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于是，又經(jīng)過了大量詳細(xì)周密的考察和研究，終于找到了問題并且解決了。
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為啥服務(wù)都下線了還會有那么多的請求一直進(jìn)來呢？
吶，我們都知道 Eureka 是 AP 模型，其實根本原因在于 Eureka 使用了三級緩存來保存服務(wù)的實例信息。
如下圖所示：
我們的服務(wù)注冊的時候會和 server 保持一個心跳，這個心跳的時間是 30 秒，服務(wù)注冊之后，客戶端的實例信息保存到 Registry 服務(wù)注冊表當(dāng)中，注冊表中的信息會立刻同步到 readWriteCacheMap 之中。
而客戶端如果感知到這個服務(wù)，要從 readOnlyCacheMap 去讀取，這個只讀緩存需要 30 秒的時間去從 readWriteCacheMap 中同步。
客戶端和 Ribbon 負(fù)載均衡 都保持一個本地緩存，都是 30 秒定時同步。
按照上面所說，我們來計算一下客戶端感知到一個服務(wù)下線極端的情況需要多久。
- 客戶端每隔 30 秒會發(fā)送心跳到服務(wù)端
- registry 保存了所有服務(wù)注冊的實例信息，他會和 readWriteCacheMap 保持一個實時的同步，而 readWriteCacheMap 和 readOnlyCacheMap 會每隔 30 秒同步一次。
- 客戶端每隔 30 秒去同步一次 readOnlyCacheMap 的注冊實例信息
- 考慮到如果使用 ribbon 做負(fù)載均衡的話，他還有一層緩存每隔 30 秒同步一次
如果說一個服務(wù)的正常下線，極端的情況這個時間應(yīng)該就是 30+30+30+30 差不多 120 秒的時間了。
如果服務(wù)非正常下線，還需要靠每 60 秒執(zhí)行一次的清理線程去剔除超過 90 秒沒有心跳的服務(wù)，那么這里的極端情況可能需要 3 次 60秒才能檢測出來，就是 180 秒的時間。
累計可能最長的感知時間就是：180 + 120 = 300 秒，5分鐘的時間，這個時間屬實有點夸張了，如果考慮到可能有些中間件畫蛇添足加了點啥清理的工作，這個時間簡直就是災(zāi)難性的。
那有人就問了，我在 Eureka 控制臺看見服務(wù)上下線非常快啊，你這不跟我扯犢子嗎？
大哥啊，控制臺的顯示是直接獲取的 Registry 的信息，那肯定快啊，所以我們不能這樣來判斷。
那怎么解決呢，解決方案當(dāng)然就是改這些時間了，這個時間需要根據(jù)實際生產(chǎn)的情況來判斷修改，這里僅提供一個示例。
修改 ribbon 同步緩存的時間為 3 秒：ribbon.ServerListRefreshInterval = 3000
修改客戶端同步緩存時間為 3 秒 ：eureka.client.registry-fetch-interval-seconds = 3
心跳間隔時間修改為 3 秒：eureka.instance.lease-renewal-interval-in-seconds = 3
超時剔除的時間改為 9 秒：eureka.instance.lease-expiration-duration-in-seconds = 9
清理線程定時時間改為 5 秒執(zhí)行一次：eureka.server.eviction-interval-timer-in-ms = 5000
同步到只讀緩存的時間修改為 3 秒一次：eureka.server.response-cache-update-interval-ms = 3000
需要注意的是這里的只讀緩存其實是可以關(guān)閉的，通過修改參數(shù)??eureka.server.use-read-only-response-cache = false??可以做到，
但是建議不要沒有太大必要不要這樣做，Eureka 本身就是 AP 模型，用它你就應(yīng)該有這個覺悟了，另外這個配置只針對原生的 Eureka 生效，SpringCloud Eureka 是沒有的，必須一定會從 readOnlyCacheMap 去讀。
如果按照這個時間參數(shù)設(shè)置讓我們重新計算可能感知到服務(wù)下線的最大時間：
正常下線就是 3+3+3+3=12 秒，非正常下線再加 15 秒為 27 秒。
網(wǎng)站名稱：一次 Eureka 服務(wù)下線太慢的慘痛經(jīng)歷！
標(biāo)題路徑：http://www.dlmjj.cn/article/cdgcpdo.html
