureka Client每隔30s会发送一次心跳数据到Eureka Server,告诉注册中心自己还活着。如果某个Eureka Client很长时间没有发送心跳数据给Eureka
Server,那么就说明这个实例已经挂了!
在另一方面,服务注册中心这种组件在一开始设计的时候,它的拉取频率及心跳发送机制就已经兼顾到了一个大型系统的各个服务请求的压力,每秒能够承受多大的请求量。默认的30s时间间隔
其实是经过理论上研究后得出的。一个上百个服务,几千台机器的服务系统,按照这个体量请求Eureka Server,日请求量大概在千万级,每秒的访问量大概在160次左右,再加上一些其他的请求操
作,每秒在200次左右。所以通过设置一个拉取注册表及心跳发送机制来保证高并发下场景下Eureka Server的压力不会太大。
那么问题来了,Eureka Server是如何抗住每秒200次的请求的呢?
这个问题其实看源码即可一目了然,Eureka Server注册表的核心是一个CocurrentHashMap,也就是说整个注册表的数据时完全存储在内存里的,各个服务的注册、下线、故障、全部会在内存中维护
和更新。也就是说,Eureka Client每隔30s拉取注册信息和发送心跳数据也是完全基于内存,这个是能抗住每秒200次并发重要原因之一!
通过以上分析,Eureka通过设置适当的请求频率(拉取注册信息30s间隔,发送心跳数据30s间隔)可以保证一个大规模的系统每秒的请求在200次左右,同时通过内存维护注册表信息,保证了所
有的请求都在内存中处理,确保了性能。所以在生产环境中到底需要部署多少台注册中心的实例,还是要根据自身系统的访问体量大小决定。
转载于:https://www.cnblogs.com/gtblogs/p/10036171.html
SpringCloud注册中心集群化及如何抗住大型系统的高并发访问相关推荐
- 四、Eureka注册中心集群配置
目录 需要两个eureka server项目,之前已经有一个springcloud-eureka 1.在springcloud项目下新建一个聚合项目springcloud-eureka2 2.修改sp ...
- springCloud - 第11篇 - Eureka 注册中心集群的实现
前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家.点击跳转到教程. eureka 作为整个微服务项目的注册中心,到目前为止,在我的系统中一直是单节点的,这样并不能作到高 ...
- eureka服务注册中心集群模式创建
Eureka组件是springcloud提供的服务注册与发现中心组件 这里创建Eureka server 端的一个集群环境 Eureka服务端运行依赖于spring工程,其集群环境搭建,需要创建spr ...
- spring cloud搭建_Spring Cloud Eureka 注册中心集群搭建,Greenwich 最新版!
Spring Cloud 的注册中心可以由 Eureka.Consul.Zookeeper.ETCD 等来实现,这里推荐使用 Spring Cloud Eureka 来实现注册中心,它基于 Netfl ...
- 注册中心集群 服务负载均衡 雪崩效应Hystrix
集群 为什么需要集群? 如果只有一个注册中心服务器,会存在单点故障所以要集群. 什么是集群? 一组协同工作的服务实体,用以提供比单一服务实体更具扩展性和可用性的服务平台. 多台服务器集中在一起,实现同 ...
- (一)Nacos注册中心集群环境搭建
目录 版本说明 组件版本关系 Nacos注册中心架构 Nacos核心功能 Nacos 注册中心搭建 Nacos部署 单机搭建 集群搭建 集群模式Nginx配置 附录: prometheus+grafa ...
- Spring Cloud Alibaba【Nacos 服务治理】 高可用保证:Nacos 如何有效构建注册中心集群
上一节我们学习了 Nacos 注册中心的作用以及单点运行的方法,但是单点运行是分布式应用的大忌,在分布式架构中,任何单点都可能成为系统的瓶颈,因此在生产环境中 Nacos 都需要通过部署集群来为系统带 ...
- 03 | 高可用保证:Nacos 如何有效构建注册中心集群
如何在生产环境部署 Nacos 集群 首先介绍下之前我们在国内某互联网金融机构在项目中落地的 Nacos 集群架构图. 下面我们来解读下 Nacos 集群架构的设计要点: 微服务并不是直接通过 IP ...
- Consul 注册中心集群搭建
简介 之前公司一直用的是Eureka 1.X版本,但是自从SpringBoot升级到2.X版本后Eureka团队对外宣布不再开源且Eureka 2.X版本不在维护,这就一下子懵逼了,开始寻找Eurek ...
最新文章
- asp.net开源CMS推荐
- [转]PCB 设计中敷铜的注意事项
- [HDOJ3652]B-Number(数位dp)
- sql超低级用法(防遗忘)
- 【C语言进阶】 宏定义实现字符串引用
- 如何从源码启动和编译IoTSharp
- java契约_基于契约式设计的Java编译器实现
- 标准模块 queue
- 水位传感器的python代码_关于水的作文
- matlab 产生瑞利信道,瑞利信道仿真 matlab
- Matlab/Simulink怎么输出低版本仿真文件?
- 几个常用的C语言编程工具,极力推荐!
- 使用防火墙禁止软件联网
- PCL:getCircumcircleRadius ❤️ 计算三角形外接圆半径
- sin30的c语言表达式,c语言sin30度怎么打
- 拯救智慧城市:要智商还有生气
- logback系列之四:输出日志到不同文件
- 【Stanford CNN课程笔记】4. 反向传播算法
- 编译原理—中间代码生成、布尔表达式翻译、短路计算、控制流语句翻译、条件语句、循环语句
- QPBOC交易流程详解--POS与卡片的数据交互进行分析
热门文章
- logic:equal,logic:present用法
- XCode Installed!
- 轮环(Ouroboros)世界观介绍,摘自Guide Book
- 转载:给自己一个警示
- 【重识 HTML + CSS】定位
- 【Java 基础】枚举、包装类、Math、Radnom、UUID、格式化、DecimalFormat、高精度计算(BigDecimal)
- 剑指offer01--二叉树的最近公共祖先
- Manjaro_xfce 安装后配置
- python爬虫使用selenium模拟登陆人人网
- 堪比整容!学会这些可视化技巧,让你的图表分分钟高级起来