Eureka 缓存机制详细配置

最新推荐文章于 2024-06-29 20:16:23 发布

余_粮

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分类专栏： SpringCloud

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yuliang_liu/article/details/101459121

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本文详细介绍了Eureka Server的数据存储结构，包括双层ConcurrentHashMap实现，以及Eureka的缓存机制，包括readOnlyCacheMap和readWriteCacheMap的两级缓存设计，确保高效响应。此外，还提及Eureka Client的缓存策略，以及可能存在的延迟问题。

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Eureka Server 数据存储

我们知道 Eureka Server 在运行期间就是一个普通的 Java 项目，并没有使用数据库之类的存储软件，那么在运行期间是如何存储数据的呢？

Eureka Server 的数据存储分了两层：数据存储层和缓存层。数据存储层记录注册到 Eureka Server 上的服务信息，缓存层是经过包装后的数据，可以直接在 Eureka Client 调用时返回。我们先来看看数据存储层的数据结构。

Eureka Server 的数据存储层是双层的 ConcurrentHashMap，我们知道 ConcurrentHashMap 是线程安全高效的 Map 集合。

private final ConcurrentHashMap<String, Map<String, Lease<InstanceInfo>>> registry= new ConcurrentHashMap<String, Map<String, Lease<InstanceInfo>>>();

第一层的 ConcurrentHashMap 的 key=spring.application.name 也就是客户端实例注册的应用名；value 为嵌套的 ConcurrentHashMap。

第二层嵌套的 ConcurrentHashMap 的 key=instanceId 也就是服务的唯一实例 ID，value 为 Lease 对象，Lease 对象存储着这个实例的所有注册信息，包括 ip 、端口、属性等。

根据这个存储结构我们可以发现，Eureka Server 第一层都是存储着所有的服务名，以及服务名对应的实例信息，